特表 2024-500323 炭化水素システムのデジタルツイン化システムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-09

(54)【発明の名称】炭化水素システムのデジタルツイン化システムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/20 20200101AFI20231226BHJP

   G05B 13/02 20060101ALI20231226BHJP

   G05B 13/04 20060101ALI20231226BHJP

【ＦＩ】

G06F30/20

G05B13/02 K

G05B13/04

【審査請求】未請求

【予備審査請求】有

(21)【出願番号】P 2023534374

(86)(22)【出願日】2021-12-07

(85)【翻訳文提出日】2023-08-02

(86)【国際出願番号】 US2021062172

(87)【国際公開番号】W WO2022125526

(87)【国際公開日】2022-06-16

(31)【優先権主張番号】63/122,325

(32)【優先日】2020-12-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】523178732

【氏名又は名称】センシア リミテッド ライアビリティ カンパニー

(74)【代理人】

【識別番号】100094569

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 伸一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100103610

【弁理士】

【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦

(74)【代理人】

【識別番号】100109070

【弁理士】

【氏名又は名称】須田 洋之

(74)【代理人】

【識別番号】100098475

【弁理士】

【氏名又は名称】倉澤 伊知郎

(74)【代理人】

【識別番号】100130937

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100144451

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 博子

(74)【代理人】

【識別番号】100123630

【弁理士】

【氏名又は名称】渡邊 誠

(72)【発明者】

【氏名】チョン ジョナサン

(72)【発明者】

【氏名】ホーフェル アルバート

(72)【発明者】

【氏名】グエン ナム

(72)【発明者】

【氏名】ジン ロンゼン

(72)【発明者】

【氏名】アグラワル シヴァム

(72)【発明者】

【氏名】シュベルヴィ イヴ－マリー

【テーマコード（参考）】

5B146

5H004

【Ｆターム（参考）】

5B146AA02

5B146DC04

5B146DJ11

5B146DJ14

5H004GB02

5H004GB20

5H004HA01

5H004HA02

5H004HA03

5H004HA14

5H004HB01

5H004HB02

5H004HB03

5H004HB14

5H004KC22

5H004KC28

(57)【要約】

システムおよび方法が炭化水素システムにおいてデジタルツインを生成して使用する。システムおよび方法は、次の操作、すなわち（１）超次元空間において複数回のシミュレーションを実行する操作、（２）複数回のシミュレーションの出力を使用し、回帰法または機械学習法を用いる１つ以上の低次元化（縮退化）モデル（ＲＯＭ）を生成する操作、（３）１つ以上のＲＯＭをインスタンス化することによって炭化水素システムのデジタルツインを生成し、そしてデジタルツインを設定して炭化水素システムによって得られたリアルタイムデータを用いる操作、および（４）デジタルツインを用いて炭化水素システムの１つ以上の変数の値をリアルタイムで推定する操作を実行するのがよい。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用する方法であって、前記方法は、
実験計画（ＤＯＥ）法を用いて複数回のシミュレーションを実行して、シミュレーションの入力、出力、および属性をマッピングする超次元空間を生成するステップと、
前記複数回のシミュレーションから得られた前記超次元空間を用いて、回帰法または機械学習法を用いる１つ以上の低次元化モデル（ＲＯＭ）を生成するステップと、
前記１つ以上のＲＯＭを前記炭化水素システムの作動箇所でインスタンス化することによって前記炭化水素システムのデジタルツインを生成し、そして、前記デジタルツインを該デジタルツインが前記炭化水素システムから得られたリアルタイムデータを用いるよう設定するステップと、
前記デジタルツインを用いて、前記炭化水素システムの１つ以上の変数の値をリアルタイムで推定するステップと、
前記炭化水素システムを前記１つ以上の変数の前記推定値に基づいて制御するステップを含む、方法。

【請求項2】

前記１つ以上のＲＯＭは、
フォワードＲＯＭ、
インバースＲＯＭ、または
キャリブレーションＲＯＭを含む、請求項１記載の方法。

【請求項3】

前記フォワードＲＯＭは、１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、および１つ以上の較正変数の値に基づいて、仮定シナリオについて前記炭化水素システムの１つ以上の変数の値を予測するよう構成されている、請求項２記載の方法。

【請求項4】

前記インバースＲＯＭは、逆問題を解決して前記炭化水素システムの１つ以上のシステム変数の値を１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、１つ以上の較正変数の値、および前記炭化水素システムの１つ以上の測定変数の値に基づいて推定するよう構成されている、請求項２記載の方法。

【請求項5】

前記キャリブレーションＲＯＭは、１つ以上の較正変数を前記フォワードＲＯＭまたは前記インバースＲＯＭについて１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、１つ以上の測定できない変数の値、および１つ以上の測定変数の値に基づいて推定するよう構成されている、請求項２記載の方法。

【請求項6】

前記デジタルツインは、複数のＲＯＭのインスタンス化を含み、前記複数のＲＯＭのうちの１つ以上は、前記複数のＲＯＭのうちの異なるＲＯＭに対する出力を入力として提供するよう構成されている、請求項１記載の方法。

【請求項7】

現場試験を前記炭化水素システムのところで実施して較正データを得るステップと、
前記１つ以上のＲＯＭを再生するとともに前記較正データを用いて前記デジタルツインを再生して較正されたデジタルツインを生成するステップ、または前記デジタルツインの１つ以上の他のＲＯＭを更新する際に使用可能に前記較正データを前記キャリブレーションＲＯＭに提供するステップのうちの少なくとも一方とをさらに含む、請求項１記載の方法。

【請求項8】

前記再生ステップは、ＤＯＥサンプリング方式とＲＯＭモデルおよびパラメータの両方の最適な組み合わせの自動選択を較正測定値および較正マッチング基準の同時存在下において実施するステップを含む、請求項７記載の方法。

【請求項9】

前記再生ステップは、反復プロセスおよびベイズの正則化法を含む、請求項８記載の方法。

【請求項10】

炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用するシステムであって、前記システムは、
プロセッサを含み、前記プロセッサは、
複数回のシミュレーションを超次元空間内で実行して出力を生成し、
前記複数回のシミュレーションの前記出力を用い、回帰法または機械学習法を用いる１つ以上の低次化モデル（ＲＯＭ）を生成し、
前記１つ以上のＲＯＭを前記炭化水素システムの作動箇所でインスタンス化することによって前記炭化水素システムのデジタルツインを生成し、そして、前記デジタルツインを該デジタルツインが前記炭化水素システムから得られたリアルタイムデータを用いるよう設定し、そして、
前記炭化水素システムを前記デジタルツインの出力に基づいて作動させるよう構成されている、システム。

【請求項11】

前記プロセッサはさらに、
前記デジタルツインおよび前記リアルタイムデータを用いて、前記炭化水素システムの１つ以上の変数の値をリアルタイムで推定するよう構成されている、請求項１０記載のシステム。

【請求項12】

前記リアルタイムデータは、前記炭化水素システムの坑口圧力、フローライン圧力、注入圧力、注入速度、ポンプ吐出し圧力、ポンプ吸込み圧力、電圧、電流、またはモータ温度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１記載のシステム。

【請求項13】

前記プロセッサは、前記デジタルツインの自動較正チェックを実行するよう構成され、前記自動較正チェックを実行する操作は、
前記炭化水素システムの１つ以上の予測変数の測定値を得る操作、
前記１つ以上の予測変数の前記測定値を用いて、１つ以上の準静的パラメータを決定する操作、
前記１つ以上の準静的パラメータが収斂したかどうかを判定する操作、
前記１つ以上の準静的パラメータが収斂していないという判定に応答して、前記予測変数のうちの１つ以上を調節して、前記１つ以上の準静的パラメータを再び決定し、そして前記１つ以上の準静的パラメータが収斂したかどうかを再び判定する操作を含む、請求項１０記載のシステム。

【請求項14】

前記プロセッサは、前記デジタルツインの自動較正チェックを実行するよう構成され、前記自動較正チェックを実行する前記操作は、
前記炭化水素システムの１つ以上の予測変数の測定値を得る操作、
前記１つ以上の予測変数の前記測定値を用いて、１つ以上の準静的パラメータを決定する操作、
前記１つ以上の準静的パラメータを用いて予測される応答を決定する操作、
前記予測応答を前記炭化水素システムの実際の応答と比較して、前記応答の予測誤差を求める操作、および
前記準静的パラメータを調節してから前記予測応答を再び決定することによって前記予測誤差を最小限に抑え、そして予測応答を前記実際の応答と再び比較して前記応答の前記予測誤差を求める操作を含む、請求項１０記載のシステム。

【請求項15】

前記デジタルツインの前記ＲＯＭのうちの少なくとも１つは、トランジェントＲＯＭを含み、前記トランジェントＲＯＭは、フィルタ関数を含み、前記フィルタ関数の前記パラメータは、キャリブレーションＲＯＭにより出力された１つ以上の準静的パラメータであり、前記フィルタ関数は、デコンボリューションおよび前記フィルタ関数を用いて前記炭化水素システムの１つ以上の測定値の入力が所与の場合に予測される応答を決定するよう構成されている、請求項１０記載のシステム。

【請求項16】

前記プロセッサは、第１のデータソースからの複数の測定値、および第２のデータソースからの前記可動箇所のデータを用いて前記デジタルツインの前記１つ以上のＲＯＭをインスタンス化するよう構成され、前記第１のデータソースからの前記複数の測定値と前記可動箇所の前記データは、互いに時間的に同期される、請求項１５記載のシステム。

【請求項17】

前記プロセッサは、前記第１のデータソースからの前記複数の測定値と前記第２のデータソースからの前記作動箇所の前記データを自動的に時間的に同期させるよう構成されている、請求項１６記載のシステム。

【請求項18】

前記プロセッサは、前記炭化水素システムの前記作動箇所の複数のデータを用いて前記１つ以上のＲＯＭをインスタンス化するよう構成され、前記作動箇所の前記複数のデータの各々は、前記作動箇所の前記複数のデータの各々の信頼係数を指示する重み付けを含む、請求項１０記載のシステム。

【請求項19】

前記プロセッサは、前記１つ以上のＲＯＭのパラメータを経時的に再び計算し、そして前記１つ以上のＲＯＭの前記パラメータの変化をモニタするよう構成され、前記プロセッサは、前記１つ以上のＲＯＭの前記パラメータがしきい量以上の量だけ変化していることに応答して技術者に警告するよう構成されている、請求項１０記載のシステム。

【請求項20】

炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用するツイン化ツールであって、前記ツイン化ツールは、処理回路系を有し、前記処理回路系は、
実験計画（ＤＯＥ）法を用いて複数回のシミュレーションを実行し、それによりシミュレーションの入力、出力、および属性をマッピングする超次元空間を生成し、
前記複数回のシミュレーションからの超次元空間を用いて、曲線当てはめ法を用いる複数の低次元化モデル（ＲＯＭ）を生成し、
試験を前記炭化水素システムのところで実行することによって得られる較正データを前記複数のＲＯＭへの入力として提供することによって、複数の準静的パラメータを決定し、
前記炭化水素システムのデジタルツインを前記複数の準静的パラメータおよび前記複数のＲＯＭに基づいて生成し、
前記デジタルツインを用いて前記炭化水素システムの応答を将来の計画対象期間にわたって予測し、そして、
前記将来の計画対象期間にわたる前記炭化水素システムの前記予測応答を技術者に表示するよう構成されている、ツイン化ツール。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示（本発明）は、炭化水素システムのモデル化に関する。特に、本発明は、炭化水素システムのリアルタイムモデルベース分析および制御に関する。

【0002】

〔関連出願の相互参照〕
本出願は、２０２０年１２月７日に出願された米国特許仮出願第６３／１２２，３２５号の権益および優先権主張出願であり、この米国特許仮出願を参照により引用し、その開示内容全体を本明細書の一部とする。

【発明の概要】

【0003】

本発明の一具体化例は、幾つかの実施形態によれば、炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用する方法である。幾つかの実施形態では、本方法は、実験計画（ＤＯＥ）法を用いて複数回のシミュレーションを実行して、シミュレーションの入力、出力、および属性をマッピングする超次元空間を生成するステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、複数回のシミュレーションから得られた超次元空間を用いて、回帰法または機械学習法を用いる１つ以上の低次元化モデル（ＲＯＭ）を生成するステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、１つ以上のＲＯＭを炭化水素システムの作動箇所でインスタンス化することによって炭化水素システムのデジタルツインを生成し、そして、デジタルツインをこのデジタルツインが炭化水素システムから得られたリアルタイムデータを用いるよう設定するステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、デジタルツインを用いて、炭化水素システムの１つ以上の変数の値をリアルタイムで推定するステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、炭化水素システムを１つ以上の変数の推定値に基づいて制御するステップを含む。

【0004】

幾つかの実施形態では、１つ以上のＲＯＭは、フォワードＲＯＭ、インバースＲＯＭ、またはキャリブレーションＲＯＭを含む。幾つかの実施形態では、フォワードＲＯＭは、１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、および１つ以上の較正変数の値に基づいて、仮定シナリオについて炭化水素システムの１つ以上の変数の値を予測するよう構成されている。

【0005】

幾つかの実施形態では、インバースＲＯＭは、逆問題を解決して炭化水素システムの１つ以上のシステム変数の値を１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、１つ以上の較正変数の値、および炭化水素システムの１つ以上の測定変数の値に基づいて推定するよう構成されている。

【0006】

幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭは、１つ以上の較正変数をフォワードＲＯＭまたはインバースＲＯＭについて１つ以上の制御可能な変数の値、１つ以上の設定パラメータの値、１つ以上の測定できない変数の値、および１つ以上の測定変数の値に基づいて推定するよう構成されている。幾つかの実施形態では、デジタルツインは、複数のＲＯＭのインスタンス化を含み、複数のＲＯＭのうちの１つ以上は、複数のＲＯＭのうちの異なるＲＯＭに対する出力を入力として提供するよう構成されている。

【0007】

幾つかの実施形態では、本方法は、現場試験を炭化水素システムのところで実施して較正データを得るステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、（１）１つ以上のＲＯＭを再生するとともに較正データを用いてデジタルツインを再生して較正されたデジタルツインを生成するステップ、または（２）デジタルツインの１つ以上の他のＲＯＭを更新する際に使用可能に較正データをキャリブレーションＲＯＭに提供するステップのうちの少なくとも一方を含む。

【0008】

幾つかの実施形態では、再生ステップは、ＤＯＥサンプリング方式とＲＯＭモデルおよびパラメータの両方の最適な組み合わせの自動選択を較正測定値および較正マッチング基準の同時存在下において実施するステップを含む。幾つかの実施形態では、再生ステップは、反復プロセスおよびベイズの正則化法を含む。

【0009】

本発明のもう１つの具体化例は、幾つかの実施形態によれば、炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用するシステムである。幾つかの実施形態では、本システムは、プロセッサを含む。幾つかの実施形態では、プロセッサは、複数回のシミュレーションを超次元空間内で実行して出力を生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、プロセッサは、複数回のシミュレーションの出力を用い、回帰法または機械学習法を用いる１つ以上の低次化モデル（ＲＯＭ）を生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、プロセッサは、１つ以上のＲＯＭを炭化水素システムの作動箇所でインスタンス化することによって炭化水素システムのデジタルツインを生成し、そして、デジタルツインをこのデジタルツインが炭化水素システムから得られたリアルタイムデータを用いるよう設定するよう構成されている。幾つかの実施形態では、プロセッサは、炭化水素システムをデジタルツインの出力に基づいて作動させるよう構成されている。

【0010】

幾つかの実施形態では、プロセッサはさらに、デジタルツインおよびリアルタイムデータを用いて、炭化水素システムの１つ以上の変数の値をリアルタイムで推定するよう構成されている。幾つかの実施形態では、リアルタイムデータは、炭化水素システムの坑口圧力、フローライン圧力、注入圧力、注入速度、ポンプ吐出し圧力、ポンプ吸込み圧力、電圧、電流、またはモータ温度のうちの少なくとも１つを含む。

【0011】

幾つかの実施形態では、プロセッサは、デジタルツインの自動較正チェックを実行するよう構成されている。幾つかの実施形態では、自動較正チェックを実行する操作は、炭化水素システムの１つ以上の予測変数の測定値を得る操作、１つ以上の予測変数の測定値を用いて、１つ以上の準静的パラメータを決定する操作、および１つ以上の準静的パラメータが収斂したかどうかを判定する操作を含む。幾つかの実施形態では、１つ以上の準静的パラメータが収斂していないという判定に応答して、プロセッサは、予測変数のうちの１つ以上を調節して、１つ以上の準静的パラメータを再び決定し、そして１つ以上の準静的パラメータが収斂したかどうかを再び判定する操作を含む。

【0012】

幾つかの実施形態では、プロセッサは、デジタルツインの自動較正チェックを実行するよう構成されている。幾つかの実施形態では、自動較正チェックを実行する操作は、炭化水素システムの１つ以上の予測変数の測定値を得る操作、１つ以上の予測変数の測定値を用いて、１つ以上の準静的パラメータを決定する操作、１つ以上の準静的パラメータを用いて予測される応答を決定する操作、予測応答を炭化水素システムの実際の応答と比較して、応答の予測誤差を求める操作、および準静的パラメータを調節してから予測応答を再び決定することによって予測誤差を最小限に抑え、そして予測応答を実際の応答と再び比較して応答の予測誤差を求める操作を含む。

【0013】

幾つかの実施形態では、デジタルツインのＲＯＭのうちの少なくとも１つは、トランジェントＲＯＭを含む。幾つかの実施形態では、トランジェントＲＯＭは、フィルタ関数を含み、フィルタ関数のパラメータは、キャリブレーションＲＯＭにより出力された１つ以上の準静的パラメータである。幾つかの実施形態では、フィルタ関数は、デコンボリューションおよびフィルタ関数を用いて炭化水素システムの１つ以上の測定値の入力が所与の場合に予測される応答を決定するよう構成されている。

【0014】

幾つかの実施形態では、プロセッサは、第１のデータソースからの複数の測定値、および第２のデータソースからの可動箇所のデータを用いてデジタルツインの１つ以上のＲＯＭをインスタンス化するよう構成されている。幾つかの実施形態では、第１のデータソースからの複数の測定値と可動箇所のデータは、互いに時間的に同期される。

【0015】

幾つかの実施形態では、プロセッサは、第１のデータソースからの複数の測定値と第２のデータソースからの作動箇所のデータを自動的に時間的に同期させるよう構成されている。幾つかの実施形態では、プロセッサは、炭化水素システムの作動箇所の複数のデータを用いて１つ以上のＲＯＭをインスタンス化するよう構成され、作動箇所の複数のデータの各々は、作動箇所の複数のデータの各々の信頼係数を指示する重み付けを含む。

【0016】

幾つかの実施形態では、プロセッサは、１つ以上のＲＯＭのパラメータを経時的に再び計算し、そして１つ以上のＲＯＭのパラメータの変化をモニタするよう構成されている。幾つかの実施形態では、プロセッサは、１つ以上のＲＯＭのパラメータがしきい量以上の量だけ変化していることに応答して技術者に警告するよう構成されている。

【0017】

本発明のもう１つの具体化例は、幾つかの実施形態によれば、炭化水素システムのデジタルツインを生成して使用するツイン化ツールである。幾つかの実施形態では、ツイン化ツールは、処理回路系を有し、処理回路系は、実験計画（ＤＯＥ）法を用いて複数回のシミュレーションを実行し、それによりシミュレーションの入力、出力、および属性をマッピングする超次元空間を生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、処理回路系は、複数回のシミュレーションからの超次元空間を用いて、曲線当てはめ法を用いる複数の低次元化モデル（ＲＯＭ）を生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、処理回路系は、試験を炭化水素システムのところで実行することによって得られる較正データを複数のＲＯＭへの入力として提供することによって、複数の準静的パラメータを決定するよう構成されている。幾つかの実施形態では、処理回路系は、炭化水素システムのデジタルツインを複数の準静的パラメータおよび複数のＲＯＭに基づいて生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、処理回路系は、デジタルツインを用いて炭化水素システムの応答を将来の計画対象期間にわたって予測し、そして、将来の計画対象期間にわたる炭化水素システムの予測応答を技術者に表示するよう構成されている。

【0018】

本発明は、添付の図面を参照して行われる以下の詳細な説明から十分に明らかになり、図中、同一の参照符号は、同一の要素を指している。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】幾つかの実施形態によれば、炭化水素システムのデジタルツインを１つ以上の低次元化モデル（ＲＯＭ）に基づいて生成するシステムの略図である。

【図2】幾つかの実施形態によれば、炭化水素システムのデジタルツインを１つ以上のＲＯＭに基づいて生成するプロセスの流れ図である。

【図3】幾つかの実施形態によれば、フォワードＲＯＭの入力および出力を示すフォワードＲＯＭの略図である。

【図4】幾つかの実施形態によれば、インバースＲＯＭの入力および出力を示すインバースＲＯＭの略図である。

【図5】幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭの入力および出力を示すキャリブレーションＲＯＭの略図である。

【図6】幾つかの実施形態によれば、互いに相互作用して出力をもたらすキャリブレーションＲＯＭ、インバースＲＯＭ、およびフォワードＲＯＭを含むデジタルツインの略図である。

【図7】幾つかの実施形態によれば、デジタルツインを生成して使用するシステムのブロック図である。

【図8】幾つかの実施形態によれば、電気水中ポンプ（ＥＳＰ）坑井用のインバースＲＯＭの略図である。

【図9】幾つかの実施形態によれば、図８のＥＳＰ坑井向きのキャリブレーションＲＯＭおよびインバースＲＯＭのブロック図である。

【図10】幾つかの実施形態によれば、図９のキャリブレーションＲＯＭおよびインバースＲＯＭの経時的な推定流量および測定流量を示すグラフ図である。

【図11】幾つかの実施形態によれば、図９のキャリブレーションＲＯＭおよびインバースＲＯＭの経時的な推定含水率（ＷＣ）および測定ＷＣを示すグラフ図である。

【図12】幾つかの実施形態によれば、図９のキャリブレーションＲＯＭおよびインバースＲＯＭの経時的な推定ガス油比（ＧＯＲ）および測定ＧＯＲを示すグラフ図である。

【図13】幾つかの実施形態によれば、図９のキャリブレーションＲＯＭおよびインバースＲＯＭの推定ポンプ漏出量（ＰＬ）を示すグラフ図である。

【図14】幾つかの実施形態によれば、ガスリフト坑井の略図である。

【図15】幾つかの実施形態によれば、図１４のガスリフト坑井向きのフォワードＲＯＭの略図である。

【図16】幾つかの実施形態によれば、ウェブページ上における技術者へのプレゼンテーション用のダッシュボードを示す図である。

【図17】幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭのワークフローのブロック図である。

【図18】幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭの最適化の第１の実施のためのワークフローのブロック図である。

【図19】幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭの最適化の第２の実施のためのワークフローのブロック図である。

【図20】幾つかの実施形態によれば、トランジェントＲＯＭのワークフローのブロック図である。

【図21】幾つかの実施形態によれば、デジタルツインの較正用のデータの同期の仕方を示すグラフ図である。

【図22】幾つかの実施形態によれば、デジタルツインの較正データの重み付けの仕方を示すグラフ図である。

【図23】幾つかの実施形態によれば、経時的に追跡されたデジタルツインの種々の準静的パラメータを示すグラフ図である。

【図24】幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭに代えて具体化できる最適化のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

例示の実施形態を詳細にした図を参照する前に、本願は、説明中に記載されまたは図示された詳細または方法論には限定されないことは理解されるべきである。また、本技術は、本発明を限定するものとみなされるべきではなく、説明の目的のために過ぎないことも理解されるべきである。

【0021】

概観

【0022】

特に図１を参照すると、炭化水素システム、油システム、または石油システムのデジタルツイン１１６またはこのシステムの装置を生成するシステム１００の略図が示されている。システム１００は、デジタルツイン１１６を生成するための１つ以上のオフライン技術１０６と、１つ以上のオンラインまたはライブ技術１１４を具体化することができる。デジタルツイン１１６は、一システムとして期待作業空間を横切る必要なモデル属性をデジタル的にエンキャプシュレートする１つ以上のＲＯＭのインスタンス化であるのがよく、しかも、設計、インストール、およびモデル変数を含むのがよい。デジタルツイン１１６は、特定の時点におけるＲＯＭのインスタンス化であるのがよく、しかもリアルタイム入力１１８として示されている測定値および／またはリアルタイム情報に基づいてリアルタイムで動作することができる。デジタルツイン１１６は、デジタルツイン１１６に含まれているＲＯＭのうちの任意のもののリアルタイム出力１２０を出力することができる。デジタルツイン１１６は、リアルタイム入力１１８（例えば、センサデータ、測定値など）を用いるとともに、リアルタイム出力１２０（例えば、一システムの１つ以上の変数の予測値、このシステムの１つ以上の変数の計算値、このシステムの較正変数の値など）を出力する、システム１００のライブ技術１１４のうちの１つとして具体化されるのがよい。デジタルツイン１１６は、測定不能な変数の値、例えば、ガス油比（ＧＯＲ）、含水率（ＷＣ）、液体流量などを推定しまたは予測するよう構成されているのがよい。理解されるべきこととして、これら特定の測定不能な変数が一例として提供され、本発明を限定するものと理解されてはならない。

【0023】

オフライン技術１０６は、実験計画（ＤＯＥ）１１０を実行するための１つ以上のシミュレータ１０８を用いる技術を含むのがよい。シミュレータ１０８およびＤＯＥ１１０は、超次元空間内において多数の仮定のシナリオ（もしもの話）（例えば、ポンプの速度または他のパラメータの異なる値）であるのがよい。例えば、シミュレータ１０８は、デジタルツイン１１６が表すシステムの種々のコンポーネント、サブシステム、または装置の異なるモデル、方程式、動作曲線などであるのがよく、そして、デジタルツイン１１６が表すシステムの種々のコンポーネント、サブシステム、装置などの種々の相互関係（例えば、どのモデルが互いに送り込むかなど）をさらに含むのがよい。シミュレータ１０８およびＤＯＥ１１０は、デジタルツイン１１６が表すシステムの既知の情報に基づいて応用技術を用いるのがよく、その結果、過度の回数のシミュレーションを行う必要がないようになっている。例えば、シミュレーションは、デジタルツイン１１６が表すべきシステムを作動させることが期待される種々の変数の超次元空間内で実行されるのがよい。例えば、システムが１０００～３０００ｐｓｉの圧力で作動することが期待される炭化水素システム用のポンプである場合、シミュレーションは、この範囲内の圧力について実行されるのがよい。もう１つの例では、デジタルツイン１１６が表すシステムが炭化水素ポンプである場合、ＤＯＥ１１０は、操作される変数の異なる値（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムの速度またはｒｐｍ）、または操作される変数の互いに異なる範囲について、チョーク百分率、水アウトプットなどをシミュレートしまたは推定することができる。ＤＯＥ１１０の結果は、入力変数の互いに異なる範囲または値が所与の場合、デジタルツイン１１６が表すシステムの互いに異なる出力変数の作業曲線または仮想曲線（例えば、シミュレート作業曲線）であるのがよい。ＤＯＥ１１０は、ナイーブ（Naive）ＤＯＥ技術、またはランダム化ＤＯＥサンプリング技術（例えば、ラテン超方格ＤＯＥ技術、ソボル（Sobol ）ＤＯＥ技術、ハルトン（Halton）ＤＯＥ技術など）を用いるのがよい。幾つかの実施形態では、ランダム化ＤＯＥサンプリング技術は、外挿を避けるためにデジタルツインの全ての量の作動範囲とオーバーラップする。

【0024】

ＤＯＥ１１０の結果を用いるとＲＯＭ生成技術１１２として示されたＲＯＭを作り出すことができる。ＲＯＭは、トランジェントＲＯＭ（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムの一時的または動的段階のための変数の多数の値を出力する低次元化モデル）、静的ＲＯＭ（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムの定常状態段階のための静的変数を出力する低次元化モデル）、フォワードＲＯＭ（例えば、１つ以上の制御決定のために種々の変数の将来の値または仮定のシナリオを予測する低次元化モデル）、インバースＲＯＭ（例えば、逆問題を解決して、実際の測定値および／または較正変数に基づいて種々のシステムパラメータを推定するために使用できる低次元化モデル）、またはキャリブレーションＲＯＭ（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムの種々の較正変数を推定しまたは予測するために使用できる低次元化モデル）のうちの任意のものであってよい。トランジェントＲＯＭは、静的ＲＯＭや定常状態ＲＯＭよりも複雑である場合があり、また、生成、例えばデコンボリューション、勾配探索技術などのための追加の洗練化またはそれ以上の技術を必要とする場合がある。幾つかの実施形態では、ｔＲＯＭへの入力は、キャリブレーションＲＯＭの準静的パラメータまたは出力である。幾つかの実施形態では、ｔＲＯＭは、測定できなかったまたは測定不能な動的システム変数を推定するためにデコンボリューション問題を解決するために使用される予測値を出力する。幾つかの実施形態では、ｔＲＯＭはまた、畳み込みニューラルネットワークを含む。ＲＯＭは、新回帰法、ニューラルネットワーク、および／または機械学習法を用いて生成できる。例えば、ＲＯＭは、線形回帰法、ガウス過程回帰法、ニューラルネットワーク、回帰のためのXGBoost、LGBoost、自動選択（例えば、ベイズに基づく）回帰法などを用いて、ＤＯＥ１１０の出力に基づいて生成できる。

【0025】

デジタルツイン１１６は、ＲＯＭ生成技術１１２を実行したときに作り出される１つ以上のＲＯＭに基づいて生成されるのがよい。例えば、デジタルツイン１１６は、ＲＯＭのうちの幾つかおよびＲＯＭ相互間の関係（例えば、どのＲＯＭが出力を異なるＲＯＭの入力に送るか）を含むのがよい。一例では、デジタルツイン１１６は、キャリブレーションＲＯＭ、インバースＲＯＭ、およびフォワードＲＯＭを含む。キャリブレーションＲＯＭの出力は、インバースＲＯＭとフォワードＲＯＭの両方に提供されるのがよい。インバースＲＯＭの出力は、フォワードＲＯＭに提供されるのがよい。

【0026】

デジタルツイン１１６は、１つ以上のＲＯＭを含み、このデジタルツインは、幾つかの実施形態によれば、リアルタイム入力１１８に基づいて特定の時点でインスタンス化されるのがよい。特定の時点でのインスタンス化のためにデジタルツイン１１６を規定するＲＯＭの出力は、デジタルツイン１１６のリアルタイム出力１２０でるのがよい。このように、幾つかの実施形態によれば、デジタルツイン１１６は、リアルタイム入力１１８に基づいて動作してリアルタイム出力１２０を出す。

【0027】

依然として図１を参照すると、試験１０４が、デジタルツイン１１６が表すシステムの測定可能な出力について実施されるのがよい。例えば、試験１０４は、デジタルツイン１１６が表すシステムが炭化水素坑井ポンプであるかどうかの試験であるのがよい。試験１０４は、一定間隔で（例えば、１か月ごとに、６か月ごとになど）技術者によりまたは自動的に実施されるのがよい。試験１０４は、デジタルツイン１１６が表すシステムの較正変数の異なる値または較正変数に対する調節を得るよう実施されるのがよい。例えば、デジタルツイン１１６が炭化水素坑井ポンプを表す場合、試験１０４を実施することによって得られる較正変数は、炭化水素システムのガス油比（ＧＯＲ）、含水量（ＷＣ）、または生産性指数（ＰＩ）もしくは貯留層圧力であるのがよい。試験１０４の結果（例えば、較正変数）を用いてシミュレータ１０８の較正１０２を行うのがよい（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムにおける現実世界の試験結果に基づいて、シミュレータ１０８を調節し、再規定し、または更新するために）。次に、本明細書において説明しているようにオフライン技術１０６を用いてデジタルツイン１１６を再生成するのがよい。このように、デジタルツイン１１６を試験１０４が実施されたときに、非リアルタイム方式で間欠的にまたは定期的に再較正するのがよく、そして、試験１０４の結果を用いてシミュレータ１０８を較正する。変形例として、試験１０４の結果はまた、較正変数が元のＤＯＥの一部として用いられた場合に、較正変数（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムの試験後の較正）のための新たな設定値を定めるためにデジタルツイン１１６に提供されてもよい。デジタルツイン１１６のリアルタイム出力１２０は、種々の用途で使用でき、かかる用途としては、シミュレーション、モデル予測制御（ＭＰＣ）または最適化、デジタルツイン１１６が表すシステムのフィードバック制御、またはダッシュボードが挙げられるが、これらには限定されない。幾つかの実施形態では、試験または較正測定が、ＲＯＭを生成する回帰問題の未決定性を回避し、または基礎をなす測定値または推定値の不正確さを補償するために必要とされる。幾つかの実施形態では、較正は、調整後シミュレーション入力パラメータを用いてシミュレーションを再実行することにより、不正確な測定値または推定値を是正することにより、かつ／あるいはキャリブレーションＲＯＭまたは手順からインバースＲＯＭまたはフォワードＲＯＭのための出力パラメータを決定することによって達成できる。

【0028】

フォワードＲＯＭ

【0029】

いま図３を参照すると、幾つかの実施形態によれば、図１を参照して上記において詳細に説明した（そして、図２および図７を参照して以下においてさらに詳細に説明する）技術を用いて生成きるフォワード（順）ＲＯＭ３００が示されている。幾つかの実施形態では、フォワードＲＯＭ３００は、制御可能変数３０２、設定パラメータ３０４、および較正変数３０６の入力を受け取るよう構成されている。幾つかの実施形態では、フォワードＲＯＭ３００は、１つ以上の予測変数３０８（例えば、制御可能な変数３０２の与えられた値）を出力するよう構成されている。予測変数３０８は、デジタルツイン１１６が表すシステムのシミュレートされた値であるのがよい。制御可能変数３０２は、デジタルツイン１１６が表すシステムの１つ以上のアクチュエータ、モータなど、または他の制御可能な装置の作動設定値（例えば、調節可能な設定値）を表す変数であるのがよい。設定パラメータは、デジタルツイン１１６が表すシステムの既知のパラメータ（例えば、デジタルツイン１１６が表すシステムが炭化水素坑井ポンプである場合、坑井設計、ポンプ構成など）であるのがよい。較正変数３０６は、キャリブレーションＲＯＭ（例えば、図５を参照して以下に詳細に説明するキャリブレーションＲＯＭ５００）の出力、または試験１０４からの結果（例えば、手動測定値）であってもよい。

【0030】

フォワードＲＯＭ３００は、一般的に、以下の形式で表せる。
var_predict＝f_fwd（var_control，var_config，var_cal）
上式において、var_predictは、フォワードＲＯＭ３００によって予測された種々の変数の時系列データの多数の集合であり、var_controlは、種々の制御可能変数（例えば、制御可能変数３０２）の時系列データの多数の集合であり、var_configは、種々の設定パラメータ（例えば、設定パラメータ３０４）の時系列データの多数の集合であり、var_calは、種々の較正変数（例えば、較正変数３０６）の時系列データの多数の集合であり、f_fwdは、フォワードＲＯＭ３００（例えば、一関数）である。デジタルツイン１１６が表すシステムが炭化水素坑井ポンプである場合、制御可能変数３０２は、ポンプ速度、チョーク位置／百分率、弁位置などを含むのがよく、設定パラメータ３０４は、坑井設計またはポンプ設定パラメータであるのがよく、較正変数３０６はＧＯＲ、ＷＣ、ＰＩ、摩擦係数などの変数であるのがよく、予測変数３０８は、圧力、温度、トルク、液体流量、ポンプ漏れ量などであるのがよい。フォワードＲＯＭ３００は、制御可能変数３０２の互いに異なる入力（例えば、ポンプの速度またはチョークが調整された場合に生じる圧力、温度、トルク、液体流量、ポンプ漏れ量、境界条件などに対する影響）が所与の場合、予測変数３０８の値（例えば、システムの応答）を出力することができる。

【0031】

インバースＲＯＭ

【0032】

次に図４を参照すると、図１を参照して上記において詳細に説明した（そして、図２および図７を参照して以下に詳細に説明する）技術を用いて生成できるインバース（逆）ＲＯＭ４００が幾つかの実施形態に従って示されている。幾つかの実施形態では、インバースＲＯＭ４００は、制御可能変数４０２、設定パラメータ４０４、較正変数４０６、および測定された変数４０８の入力を受け取るよう構成されている。制御可能変数４０２は、図３を参照して上記において詳細に説明した制御可能変数３０２と同一であるのがよい。設定パラメータ４０４は、図３を参照して上記において詳細に説明した設定パラメータ３０４と同一であるのがよい。較正変数４０６は、図４を参照して上記において詳細に説明した較正変数３０６の幾つかを含むのがよい。測定変数４０８は、デジタルツイン１１６が表すシステムの任意の変数であってよく、かかる任意の変数は、システムの１つ以上のセンサ（例えば、圧力、温度、トルクなど）から得ることができる（例えば、リアルタイムで）。

【0033】

インバースＲＯＭ４００は、逆問題を解決してデジタルツイン１１６が表すシステムに関するシステム変数４１０を制御可能変数４０２、設定パラメータ４０４、較正変数４０６、および測定変数４０８に基づいて推定しまたは計算するよう構成されている。例えば、互いに異なる制御入力、システムの設定、システムの較正、およびシステムのセンサデータが所与の場合、インバースＲＯＭ４００は、システムが持っていたシステム変数４１０の値を推定し、その結果、測定変数４０８が得られる。例えば、システム変数４１０は、測定することが困難なＧＯＲ、ＷＣ、液体流量、ポンプ漏れ量など、または任意他の変数を含むのがよい。有利には、インバースＲＯＭ４００により、測定するのが困難でありまたはリアルタイムで測定することができない種々のパラメータの推測が可能である。かかる測定不能なパラメータは、デジタルツイン１１６が表すシステムに関する制御方式において有益かつ有効であるといえる。

【0034】

インバースＲＯＭ４００は、一般的に、以下の形式で表せる。
var_sys＝f_inv（var_control，var_config，var_cal，var_means）
上式において、var_sysは、インバースＲＯＭ４００によって推定されるシステム変数（例えば、システム変数４１０）の時系列データの多数の集合であり、var_controlは、種々の制御可能変数（例えば、制御可能変数４０２または制御可能変数３０２）の時系列データの多数の集合であり、var_configは、種々の設定パラメータ（例えば、設定パラメータ４０４または設定パラメータ３０４）の時系列データの多数の集合であり、var_calは、種々の較正変数（例えば、較正変数４０６）の時系列データの多数の集合であり、var_measは、種々の測定された変数（例えば、測定変数４０８）の時系列データの多数の集合であり、f_invは、インバースＲＯＭ４００（例えば、一関数）である。較正変数４０６は、ＰＩ、摩擦係数などを含むのがよく、かかる較正変数は、キャリブレーションＲＯＭ（例えば、図５を参照して以下に詳細に説明するキャリブレーションＲＯＭ５００）の出力であってもよく、あるいは、試験（例えば、試験１０４）の実施から得られた値であってもよい。幾つかの実施形態では、較正変数４０６は、図２３に示すとともに以下に詳細に説明する制約と同様の制約を受ける。

【0035】

キャリブレーションＲＯＭ

【0036】

次に図５を参照すると、図１を参照して上記において詳細に説明した（また、図２および図７を参照して以下に詳細に説明する）技術を用いて生成できるキャリブレーション（較正）ＲＯＭ５００が幾つかの実施形態に従って示されている。幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭ５００は、制御可能変数５０２、設定パラメータ５０４、および測定変数５０８の入力を受け取るよう構成されている。幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭ５００は、較正変数５１０および未測定変数５０６を出力、予測、推定等をするよう構成されている。制御可能変数５０２は、幾つかの実施形態によれば、図３および図４を参照して上記において詳細に説明した制御可能変数４０２または制御可能変数３０２と同一であるのがよい。設定パラメータ５０４は、図３および図４を参照して上記において詳細に説明した設定パラメータ４０４または設定パラメータ３０４と同一であってもよい。測定不能変数５０６は、測定するのが困難な変数である場合があり、例えば、測定不能変数５０６は、図４を参照して上記において詳細に説明したシステム変数４１０であってもよくまたはこれらのうちの任意のものを含んでもよい。測定変数５０８は、試験１０４を実施することによって得られた測定値（例えば、ＧＯＲ、ＷＣ、液体流量など）であってもよく、またはこれらを含んでもよく、また、かかる測定変数は、デジタルツイン１１６が表すシステムの種々のセンサによって測定された値（例えば、圧力、温度、トルクなど）をさらに含むことができる。較正変数５１０は、リアルタイムで測定することが困難な推定較正要因または変数（例えば、ＰＩ、摩擦係数など）であってもよい。

【0037】

キャリブレーションＲＯＭ５００は、デジタルツイン１１６の種々のＲＯＭ（例えば、インバースＲＯＭ４００、フォワードＲＯＭ３００など）の他の較正入力を更新するために使用できる較正値を生成するよう構成されている。キャリブレーションＲＯＭ５００は、一般的に以下の形式で表せる。
var_cal，var_unmeas＝f_cal（var_control，var_config，var_meas）
上式において、var_calは、キャリブレーションＲＯＭ５００によって推定される較正変数（例えば、較正変数４０６または較正変数３０６の一部分）の時系列データの多数の集合であり、var_unmeasは、キャリブレーションＲＯＭ５００によって推定される種々の測定不能変数またはシステム変数（例えば、測定不能変数５０６、システム変数４１０）の時系列データの多数の集合であり、var_controlは、種々の制御可能変数（例えば、制御可能変数５０２、制御可能変数４０２または制御可能変数３０２）の時系列データの多数の集合でありvar_configは、種々の設定パラメータ（例えば、設定パラメータ５０４、設定パラメータ４０４または設定パラメータ３０４）の時系列データの多数の集合であり、f_calは、キャリブレーションＲＯＭ５００（例えば、一関数）である。キャリブレーションＲＯＭ５００の出力は、デジタルツイン１１６の他のＲＯＭ（例えば、インバースＲＯＭ４００および／またはフォワードＲＯＭ３００）の入力として提供されるのがよい。

【0038】

例示のデジタルツイン

【0039】

次に図６を参照すると、略図６００は、幾つかの実施形態によれば、デジタルツイン６０２と１つ以上のアプリケーション６１４との相互作用を示している。デジタルツイン６０２は、デジタルツイン１１６と同一であってもよくまたはこれに類似していてもよく、かかるデジタルツインは、同様の技術を用いて生成できる。デジタルツイン６０２は、幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭ５００、インバースＲＯＭ４００、およびフォワードＲＯＭ３００を含む。キャリブレーションＲＯＭ５００の出力（例えば、較正変数５１０）は、インバースＲＯＭ４００およびフォワードＲＯＭ３００に入力として（例えば、較正変数３０６や較正変数４０６として）提供される。キャリブレーションＲＯＭ５００は、１つ以上の外部源（例えば、デジタルツイン６０２が表すシステムのコントローラ、例えばフィードバックコントローラ６１０、デジタルツイン６０２が表すシステムのセンサ、デジタルツインのシステムのところで実施される試験の結果、既知の設定またはシステム設定値など）から、その入力（例えば、制御可能変数５０２、設定パラメータ５０４、測定不能変数５０６、および測定変数５０８）を受け取ることができる。インバースＲＯＭ４００とフォワードＲＯＭ３００は、１つ以上の外部源から同様の入力をさらに受け取ることができる。

【0040】

キャリブレーションＲＯＭ５００はまた、較正報告アプリケーション６０４へのその出力（例えば、較正変数５１０）を提供する。較正報告アプリケーション６０４は、技術者が見るための報告（例えば、グラフ、チャート、較正変数５１０の値、較正変数５１０の使用など）を生成するよう構成された外部アプリケーションであってよい。

【0041】

インバースＲＯＭ４００は、幾つかの実施形態によれば、その出力をフォワードＲＯＭ３００に提供するよう構成されている。インバースＲＯＭ４００はまた、較正変数５１０の決定の際に用いられるよう、その出力（例えば、システム変数４１０）をキャリブレーションＲＯＭ５００に提供するのがよい。例えば、インバースＲＯＭ４００は、システム変数４１０をフォワードＲＯＭ３００に提供するのがよい。インバースＲＯＭ４００とフォワードＲＯＭ３００の両方は、これらの出力（例えば、システム変数４１０や予測変数３０８）を、シミュレーションアプリケーション６０６、ＭＰＣ／最適化アプリケーション６０８、フィードバックコントローラ６１０、またはダッシュボード６１２に提供する。このように、デジタルツイン６０２の出力を用いると、シミュレーションを実行し、デジタルツイン６０２が表すシステムのＭＰＣまたは最適化を実行し、デジタルツイン６０２が表すシステムのフィードバックまたは閉ループ制御（例えば、ＰＩＤ制御）を実行し、そしてダッシュボード上にデータを提供するようことができる。幾つかの実施形態では、ＭＰＣまたは最適化の出力は、入力としてインバースＲＯＭ４００、フォワードＲＯＭ３００、またはキャリブレーションＲＯＭ５００に提供される。

【0042】

ツイン化ツール

【0043】

次に図７を参照すると、デジタルツインの生成および使用のために本明細書において説明した技術は、ツイン化システム７００で具体化でき、ツイン化システム７００は、ツイン化ツール７０２および種々の外部アプリケーションを含む。ツイン化ツール７０２は、デジタルツイン７１８を生成するよう構成され、このツイン化ツールは、デジタルツイン７１８の出力および／またはデジタルツイン７１８それ自体を種々の外部アプリケーションに提供する。図７に示すように、ツイン化ツール７０２は、処理回路系７０４を内蔵し、処理回路系７０４は、プロセッサ７０６およびメモリ７０８を含む。プロセッサ７０６は、汎用または特殊目的プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、処理コンポーネント群、または他の適当な処理コンポーネントであってよい。プロセッサ７０６は、メモリ７０８に記憶されまたは他のコンピュータ可読媒体（例えば、ＣＤ‐ＲＯＭ、ネットワーク記憶装置、リモートサーバなど）から受け取ったコンピュータコードおよび／または命令を実行するよう構成されているのがよい。

【0044】

メモリ７０８は、本開示において記載された種々のプロセスを完了させるとともに／あるいは容易にするためのデータおよび／またはコンピュータコードを記憶する１つ以上のデバイス（例えば、メモリユニット、メモリ装置、記憶装置など）を含むことができる。メモリ７０８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ記憶装置、一時記憶装置、不揮発性メモリ、フラッシュメモリ、光学メモリ、または任意他の適当なメモリ、またはソフトウェアオブジェクトおよび／またはコンピュータ命令を記憶する任意他の適当なメモリを含むことができる。メモリ７０８は、データベース構成要素、オブジェクトコード構成要素、スクリプト構成要素、または本開示において説明する種々のアクティビティおよび情報構造をサポートする任意他形式の情報構造を含むことができる。メモリ７０８は、処理回路系７０４経由でプロセッサ７０６に通信可能に接続されるのがよく、かかるメモリは、本明細書において説明する１つ以上のプロセスを実行する（例えば、プロセッサ７０６によって）コンピュータコードを含むのがよい。

【0045】

メモリ７０８は、幾つかの実施形態によれば、１つ以上のシミュレータ７１０、ＤＯＥマネージャ７１２、ＲＯＭ生成器７１４、デジタルツイン生成器７１６、およびデジタルツイン７１８を含む。図７に示すように、ツイン化ツール７０２は、システム７２８（例えば、デジタルツイン７１８が表すシステム）からリアルタイム入力を受け取るよう構成されている。リアルタイム入力を、幾つかの実施形態によれば、システム７２８のセンサ、測定装置、計器、流量計などから得ることができる。システム７２８は、幾つかの実施形態によれば、炭化水素坑井ポンプであるのがよい。ツイン化ツール７０２はまた、幾つかの実施形態によれば、システム情報を受け取る（例えば、技術者から、リモートデバイスから、データベースからなど）よう構成されている。幾つかの実施形態では、システム情報は、システム７２８に関するメタデータである。幾つかの実施形態では、システム情報は、ツイン化ツール７０２のメモリ７０８に記憶されている。

【0046】

幾つかの実施形態では、ツイン化ツール７０２はまた、独立した試験結果（例えば、技術者によりシステム７２８のところで実施された試験の結果）を受け取るよう構成されている。技術者は、システム７２８のところで試験（例えば、坑井試験）を実施して、１つ以上の測定値を得るとともに、かかる１つ以上の測定値をツイン化ツール７０２に（例えば、ユーザインターフェース、スマートフォン、タッチスクリーンデバイスなどを介して）提供することができる。理解されるべきこととして、ツイン化ツール７０２の機能をシステム７２８のところで（例えば、単一の処理回路上に）局所的に具体化でき、または、遠隔地にかつ／あるいは分散方式で（例えば、クラウドコンピューティングシステムで）具体化できる。例えば、ツイン化ツール７０２は、クラウドベースであるのがよく、その結果、ツイン化ツール７０２は、遠隔場所でリアルタイム入力、システム情報、および独立試験結果を受け取り、その機能を実行し、次に、出力（例えば、デジタルツイン、デジタルツイン出力など）をシステム７２８のところで局所的に位置決めされまたはクラウドコンピューティングシステム内でシステム７２８から遠隔地に位置決めされた１つ以上のアプリケーション（例えば、閉ループコントローラ７２０、ＭＰＣ／最適化システム７２２、１つ以上のシミュレータ７２４、ダッシュボード７２６、エッジデバイス７３０など）に提供するようになっている。

【0047】

シミュレータ７１０は、幾つかの実施形態によれば、システム７２８の異なる部分を表す１つ以上の関数、モデル、動作曲線など、および／またはシステム７２８の異なる部分の１つ以上の関数、モデル、動作曲線などの１つ以上の相互関係であるのがよく、またはこれらを含むのがよく、その結果、システム７２８の出力をシミュレートすることができるようになっている。シミュレータ７１０は、幾つかの実施形態によれば、システム７２８の多変数または超次元のシミュレーションを実行して、システム７２８の種々の入力（例えば、システム７２８の形式に応じて、制御入力、温度設定、流量、ポンプ速度など）が所与の場合にシステム７２８の異なる出力を出すよう構成されているのがよい。例えば、シミュレータ７１０は、システム７２８のハイファイ（高忠実度）シミュレーションを実行するよう構成されているのがよい。例えば、シミュレータ７１０は、電気水中ポンプ（ＥＳＰ）シミュレータ、ロッドポンプ動的シミュレータ、パイプシミュレータなどを含むことができる。シミュレータ７１０のシミュレーション出力は、幾つかの実施形態によれば、種々の変数（例えば、システム７２８の入力変数および出力変数）相互間の関係を表す多次元グラフ、曲線、表面プロットなどの形態をしているのがよい。

【0048】

幾つかの実施形態では、ＤＯＥマネージャ７１２は、シミュレータ７１０を用い、１つ以上のＤＯＥ技術を実施することによって１回以上のシミュレーションを実行するよう構成されている。ＤＯＥ技術としては、ナイーブＤＯＥ技術、ランダム化ＤＯＥ技術、ラテン超方格ＤＯＥ技術、ソボルＤＯＥ技術、ハルトンＤＯＥ技術などが挙げられる。ＤＯＥマネージャ７１２は、シミュレーション出力を出すとともにシミュレーション出力をＲＯＭ生成器７１４に提供するようシミュレータ７１０を用いる。例えば、ＤＯＥマネージャ７１２は、１つ以上の多次元グラフをＲＯＭ生成器７１４に提供するのがよい。ＤＯＥマネージャ７１２は、図１を参照して上記において詳細に説明したＤＯＥ１１０の技術のうちの任意のものを実行することができる。

【0049】

ＲＯＭ生成器７１４は、幾つかの実施形態によれば、ＤＯＥマネージャ７１２によって提供されるシミュレーション出力を用いるよう構成されており、かかるシミュレーション出力は、シミュレータ７１０を用いて生成され、それによりシミュレーション出力に基づいて１つ以上のＲＯＭが生成される。ＲＯＭは、幾つかの実施形態によれば、新回帰法およびシミュレータ７１０のシミュレーション出力を用いてＲＯＭ生成器７１４によって生成されるのがよい。例えば、ＲＯＭ生成器７１４は、線型回帰法、ガウス過程回帰法、ニューラルネットワーク、機械学習法、ベイズに基づく回帰法などを用いるよう構成されているのがよい。ＲＯＭは、キャリブレーションＲＯＭ５００、インバースＲＯＭ４００、フォワードＲＯＭ３００、またはトランジェントＲＯＭ７３２を含むのがよい。

【0050】

依然として図７を参照すると、デジタルツイン生成器７１６は、幾つかの実施形態によれば、ＲＯＭ生成器７１４からＲＯＭを受け取り、そしてかかるＲＯＭを用いてデジタルツイン７１８を生成するよう構成されている。デジタルツインジェネレータ７１６は、リアルタイム入力を用いてＲＯＭ生成器７１４から得られたＲＯＭをインスタンス化し、そしてＲＯＭ相互間の１つ以上の相互関係を規定してデジタルツイン７１８を生成するよう構成されている。幾つかの実施形態では、デジタルツイン７１８は、上記において詳細に説明したデジタルツイン１１６またはデジタルツイン６０２でありまたはこれに類似している。デジタルツイン７１８は、種々の較正変数、システム変数、および予測変数の値を推定するよう構成されているのがよい。例えば、システム７２８が炭化水素坑井ポンプである場合、デジタルツイン７１８は、予測変数、例えば、炭化水素坑井ポンプの圧力、炭化水素坑井ポンプの温度、炭化水素坑井ポンプのトルク、液体流量、ポンプ漏れ量など、システム変数、例えば、ＧＯＲ、ＷＣ、液体流量、ポンプ漏れなど、および／または較正変数、例えば、ＰＩ、摩擦係数などを出力するよう構成されているのがよい。

【0051】

デジタルツイン７１８は、上述の出力のうちの任意のもの（例えば、予測変数、システム変数、および／または較正変数など）を１つ以上の外部アプリケーション、例えば、閉ループコントローラ７２０、ＭＰＣ／最適化システム７２２、シミュレータ７２４、ダッシュボード７２６、および／またはエッジデバイス７３０に提供するよう構成されている。理解されるべきこととして、この一覧は、網羅的ではなく、また、デジタルツイン７１８は、その出力を追加の外部アプリケーションに提供することができる。幾つかの実施形態では、ツイン化ツール７０２は、デジタルツイン７１８の局所的な具体化および使用のために、閉ループコントローラ７２０、ＭＰＣ／最適化システム７２２、シミュレータ７２４、ダッシュボード７２６、および／またはエッジデバイス７３０にデジタルツイン７１８を提供するよう構成されている。

【0052】

幾つかの実施形態では、デジタルツイン生成器７１６は、システム７２８のところでの独立試験を実施することによって得られた独立試験結果または較正変数に基づいて、デジタルツイン７１８を較正するよう構成されている。例えば、デジタルツイン生成器７１６は、システム７２８のところで独立試験を実施することによって得られた較正変数を用いてデジタルツイン７１８を再インスタンス化することができる。幾つかの実施形態では、シミュレータ７１０、ＤＯＥマネージャ７１２、およびＲＯＭ生成器７１４は、独立試験結果の較正変数を用いてこれらの機能を再び実行してＲＯＭを再び生成するよう構成されている。システム７２８が炭化水素坑井ポンプである場合、独立試験の実行によって得られた較正変数は、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量であるのがよい。

【0053】

閉ループコントローラ７２０は、幾つかの実施形態によれば、デジタルツイン出力および／またはデジタルツイン７１８を用いて、システム７２８の閉ループ制御を実施するよう構成されている。例えば、閉ループコントローラ７２０は、ＰＩＤ制御方式を実行してシステム７２８を作動させるのがよい。ＭＰＣ／最適化システム７２２は、幾つかの実施形態によれば、計画対象期間にわたって１つ以上の制御変数を調節することによって、１つ以上の制約条件に対する費用関数（例えば、報酬関数）を最小化し、最大化し、または違ったやり方で最適化するよう構成されているのがよい。幾つかの実施形態では、ＭＰＣ／最適化システム７２２は、システム７２８用のデジタルツイン７１８をシステム７２８の一モデルとして使用し、それにより、目的関数の値を推定し、または制約を目的関数に課すのがよい。幾つかの実施形態では、ＭＰＣ／最適化システム７２２は、システム７２８のための高レベル制御決定を出すよう構成されており、かかるＭＰＣ／最適化システムは、高レベル制御決定を閉ループコントローラ７２０に提供するのがよい。幾つかの実施形態では、ダッシュボード７２６は、デジタルツインおよび／またはデジタルツイン出力を用いて、技術者のためのダッシュボードを生成し、そしてかかるダッシュボードを技術者に提供する。

【0054】

プロセス

【0055】

図２を参照すると、１つ以上のＲＯＭに基づいてデジタルツインを生成するプロセス２００の流れ図が幾つかの実施形態に従って示されている。プロセス２００は、ステップ２０２～２１４を含み、かかるプロセスは、システム１００によってまたはツイン化ツール７０２によって実施されるのがよい。プロセス２００は、有利には、他の種々のシミュレーションと比較して複雑さが減少したシステム（例えば、炭化水素坑井ポンプ）のデジタルツインを生成するよう実施されるのがよい。デジタルツインは、種々のアプリケーション、例えばデジタルツインが表すシステムの閉ループまたはフィードバックコントローラ、ＭＰＣまたは最適化システム、１つ以上のシミュレータ、ダッシュボード、および／またはエッジデバイスで具体化されまたは用いられるのがよい。

【0056】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、超次元空間内で多数回のシミュレーションを実施して出力を生成するステップ（２０２）を含む。幾つかの実施形態では、ステップ２０２は、シミュレータ７１０を用いてシミュレーションを実行するよう構成されている。幾つかの実施形態では、ステップ２０２は、ＤＯＥマネージャ７１２およびシミュレータ７１０によって実施される。シミュレーションの結果は、デジタルツインが表すシステムの種々の変数相互間の関係を示す多次元グラフ、表面プロットなどを含むのがよい。

【0057】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、多数回のシミュレーションの出力を用い、回帰法または機械学習法を用いて１つ以上の低次元化または縮退化モデル（ＲＯＭ）を生成するステップ（２０４）を含む。幾つかの実施形態では、ステップ２０４は、図７を参照して上記において詳細に説明した技術のうちの任意のものを用いて、ＲＯＭ生成器７１４によって実施される。幾つかの実施形態では、ＲＯＭは、キャリブレーションＲＯＭ、インバースＲＯＭ、フォワードＲＯＭ、および／またはトランジェントＲＯＭを含む。キャリブレーションＲＯＭは、幾つかの実施形態によれば、１つ以上の設定パラメータ（例えば、ＰＩ、摩擦係数など）を推定するよう構成されているのがよい。幾つかの実施形態では、インバースＲＯＭは、１つ以上のシステム変数（例えば、ＧＯＲ、ＷＣ、液体流量、ポンプ漏れ量など）を推定するように構成されている。例えば、インバースＲＯＭは、逆問題を解決するよう構成されているのがよく、かかるインバースＲＯＭは、幾つかの実施形態によれば、システムの特定の条件について、種々の制御可能変数、設定パラメータ、較正変数、および測定変数を受け取り、そして測定変数、および制御可能変数を達成するケースでなくてはならないシステム変数を推定するよう構成されているのがよい。幾つかの実施形態では、フォワードＲＯＭは、特定の条件が所与の場合（例えば、制御可能変数、設定パラメータ、または較正変数の互いに異なる値が所与の場合）、予測変数（例えば、測定可能変数、システム変数など）を予測しまたは推定するよう構成されている。

【0058】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、１つ以上のＲＯＭを用いるシステムのデジタルツインを生成する生成するステップ（２０６）を含み、デジタルツインは、１つ以上のＲＯＭのうちの少なくとも１つを含む。幾つかの実施形態では、デジタルツインは、デジタルツイン１１６、デジタルツイン６０２など、または本明細書において説明した任意他のデジタルツインである。ステップ２０６は、幾つかの実施形態によれば、ツイン化ツール７０２のデジタルツイン生成器７１６によって実施されるのがよい。デジタルツインは、フォワード方向ＲＯＭ、インバースＲＯＭ、および／またはキャリブレーションＲＯＭを含むのがよく、かかるデジタルツインは、幾つかの実施形態によれば、ある特定のＲＯＭのうちの出力が他のＲＯＭに入力として送り込まれるようＲＯＭ相互間の相互関係を含むのがよい。幾つかの実施形態では、デジタルツインは、１つ以上のＲＯＭのインスタンス化であり、かかるデジタルツインは、これが表すシステムからリアルタイムデータ（例えば、センサデータ）を用いる。このように、ステップ２０２～２０６は、ＲＯＭがリアルタイムデータでオンラインで使用されている間、オフラインで実施されるのがよい。

【0059】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、デジタルツインを用いてシステムの１つ以上の変数の値をリアルタイム用途で予測しまたは出力するステップ（２０８）を含む。幾つかの実施形態では、デジタルツインは、オンラインモードで実行され、かかるデジタルツインは、これが表すシステムからリアルタイムデータを受け取るよう構成されている。デジタルツインが受け取るリアルタイムデータは、幾つかの実施形態によれば、デジタルツインの特定の用途で決まる場合がある。幾つかの実施形態によれば、デジタルツインは、ＲＯＭを用いて、予測変数、システム変数、および較正変数を含む互いに異なる組を出力することができる。幾つかの実施形態では、予測変数としては、デジタルツインが表すシステムの圧力、温度、トルク、液体流量、ポンプ漏れ量が挙げられる。幾つかの実施形態では、システム変数としては、デジタルツインが表すシステムのＧＯＲ、ＷＣ、液体流量、およびポンプ漏れ量が挙げられる。幾つかの実施形態では、較正変数は、ＰＩおよび摩擦係数を含む。

【0060】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、デジタルツインが表すシステムの測定可能出力に対して独立試験を実施するステップ（２１０）を含む。幾つかの実施形態では、例えば、システムが炭化水素坑井ポンプである場合、試験は、炭化水素坑井ポンプのＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量を測定するための坑井試験であるのがよい。幾つかの実施形態では、ステップ２１０は、デジタルツインが表すシステムのところで技術者によって実施される。坑井試験は、デジタルツインの１つ以上の較正ノブまたは準静的パラメータを更新するステップを含むのがよい。

【0061】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、独立試験の結果に基づいて較正を実施するステップ（２１２）を含む。幾つかの実施形態では、ステップ２１２は、新たな較正値をデジタルツインの種々のＲＯＭの入力として提供することによって、デジタルツイン生成器７１６によって実施される。幾つかの実施形態では、ステップ２１２は、シミュレータ７１０、ＤＯＥマネージャ７１２、およびＲＯＭ生成器７１４によって実施され、それにより、得られた新たな較正値に基づいてＲＯＭを再生成する。

【0062】

プロセス２００は、幾つかの実施形態によれば、較正に基づいてデジタルツインまたはデジタルツインのＲＯＭの１つ以上のパラメータを更新するステップ（２１４）を含む。ステップ２１４は、幾つかの実施形態によれば、シミュレータ７１０、ＤＯＥマネージャ７１２、およびＲＯＭ生成器７１４によって実施されるのがよい。ステップ２１４の実施に応答して、プロセス２００は、ステップ２０８に戻るのがよく、または別法としてステップ２０２に戻ってもよい。理解されるべきこととして、ステップ２１０～２１４（または別法としてステップ２０２～２１４）は、非リアルタイム方式で（例えば、１か月ごと、６か月ごとなど）実施されてもよい。幾つかの実施形態では、ステップ２１２～２１４（またはステップ２０２～２１４）は、実施された独立試験によりデジタルツインの再較正が必要とされることが分かった場合、ステップ２１０に応答してのみ実施される。

【0063】

例示の具体化例

【0064】

次に図８を参照すると、本明細書において説明したシステムおよび方法は、幾つかの実施形態によれば、ＥＳＰ坑井８２６用のデジタルツインまたはインバースＲＯＭを生成するよう具体化されるのがよい。略図８００は、幾つかの実施形態によれば、ＥＳＰ坑井８２６のインバースＲＯＭを生成するために使用できる種々のシミュレーションモデルまたはシミュレータの例示の構成例を示している。幾つかの実施形態では、ＥＳＰ坑井８２６用のインバースＲＯＭは、１つ以上の分析モデル８０２、１つ以上の数値モデル８０４、駆動装置モデル８０６、地層モデル８１４、およびフローラインモデル８２４を含む。分析モデル８０２は、幾つかの実施形態によれば、変圧器モデル８０８、ケーブルモデル８１０、およびモータモデル８１２を含む。数値モデル８０４は、幾つかの実施形態によれば、パイプモデル８１６、ポンプモデル８１８、坑井モデル８２０、およびチョークモデル８２２を含む。幾つかの実施形態では、本明細書において説明する種々のモデルは、変数またはパラメータ、例えば、電圧、電流、周波数、速度、トルク、密度、粘度、地層圧力、生産性指数（ＰＩ）、ディレーティング（derating）、取り入れ温度、吸込み圧力、流入量、出力坑口圧力、流量、ＷＣ、およびＧＯＲを用いる。

【0065】

幾つかの実施形態では、変数またはパラメータのうちの１つ以上は、測定値である（例えば、測定されてリアルタイムデータとしてデジタルツインに提供される）。幾つかの実施形態では、１つ以上の変数またはパラメータは、超次元シミュレーションを実施することによって得られる（例えば、インバースＲＯＭを生成する際に実施される）。幾つかの実施形態では、１つ以上の変数またはパラメータは、現場試験を実施することによって得られ、またはキャリブレーションＲＯＭによって決定されるのがよい。幾つかの実施形態では、１つ以上の変数またはパラメータは、測定値または設定値（例えば、既知の値または固定値）である。

【0066】

次に図９を参照すると、略図９００は、幾つかの実施形態によれば、ＥＳＰ坑井（例えば、ＥＳＰ坑井８２６）をモデル化するよう一緒に機能するキャリブレーションＲＯＭ９０２とインバースＲＯＭ９０４を示している。キャリブレーションＲＯＭ９０２は、幾つかの実施形態によれば、速度、トルク、P_iおよびP_d（例えば、ＰＩＤ制御方式の値）、流量Ｑの測定値、ＷＣ、およびＧＯＲ、ならびに予測されるポンプ漏れ量（ＰＬ）の入力を受け取る。これら入力を用いると、キャリブレーションＲＯＭ９０２は、幾つかの実施形態によれば、更新されたチョーク開度および更新されたトルクディレーティングを含む較正変数を出力する。較正変数は、インバースＲＯＭ９０４への入力として提供され、インバースＲＯＭ９０４は、幾つかの実施形態によれば、更新されたチョーク開度および更新されたトルクディレーティングを用いて流量Ｑ、ＷＣ、ＧＯＲ、およびＰＬを予測する。幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭ９０２およびインバースＲＯＭ９０４は、ＥＳＰ坑井の特定の作動箇所でインスタンス化されるのがよく、そしてオンライン化し、それによりリアルタイムデータを用いてＥＳＰ坑井のデジタルツインとして機能することができるようにする。キャリブレーションＲＯＭ９０２およびインバースＲＯＭ９０４は、幾つかの実施形態によれば、上記において詳細に説明した技術を用いて（例えば、図７を参照して詳細に説明したツイン化ツール７０１によって）作られるのがよくまたは生成されるのがよい。

【0067】

次に図１０を参照すると、グラフ１０００は、幾つかの実施形態によれば、略図９００に示したＲＯＭの推定流量と測定流量との差を示している。グラフ１０００は、幾つかの実施形態によれば、測定流量と推定流量との差を経時的に示している。測定流量と推定流量との誤差が対応のしきい値を超えている場合、幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭ９０２およびインバースＲＯＭ９０４は、全体的な誤差を最小限に抑えるよう再び調整されまたは較正されるのがよい。

【0068】

次に図１１を参照すると、グラフ１１００は、幾つかの実施形態によれば、略図９００に示したＲＯＭの推定ＷＣと測定ＷＣとの差を示している。グラフ１１００は、幾つかの実施形態によれば、推定ＷＣと測定ＷＣとの差を経時的に示している。測定ＷＣと推定ＷＣとの誤差が対応のしきい値を超えている場合、幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭ９０２およびインバースＲＯＭ９０４は、全体的な誤差を最小限に抑えるよう再び調整されまたは較正されるのがよい。

【0069】

次に図１２を参照すると、グラフ１２００は、幾つかの実施形態によれば、略図９００に示したＲＯＭの推定ＧＯＲと測定ＧＯＲとの差を示している。グラフ１２００は、幾つかの実施形態によれば、推定ＧＯＲと測定ＧＯＲとの差を経時的に示している。測定ＧＯＲと推定ＧＯＲとの誤差が対応のしきい値を超えている場合、幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭ９０２およびインバースＲＯＭ９０４は、全体的な誤差を最小限に抑えるよう再び調整されまたは較正されるのがよい。

【0070】

次に図１３を参照すると、グラフ１３００は、幾つかの実施形態に従って経時的な推定PLを示している。幾つかの実施形態では、PLは、測定するのが困難な場合があり、したがって、推定PLと測定PLの比較結果を得ることができない。しかしながら、推定流量と測定流量の誤差、推定ＷＣと測定ＷＣの誤差、および推定ＧＯＲと測定ＧＯＲの誤差が最小限である場合、推定PLは、自信をもって正確であるとみなすことができる。

【0071】

次に図１４および図１５を参照すると、ガスリフト坑井１４００に関する図１５００は、幾つかの実施形態によれば、ガスリフト坑井１４００向きのフォワードＲＯＭを生成するために使用できる種々のシミュレーションモデルまたはシミュレータを示している。モデルは、幾つかの実施形態によれば、ドライホール（ＤＨ）坑井モデル１５１４、地層モデル１５１６、注入坑井モデル１５１２、産出坑井モデル１５１０、ゲージモデル１５０８、硫黄（ＳＦ）弁モデル１５０２、フローラインモデル１５０４、およびストックタンクモデル１５０６を含むのがよい。幾つかの実施形態では、本明細書において説明する種々のモデルは、変数またはパラメータ、例えば、地層圧力、ＧＯＲ、ＷＣ、ＰＩ、流体流量、ガス流量、ダウンホール圧力、注入圧力、注入流量、坑口圧力、フローライン圧力などを用いるよう構成されている。幾つかの実施形態では、本明細書で説明する変数またはパラメータのうちの１つ以上は、常時測定可能な変数である。幾つかの実施形態では、本明細書において説明する変数またはパラメータのうちの１つ以上は、測定不能な値である。幾つかの実施形態では、本明細書において説明する変数またはパラメータのうちの１つ以上は、キャリブレーションＲＯＭの坑井試験または出力から得ることができ、または違ったやり方で較正によって得ることができる値である。略図１５００のフォワードＲＯＭは、幾つかの実施形態によれば、本明細書において説明したシステムおよび方法を用いて（例えば、図７を参照して上記において詳細に説明したツイン化ツール７０２によって）生成されるのがよい。

【0072】

例示のダッシュボード

【0073】

次に図１６を参照すると、幾つかの実施形態によれば、ウェブページ上に提示できるダッシュボード１６００が示されている。ダッシュボード１６００は、幾つかの実施形態によれば、デジタルツイン（例えば、デジタルツイン７１８）の出力またはデジタルツインそれ自体に基づくダッシュボード７２６のうちの１つであるのがよい。幾つかの実施形態では、ダッシュボード１６００は、デジタルツインが表すシステムの時系列データ、例えば種々の出力、予測値、推定値、システム値などの１つ以上のグラフまたは表を含む。例えば、グラフは、ガスリフト性能グラフ、ノード分析グラフ、圧力対温度比グラフ、温度グラフ、液体流量グラフなどを含むのがよい。ダッシュボード１６００は、幾つかの実施形態によれば、次の分析および制御のために生成されて技術者に提供されるのがよい。ダッシュボード１６００は、幾つかの実施形態によれば、ナビゲーションのための種々のメニューまたはサブメニューをさらに含むのがよい。

【0074】

利点

【0075】

有利には、本明細書において説明したシステムおよび方法は、現実世界システムの信頼性のあるデジタルツインを提供するために使用できる。１つ以上のＲＯＭのインスタンス化であるデジタルツインを用いると、コンピュータ計算上重い場合のあるシミュレーションの使用とは対照的に、計算速度を向上させることができる。デジタルツインは、リアルタイム制御、リアルタイム分析、リアルタイム最適化などのために現実世界システム（例えば、炭化水素坑井ポンプ）からのリアルタイム測定値を用いるようオンラインモードで具体化されるのがよい。デジタルツインは、デジタルツインが現実世界のシステムを正確に表すようにするために定期的に較正されるのがよい。

【0076】

最適化方式のキャリブレーションＲＯＭ

【0077】

図１７～図１９を参照すると、幾つかの実施形態によれば、ブロック図として示されたキャリブレーションＲＯＭの種々の具体化例が示されている。具体的に説明すると、図１７は、キャリブレーションＲＯＭ（例えば、キャリブレーションＲＯＭ５００、キャリブレーションＲＯＭ９０２など）の全体的なワークフローを示し、図１８は、キャリブレーションＲＯＭを備えた第１の最適化の具体化例を示し、図１９は、キャリブレーションＲＯＭを備えた第２の最適化の具体化例を示している。図１７～図１９を参照して本明細書において説明するブロック図、技術、システムなどのうちの任意のものは、ツイン化ツール７０２（例えば、その処理回路系７０４）、リモート処理回路系、分散型処理回路系、１つ以上のサーバ、ローカルコントローラ、クラウドコンピューティングシステムなど、あるいはこれらの任意の組み合わせによって具体化できる。

【0078】

図１７を参照すると、幾つかの実施形態によれば、略図１７００は、キャリブレーションＲＯＭ１７０２の具体化例を示している。幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭ１７０２は、キャリブレーションＲＯＭ１７０２のパラメータを決定するために（例えば、ＤＯＥシミュレーションデータとして示されたシミュレーションデータに基づいてキャリブレーションＲＯＭ１７０２をインスタンス化するために）曲線当てはめ技術を用いるＲＯＭビルダ１７０４によって生成される。幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭ１７０２は、図１～図１６を参照して上記において詳細に説明した技術のうちの任意のものを用いて（例えば、ツイン化ツール７０２によって）生成される。例えば、ＤＯＥシミュレーションデータは、シミュレータ７１０および／またはＤＯＥマネージャ７１２の出力であるのがよく、ＲＯＭビルダ１７０４は、ＲＯＭ生成器７１４であるのがよい。

【0079】

ＲＯＭビルダ１７０４によっていったん構築され、生成され、インスタンス化などされると、キャリブレーションＲＯＭ１７０２は、予測変数の入力が所与である場合１つ以上の準静的パラメータを予測、出力、推定、計算などするよう構成されるのがよい。予測変数は、一システムによって（例えば、システム７２８によって、ＥＳＰ坑井８２６のセンサによってなど）提供される任意の較正測定値または通常の測定値を含むのがよい。例えば、予測変数は、ツイン化されているシステム（例えば、システム７２８）の種々のパラメータの測定値であるのがよい。幾つかの実施形態では、システムがＥＳＰである場合、予測変数はＧＯＲを含み得る。

【0080】

準静的パラメータは、予測変数のうちの１つ以上（例えば、予測変数の予測バージョン、この場合、予測変数は、測定値である）を予測するようインバースＲＯＭによって用いられるパラメータであるのがよい。準静的パラメータは、例えば、ＥＳＰの場合には分離器効率であるのがよく、したがって、１つ以上のインバースＲＯＭは、ＧＯＲ（例えば、予測変数のうちの１つ）の値を予測するよう準静的パラメータを用いるのがよい。

【0081】

図１８を参照すると、第１の最適化具体化例の略図１８００が幾つかの実施形態に従って示されている。略図１８００は、ＲＯＭビルダ１８０２、を含み、ＲＯＭビルダ１８０２は、キャリブレーションＲＯＭ１８０４、およびキャリブレーションＲＯＭ１８０６として示された１つ以上のキャリブレーションＲＯＭ、オプティマイザ１８１０、およびアジャスタ１８０８を生成するよう構成されている。略図１８００に示す第１の最適化のシステムは、デジタルツインの任意の処理回路系（例えば、ツイン化ツール７０２、遠隔処理回路系など）上に具体化されるのがよい。略図１８００に示す第１の最適化の具体化例は、デジタルツインの準静的パラメータのための他の係数（例えば、ディレーティング係数）とともに収斂または安定性を達成する係数またはディレーティング係数を決定するために具体化されるのがよい。例えば、キャリブレーションＲＯＭ１８０４は、第１の準静的パラメータのためのキャリブレーションＲＯＭであるのがよく、かかるキャリブレーションＲＯＭは、第１の準静的パラメータの係数をインバースＲＯＭおよびキャリブレーションＲＯＭ１８０６に出力する。同様に、キャリブレーションＲＯＭ１８０６は、第２の準静的パラメータのためのものであるのがよく、かかるキャリブレーションＲＯＭは、計算した第２の準静的パラメータまたは第２の準静的パラメータの係数をオプティマイザ１８１０および／またはインバースＲＯＭに出力するのがよい。幾つかの実施形態では、２つ以上のキャリブレーションＲＯＭ１８０４～１８０６が直列に用いられ、各キャリブレーションＲＯＭは、対応の準静的パラメータと関連していて、対応の準静的パラメータをキャリブレーションＲＯＭのうちのもう１つのＲＯＭに出力する。多数のキャリブレーションＲＯＭの各々にはまた、入力として未知の特定の準静的パラメータもまた提供されるのがよい。

【0082】

図１８に示すように、オプティマイザ１８１０は、キャリブレーションＲＯＭ１８０４，１８０６から受け取った準静的パラメータをモニタして、準静的パラメータが変化しているかどうか、または準静的パラメータが収斂したか（例えば、安定しているか）どうかを判定することができる。準静的パラメータが収斂していない場合、オプティマイザ１８１０は、アジャスタ１８０８に知らせるのがよく、アジャスタは、準静的パラメータのうちの１つ（例えば、未知の準静的パラメータ）を調節しまたは変化させ、そして調節しまたは変化させた準静的パラメータをキャリブレーションＲＯＭ１８０４，１８０６に提供するのがよい。オプティマイザ１８１０およびアジャスタ１８０８は、準静的パラメータのチェックおよび準静的パラメータのうちの少なくとも１つの調節を続行し、ついには、オプティマイザ１８１０は、準静的パラメータが収斂しまたはもはや変化していないということを確認する。これにより、未知の準静的パラメータの値が見いだされ、その結果、内部安定性または収斂したＲＯＭまたはデジタルツインが得られることが分かるといえる。未知の準静的パラメータの値または係数を含む準静的パラメータは、入力としてインバースＲＯＭに提供されるのがよい。

【0083】

有利には、図１８の略図１８００に示す第１の最適化具体化例は、未定義または未決定の問題（例えば、準静的パラメータのうちの１つ以上が未知である問題）について使用されるのがよい。準静的パラメータは、収斂または安定性が満たされるまで、これらパラメータの収斂度を観察するよう調節、調整、変更などがおこなわれ、そしてモニタされるのがよい。

【0084】

図１９を参照すると、第２の最適化具体化例の略図１９００が幾つかの実施形態に従って示されている。略図１９００は、キャリブレーションＲＯＭ、すなわちキャリブレーションＲＯＭ１９０６のためのＲＯＭビルダ１９０２、インバースＲＯＭ、すなわちインバースＲＯＭ１９０８のためのＲＯＭビルダ１９０４、費用関数１９１０、およびオプティマイザ１９１２を含む。幾つかの実施形態によれば、ＲＯＭビルダ１９０２は、キャリブレーションＲＯＭ１９０６の計算、決定、インスタンス化などを行うよう構成され、ＲＯＭビルダ１９０４は、インバースＲＯＭ１９０８の計算、決定、インスタンス化などを行うよう構成されている。幾つかの実施形態では、ＲＯＭビルダ１９０２およびＲＯＭビルダ１９０４は、インバースＲＯＭ１９０８およびキャリブレーションＲＯＭ１９０６を生成するようＲＯＭ生成器７１４の機能または技術のうちの任意のものを具体化するよう構成されている。ＲＯＭビルダ１９０２およびＲＯＭビルダ１９０４は、キャリブレーションＲＯＭ１９０６およびインバースＲＯＭ１９０８を生成するよう曲線当てはめ法を実行するよう構成されているのがよい。幾つかの実施形態では、図１９を参照して本明細書において説明する技術は、自動キャリブレーションチェックの一部である。第２の最適化具体化例は、キャリブレーションＲＯＭ（例えば、キャリブレーションＲＯＭの入力）とインバースＲＯＭの出力との一貫性をチェックするよう実行されるのがよい。

【0085】

キャリブレーションＲＯＭ１９０６は、幾つかの実施形態によれば、予測変数として示された較正測定値の種々の値を受け取り、そして予測された準静的パラメータを出力する。予測された準静的パラメータは、幾つかの実施形態によれば、通常の測定値と組み合わせてインバースＲＯＭ１９０８への入力として提供される。

【0086】

キャリブレーションＲＯＭ１９０６は、幾つかの実施形態によれば、予測変数（例えば、予測変数の測定値および他の通常の測定値）に基づいて、予測された準静的パラメータをインバースＲＯＭ１９０８に出力するよう構成されている。インバースＲＯＭ１９０８は、幾つかの実施形態によれば、キャリブレーションＲＯＭ１９０６からの予測準静的パラメータおよびシステムの較正点の１つ以上の通常の測定値を受け取る。幾つかの実施形態では、インバースＲＯＭ１９０８は、予測された準静的パラメータおよび通常の測定値を用いて、予測応答（例えば、予測流量）を出力するよう構成されている。費用関数１９１０は、幾つかの実施形態によれば、予測準静的パラメータおよび通常の測定値のためのインバースＲＯＭ１９０８によって予測される応答と、測定された実際の応答の両方を得る。幾つかの実施形態では、予測された応答は、現在の測定条件（通常の測定値）およびシステムの挙動を規定する予測準静的パラメータが所与の場合にシステム中に起こることが予測される応答である。現在の状況が測定された条件であり、かつ予測された応答を実際の応答と比較することができるので、システムの予測応答とシステムの現実の応答の何らかの差または不一致があれば、このことは、システムの挙動をより正確に規定するためには準静的パラメータに対して調節が行われるべきであることを指示しているといえる。

【0087】

コスト関数１９１０は、幾つかの実施形態によれば、システムの予測応答と現実の応答とを比較し、そして予測応答と現実の応答の誤差（例えば、予測誤差）を定量化する。オプティマイザ１９１２は、費用関数１９１０により提供される誤差を用い、そしてキャリブレーションＲＯＭ１９０６、予測準静的パラメータ、またはこれら両方を調節して誤差をゼロに向かわせる（例えば、費用関数１９１０を最小化する）。

【0088】

費用関数１９１０は、単一の変数もしくはパラメータ、または多数の変数もしくはパラメータに関して、予測される応答と実際の応答の誤差を算定することができる。費用関数１９１０が多数の変数またはパラメータ（例えば、流量、ＧＯＲなど）をモデル化する場合、多数の変数またはパラメータと関連した予測誤差の各々には重み付け値が割り当てられるのがよく、その結果、費用関数１９１０は、オプティマイザ１９１２が最小限に抑えることができる（予測された準静的パラメータを調節することによって、またはキャリブレーションＲＯＭ１９０６を調節することによって）全体的または重み付けされた予測誤差を出力するようになっている。幾つかの実施形態では、オプティマイザ１９１２によって解決される最適化問題は、準静的パラメータの変動性に関する制約を含み、したがって、オプティマイザ１９１２は、キャリブレーションＲＯＭ１９０６および／または予測準静的パラメータを調節することによって、予測誤差（例えば、費用関数１９１０の出力）を最小限に抑えるようになっている。図１８または図１９を参照して本明細書において説明した機能および技術は、幾つかの実施形態によれば、システムの特定の作動箇所（例えば、較正点）、またはシステムの多数の作動箇所（例えば、多数の較正点）のところで実施されるのがよい。

【0089】

トランジェントＲＯＭ

【0090】

図２０を参照すると、トランジェント（一時的）ＲＯＭ（“ｔＲＯＭ”）のためのワークフローの略図２０００が幾つかの実施形態に従って示されている。略図２０００は、ＲＯＭビルダ２００２、キャリブレーションＲＯＭ２００４、パラメータ化フィルタ関数２００６、およびデコンボリューション２００８を含む。幾つかの実施形態では、ＲＯＭビルダ２００２は、ＲＯＭビルダ１９０４，１９０２，１８０２，１７０４、ＲＯＭ生成器７１４などのうちの任意のものと同一でありまたは類似している。幾つかの実施形態によれば、ｔＲＯＭは、曲線当てはめ法の使用とは対照的に、コンボリューションおよびデコンボリューションを用いており、と言うのは、ｔＲＯＭは、もう１つの時間曲線（例えば、時間的に変化する入力が所与の場合に起きるトランジェント応答）の関数として時間曲線を予測している。

【0091】

幾つかの実施形態では、キャリブレーションＲＯＭは、予測変数の測定値を受け取って準静的パラメータを出力するよう構成されている。準静的パラメータは、幾つかの実施形態によれば、パラメータ化フィルタ関数２００６として示されたフィルタ中のパラメータとして用いられる。幾つかの実施形態では、パラメータ化フィルタ関数２００６は、分析的パラメータ化モデルであり、準静的パラメータは、モデルのパラメータである。幾つかの実施形態では、モデルまたはパラメータ化フィルタ関数２００６は、動的挙動相互間の依存性を予測しまたは計算するよう構成されている。幾つかの実施形態では、パラメータ化フィルタ関数２００６の出力は、システムの予測応答を決定するようデコンボリューション２００８のところでデコンボリューションされる。幾つかの実施形態では、パラメータ化フィルタ関数２００６およびデコンボリューション２００８は、ｔＲＯＭ２０１０を規定する。

【0092】

データ同期

【0093】

図２１を参照すると、システム（例えば、ＥＳＰ）の経時的な収集データを示すグラフ２１００が、一連のＧＯＲ点、一連のＷＣ点、一連の流体流量点、一連の吐出し圧力、一連の吸込み圧力、一連のチュービングヘッド圧力、および一連の駆動周波数を含む。幾つかの実施形態によれば、グラフ２１００は、坑井試験の性能およびＧＯＲのデータ点、ＷＣのデータ点、および液体流量のデータ点の記録を示している。グラフ２１００に示すように、第１の坑井試験２１１４は、時刻ｔ₂，ｔ₃の間（線２１０４，２１０６で表されている）で実施されるが、第１の坑井試験に関するデータ（すなわち、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量の値）は、時刻ｔ₁（線２１０２で表されている）のところで得られているものとして記録される。同様に、第２の坑井試験２１１６は、時刻ｔ₅，ｔ₆の間（線２１１０，２１１２で表されている）で実施されるが、一方、第２の坑井試験に関するデータ（すなわち、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量の値）は、時刻ｔ₄（線２１０８で表されている）のところで得られているものとして記録される。したがって、図２１で理解できるように、坑井試験に関するデータ（例えば、較正データ）のタイムスタンプは、坑井試験が実施される実際の時刻とは同期していない。これは、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量のデータを、吐出し圧力、吸込み圧力などとは異なる源から得ていることに起因している場合がある。しかしながら、他のデータと同期していないデジタルツインのデータを用いると、結果として、デジタルツインの出力の不一致が生じる。幾つかの実施形態では、坑井試験の較正データ（例えば、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量）は、は、坑井試験の期間にわたって集められた平均値である。したがって、１つの源からの坑井試験の較正データを第２の源からの坑井試験の他のデータと同期させるためには、期間を同期させること（例えば、キャリブレーションデータおよび他のデータと関連した開始時刻と終了時刻の両方を同期させること）が必要な場合がある。幾つかの実施形態では、ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量は、図７に示すように独立試験結果である。

【0094】

幾つかの実施形態では、同期は、技術者によって手動で実施される。例えば、収集したデータは、リアルタイム入力（例えば、システム７２８から得られたセンサデータ）または技術者が坑井試験を実施することによって報告されたデータであるのがよい。幾つかの実施形態では、技術者は、データを同期させて較正中におけるまたは坑井試験が実施された時点に対する坑井試験データの誤差、互いに異なるデータの源相互間の異なる時間ゾーンを考慮にいれるのがよい。幾つかの実施形態では、同期は、デジタルツイン７１８またはデジタルツイン生成器７１６によって自動的に実施される。例えば、デジタルツイン生成器７１６は、互いに異なる源、（例えば、システム７２８からのリアルタイム入力、または履歴データ、および技術者によって提供される独立試験結果）からデータを得、そして２つの源相互間の同一のデータ点（例えば、データの特定の組のうちの同一の値）を識別するのがよい。デジタルツイン生成器７１６は、いずれか一方の源からのデータのタイムスタンプを同期させるのがよく、その結果、同一データ点のタイムスタンプが合致し、そしてまた源中のデータの残部を調節し、それにより２つの源からのデータを同期させるようになっている。幾つかの実施形態では、グラフ２１００は、ユーザが種々の得られたデータの応答を観察し、そして較正データを他のデータ源と同期させることができるよう、ユーザに表示される（例えば、ダッシュボード１６００上のディスプレイスクリーンを介して）。

【0095】

重み付け較正データ

【0096】

図２２を参照すると、グラフ２２００は、幾つかの実施形態によれば、ＥＳＰから得られたデータ（例えば、吐出し圧力、吸込み圧力、チュービングヘッド圧力、および駆動周波数）、予測液体流量（一連の点２２０２によって示されている）、および坑井試験または較正データ組２２０４，２２０６（ＧＯＲ、ＷＣ、および液体流量を含む）を示している。グラフ２２００は、幾つかの実施形態によれば、第１の坑井試験２２０８および第２の坑井試験２２１０を示している。幾つかの実施形態では、予測液体流量は、較正データ組２２０４，２２０６を用いて生成されるデジタルツインの出力である。幾つかの実施形態では、較正組２２０４または２２０６の重み付け、またはデジタルツインの出力（例えば、液体流量）の重み付けには、坑井試験２２０８または２２１０の期待精度に基づいて重み付けが割り当てられる。幾つかの実施形態では、重み付けはユーザによって割り当てられた値である。幾つかの実施形態では、重み付けは、０％から１００％までの範囲内にある。例えば、坑井試験２２１０は、坑井試験２２０８の持続時間よりも短い持続時間を有するものとして示され、したがって、坑井試験２２１０の提供する信頼に値するデータが少ない場合がある。したがって、ユーザは、５０％の重み付けを較正データセット２２０６に提供するとともに、１００％の重み付けを較正データ組２２０４に提供し、それによりデジタルツインを生成するのがよい。重み付けは、較正データ組２２０４，２２０６の値の重み付け平均値（これは、キャリブレーションＲＯＭのうちの任意のものと関連して上記において詳細に説明した技術のうちの任意のもので使用できる）を決定するよう使用されるのがよい。幾つかの実施形態では、図２１を参照して上記において詳細に説明した時刻同期技術および図２２を参照して説明した重み付け技術は、閉ループ方式でデジタルツインとの関係で実施される。幾つかの実施形態では、グラフ２２００および／またはグラフ２１００は、ユーザが互いに異なる重み付けを較正データ２２０４，２２０６に提供し（例えば、デジタルツイン生成器７１６に対して）、時刻同期などを調節し、そして重み付けに対する調節およびデジタルツイン出力に対する時間同期の結果としての効果を観察することができるようダッシュボード１６００上でユーザに提示される。

【0097】

準静的パラメータしきい値

【0098】

図２３を参照すると、グラフ２３００は、幾つかの実施形態によれば、経時的なデジタルツインの種々の準静的パラメータ（例えば、デジタルツイン７１８の準静的パラメータ）の追跡状態を示している。幾つかの実施形態では、グラフ２３００は、経時的な第１の準静的パラメータ、第２の準静的パラメータ、および第３の準静的パラメータの追跡値を示している。幾つかの実施形態では、ツイン化ツール７０２またはデジタルツイン７１８は、経時的な準静的パラメータの値（例えば、一連の点２３０２，２３０４，２３０６）を対応のしきい値（例えば、しきい値２３０８，２３１０，２３１２）と比較するよう構成されている。幾つかの実施形態では、しきい値２３０８，２３１０，２３１２は、準静的パラメータの最後のｎ個の値の平均値に基づいている。準静的パラメータの値がしきい値２３０８，２３１０，２３１２から外れている場合、このことにより、不適当な較正試験（例えば、坑井試験）が実施されたことがわかるといえ、したがって、警告がユーザに出される場合がある（例えば、ツイン化ツール７０２、ダッシュボード７２６などによって）。幾つかの実施形態では、しきい値２３０８，２３１０，２３１２により、準静的パラメータは、準静的パラメータの先の値のある特定の百分率または準静的パラメータの値の先の数の平均値だけ逸脱する場合がある。例えば、第２の準静的パラメータの先の値が０．５５である場合、しきい値は、０．５５±０．０５（０．５５）であるのがよい。

【0099】

別のキャリブレーションＲＯＭ

【0100】

図２４を参照すると、略図２４００は、幾つかの実施形態によれば、本明細書において説明したキャリブレーションＲＯＭのうちの任意のものの変形例を示している。理解されるべきこととして、略図２４００に示すとともに図２４を参照して本明細書において説明するシステムは、本明細書全体を通じて説明したキャリブレーションＲＯＭのうちの任意のものに代えて使用できる。

【0101】

キャリブレーションＲＯＭは、幾つかの実施形態によれば、図２４に示すような最適化システムとして具体化できる。具体的に説明すると、インバースＲＯＭ４００は、制御可能変数５０２および設定パラメータ５０４を受け取り、そして１つ以上の測定予測値（例えば、測定可能変数の予測値）を出力することができる。測定予測値は、幾つかの実施形態によれば、圧力、温度、トルク、ＧＯＲ、ＷＣ、流量など、または測定可能な任意他の変数またはパラメータの予測値であるのがよい。幾つかの実施形態では、測定予測値および測定変数５０８は、予測誤差（例えば、測定予測値と測定された変数５０８の差）を計算するよう用いられる（例えば、接合部２４０２のところで）。予測誤差を重み付け費用関数２４０４で使用することができ、かかる重み付け費用関数は、最適化ソルバ２４０６に提供される。最適化ソルバ２４０６は、幾つかの実施形態によれば、インバースＲＯＭ４００に関する測定不能変数５０６の出力、調節、予測などを行うことができる。このように、最適化ソルバ２４０６は、測定不能変数５０６の値を変化させまたは調整して重み付け費用関数２４０４または予測誤差をゼロに向かわせることができる。測定予測値の算定のためにインバースＲＯＭ４００に提供され、そしてこれによって使用される測定不能変数５０６は、インバースＲＯＭ４００によって用いられる調整パラメータまたは内部パラメータの一形式であるのがよい。したがって、インバースＲＯＭ４００に関する測定不能変数５０６の最適値を求めると、キャリブレーションＲＯＭに代えて実施できる帰納的最適化が提供される。

【0102】

例示の実施形態の構成

【0103】

本明細書で用いられる「ほぼ」、「約」、「実質的に」および類似の用語は、本開示の主題と関連した当業者による通常のかつ受け入れられた使用と調和して広い意味を有するようになっている。本開示内容を検討する当業者によって理解されるべきこととして、これらの用語は、記載されるとともにクレーム請求しているある特定の特徴の説明を当該特徴の範囲を提供されている数値範囲そのものに制約することなく、可能にするようになっている。したがって、これらの用語は、説明するとともにクレーム請求している主題の重要でないまたは取るに足らない改造または変更が特許請求の範囲に記載された本発明の範囲内にあるものとみなされることを指示するものとして解されるべきである。

【0104】

注目されるべきこととして、種々の実施形態を説明するために本明細書で用いられている「例示の」という用語は、かかる実施形態が考えられる実施形態の考えられる実施例、代表例、および／または例示であることを指示するようになっている（そして、かかる用語は、かかる実施形態が必ずしも意外なまたは最上の実施例であるということを意味するものではない）。

【0105】

本明細書で用いられる「結合され」、「連結され」などの用語は、２つの部材の相互の直接的または間接的な接合を意味している。かかる接合は、動かせない（例えば、永続的）であってもよく、動かせる（例えば、取り外し可能、解除可能など）であってもよい。かかる接合は、２つの部材、もしくは単一の一体型本体として互いに一体的に形成されている２つの部材と任意の追加の中間部材で、あるいは、２つの部材もしくは互いに取り付けられている２つの部材と任意の追加の中間部材で達成されるのがよい。

【0106】

本明細書において要素の位置（例えば、「頂」、「底」、「上」、「下」など）といった場合、これらは、図に示されている種々の要素の向きを説明するために用いられているに過ぎない。注目されるべきこととして、種々の要素の向きは、他の例示の実施形態に従って様々であってよく、しかも、かかるバリエーションは、本開示に含まれるものである。

【0107】

また、「または」という用語がその包括的な意味で用いられており（その排他的な意味ではなく）、その結果、例えば、リストとして示された要素を互いに連結するために用いられる場合、「または」という用語は、当該リスト中の要素の１つ、幾つか、または全てを意味している。結合後、例えば「Ｘ、Ｙ、Ｚのうちの少なくとも１つ」という表現は、別段の特定の指定がなければ、アイテム、用語などがＸ、Ｙ、Ｚ、ＸおよびＹ、ＸおよびＺ、ＹおよびＺ、またはＸとＹとＺ（すなわち、Ｘ、Ｙ、およびＺの任意の組み合わせ）である場合があることを意味するよう一般的に用いられている文脈で理解される。かくして、かかる連結語は、一般には、別段の指定がなければ、ある特定の実施形態が、Ｘの少なくとも１つ、Ｙの少なくとも１つ、およびＺの少なくとも１つが各々存在するのを必要としているということを意味するものではない。

【0108】

例示の実施形態に示されているようなシステムおよび方法の要素の構成および配置は、例示であるにすぎないことに注目することが重要である。本開示のほんの幾つかの実施形態を詳細に説明したが、本開示を検討する当業者であれば容易に理解されるように、多くの改造（例えば、種々の要素のサイズ、寸法、構造、形状および比率、パラメータの値、取り付け配置、材料の使用、色、向きのバリエーション）が可能であり、これは、記載した本主題の新規な教示および利点から著しくは逸脱しない。例えば、一体的に形成されたものとして示されている要素は、多数の部品または要素で構成されてもよい。注目されるべきこととして、本明細書において説明したコンポーネントの要素および／または組立体は、多種多様な色、テキスチャ、および組み合わせのうちの任意のものにおいて、十分な強度または耐久性をもたらす広範な材料のうちの任意のもので構成できる。したがって、かかる改造は全て、本発明の範囲内に含まれるものである。本開示の範囲または添付の特許請求の範囲に記載された本発明の精神から逸脱することなく、好ましい実施形態および他の実施形態の設計、動作条件、および配置の他の置換、改造、変更、および省略を行うことができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【国際調査報告】