“卖水”给中石油、中海油，这家公司要孪生出一个数字地球｜潜伏独角兽( 二 ) 文|潘潇雨编辑|彭孝秋今年的原

试想一下，从传统的材料实验室检测方式，到一种极度轻便灵活的方式——将材料碎屑放入身边扫描设备中，数分钟后就能将材料解构，再通过三维数字孪生，准确解码多种性能与特征。在无损样本的情况下，还能溯源诊断材料问题，这听起来像是科幻电影才有的效果。
清能艾科通过自研的硬件设备+软件算法，正在将这一科幻场景逐步落地。就拿油气勘探举例，原本勘探需要钻井后，取出长达数十米、重达数吨的样本，用于检测孔隙度、渗透率和力学特性等不同项目。而现在只需要钻井产生的克级岩屑，就可以在半小时内完成全部性能检测。
不同于以往的化验手法，清能艾科采用的方法，更多是通过解析材料的宏观与微观空间结构和化学组成，给材料进行基因检测，从而直接计算获取材料特性。
所以这套技术的第一步，是能随时随地打开材料的微观结构。首先要获得微米精度的三维图像，就需要扫描设备具备较高精密程度，而当精密设备离开实验室直接踏入条件复杂的工业现场时，就成了一道需要迈过的高门槛。 “想在海上油气平台上扫描出微米级的分辨率，就必须克服晃动和震动挑战。 ”清能艾科联合创始人昝成告诉36氪。
为此，清能艾科选择自研小型微米CT扫描软硬件系统，可用于油田现场等场景。目前，该小型化微米CT装备已应用于中海油、中石油等多个项目。同时，其自研的应用于微观动态监测的微米CT驱替扫描系统，以及用于连续扫描大尺寸样本的现场CT扫描系统也已投入商业化应用。

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Geoscan全直径岩心CT扫描设备
扫描之后的第二步，是重构图像。可以简单理解为用数字孪生的方式，将材料的空间结构特征再现，包括这一材料的骨架构成、孔隙分布以及物质分布等。第三步是根据材料的结构特征，应用多尺度下的微流动和应力数字仿真技术，翻译出该材料对应的性能与特点，并投入实践。
不论是重构空间结构，还是数字仿真技术，核心在算法层面。一方面需要配合多尺度图像扫描进行机器识别，真实还原出一个多孔介质材料的空间结构；另一方面需与材料的实验数据比对，基于原理翻译出物质的特征参数。目前，清能艾科根据材料的应用场景需求，将提取的材料特征，按照结构特性、输运特性、组分特性以及强度特性四个维度进行划分。
“材料基因检测结果的质量，关键在于多尺度扫描、智能化识别与高精度仿真三个环节的一体化操作。在检测精度的提升方面，要求我们基于对被测材料及其特征属性的理解，在不同尺度上提取有效信息并加以融合，摒弃掉无效或杂乱的干扰。 ”昝成说。
值得想象的是，作为指导生产活动的刚需，获取物质属性这一操作，在从繁冗的实验室操作中解脱之后，一个关于多孔介质材料的数字基因库也随之形成。基于此，清能艾科也推出了岩土基因库云平台与智能应用系统，即通过将扫描获取到的材料结构数据上传至云端，让用户直接在线提取材料的序列、片段，并根据需要在线计算材料特征和性能。
当数字化渗透传统行业
事实上，在像油气这样一个传统的支柱性行业，数字化渗透率实则并不高。不论是勘探还是检测，现代社会的大数据和智能化，在过去似乎仍旧很难钻透这样一层厚重的壁垒。也因此，即便是高利润的情况下，以往采用的物质检测技术手法依旧传统。