JuraDOM 是一套面向钻井作业的智能应用平台，基于 OiO 五维业务本体建模框架构建。平台覆盖钻井协同设计、现场数据采集、实时作业监控、AI 辅助风险预警、精细化 NPT 管理、机械钻速优化、资源调度、标准化作业、知识沉淀及智能体应用等多种业务场景。
通过整合上述能力，JuraDOM 帮助油田企业和钻井服务公司提升作业可视化水平、数据质量、跨专业协同效率与风险响应能力，并推动钻井全生命周期的持续优化。
井筒参数、设备状态、地质数据等分散在多个系统中，传统方式下数据采集与整合难度大、效率低。
井喷、漏失、卡钻等作业风险依赖人工经验判断，预警不及时，难以及早识别潜在风险。
设备故障、等待指令及复杂工况处理等因素，导致大量非生产时间占据作业周期，影响整体效率。
缺乏统一的 ROP、成本及承包商绩效评估标准，难以客观衡量作业表现与优化空间。
依赖人工报告传递作业信息，信息流转存在延迟，导致复杂情况响应不及时。
基于 OSDU / WITSML 标准构建，可无缝对接 Landmark、DrillPlan、DrillOps 等主流平台，打破系统壁垒，消除数据孤岛。
Rig Manager App 支持移动端、离线操作与语音控制，并结合 AR 远程协同能力，实现随时随地高效作业。
基于专家标注数据训练，相比通用 AI 提供更精准的优化建议与更早期的风险预警。
支持轻量化边缘部署，将智能能力直接下沉至井场，即使在弱网络环境下也能实现快速、可靠的决策支持。
钻井作业过程中，多个专业持续产生大量现场数据。JuraDOM 将标准化数据采集、实时接入、离线采集和质量校验嵌入作业流程，构建统一、可信的数据基础，为监控、分析、风险预警和作业复盘提供支撑。
挑战
解决方案
JuraDOM 通过标准化钻井设计流程、集成专业工具，实现钻井、完井与采油等专业之间的数据顺畅交换，并贯通设计与现场实施，实现任务、数据和成果的统一管理。
挑战
解决方案
JuraDOM 融合实时数据、作业工况、风险规则和历史案例，通过多参数分析识别钻井风险，并形成从预警、专家确认到处置、反馈和知识沉淀的闭环流程。
挑战
解决方案
JuraDOM 对钻井数据、图形、规则、知识、模型和业务组件进行统一整合，为研发团队、实施团队及合作伙伴提供可配置、可复用的智能体开发能力。
挑战
解决方案
传统钻井生产管理系统、实时监控平台、专业设计软件以及单点 AI 解决方案，通常只能解决业务流程中的某个环节。JuraDOM 的核心并不在于简单增加更多功能或强化 AI 能力，而是基于钻井业务本体，对数据、流程、图形、规则、知识、模型和智能体进行统一组织，贯通设计、施工、监控、分析与作业复盘全过程。
比较对象 | 通用功能 | 常见的限制 | JuraDOM 的差异化 |
传统钻井生产管理系统 | 每日报告 规划管理 进度跟踪 仪表盘 统计与基础报告 | 主要侧重于工作流和报表。 对实时运营状况的了解有限。 专业可视化功能有限。 缺乏智能分析能力。 | 整合钻井数据、可视化功能、规则、知识和人工智能能力。 利用钻井业务本体构建一体化产业链。 |
实时数据监控与仪表盘平台 | 实时曲线 多孔板概述 参数显示 警报监控 | 主要用于显示运行数据。 缺乏对业务运作的深入理解。 风险分析能力有限。 缺乏NPT管理和闭环响应。 | 将条件、风险、事件、行动和审查联系起来。 生成单井和多井的作业剖面。 |
数据枢纽 / OSDU 平台 | 统一数据采集 数据模型 数据服务 API 访问 | 主要侧重于数据基础。 缺乏与钻井工作流的直接集成。 缺乏专业场景和实际应用。 | 将数据功能扩展至钻井作业。 通过 OiO 数据操作系统支持工作流、可视化和智能应用。 |
独立算法与人工智能预警产品 | 风险预测 参数建议 异常检测 机器学习模型 | 模型处于隔离状态。 缺乏业务规则和证据链。 缺乏专家验证和知识反馈机制。 | 结合了规则、模型、RAG 和专家确认。 构建可解释、可追溯且持续优化的风险管理体系。 |
通用 LLM / RAG 知识平台 | 文档问答 知识检索 摘要 内容生成 | 缺乏钻井专用的对象和工作流。 缺乏专业参数和语义。 生成具有普遍性的结果。 | 基于钻井业务本体和知识图谱构建。 创建基于场景的知识应用程序。 |
专业钻井设计软件 | 井眼轨迹设计 井结构设计 工程计算 模拟 | 在专业计算方面表现出色。 数据采集能力有限。 执行监控和协作功能有限。 缺乏智能操作。 | 将设计数据与执行监控相连接。 通过 JuraDataHub 支持偏差分析和运营审查。 |
通用低代码/商业智能平台 | 报告 仪表盘 工作流配置 接口集成 | 缺少钻孔专用部件。 缺少可视化模板。 缺乏业务规则和数据模型。 缺乏专业知识。 | 提供针对钻井的专用组件、图形、规则、知识和人工智能模板。 作为专业的钻井应用程序开发平台。 |
随着钻井作业数量和生产规模持续扩大，客户在设计、施工与管理过程中面临多方面挑战。设计数据与现场施工数据相互割裂，历史资料分散在各类报表和文档中，风险预警往往存在滞后，KPI 统计高度依赖人工汇总，宝贵的历史经验也难以快速检索与复用。
因此，客户需要建设一套覆盖设计、施工、监控、分析与复盘全生命周期的一体化钻井数字化系统，实现多专业数据的统一管理、设计方案与实际施工的动态对比，以及作业风险的智能识别。
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多源数据集成与治理融合实时录井数据、工程参数、设计成果以及历史资料，构建完整、可信的钻井数据基础 |
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设计与施工动态对比打通设计数据与现场施工数据，实现对井深、轨迹、作业参数、施工进度及关键设计指标的持续对比分析，及时识别执行过程中的偏差 |
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作业监控与风险预警提供单井监控、工况识别、多参数预警及风险预测能力，实现钻井作业过程的实时监测与智能化管理 |
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钻井分析与资源协同支持日报分析、多井对比、NPT 管理、钻速优化、KPI 分析以及协同决策，为钻井运营分析与管理决策提供支撑 |
▣ 提升数据利用效率
| ↔ 强化设计与现场执行协同
| ⚡ 强化风险管理
| ▥ 提升管理分析效率
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钻井复杂性预警可减少事故
提高钻孔性能，减少 NPT
多维度实时可视化有助于做出更好的决策
加速新井经验积累，缩短学习周期
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