JuraESP

电潜泵智能诊断平台

启用ESP井的闭环智能管理，将维护从预防性维护转向预测性维护，并为无人化操作铺平道路。

什么是 JuraESP？

通过利用机器学习和数字孪生技术，JuraESP 实现了ESP井的闭环智能监测与管理——从数据采集与聚合到评估、诊断、预测和优化。它将预防性维护转变为预测性和自动化维护，支持智能生产，为无人化操作奠定基础。

大量ESP井数据依然碎片化且未得到充分利用，缺乏集成的可视化和分析工具。

异常预测、效率评估及运行预警主要依赖人工经验，缺乏实时智能诊断与优化建议，难以及时识别问题并支撑决策。

维护计划与优化措施缺乏数据驱动，容易出现过度维护或维护不足，不仅缩短设备使用寿命，还会增加非计划停机时间与运营成本。

ESP 井管理与油藏动态分析缺乏有效联动，缺少一体化优化模型，导致单井生产潜力未被充分释放，影响长期采收效率。

实现对关键油井指标的实时监控，包括产量、井底压力、泵效率、电流和产液率。

通过分区可视化、状态图和效率趋势跟踪，对 ESP 运行进行宏观监控和智能优化。

采用大屏可视化界面，集中展示全油田范围内所有 ESP 井的整体运行状态，以及重点井的实时工况。

基于 PCA 降维技术，系统对油井生产过程中的 13 项关键参数进行综合分析，并以三维形式可视化展示当前运行状态及历史生产表现。

利用对关键参数的深度学习，它有助于进行单井健康评估、全场 ESP 寿命预测和宏观健康可视化，为优化维护和降低风险提供精确数据。

对核心 ESP 指标进行多维统计与分析，支持设计、作业、维护及质检等关键技术领域的全流程可追溯与下钻分析。

由 JuraData 驱动，将分散的 ESP 井数据整合至统一、标准化平台，提供无缝服务接口，打破数据孤岛，实现系统之间无障碍互联与协同。

基于 JuraML，将机理模型与大数据深度融合，训练并持续优化六大核心诊断算法，提供更精准、可执行的洞察与决策支持。

高精度模型在云端训练，在边缘侧部署，实现超低时延与实时分析，让智能能力在最需要的现场即时发挥。

模型能够随现场工况持续演进，通过不断引入新案例与行业知识进行优化，确保始终具备高相关性、高可靠性与生产级应用能力。

基于 JuraComponents，快速构建专业化可视化应用与业务流程，将复杂需求高效转化为灵活、可定制的解决方案。

基于状态的维护

智能选井

动态参数控制

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