JuraESP 是一个面向 ESP 井全生命周期运营的智能监测与优化控制平台。它将井场设备、边缘计算、中央平台及专用应用程序相互连接，既支持单井深度分析，也支持多井管理。该平台可实现集中监测、智能诊断、状态预警，以及基于约束条件的参数优化与控制。此外，它还能捕获运营知识，并运用人工智能技术支持知识检索、解释及报告生成。
生产、井下、电参、设备、检泵和日报等数据相互分散
压力、温度、电流、液量等强耦合，单一阈值报警难以反映真实工况
地层压力与供液能力动态变化，设计与运行工况会逐步偏离当前最优状态
固定阈值多在问题发生后报警，对缓慢恶化和潜在失效识别不足
频率和油嘴调整需同时平衡产量、泵吸入口压力、泵效、电机负载和设备安全
诊断、调参、现场处置和检泵经验分散，难沉淀为规则、案例和标准
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。
使电潜泵能力匹配当前生产需求，同时保留对未来油藏与工况变化的适应性。
专业模型负责确定性工程计算，智能助手负责理解意图、编排工具、检索知识、解释结果并生成报告。工程师确认与反馈持续沉淀为知识资产。
通过供排关系九区评价识别当前工况状态、历史演化轨迹与优化方向。
贯通设备、数据、分析与作业，实现价值链无缝协同。
融合一维原理模型、专家规则、丰富数据与AI，提高准确性和适应性。
协同油藏、井筒和地面系统，实现产量与效率最大化。
多层约束与保护机制确保各种工况下都能可靠、合规、安全运行。
从规划、设计、运行、评估到持续改进，形成长期增效。
开放架构、灵活部署，适配多类资产并支持规模化推广。
面向部署大量电潜泵（ESP）井的陆上及海上油田，JuraESP 通过实时采集井口生产数据、电潜泵运行参数、历史作业记录等多源信息，结合 AI 算法、机器学习和数字孪生技术，实现从数据监测、异常识别、状态诊断到处置跟踪的单井全流程智能分析。
挑战
解决方案
面向部署大量电潜泵（ESP）井的油田，JuraESP基于实时生产数据、井历史、数字孪生和 AI 强化学习技术，构建从目标井识别、运行诊断、方案仿真、参数优化到效果评价的单井运行优化闭环。系统能够自动识别低效运行井，智能推荐最优运行参数，并通过数字孪生仿真验证调优方案，帮助油田在无需新增硬件投资的前提下，实现增产、节能和设备寿命提升。
挑战
解决方案
面向电潜泵（ESP）井新井投产及大修换泵场景，JuraESP基于油藏产能分析、井筒多相流计算、设备性能模型和智能选型算法，构建从产能预测、井筒分析、设备选型到设计校核的一体化设计流程。系统能够自动完成电潜泵机组优化设计，实现地层供液能力与设备运行参数的精准匹配，为新井提供高产、低耗、高可靠性的最优设计方案。
挑战
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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