JuraESP 开启电潜泵井管理新模式
引 言
传统的电潜泵管理模式常面临多重挑战。海量生产数据管理分散且利用不足，导致油井运行状态难以全局掌控；预警与诊断因过度依赖人工经验而导致异常判定普遍滞后；数据支撑不足不仅推高了运维成本与非计划停机风险，更因动态优化模型支撑不足，导致生产与油藏分析脱节，制约了单井产能潜力的充分释放，从而削弱了油田的整体经济效益。
针对上述困局，侏罗纪软件的 JuraESP 电潜泵井管理与智能分析系统深度整合机器学习、数字孪生等前沿技术，实现了电潜泵井管理从“预防性维护”向“预测性自动维护”的跨越式转型，为油田的智能化生产与降本增效提供坚实的保障。
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构建全场景智能感知体系，实现自动预警维护
由于频率、电流、压力等核心数据管理分散且利用率极低，技术人员往往只能依靠人工记录或孤立的传感器系统，难以实现运行状态的横向对比与全局把控，常面临盲区巡检与预警滞后的困境。JuraESP 通过构建全场景智能感知体系，实现了从底层数据到高层决策的闭环。
JuraESP 通过集成频率、震动及压力等十余项关键指标，构建了从宏观监控到微观仿真的数字化闭环。系统依托参数自学习与回归分析技术，利用色彩标识直观呈现设备运行阶段，使管理人员无需翻阅报表即可瞬时捕捉全局隐患，实现风险的前置化管理,。在此基础上，其进一步通过自动绘制井筒压力剖面图与特性曲线图，将抽象生产数据转化为直观的工程物理模型，为用户提供穿透式的深度分析工具，助力生产参数的精准智能调优。
图：单井生产监控
图：全井生产监控
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多维深度诊断与前瞻预警，驱动全自化预判
在传统管理模式下，电潜泵的故障判定高度依赖人工经验，这种管理的方式往往导致预警滞后，甚至在设备停机后才被动抢修。JuraESP 系统通过引入多维 AI 诊断算法，实现了从人工看数到系统预判的管理方式的转型。JuraESP 采用 PCA 主成分分析法将 13 个复杂生产参数转化为直观的 3 维可视化模型，帮助管理人员在海量数据（603138）中瞬时锁定异常定位。同时利用机器学习手段实现对未来 30 天数据走势的精准预判，在隐患爆发前完成前置拦截。
图：3维可视化模型
为了提供专家级的健康体检，系统集成了高精度的自动诊断模块，电流卡片智能识别准确率高达 97.3%。针对潜油电动机内部的问题，JuraESP 进一步通过 FFT 快速傅里叶变换将电流信号转化为频谱数据，能够精准识别转子断条、气隙偏心等深层故障并自动出具诊断报告。这套全方位的智能诊断体系，不仅大幅降低了非计划停机风险，更通过精准的设备维护，确保了单井产能的持续稳产与高效释放。
图：电流卡片诊断
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从单井到全油田的设备寿命精准管理
在传统的电潜泵管理模式下，油田常面临海量生产数据分散且利用不足的困境，缺乏系统化的集成展示工具，导致管理层难以全局掌握油井的运行态势。JuraESP 通过深度学习技术，综合频率、电流、电压、震动等多维度参数，构建单井健康度曲线，实时监测电潜泵的损耗趋势。其不仅能预测单井设备的剩余寿命与健康状态，更可扩展至全油田范围，以可视化图表宏观展示所有电潜泵的寿命分布，辅助实现精准维护与风险预警。JuraESP 通过数据驱动的方式为设备选型、寿命评估与检修策略提供科学支撑，有效降低故障率，提升油田运营效率。
图：单井健康度
图：油田泵剩余寿命
图：泵运行时长统计
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宏观洞察+微观优化，释放电潜泵潜能
传统的电潜泵管理无法从宏观上实时掌握所有电潜泵的整体健康度与潜力分布，难以快速、精准地为每口井找到最优的油嘴与频率组合，缺乏直观、动态的工具来持续追踪系统效率与损耗，难以实现预防性维护。JuraESP 从根本上改变了这一传统模式，极致释放电潜泵潜能。
首先基于排量与压力合理度，系统创新地构建了宏观九区图版，将全油田电潜泵的运行状态一目了然地可视化在统一视图中。管理者可精准定位工况不合理、潜力未发挥的井，并能通过动态评价表格快速获取每口井的量化分析。基于宏观诊断，JuraESP 能自动为单井生成数据驱动的优化措施。它可模拟不同油嘴尺寸、频率组合下的产量、泵效及设备寿命变化，直接推荐最优参数组合，并展示措施实施后的预期效果。此外，系统将传统的静态报表转化为动态、持续的监控看板。它实时计算并展示每口井的系统效率、泵效曲线及损耗趋势，结合效率分布饼图与历史变化曲线，不仅能定位当前效率异常点，更能追溯波动根源，提前预警潜在故障。
图：宏观九区控制图版
图：优化措施
图：效率分析
结 语
JuraESP 不仅是一套监控系统，更是油田生产的智能引擎。它通过全场景感知、AI预警、寿命管理与动态优化四大核心能力，将电潜泵管理从被动响应推向主动预见，从单点优化升级为全局协同。在数字化转型的浪潮中，JuraESP 正帮助油田企业将每一组数据转化为价值，让每一口井释放最大潜能。
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