摘要
本发明属于油井生产管理技术领域,公开了一种基于数字孪生的潜油电泵井群管理系统及方法。该方法实时采集潜油电泵机组的运行数据以及井筒内环境数据,对接收的数据构建多尺度数字孪生模型,获取潜油电泵组的机械结构和电气特性,井筒内的多相流动态,以及地质压力场数据;对各井的多尺度数字孪生模型运行参数、能效指标和健康状态进行趋势预测;通过机器学习算法和专家知识库,对趋势预测的数据与历史健康数据库关联,完成设备故障的早期预警和智能诊断,并生成维护策略。本发明能够基于历史健康数据库辅助管理者决策。本发明能够实现多个井场统一管理、智能巡井,大幅提升了油井生产管理效率。
技术关键词
数字孪生模型
潜油电泵机组
管理方法
三维可视化平台
专家知识库
机器学习算法
云端服务器
多尺度
风险评估模型
谐波畸变率
有限元分析模拟
多维度传感器
管理系统
三维扫描数据
系统级模型
在线监测模块