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
机器学习算法
云端服务器
专家知识库
数据
在线监测模块
多尺度
风险评估模型
谐波畸变率
分布式传感器网络
有限元分析模拟
可视化界面
支持用户自定义
多维度传感器
系统为您推荐了相关专利信息
图片
深度学习模型
存储模块
机器学习模型
数据传输协议
协同管理方法
航空发动机系统
条目
工具适配器
RESTful架构
荧光传感阵列
食源性病原菌
机器学习算法
CsPbBr3钙钛矿
单核增生李斯特菌