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。
