一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，属于气液两相流流型识别技术领域，解决了如何从复杂的声学信号中准确提取与流型相关的特征信息，以及如何构建高效的识别模型来处理这些数据的问题。本发明专利技术包括的具体步骤包括S1信号采集、S2预处理和S3流型识别。本发明专利技术通过利用分布式光纤声学传感技术(DAS)连续采集井下动态数据，结合小波变换提取时频图像，使用混合深度神经网络(结合CNN和LSTM)进一步提升了从复杂信号中准确提取和识别流型的能力，确保了实时和高效的流型分类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于气液两相流流型识别，特别是一种基于das测井数据的气液两相流流型识别方法。

技术介绍

1、在石油化工、油气储运、航空航天和动力工程等多个现代工业领域，气液两相流的动态监控对于保障生产安全和提高经济效益具有至关重要的意义。然而，现有的流型识别方法如流型图版识别法、直接测量法和间接测量法均存在一定的局限性。流型图版识别法虽然基于实验数据，但其适用范围和可靠性受限；直接测量法依赖于人工观察，其主观性强且在实际生产环境中难以应用；间接测量法则依靠测井设备收集数据进行流型识别，但受到仪器性能和极端环境条件的限制，尤其在大斜度井、水平井和超深井中面临更多挑战。

2、近年来，分布式光纤传感技术的快速发展为油气井下动态监测提供了新的技术手段。尤其是分布式光纤声学传感(das)技术，它能够在高温高压和有腐蚀性的环境中工作，为实时监测井下流体流动提供了可能。尽管如此，利用das数据进行流型识别仍面临着挑战，如何从复杂的声学信号中准确提取与流型相关的特征信息，以及如何构建高效的识别模型来处理这些数据。

3、此外，尽管机器学习和深度学习技术在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：

2.一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤S2中，采用小波变换的方法对DAS信号进行转换的公式如下：

3.一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤S3.1的混合深度神经网络流型识别模型中，第一卷积层设有10个卷积核，每个卷积核大小为3×3；

4.一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤S3.2.1中，在混合深度神经网络模型训练过程中，选择交叉熵作为损失函数，交叉熵作为损失函数的具体公...

【技术特征摘要】

1.一种基于das测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：

2.一种基于das测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤s2中，采用小波变换的方法对das信号进行转换的公式如下：

3.一种基于das测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤s3.1的混合深度神经网络流型识别模型中，第一卷积层设有10个卷积核，每个卷积核大小为3×3；

4.一种基于das测井数据的气液两相流流型识别方法，其特征在于，在步骤s3.2.1中，在混合深度神经网络模型训...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋红伟，王明星，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：