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申请/专利权人：长江大学
摘要：本发明公开了一种基于DAS监测的井筒流体流态智能识别方法，属于石油勘探和开采技术领域，包括以下步骤：设计模拟物理实验装置，在井筒上进行光纤布设；调节井筒角度及流量控制器；利用DAS收集井筒内声学数据，对数据进行预处理；对比DAS数据生成瀑布图与观测的不同流态，获取不同因素影响下井筒流体流动规律；利用特征提取算法提取流态特征参数；采用机器学习算法对特征集进行处理，构建井筒流态智能识别模型，形成井筒流体流态智能识别方法。本发明采用上述的一种基于DAS监测的井筒流体流态智能识别方法，实现油气井全生命周期实时动态监测井筒内流体流动情况，为井下多相流体流动监测和识别提供技术支撑，为油气开采行业带来经济效益和安全保障。
主权项：1.一种基于DAS监测的井筒流体流态智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、设计模拟物理实验装置，在井筒上进行光纤布设，将DAS系统模块、井筒、供气模块、供液模块和采集模块相连；S2、调节井筒角度，启动操作控制台、工业控制计算机、现场仪表及软件系统等，设置气动阀，调节流量控制器；S3、利用DAS收集井筒内的声学数据，对采集到的数据进行预处理；S4、对比DAS数据生成的瀑布图与观测到的不同流态，获取不同因素影响下井筒流体流动规律；S5、基于预处理后的数据，利用特征提取算法提取流态特征参数；S6、采用机器学习算法对特征集进行测试和验证，构建井筒流态智能识别模型，形成井筒流体流态智能识别方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江大学 一种基于DAS监测的井筒流体流态智能识别方法
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