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申请/专利权人：新疆石油管理局有限公司;中国石油天然气集团有限公司

摘要：本发明公开了一种水平井光纤产液剖面监测方法及装置，通过布置光纤传感器、采集光学信号、处理信号并收集光学信号和实际产液剖面数据，通过回归分析、神经网络、支持向量机等方法建立解释模型，将光学信号转化为产液剖面的监测结果，可以实时、连续地监测水平井中的产液剖面，为油田开发提供重要的数据支持，提高生产效率和管理水平。

主权项：1.一种水平井光纤产液剖面监测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1、数据收集，通过光纤传感器对产液剖面进行监测，采集光学信号；步骤2，建立解释模型，步骤2.1，数据预处理，将产液剖面表示为一个二维矩阵X，其中每个元素X[i,j]表示第i行第j列这个位置上的散射强度，对产液剖面进行归一化处理，将散射强度映射到[0,1]范围内；步骤2.2，卷积神经网络CNN预测，将预处理后的二维矩阵X输入卷积神经网络，输出卷积神经网络预测的产液剖面的散射幅度；步骤2.3，长短期记忆网络LSTM预测，将一维时间序列X1输入长短期记忆网络输入，输出长短期记忆网络预测的产液剖面的散射幅度；步骤2.4，支持向量回归模型SVR预测，将产液剖面的特征向量X2输入支持向量回归模型，得到支持向量回归模型预测的产液剖面的散射幅度；步骤2.5，多层感知机模型MLP预测，将产液剖面的特征向量X2输入多层感知机模型，得到多层感知机模型预测的产液剖面的散射幅度；步骤2.6，决策树模型DecisionTree预测，将产液剖面的特征向量X2输入决策树模型，输出决策树模型预测的产液剖面的散射幅度；步骤2.7，建立综合模型，将CNN、LSTM、SVR、MLP和决策树的输出进行加权平均融合，得到综合散射幅度；步骤2.8，权重参数优化，将实际生产过程中记录的散射强度和散射幅度数据，输入到综合模型中，优化CNN、LSTM、SVR、MLP和决策树模型的权重参数，优化权重参数后的综合模型作为最终使用的解释模型；步骤3，实际预测，将光纤传感器监测到的光学信号，输入至训练好的解释模型中，得到产液剖面的预测结果。

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