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公开(公告)号：CN118835993B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411259206.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 长江大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN118835993A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411259206.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 长江大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN119825348A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510080156.3
申请日：2025-01-19
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种深层‑超深层井筒光纤数据的多域分析与预警方法，包括：获取深层‑超深层井筒的实时光纤监测数据，并利用自适应滤波技术对所述实时光纤监测数据进行滤波；对滤波后的光纤监测数据进行归一化处理，得到归一化光纤数据；分别提取归一化光纤数据的时域特征、频域特征和时频域特征；基于归一化光纤数据的时域特征、频域特征和时频域特征，对深层‑超深层井筒的异常状况进行预警。本发明能够对复杂的油气井工况下的光纤监测数据进行高效、准确的分析，提供更为全面、及时的反馈和预警，优化深层‑超深层油气井的开采效率，提高开采安全性，避免因错误分析导致的经济损失或安全事故。
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