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龙图腾网获悉华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心);光软(北京)科技有限责任公司;北京中矿澳科技术有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120611110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510758986.7，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法是由赵争光;魏立科;郭浩然;王春蕾;田益博;付占文;解经宇;汤继周设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法在说明书摘要公布了：本发明涉及油气田开发技术领域，其公开了一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法，包括S1:光纤布设与数据采集；S2:数据预处理；S3:获得经验参数与多源数据库；S4:流体场景判别与求解器模型构建；S5:迭代求解与相位分数反演，根据所述经验参数和所述多源数据库，采用步骤S4的构建的求解器模型，在不同相数场景下，进行求解，得到反演指标结果；S6:可视化输出与异常流动检测，将上述步骤S5得到的反演指标结果在井筒深度方向上可视化呈现，用于辅助判断异常现象。本发明基于状态方程，构建多相流热力学模型，结合DAS声速数据，通过迭代优化算法动态反演水液比和气油比，实现多相流特性的高精度表征。

本发明授权一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的水平井多相流剖面反演方法，其特征在于：包括如下步骤： S1:光纤布设与数据采集 在水平井套管外沿管柱布设光纤，并连接地面DAS和DTS解调系统，实现全井筒声波的实时采集，得到原始DAS和DTS数据； S2:数据预处理 通过降噪、校准、分段处理、特征提取和质量评估，将所述原始DAS和DTS数据进行带通滤波降噪、去趋势、去直流操作和计算声波速度，输出较为平滑并能代表局部区域的瀑布图分布，得到预处理后的实测数据； S3:获得经验参数与多源数据库 将所述实测数据与已有压力-体积-温度数据库中的经验参数相结合，得到构建的多源数据库，所述经验参数包括均匀压力-体积-温度数据、可变水油比和可变气油比；所述多源数据库包括压力-体积-温度数据库、井底压力温度实测、地面产量数据和经验曲线； S4:流体场景判别与求解器模型构建 判别流体场景后，针对不同场景的流体相数，构建相应的求解器模型，所述求解器模型类型包括单相、两相和三相； S5:迭代求解与相位分数反演 根据所述经验参数和所述多源数据库，采用步骤S4的构建的求解器模型，在不同相数场景下，进行求解，得到反演指标结果，所述反演指标结果包括实时声速剖面、流型识别结果、分段产能注入量；对两相流，所述求解器模型输出的状态方程模型结果包括液体持率分布和相流量；对三相流，所述求解器模型输出的状态方程模型结果包括水液比、气油比及其沿井筒分布； S6:可视化输出与异常流动检测 将上述步骤S5得到的反演指标结果在井筒深度方向上可视化呈现，用于辅助判断异常现象； 步骤S5具体包括以下步骤： S51:进行状态方程的建模 所述状态方程适的数学表达式为： 1 其中：P为压力；T为温度；V为摩尔体积；R为特定温压条件下的气体常数；a,b为与流体特性相关的参数，通过下式流体的临界温度Tc和临界压力Pc计算得出： a=0.45724R²Tc²Pc×αTr,ω2 b=0.07780RTcPc3 其中，αTr,ω是流体偏心因子ωomega的函数，Tr=TTc，Tr为无量纲温度； S52:声速的计算 声速c的计算公式如下： 4 其中：c为声速；为密度；P为压力；s为熵； S53:混合流体声速的计算 多相流场景中的混合声速计算基于下式： 5 上式中：为混合流体的声速；为组分1的体积分数；为组分1的声速；为组分2的体积分数；为组分2的声速；当为油气水三相时，将气相作为组分1，油水作为组分2，求解之后排除组分1的影响，再将油水分离，油为组分1，水为组分2； S54：迭代计算 迭代计算的输入数据包括DAS声速数据、压力-体积-温度实验数据以及初始猜测值； S55:动态误差计算 在每一轮迭代中，算法对DAS测得的声速与状态方程预测的声速之间的误差进行计算，误差的表达式为： 6 误差E为当前模型参数中水液比W和气油比G与实际井筒流体组成之间的偏差； S56:参数优化 通过梯度下降法优化W和G，目标是最小化误差E，优化公式为： 7 8 其中，和为学习率，表示每次迭代中参数的调整幅度，n为迭代次数，通过多次迭代，模型逐步收敛至最优参数； S57:相位分数跟踪算法 通过相位分数跟踪算法动态优化与迭代收敛，结合DAS数据与状态方程，以实现多相流体的分布反演； S58:利用压力-体积-温度数据库和状态方程模型，计算理论声速，此过程结合了状态方程和公式5，再通过误差评估与反馈机制，计算DAS声速数据与理论声速之间的差异，并通过梯度优化算法对水液比和气油比的估计值进行调整，逐步减小误差； S59:通过收敛性检查判断当前模型是否满足精度要求，如果误差达到设定的阈值，则输出最终结果，包括水液比和气油比的动态分布；若误差超出阈值，则返回调整模型参数并重新进行迭代； S510:模型结果与评估 当算法收敛后，最终输出的结果包括水液比、气油比分布以及声速剖面，反映了井筒内流体的动态变化和分布特性。

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