【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于氣液兩相流流型識別，特別是一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法。
技術介紹
1、在石油化工、油氣儲運、航空航天和動力工程等多個現代工業領域，氣液兩相流的動態監控對于保障生產安全和提高經濟效益具有至關重要的意義。然而，現有的流型識別方法如流型圖版識別法、直接測量法和間接測量法均存在一定的局限性。流型圖版識別法雖然基于實驗數據，但其適用范圍和可靠性受限；直接測量法依賴于人工觀察，其主觀性強且在實際生產環境中難以應用；間接測量法則依靠測井設備收集數據進行流型識別，但受到儀器性能和極端環境條件的限制，尤其在大斜度井、水平井和超深井中面臨更多挑戰。
2、近年來，分布式光纖傳感技術的快速發展為油氣井下動態監測提供了新的技術手段。尤其是分布式光纖聲學傳感(das)技術，它能夠在高溫高壓和有腐蝕性的環境中工作，為實時監測井下流體流動提供了可能。盡管如此，利用das數據進行流型識別仍面臨著挑戰，如何從復雜的聲學信號中準確提取與流型相關的特征信息，以及如何構建高效的識別模型來處理這些數據。
3、此外，盡管機器學習和深度學習技術在流型識別中取得了一定的進展，但現有方法如支持向量機和人工神經網絡在處理高維度、時間序列數據時仍顯示出識別準確率不足的問題。特別是在深度學習領域，雖然卷積神經網絡(cnn)和長短期記憶網絡(lstm)為特征提取和時間序列分析提供了新的視角，但如何將這些先進技術有效地融合到das數據分析中，以實現更高精度和實時性的流型識別，仍然是一個亟待解決的重要問題。
1、本專利技術的目的是針對現有的技術存在上述問題，提出了一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法。
2、本專利技術的目的可通過下列技術方案來實現：一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法，所述識別方法包括以下步驟：
3、s1信號采集：將微結構光纖沿井筒過流截面均勻布置，通過微結構光纖使用das采集系統連續采集經過井筒過流截面的氣液兩相流的das信號；
4、微結構光纖(如光子晶體光纖)的設計允許其具有特定的傳輸特性，這些特性包括高度的非線性以及可調的色散和模式性質。這使得微結構光纖在分布式光纖聲學傳感(das)系統中特別有用，因為它們可以提高聲波事件的傳感靈敏度和信號對噪聲比。此外，這些光纖可以在寬的頻帶范圍內穩定工作，增強了das系統對復雜井下環境中各種聲音波動的捕捉能力，從而提高了氣液兩相流流型識別的準確性和可靠性。
5、s2預處理：采用連續小波變換的方法對氣液兩相流的das信號進行轉換，得到氣液兩相流的時頻圖像；
6、連續小波變換(cwt)適用于分析非平穩信號(信號的統計特性隨時間變化)，能夠揭示不同流型產生的瞬態特征和頻譜特征，為后續的流型識別提供豐富的特征信息。
7、s3流型識別：s3.1建立模型：利用卷積神經網絡cnn和長短期記憶遞歸神經網絡lstm建立混合深度神經網絡流型識別模型；混合深度神經網絡流型識別模型包括輸入層、第一卷積層、第一批歸一化層、第一relu激活層、第一層最大池化層、第一dropout層、第二卷積層、第二批歸一化層、第二relu激活層、第二最大池化層、第二dropout層、flatten層、lstm層、第一全連接層、第三dropout層、第二全連接層、第四dropout層、第三全連接層、softmax層和分類層；
8、s3.2完善模型：s3.2.1混合深度神經網絡模型訓練：收集氣液兩相流不同流型下的時頻圖像樣本；將時頻圖像樣本輸入至混合深度神經網絡模型中；利用混合深度神經網絡模型提取時頻圖像樣本的流型特征，將提取的流型特征進行分類，以識別時頻圖像樣本對應的流型；根據分類結果訓練和優化混合深度神經網絡模型，得到最終的流型識別模型；
9、利用卷積神經網絡(cnn)和長短期記憶遞歸神經網絡(lstm)建立混合模型的目的是結合兩者的優點以增強模型的表達能力。cnn擅長處理圖像數據，可以有效地從時頻圖像中提取空間特征，識別局部依賴性和紋理信息。而lstm在處理序列數據，特別是具有時間依賴性的數據方面表現出色，能夠學習時頻圖像中的時間動態特性。將cnn與lstm結合，可以在分析時頻圖像時同時捕獲空間和時間上的復雜特征，從而更準確地進行流型分類。
10、s3.2.2嵌入算法：在流型識別模型中嵌入t-分布隨機鄰域嵌入算法；t-分布隨機鄰域嵌入算法用于將提取到的流型特征進行降維處理，以便可視化模型流型分類效果；
11、t-sne的設計特別注重保持高維數據中的局部結構。在氣液兩相流型的識別中，類似的流型通常會在高維空間中彼此靠近。t-sne通過優化相似度概率分布，確保這些局部結構在低維映射中得到保留。這有助于區分不同類型的流型，因為相似的流型在低維空間中會聚集在一起，而不同的流型則會分散開。
12、s3.3流型識別：將步驟s2中的氣液兩相流的時頻圖像輸入至流型識別模型中，流型識別模型的輸出結果為氣液兩相流的具體流型。
13、優選的，在步驟s2中，采用小波變換的方法對das信號進行轉換的公式如下：
14、
15、其中，cwt(a，b)為小波系數，a為尺度因子，b為平移因子，t為時間，x(t)為在t時刻測量的das信號；為小波基函數。
16、優選的，在步驟s3.1的混合深度神經網絡流型識別模型中，第一卷積層設有10個卷積核，每個卷積核大小為3×3；
17、第一最大池化層的池化核大小為2×2，步長為2；
18、第一dropout層的丟棄率為0.2；
19、第二卷積層設有24個卷積核，每個卷積核大小為5×5；
20、第二最大池化層的池化核大小為2×1，步長為2；
21、第二dropout層的丟棄率為0.1；
22、lstm層設有30個神經元；
23、第一全連接層有64個輸出節點；
24、第三dropout層3的丟棄率為0.1；
25、第二全連接層設有有32個輸出節點；
26、第四dropout層的丟棄率為0.1；
27、第三全連接層設有有5個輸出節點。
28、卷積層和池化層：設計的卷積層和池化層有助于提取氣液兩相流中的局部特征，并通過降低特征維度來減少計算復雜度，
29、dropout層：在不同層之間使用dropout是為了防止模型過擬合，增強模型的泛化能力。
30、lstm層：集成lstm層是為了捕捉信號中的時間依賴性，這對于時間序列數據(如das數據)來說非常關鍵。
31、全連接層和softmax層：這些層用于最終的特征整合和流型分類。
32、優選的，在步驟s3.2.1中，混合深度神經網絡模型訓練過程中，選擇交叉熵作為損失函數，交叉熵作為損失函數的具體公式如下：
33、
34、其中，h(z)為時頻圖像樣本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，所述識別方法包括以下步驟：
2.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟S2中，采用小波變換的方法對DAS信號進行轉換的公式如下：
3.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟S3.1的混合深度神經網絡流型識別模型中，第一卷積層設有10個卷積核，每個卷積核大小為3×3；
4.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟S3.2.1中，在混合深度神經網絡模型訓練過程中，選擇交叉熵作為損失函數，交叉熵作為損失函數的具體公式如下：
5.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟S3.2中，在對混合深度神經網絡流型識別模型進行訓練過程中，使用隨機梯度下降優化算法更新網絡參數；采用Adam優化器，學習率設為0.001，最大迭代次數設為100，批處理大小為32；采用Relu函數作為激活函數，
6.一種基于DAS測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟S3.2.2
...【技術特征摘要】
1.一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，所述識別方法包括以下步驟：
2.一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟s2中，采用小波變換的方法對das信號進行轉換的公式如下：
3.一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟s3.1的混合深度神經網絡流型識別模型中，第一卷積層設有10個卷積核，每個卷積核大小為3×3；
4.一種基于das測井數據的氣液兩相流流型識別方法，其特征在于，在步驟s3.2.1中，在混合深度神經網絡模型訓...
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