本研究针对煤层气井多层合采过程中气体流量测量中,常规两相流监测设备受气液逆流、偏心环空结构及空间受限等多因素导致不适配,复杂工况引起测量误差大,制约了煤层气开发智能化管理等问题,提出了一种基于分布式压力温度传感与机器学习融合的流量测量方法。该方法采取室内气液两相流模拟实验平台构建的流量预测模型,最终部署至煤层气井现场进行工程验证的思路。 本文主要研究工作及创新型成果如下: 1.基于质量守恒与动量守恒原理,通过理论分析多种流型的摩擦压力梯度特性,揭示管柱不同高度压差信号与气液两相流参数之间的定量对应关系,并利用液相气相分层叠加效应分析后续多层开采时煤层气分层产能计算方式,为之后的研究设计提供理论依据。设计井下井上软硬件、两者之间通信方式使用供电和传输共线的直流电力载波通信,分析多种传输编码方式功率谱密度后选择曼彻斯特编码,并进行Qt上位机设计,井上井下测量系统主芯片基于STM32F407,集成高精度温度压力传感器,设计增益调节与CRC校验机制,将恶劣情形下信号误码率降低50%,井上井下系统模拟测试1.5km通信误码率在10^-5数量级。 2.搭建室内两相流模拟平台进行室内实验,采集480组不同气液流量下的温度压力相关原始数据(气相流速0.06-5.05m/s,液相流速0.03-0.25m/s),计算无量纲压差信号,并通过互信息法筛选气液表观流速与多压差信号的特征参数,基于ANN流量预测模型建立气液流量与多物理场参数的非线性关系。形成了集“分布式传感-抗干扰通信-神经网络”于一体的流量监测体系,为井下复杂环境下的动态参数实时解析提供了新思路。 3.进行室内模拟井场高温实验,验证可靠后进行室内及现场实验,实验表明仪器整体可实现在1500米以内井下分布式压力温度原始数据采集上传,井上仪器的接收解析,模型在气液流量预测中表现良好,气相流量平均相对误差为3.45%(较传统方法提升65%左右)。在实际煤层气井测试中,通过分布式温度压力数据反演的分层流量解算方法,结合磁定位传感器实现多煤层产气量精准分配,将气体流量预测与历史生产数据(前30天均值)偏差控制在8%以内,提升了煤层气开发效率与安全性,对智能油气田建设具有重要工程应用价值。