基于GA-PSO-DNN模型的气液两相流型预测及其在能源载体管道运输中的应用

《International Journal of Hydrogen Energy》：Gas-liquid two-phase flow pattern prediction based on the GA-PSO-DNN model and its application in energy carrier pipeline transportation

气液两相流模式预测研究提出GA-PSO优化的DNN模型，通过实验模拟不同井斜和流体条件，验证模型在四种流态分类中达到97.6%准确率，SHAP分析显示井斜和粘度为关键影响因素，并成功复现Fan实验数据。

　　
气液两相流动模式预测技术研究进展与优化模型构建

在油气工业领域，井下流动模式的精准识别直接影响着压降预测、设备诊断和气体回收效率。近年来，随着计算智能技术的快速发展，基于深度学习的流动模式预测方法逐渐成为研究热点。本文通过系统性实验研究，创新性地构建了融合遗传算法与粒子群优化的深度神经网络模型，实现了对四类典型流动模式的97.6%准确率，为油气管道监测提供了高可靠性的技术工具。

实验研究方面，团队搭建了具有国际先进水平的气液两相流动实验平台。该平台模拟了真实井下环境，通过精确控制 superficial velocity（表面流速）、viscosity（流体黏度）、surface tension（表面张力）和井斜角等关键参数，实现了对水平、倾斜及垂直管内流动模式的完整覆盖。特别值得关注的是，实验中创新性地引入了管径梯度调节装置，在50.8mm至149.6mm的宽范围管径条件下进行测试，有效规避了传统实验中管径单一导致的预测偏差。

流动模式分类严格遵循Taitel和Dukler提出的机理解释体系，共识别出五种典型模式：水平管内的层流、波状流和段塞流；倾斜及垂直管内的段塞流、泡沫流和环状流。实验数据表明，在特定工况下（如高流速场景），传统观测方法难以区分波状流与段塞流，这正是需要机器学习模型介入的关键领域。

在模型构建阶段，研究团队突破了传统神经网络的应用局限。首先，针对深度神经网络中隐藏层节点配置这一核心问题，创新性地采用GA-PSO混合优化算法进行结构优化。实验表明，该混合算法相较于单一优化方法，在收敛速度（提升约40%）和模型鲁棒性（误差降低15%）方面表现显著优势。其次，通过引入注意力机制改进了神经网络的特征提取能力，使模型能够自动识别影响流动模式的关键参数。

SHAP（Shapley Additive exPlanations）可解释性分析揭示了模型的核心驱动因素：井斜角和流体黏度对流动模式的影响最为显著，分别贡献了28.6%和22.4%的特征权重。这种物理可解释性为工程应用提供了理论支撑，例如在特定井斜角范围内，模型可提前预警流动模式转变风险，这对深井开发具有指导意义。

模型验证环节采用了Fan团队的高精度实验数据集，包含351组跨工况测试样本。验证结果显示，GA-PSO-DNN模型在保持97.1%准确率的同时，显著优于传统BP神经网络（提升9.2%）和CNN图像识别模型（提升12.8%）。特别是在复杂工况（如井斜角＞45°、黏度＞0.1Pa·s）下，模型表现出优异的泛化能力，误判率控制在3%以内。

该研究在工程应用层面取得突破性进展：其一，构建了首个覆盖全流动模式分类（5类）的深度学习模型，解决了传统方法在倾斜管段预测中的盲区问题；其二，开发出可在线实时更新的模型校准系统，通过边缘计算节点实现井下数据的即时处理与模式识别；其三，提出的混合优化算法将模型训练时间缩短至传统方法的1/3，特别适用于工业现场频繁迭代的需求。

在技术实现层面，团队创新性地将流体力学理论嵌入神经网络架构。通过构建物理约束层，将达西定律、Froude数等12项核心公式转化为网络可计算的约束条件，有效避免了传统纯数据驱动模型出现的物理矛盾现象。这种物理信息引导的深度学习框架，在保证高精度的同时，显著提升了模型的工程适用性。

值得关注的是，研究团队建立了完整的模型验证体系。除常规的交叉验证外，特别设计了压力脉动模拟测试，通过在训练数据中植入20%的模拟工况噪声，验证了模型的抗干扰能力和长期稳定性。长期运行测试显示，模型性能衰减率仅为0.7%/月，满足油气田五年周期设备更新的技术要求。

在工程应用方面，模型已成功集成到某超深水平井的智能监测系统中。实际应用数据显示，该系统可使压降预测误差降低至8%以内，较传统方法提升近3倍。在气液分离器监测中，模型对段塞流的识别准确率达到98.2%，提前15-30分钟预警了3次潜在气蚀事故，直接避免了价值超千万的设备损伤。

未来研究将聚焦于多相耦合流动的预测精度提升。计划引入数字孪生技术，构建包含井下设备动态特性的虚拟仿真环境，通过虚实交互持续优化模型参数。同时，针对非常规油气藏开发中的高温高压极端工况，拟开展专项实验研究，重点突破超临界流体状态下流动模式识别的技术瓶颈。

该成果已获得2023年度湖北省油气钻井与生产工程重点实验室开放基金（YQZC202310）及国家自然科学基金（62173049）的联合资助。研究团队正在与中石油测井公司合作，将模型集成到井下光纤监测系统中，预计2025年可实现现场工业化应用。这一技术突破不仅推动了多相流研究领域的进展，更为智能油田建设提供了关键技术支撑。