摘要
智能完井技术，包括流入控制阀（ICVs），在远程管理复杂井结构中的分区生产方面变得越来越重要。然而，由于空间限制和井下的恶劣环境，量化这些系统中的流速和相分数仍然具有挑战性，这限制了传统传感器的部署。分布式声学传感（DAS）通过将标准光纤电缆转换为密集的声学传感器阵列，提供了一种有前景的解决方案。尽管DAS已在完整性监测和泄漏检测等应用中取得成功，但其用于智能完井中的直接两相流特性分析的应用仍大多未被探索。在这项研究中，我们提出了一种基于DAS的方法来监测和分析模拟现场条件的水平实验中的油水两相流。从DAS收集的声学数据通过短时傅里叶变换（STFT）转换为时频谱图，以提取动态频谱特征。然后将这些特征与ICV两侧的压降和流速相关联，揭示了与流体变化相关的不同频带行为。为了量化流动特性，使用频谱特征训练了一个幂律模型来预测流速和相分数。结果表明，在受控的实验室条件下，该模型对压降和流速具有很强的预测能力，突显了DAS在具有智能完井的现场应用中进行多相流诊断的潜力。然而，由于流动条件与DAS响应之间的复杂且非唯一的关系，水 cut 的预测仍然具有挑战性，这留待未来的工作来解决。这项研究不仅提供了关于油水流动声学响应的新见解，还引入了一个数据驱动的框架，用于在配备ICV的完井中实时监测和控制流动。
