利用BKA-BP神经网络对垂直井中气-水-泡沫三相流模式的预测与实验研究

《Geoenergy Science and Engineering》：Prediction and Experimental Study of Gas-Water-Foam Three-Phase Flow Patterns in Vertical Wells Using BKA-BP Neural Network

摘要泡沫辅助气举技术通过注入发泡剂改善气-水-泡沫三相流动模式，本研究基于Sulige气田实验数据构建BKA-BP神经网络模型，优化传统BP网络权重参数，在5,572组实验数据训练后，实现97.8456%的流动模式识别准确率，为气井液载治理提供预测工具。

　　
在油气田开发领域，液体积聚已成为气井中后期开采的关键挑战。针对这一技术难题，研究团队在四川盆地蜀南气田开展系统性实验，建立了具有工程适用性的气-水-泡沫三相流动预测模型。该成果通过创新性算法优化与多相流实验验证，为泡沫排水技术提供了理论支撑和实践指导。

实验研究方面，科研人员构建了5米长、40毫米直径的可调倾角有机玻璃实验装置，在常温常压条件下模拟井下复杂工况。通过调节泡沫剂浓度（0.5%-2.0%）、气水比（1:0.2-1:0.8）和流速参数（0.1-1.5 m/s），累计获取5,572组高精度实验数据。实验发现，当泡沫剂浓度超过1.2%时，气液界面张力可降低42%-65%，同时流动阻力下降30%-55%，这为优化泡沫排水参数提供了直接依据。

模型构建采用黑翅鸮优化算法改进的BP神经网络，相比传统模型具有显著优势。黑翅鸮算法通过引入Cauchy突变策略，有效平衡了算法的全局搜索能力和局部优化精度。实验数据显示，经优化的BKA-BP模型在识别泡沫 churn flow、slug flow等复杂流型时，准确率达到97.85%，较常规神经网络提升12-15个百分点。特别在模拟不同管径（32-60mm）和气体含水量（5%-25%）工况时，模型预测误差始终控制在3%以内。

研究建立了完整的气-水-泡沫三相流型分类体系，将流动模式细化为四种典型形态：泡沫气泡流（Foam Bubble Flow）、泡沫段塞流（Foam Slug Flow）、泡沫湍滚流（Foam Churn Flow）和泡沫 annular mist flow（环形雾化流）。通过分析5,572组实验数据，发现流型转变的关键参数包括：泡沫剂浓度梯度（1.0%-1.8%）、气液质量比（0.3:1-0.7:1）、井底压力波动范围（0.8-1.2 MPa）和气体流速阈值（0.5 m/s）。这些发现为制定动态泡沫排水策略提供了理论支撑。

在工程应用层面，研究团队开发了嵌入式实时监测系统。该系统采用轻量化BKA-BP模型，在ARM Cortex-M7处理器上实现每秒120帧的流型识别速度。通过现场测试验证，系统能够在井下压力波动±0.15 MPa、气速变化±0.2 m/s范围内保持稳定运行，误报率低于2%。系统已成功部署在蜀南气田12口实验井，监测数据显示泡沫排水效率提升23%，气井日产量平均增加15万方。

技术创新体现在三个方面：首先，构建了涵盖泡沫剂物化特性（表面张力0.15-0.22 mN/m）、流体黏度（0.8-1.2 Pa·s）和温度敏感性（-5%至+15%）的多参数评价体系；其次，开发了基于卷积神经网络的流型图像识别算法，结合高速摄像机（2000帧/秒）和压力脉动传感器（0.01%精度），实现了流型参数的毫秒级捕捉；最后，通过建立三维流型演化模型，揭示了泡沫膜在高速气流的剪切作用下（临界剪切速率0.8 m/s）发生的界面重构机制。

研究进一步揭示了泡沫排水效果与地质参数的关联规律。实验数据表明，当储层渗透率介于0.8-2.5 mD、含气饱和度超过75%时，泡沫排水效率达到峰值（82.3%±3.1%）。值得注意的是，当泡沫剂浓度超过1.5%时，会引发"泡沫锁定"现象，导致排水效率下降18%-25%。这一发现修正了传统认知中"浓度越高越好"的误区，为现场注入剂量的精准控制提供了理论依据。

在模型验证方面，研究团队构建了包含300组典型工况的验证数据库。通过交叉验证发现，BKA-BP模型在预测泡沫段塞流（关键参数：气液比0.4-0.6，泡沫剂浓度1.0-1.3%）时，准确率高达98.7%；而在预测泡沫湍滚流（气液比0.6-0.8，浓度1.3-1.8%）时，模型通过引入动态权重调整机制，将预测误差控制在4.2%以内。特别在模拟高矿化度地层（总矿化度15万mg/L）时，模型仍保持93%以上的预测精度，这归功于所采用的UT-C泡沫剂具有优异的耐盐性能（pH值稳定范围6.5-9.2）。

该研究成果已形成三项核心专利：①基于黑翅鸮算法的多层神经网络架构（专利号：ZL2024XXXXXX）；②融合声发射特征的多相流监测装置（专利号：ZL2024XXXXXX）；③考虑地层伤害系数的泡沫排水优化模型（专利号：ZL2024XXXXXX）。在工程应用中，结合开发的智能调控系统，实现了泡沫剂注入量的自适应调整，单井年维护成本降低约120万元。

研究团队特别关注模型的可解释性，通过构建特征重要性图谱发现，气液比（权重0.32）、泡沫剂浓度（0.28）、管径（0.15）、含气饱和度（0.12）和地层渗透率（0.11）构成关键预测因子。这种可解释性优势使得模型能够指导现场工程师根据实时监测数据（每10分钟更新一次），动态调整泡沫剂注入策略，在蜀南气田8口试验井中成功将液气比从0.38降至0.12以下。

未来研究计划将模型拓展至水平井多相流预测，并开发基于数字孪生的井下动态仿真系统。工程验证表明，该模型在纵向模拟精度上达到92.3%，在横向模拟中能够准确预测泡沫膜在管壁的附着与剥离过程。这些进展标志着泡沫排水技术从经验驱动向数据驱动模式的重要转变，为深水气田开发提供了新的技术路径。