孔维航,李绍华,郝 虎,邵玉广,孔令富,*

(1.燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;2.燕山大学 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛 066004;3.航天科工深圳(集团)有限公司,广东 深圳 518000)

0 引言

测井用集流器作为油井井下产液剖面测试仪器的重要组成部分,尤其是在低产低流速油井中,其高集流度是保证低产液油井参数检测的前提和基础。在油田产液剖面测井中,测井用集流器主要分为两类:伞式集流器[1]和皮球集流器[2]。伞式集流器研发方面:马宝全等[3]基于传统伞式集流器设计了一种“溢气型集流器”,可有效排除气体对参数测量的影响;张志刚[4]在现有伞式集流器结构基础上增加了可控式扶正器,实验结果表明:改进后的环控找水仪可有效保护伞式集流器。相较于伞式集流器,皮球集流器因其具有更好的集流度和更强的可靠性被广泛用于集流式剖面测井中。徐福东等[5]研制了双皮球集流器,通过与传统皮球集流器实验对比:皮球集流器具有更好的集流性能;刘合等[6]基于双皮球集流器,通过检测皮球压力完成了井下集流状态的动态监测。然而皮球集流器的参数结构对其集流性能具有重要影响。机器学习作为一种智能处理手段被广泛用于结构优化设计中,Sui等[7]基于流体力学与NSGAII神经网络方法分析了结构参数对斜槽微通道膜减振器的吸收率和压降的影响,提高了系统集成性能;Nikolay等[8]利用AutoML方法解决了自动化井位优化问题,提高了建模和分析的质量,减少了对驻地专家的依赖度;Daniela等[9]利用AutoML方法实现了对柴油光谱的预测,证明了谱自动性方法在预测精度、模型开发时间等方面具有较高的价值。……