（通讯员 杨玲）近日，我校地球物理与石油资源学院测井信息工程系在油气井筒多相流智能监测领域取得重要进展。相关研究成果发表于流体力学与多相流领域中国科学院二区期刊《International Journal of Multiphase Flow》2026年第200卷，论文题为《Gas-liquid two-phase flow pattern identification via DAS and temporal-enhanced ViT》（基于分布式声波传感与时序增强 ViT 的气液两相流流型识别）。该论文第一作者为测井信息工程系博士生王明星，研究受团队负责人宋红伟教授的国家自然科学基金面上项目和新型油气勘探开发国家科技重大专项资助。

针对油气生产系统中流型识别面临的“点式传感器空间覆盖有限、侵入式测量扰动流场、井下工况恶劣导致传感器可靠性不足”等长期难题，以及DAS应用中“高维数据处理困难、非平稳信号时频刻画不足、相似流型声学特征重叠、在线监测实时性受限”四类技术挑战，该研究提出了一套集微结构光纤分布式声波传感、自适应超小波变换特征重构与时序增强 Vision Transformer 分类于一体的非侵入式智能流型识别系统，突破了传统固定分辨率时频方法难以刻画多尺度非平稳特征的局限，其多帧通道拼接机制进一步突破了将流型识别简化为静态图像分类、忽略流动时序演化的固有缺陷。该成果具有重要科学价值与工程意义：一是建立了从分布式声学信号采集到流型智能分类的完整技术链条，为高维、非平稳DAS数据的有效表征提供了新思路；二是利用时间信息融合弥补了传统单帧识别方法难以反映流型动态演化过程的不足，显著提升了相似流型的识别能力；三是形成了一种非侵入式、空间分布式、可实时运行的多相流监测方案，为油气井筒及输送管道的生产优化、流动安全保障、井筒完整性监测和多相计量提供了新的技术支撑。

论文全文链接：https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2026.105745

该团队近年来围绕油气井生产测井、分布式光纤测井（DTS/DAS）数据处理与生产动态监测评价、复杂井况多相流产注剖面测井智能评价开展系列研究，推动生产测井动态监测技术数智化发展。相关研究成果已陆续发表于《石油勘探与开发》《Applied Geophysics》《Journal of Petroleum Science and Engineering》《International Journal of Multiphase Flow》《地球物理学进展》《Journal of Geophysics and Engineering》《新疆石油地质》等国内外高水平期刊。

《International Journal of Multiphase Flow》是多相流研究领域的国际权威学术期刊，致力于发表多相流基础理论、实验测量、数值模拟及工程应用等方面的高水平研究成果。

（审核 盛广龙 编辑 余为）