i个训练集样本对应的 电压响应信号的PCA特征量，n《12巧11表示SVC模型的1维输出向量，为第j支探针第 i个训练集样本对应的125mm内径垂直井油水两相流流型，取1代表油包水流型，取2代表 水包油流型，取3代表过渡流型，取4代表油单相，取5代表水单相，i= 1，2,…，1，1表示 训练集的长度，测试集的数据格式和训练集一致；利用各探针的训练集样本分别对SVC模 型进行训练，采用高斯径向基函数，利用各探针的测试集样本分别测试SVC模型的垂直井 流型识别率；
[0028] 步骤五，采用粒子群优化（PS0)算法来优化SVC模型的惩罚因子C和高斯径向基 函数核半径0，来提高SVC模型的识别率和泛化能力，所述优化的步骤如下：(a)设定惩罚 因子C、核函数参数0的捜索范围，设定粒子数、粒子的长度、粒子的范围、粒子的最大速 度、学习因子、迭代终止条件，迭代终止条件包括最大迭代次数和SVC模型交叉验证下的流 型识别率要求，随机初始化粒子群体的位置和速度；(b)计算每个粒子的适应度R"(C，曰）， 即SVC模型交叉验证下的垂直井流型识别率；（C)在每一次迭代中，粒子通过跟踪个体适应 度极值和全局适应度极值来更新自己的速度和位置，其中个体适应度极值指粒子本身到目 前为止捜索到的适应度最优值，全局适应度极值指整个粒子群到目前为止找到的适应度最 优值；（d)如果达到迭代终止条件中的任何一条即可终止迭代，否则返回步骤化）；
[0029] 步骤六，对电导探针阵列各个探针所识别的垂直井流型进行基于投票表决的决策 级信息融合，得票数最多的流型即被判定为垂直井中的流型，如果得票数最多的流型有两 种时，将垂直井中的流型判定为过渡流型。
[0030] 本发明的一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法简单有效，大幅 降低了输入变量维数，相对于基于单探针的垂直井流型识别方法，不仅提高了测井的鲁棒 性和可靠性，而且提高了流型识别率。
[0031]【说明书附图】
[0032] 图1是基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法流程图；
[0033]图2是侵入式可收缩双环电导探针阵列测井仪示意图，图中扶正器（21)，电机 (22)，电导探针阵列似），电导探针（231)，支撑臂（232)，电导测量及通信电路（24)，电缆 接口（25);
[0034] 图3是电导测量电路测量电导探针阵列各个探针电压响应信号的示意图，图中双 极性正弦波激励信号（31)，阻值为Rf的取样电阻（32)，开关（33)，电导探针（34)，金属外壳 (341)，绝缘层（342)，针忍（343)，垂直井油水两相流（35)，电导探针电压响应信号（36)。 【具体实施方案】
[0035] 参考图1、2和3,结合实例，对本发明的具体实施方案做进一步描述。
[0036] 为了验证如图1所示的所发明的一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型 识别方法，利用如图2所示的侵入式可收缩双环电导探针阵列测井仪在大庆石油测井试井 检测实验中屯、大型垂直井多相流实验装置进行了油水两相流实验。垂直模拟井内径125mm， 高度24m。双环电导探针阵列测井仪由扶正器（21)、电机（22)、电导探针阵列（23)、电导测 量及通信电路（24)和电缆接口（25)组成。扶正器（21)可保证测井仪器在井筒中处于中 屯、位置。电机（22)可打开和收缩探针阵列。双环电导探针阵列24支电导探针（231)等角 度分布在与测井仪中轴同屯、的两个圆周上，呈福射状，且同一支撑臂（232)上的两支电导 探针互相平行。每支电导探针由金属外壳（341)、绝缘层（342)、针忍（343)组成，金属外壳 (341)直径3mm，外壳接地，针忍（343)裸露的尖端长度为3mm，绝缘层（342)将针忍（343) 与金属外壳（341)分开，如图3所示。每支电导探针可通过电导测量及通信电路（24)来检 测直径大于3mm的油泡或水泡且不受连续相的影响，如图3所示。电缆接口（25)连接测井 电缆W曼码格式将测量数据上传至地面。
[0037] 实验用油为柴油，密度0.825g/cm3、粘度3X103Pa.S、表面张力28.62Xl〇3N/m。 用水为自来水，密度Ig/cm3、粘度0.890X10中a*S、表面张力71. 25X10 3N/m。在实验中， 设定油水两相流总流量10~200m3/天（调节间隔10m3/天），含水率0~100% (调节间 隔10% )。对于总流量和含水率的各种组合，双环电导探针阵列测井仪24支探针将分别记 录电导探针的电压响应信号，获得一份测量样本。由于总流量和含水率共有220种组合，因 此每支探针分别获得220份响应信号样本。各探针响应信号采样率均为0. 1曲z，每份样本 长度为6800。在建模中，220份探针响应电压样本被随机划分为训练集和测试集，两者分别 占总样本的80%和20%。重复随机划分过程50次，得到50种训练集和测试集的组合。运 些组合被用来在统计意义上评价本发明提出的方法。
[0038] 一种基于电导探针阵列投票表决的垂直井流型识别方法，其特征在于，包含W下 步骤：
[0039] 步骤一，首先，在垂直井中油水两相流不同总流量和含水率组合下，通过电机（22) 打开电导探针阵列（23)的支撑臂（232)，其次，通过电导测量及通信电路（24)测量电导探 针阵列（23)各个探针（231)的电压响应信号，测量方法如下，将幅值为Ui的双极性正弦波 激励信号（31)施加在阻值为Rf的取样电阻（32)上，开关（33)依次选通电导探针阵列每个 探针（34)，取样电阻Rf与选通的电导探针的针忍（343)的尖端所处位置油水两相流（35) 的对地电阻把构成分压电路，在激励信号波峰时刻测得电导探针的电压响应信号（36)的 幅值为U。，则有
[0040]
[0041] 该探针电压响应信号W时间序列形式记录，并W曼码格式经测井电缆上传至地 面；
[0042] 步骤二，在统计分析中，分别从每个探针电压响应信号提取4个特征量，即均值、 标准差、偏度系数、峰度系数；在小波分析中，分别将每个探针响应时间序列进行两层小波 包分解，提取8个特征量的方法如下：重构第二层小波分解得到的四个次频带小波系数，得 到相应次频带的重构序列S2,,，j= 0, 1，2, 3 ;在第二层小波分解得到的四个次频带小波系 数的能量为
[0043]
(2) 柳44] 式中，S2,j(k)表示重构序列S2,斯第k个元素，N康示S2,.i的长度；第二层小波分 解得到的四个次频带小波系数的能量比例由下式计算得到
[0045]
巧
[0046]在第二层小波分解得到的四个次频带小波系数的信息赌定义为
[0047] (4)
[0048]
[0049] 巧
[0050] 式中，Sf(2, ,)似表示S2, ,傅里叶变换序列的第k个元素，N康示Sf(2, ,)的长度。
[0051] 步骤S，分别对电导探针阵列每个探针电压响应信号的特征量进行Z-score归一 化，再分别采用主成分分析（PCA)技术提取主成分，降低特征量之间的数据冗余，所得到的 主成分称之为PCA特征量；Z-score归一化方法定义为
[0052]
作）
[0053] 上式中，X,,i表示在油水两相流不同总流量和含水率组合下第j支探针的第i个特 征量组成的向量，式胃'表示归一化后的特征量向量，j= 1，2,…，N，N表示探针的数目，i= 1，2,…，12 ;y和0 ,,1分别表示X,,i的均值和标准差；PCA技术是分析多个变量间相关性 的一种多元统计方法，通过正交变换将多个可能相关的变量变换成少数几个线性不相关的 综合指标，称之为主成分，在所有正交变换线性组合中选取方差贡献率最高的综合指标作 为第一主成分，后续的每个主成分都将是剩余线性组合中方差贡献率最高的综合指标，且 与前面的主成分正交；
[0054] 步骤四，利用支持向量分类（SVC)方法分别建立从电导探针阵列各个探针的PCA 特征量到垂直井油水两相流流型的识别模型，称之为SVC模型，训练集的一个样本被记作
[0055] Rn'yj iG [1，引（7)
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