一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法

本发明提供了一种基于DAS测井数据的气液两相流流型识别方法，属于气液两相流流型识别技术领域，解决了如何从复杂的声学信号中准确提取与流型相关的特征信息，以及如何构建高效的识别模型来处理这些数据的问题。本发明包括的具体步骤包括S1信号采集、S2预处理和S3流型识别。本发明通过利用分布式光纤声学传感技术(DAS)连续采集井下动态数据，结合小波变换提取时频图像，使用混合深度神经网络(结合CNN和LSTM)进一步提升了从复杂信号中准确提取和识别流型的能力，确保了实时和高效的流型分类。