油气水多相流广泛存在于油气开采过程中,开展油井内产液剖面流动参数测量研究对油气田开发方案优化具有重要意义。油气水三相流在流动过程中,由于存在两个物理特性的不同的分散相,相间存在复杂的界面效应和相对速度,且相界面在时间和空间上随机变化,使得油气水三相流成为一个复杂的工业过程,在不同的流动条件下会形成不同的流动结构,这会严重影响油气水三相流的流动特性和传质、传热性能,而且油气水三相流的多种流动参数测量往往依赖于对流体流动结构的了解。高度随机、不规则、不稳定的流动结构,难以给出其数理描述,给油气水三相流流动参数测量带来了巨大挑战。论文研究工作取得了如下创新性成果:1.提出了油气水三相段塞流中液膜厚度分布式超声测量方法,该方法在集流后小管径测量管道同一管截面上嵌入三个相互之间成120°夹角的双晶超声探头,通过测量超声脉冲渡越时间,可实时获得不同位置处的液膜厚度波动情况。利用域重标度排列熵,对液膜厚度波动的非线性特征进行分析,为多相流中液膜结构测量提供了新策略。2.提出了段塞流中液膜厚度物理模型,根据连续性方程及伯努利方程流体力学理论,首先,在滞留条件下对原有泰勒泡周围液膜厚度模型进行了改进,有效提高了滞留条件下液膜厚度预测精度。此外,在并流条件下通过液膜微元力学分析,结合流体连续性方程,建立了一种新的段塞流液膜厚度物理模型,通过油气水三相流分布式超声传感器动态实验,验证了液膜厚度物理模型有效性。3.提出了油气水三相段塞流持气率超声双模式测量方法。首先,建立了基于气泡泡径尺寸的超声法持气率测量模型,利用脉冲透射式超声传感器在段塞流液塞中的能量衰减预测液塞中持气率,然后,利用分布式反射超声传感器测量泰勒泡周围液膜厚度,实现了段塞流中气塞区域的持气率测量,最后,利用超声传感器信息融合构建了基于超声双模式传感器的油气水三相段塞流持气率有效测量途径。4.设计了一种油气水三相流持气率预测深度学习网络模型,该模型通过深度卷积模块提取高维短时时域特征,利用特征注意力机制对不同特征分配权重,继而利用长短时记忆网络学习从前端抽取出的加权特征中的粗粒度特征,精细化处理不同维度特征,全面刻画超声脉冲波序列,实现了油气水三相流持气率预测果,取得了基于软测量方法的油气水三相流持气率参数准确预测。5.提出了基于复杂网络的油气水三相流非线性动力学分析新方法,首先提出了针对多元数据复杂网络建网方法,向量可视图法,对多通道电导测量信号进行分析,成功表征油气水三相流流型转换过程中非线性特征的演化。然后,根据有限穿越可视图建网方法提出有限穿越可视图模体熵,对油气水三相流超声传感器测量信号进行分析,有效揭示了油气水三相流多尺度结构不稳定性。