智能井技术是一种新兴的实时油藏注采管理技术,由于其在增加产量和提高油气采收率方面所表现出来的巨大潜力而在国外得到迅速发展和应用。论文基于智能井的实时数据采集与处理、实时分析与决策以及实时反馈控制功能,从硬件模拟系统和软件数据处理两个方面出发,研制了国内外首套智能井仿真实验系统。论文首先根据Kimber提出的实验模型缩放方法,研究了三维非均质储层模拟箱以及模拟井筒的实现方式;然后基于井下流量控制阀工作原理及流体流动过程,设计了油藏/油套环空、油套环空/井下流量控制阀、井下流量控制阀/油管内部三个流动过程的实验模拟方法,实现实时井下数据采集与实时井下流量控制。仿真实验系统以三维非均质储层模拟箱为载体,通过内置传感器实时监测驱替过程中模型内部物理场(如压力场、温度场、饱和度场)变化,利用油水自动计量系统实时监测生产井/井段产液量和含水变化,以此监测结果作为控制策略依据,可实现各注采井/井段的被动实时调控生产;也可以根据油藏优化软件提供的生产策略实现主动实时调控生产。针对智能井实时监测采集的井下生产数据中包含离群点、噪声等情况,以压力数据为研究对象,通过数值模拟计算,研究了长时监测数据的处理方法,确定出剔除离群点的最佳小波函数(bior3.9小波)、数据最佳降噪参数(静态db1小波、6层分解尺度、heursure阈值选取规则、模平方阈值施加方式)以及不稳定流动过程识别方法(Pavel Holoborodko二阶导数极值法),为后续数据分析和解释提供了基础。在上述软、硬件系统研究和集成的基础上,开展了智能直井多层油藏合采和智能水平井分段开采实时调控实验。实验结果表明,合适的被动或主动调控策略能提高油藏采收率、减少地面产水、加快生产,调控时机、调控策略及调控幅度是智能井实时调控取得效果的关键参数;本文所提出的数据处理方法能高效、稳健地处理长时采集数据。智能井仿真实验系统的研制为研究和验证智能井/智能油田相关理论及方法提供了一种新的技术手段。