泡沫排水采气工艺具有操作简便、适用范围广、成本低、效率高等优势,在气田开采中的应用非常广泛。然而,采出天然气携带大量泡沫进入管道后,会引发管道内积泡严重、分离器工作效率下降、堵塞汇管、调压阀失效等现象,这是由于泡沫自身性质复杂,管道内混合流体流型不稳定,泡沫监测技术缺乏,消泡剂加注量难确定,分离器工作效率不佳引起的。因此,为了保证生产的高效稳定,开展管道携泡量监测与消泡研究,具有重要的工程意义。本文通过搭建泡排井采气管道可视化实验装置,模拟气携泡沫在管道中的流动状态,观察并分析了不同气液比下不同因素对管道流体流动特征影响以及对泡沫量与泡沫稳定性的影响;基于红外激光监测原理,设计了管道携泡量监测装置,并针对不同流型提出了泡沫流量计算模型,编写泡沫流量计算程序;通过模拟实验确定了消泡剂加注量影响因素,建立BP神经网络模型,对消泡剂最优加注量进行了成功预测;基于旋流剪切、冲击作用以及离心、重力作用设计了具有消泡功能的气液分离装置,通过实验手段验证了装置的可行性和最佳使用流量。研究结果显示:在气、液、泡沫混合流动的管道中,伴随气液比在0.63～143.62范围内增大,混合流体会依次出现满管流、段塞流、环状流、分层流四种典型流型;起泡基液浓度、温度、管径、管长均对管中泡沫流量以及泡沫稳定性造成不同程度的影响;监测装置具有良好的工作效果,可通过采集卡显示图像以及电压值对管中流体流型进行识别,流量计算模型具有较好的精确性,实验数据表明,泡沫流量计算误差范围在8.2%～15.1%;以气流量、起泡基液浓度、温度、管径、管长、管中泡沫量、压力作为输入变量的BP神经网络模型展示了良好的收敛速度和精确性,模型训练结果与实测值平均相对误差为2.53%,预测结果与实测值之间平均相对误差为7.58%;分离装置模型表现出了较好的破泡效果与分离效果,在入口流量为6.5～9.5 L/min范围时,其破泡效率和分离效率均较高,可分别达到65%和90%以上,在实验条件下,装置的最佳使用流量为8 L/min,在管道中加注消泡剂时,该装置表现出了更好的分离效果。本文的研究成果对泡排采气现场管道中泡沫监测、消泡剂加注量优化以及现场分离装置设计具有一定指导意义。