（通讯员：刘捷）在气田开发中后期，如何让低产低压气井持续稳产，一直是行业面临的重大挑战。近日，多相管流实验室与长庆油田联合研究团队取得关键技术突破——利用人工智能“慧眼”， 针对低产低压气井积液治理中柱塞气举工艺的环隙气液漏失监测难题，基于改进型VGG16-UNet深度学习模型的自动气泡检测方法，实现了对柱塞环隙含气率的高精度、在线自动化监测，为优化排采工艺、提升气井产能提供了关键技术支撑。
老难题遇上新技术：给流动的气泡“拍CT”
柱塞气举是目前广泛应用的气井排水采气技术，但其效率受到柱塞与油管之间微小环隙内气液漏失的严重影响。传统监测手段如电导法、射线法等，只能获得局部信息，就像“盲人摸象”，难以全面反映复杂的流动状态；而早期图像处理技术面对高速运动、形态多变的气泡也常常“力不从心”。
“这就像在暴雨中辨认雨滴的形状和数量，非常困难。”项目负责人比喻道，“我们需要一种能实时、全面、精准捕捉气泡动态的新方法。”
VGG16-UNet：给计算机装上“油气慧眼”
研究团队创新性地将医学图像分析中表现优异的U-Net网络与经典VGG16深度网络相结合，打造出专门识别气液流动中气泡的AI模型。
“我们借鉴了VGG16强大的特征提取能力，就像给模型配上了高倍显微镜。”团队成员介绍道，“同时通过迁移学习，让模型具备了‘举一反三’的能力，即使面对复杂工况也能准确识别。”
技术路线图
技术路线图显示，这套系统不仅能清晰分割每个气泡，还能实时计算含气率，整个过程完全自动化，无需人工干预。
VGG16-UNet网络结构图
从理论到实验验证：构建完整的验证体系
为确保技术实用可靠，团队自主研制了全透明的环隙流动模拟装置，通过高速摄像机以每秒1000帧的速度捕捉气泡的瞬间运动。
“我们建立了包含2000多张标注图像的专业数据库，这是AI模型能够准确学习的基础。”实验人员表示。
模型训练损失值曲线对比图
训练数据显示，新模型的识别准确率迅速提升并保持稳定，显示出良好的学习能力。测试结果表明，这项技术的表现令人瞩目，使得气泡识别准确率显著优于传统的61.41%达到90.96%，并能实时输出含气率数据，响应速度满足实验监测的需求。
应用前景广阔：推动油气开采智能化升级
“通过对含气率的精准掌握，我们可以优化柱塞运行参数，预计可提升气井产量5%-10%。”项目组表示，“未来还可推广到其他多相流监测场景。”
随着人工智能技术与传统能源行业的深度融合，我国油气开采正朝着更智能、更高效、更绿色的方向迈进。这项技术的成功研发，标志着我国在油气智能监测领域迈出了坚实一步，为保障国家能源安全提供了新的技术支撑。
【审核：郑双进 编辑：杨小玉】
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