Die Distributed Temperature Sensing (DTS)-Technologie wird umfassend für die intelligente Überwachung der dynamischen Produktion in Öl- und Gasbohrungen eingesetzt. Zur Lösung des Problems der quantitativen Analyse des Förderprofils von Öl-Wasser-Zweiphasenströmungen in Horizontalbohrungen wurde in dieser Arbeit ein Temperaturprofil-Vorhersagemodell entwickelt, das verschiedene mikrothermische Effekte, einschließlich des Joule-Thomson-Effekts, berücksichtigt und für Öl-Wasser-Zweiphasenströmungen in Horizontalbohrungen geeignet ist. Es wurde eine Simulation und Sensitivitätsanalyse des Temperaturprofils einer Horizontalbohrung in einem bestimmten Ölfeld durchgeführt. Gleichzeitig wurde der Partikelschwarmoptimierungsalgorithmus (Particle Swarm Optimization, PSO) zur Erstellung eines DTS-Daten-Inversionsmodells verwendet, das innovativ eine multidimensionale Inversion unbekannter Parameter im Bohrloch anhand einer einzigen DTS-Datenquelle ermöglicht und somit eine quantitative Erklärung des Förderprofils der Zweiphasenströmung in Horizontalbohrungen ermöglicht. Die Studie zeigte: ① Die Haupteinflussfaktoren auf das Temperaturprofil der Zweiphasenströmung in Horizontalbohrungen und deren Einflussreihenfolge sind: Einzelbrunnenförderung (Q) > Permeabilität (k) > Wassergehalt (F_w) > Bohrlochradius (R_w) > Rohöldichte (ρ_o) > Schadenradius (R_d) > Wärmeleitfähigkeitskoeffizient des Reservoirs (K_t); ② Einzelbrunnenförderung, Permeabilität und Wassergehalt sind die entscheidenden dominierenden Faktoren, die das Temperaturprofil beeinflussen. Bei der Inversion gemessener DTS-Daten kann die Reservoirpermeabilität vorrangig als Kernzielparameter invertiert werden, während sekundäre Faktoren zur Vereinfachung des Problems auf feste Werte oder vernünftige Bereiche eingestellt werden können; ③ Die Anwendung des PSO-Inversionsmodells auf Feld-DTS-Temperaturdaten ermöglicht eine genaue Identifikation der Förderposition der Zweiphasenströmung. Die mit der Rückrechnung erhaltenen Förderprofilergebnisse entsprechen den Feldproduktionsfehlmessungen (PLT) sehr gut, wobei der mittlere absolute Fehler der durchschnittlichen Flüssigkeitsfördermenge pro Förderabschnitt unter 10 % liegt, was die Zuverlässigkeit des PSO-Inversionsmodells voll bestätigt. Künftige Forschungen können die Genauigkeit der Modellierung komplexer Strömungen verbessern und auf Mehrphasenströmungen ausweiten.

Förderprofil;Inversionsmethode;Distributed Temperature Sensing;Partikelschwarmoptimierungsalgorithmus;Zweiphasenströmung in Horizontalbohrungen;Sensitivitätsanalyse