La tecnología de detección de temperatura distribuida por fibra óptica (Distributed Temperature Sensing, DTS) se utiliza ampliamente en la monitorización inteligente de la dinámica de producción de pozos de petróleo y gas. Para abordar el problema del análisis cuantitativo del perfil de producción del flujo bifásico de petróleo y agua en pozos horizontales, este artículo construyó un modelo de predicción del perfil de temperatura que considera múltiples efectos microtérmicos, incluido el efecto Joule-Thomson, aplicable al flujo bifásico de petróleo y agua en pozos horizontales. Se realizó la simulación y el análisis de sensibilidad del perfil de temperatura de un pozo horizontal en un yacimiento determinado. Al mismo tiempo, se adoptó el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization, PSO) para establecer un modelo de inversión de datos DTS, logrando de manera innovadora la inversión de parámetros desconocidos multidimensionales en el pozo basada en una única fuente de datos DTS, completando así la interpretación cuantitativa del perfil de producción del flujo bifásico en pozos horizontales. Los estudios mostraron que: ① los principales factores que afectan el perfil de temperatura del flujo bifásico en pozos horizontales y su orden de influencia son: producción individual del pozo (Q) > permeabilidad (k) > contenido de agua (F_w) > radio del pozo (R_w) > densidad del crudo (ρ_o) > radio de la zona dañada (R_d) > coeficiente de conductividad térmica del yacimiento (K_t); ② la producción individual, la permeabilidad y el contenido de agua son los factores clave dominantes que afectan el perfil de temperatura, al invertir los datos DTS medidos, la permeabilidad de la formación puede priorizarse como parámetro objetivo principal para la inversión, mientras que los factores secundarios pueden fijarse o establecerse dentro de un rango razonable para simplificar el problema; ③ al utilizar el modelo de inversión PSO para invertir los datos de temperatura DTS de pozos en campo, se puede identificar con precisión la ubicación de la producción del flujo bifásico, los resultados de interpretación del perfil de producción invertido coinciden en gran medida con las pruebas de producción en campo (PLT), y el error absoluto medio de la cantidad media de líquido producido en cada segmento está por debajo del 10%, lo que valida completamente la confiabilidad del modelo de inversión PSO. En el futuro, se puede profundizar en la investigación para mejorar la precisión de la caracterización de flujos complejos y ampliarlo a flujos multifásicos.

perfil de producción;método de inversión;detección distribuida por fibra óptica;algoritmo de optimización por enjambre de partículas;flujo bifásico en pozos horizontales;análisis de sensibilidad