为系统认识井筒气水两相流动条件下分布式光纤声波传感（Distributed Acoustic Sensing，DAS）信号的响应特征，并提升DAS数据在产出剖面解释中的处理与应用能力，基于室内物理模拟实验，结合多尺度信号分析方法、实例分析及数据处理软件研发，开展了井筒气水两相流DAS声波响应特征及产出剖面解释方法研究。通过构建井筒气水两相流物理模拟实验装置，模拟直井与水平井工况下不同流量和含水率条件下形成的典型气水两相流型在井筒中的流动过程，采集相应工况下的DAS声波数据，并从时域、频域及时频域角度对信号特征进行系统分析，揭示不同气水两相流条件下DAS声波能量分布及频谱特征的变化规律；在此基础上，结合连续小波变换与深度学习方法开展气水两相流流型识别研究，并基于均方根–频带能量（RMS-FBE）特征参数建立井筒气水两相流量相关模型，用于产出剖面定量计算。结果表明，基于实验室DAS数据构建的气水两相流流型识别模型在典型工况下具有较高识别精度，流型识别准确率可达到98.67%，能够有效区分不同气水两相流动状态；在产出剖面计算方面，将所建模型应用于一口页岩气水平井DAS测试资料进行实例分析，获得的产出剖面结果与现场生产动态认识具有较好一致性，验证了方法的工程适用性。进一步研发形成了面向DAS产出剖面分析的数据处理软件，实现了DAS数据管理、信号预处理、多方法分析及结果可视化等功能，构建了一套较为完整的DAS实验与现场数据处理分析流程。研究成果为DAS技术在直井与水平井气水两相流生产监测及产出剖面解释中的应用提供了实验认识与技术支撑。

气水两相流；分布式光纤声波传感（DAS）；产出剖面解释；软件研发；流型识别