多相流测量对油田的开发具有重要的意义,它可以为地质分析提供丰富的动态资料,对油井的动态异常进行诊断,确定油井的生产状态,对开发区域进行系统监测,研究各开发层系动用状况和水淹状况,以便采取综合调整措施,同时检查各种措施的效果,最终达到增产目的。本课题来源于黑龙江省自然科学基金资助项目“基于RBF模糊神经网络的三相流测井资料解释”,本文在应用阻抗式过环空找水仪在多相流模拟装置上实验的基础上,对实验结果进行分析和比较,并研究出适合该仪器的三相流解释方法。首先,应用阻抗式过环空找水仪及压差密度计在多相流模拟装置上进行实验,实验分两相流和三相流两种情况进行,实验方法依据解释方法进行确定。对流量和含水率测量实验结果进行分析,实验分析对两相和三相含水率、流量分开进行,分析含水率和流量测量值与实际流量、含水率、含气率之间的关系,并对两相与三相下仪器的响应规律进行比较。并应用三相流动的漂移解释模型对预测效果进行了分析验证。其次,利用人工神经网络对于非线性映射的强大的逼近能力,采用传统的BP算法建立流量和含水预测模型。在分析BP算法中参数性质、互相关系和算法结构复杂性后,设计网络结构并进行训练和仿真。最后,利用RBF神经网络和模糊推理系统具有函数等价性,将二者有机结合起来,得到的模糊RBF神经网络解释模型,并将各模型预测后得到的流量、含水率进行了比较。