针对水平井油水两相流流量剖面测井问题,本文采用大庆油田伞集流油水两相流生产测井组合仪器,在大庆油田多相流模拟井开展了水平油水两相流动态测量实验,测取了伞集流条件下水平油水两相流电容及电导波动信号。在此基础上,着重对水平井油水两相流含水率测井解释方法进行了研究,取得的研究结论如下:采用支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)方法建立了水平油水两相流含水率软测量模型。分别对电容及电导波动信号进行特征提取,得到了时域、频域内10组能够反映水平油水两相流流动特性的波动信号特征值,并作为软测量模型的输入值。模型试验结果证实了所选特征量的有效性。针对SVR模型中参数估计缺乏理论及经验基础问题,提出了结合粒子群等复杂人工生命优化算法的参数估计方法,并加入免疫算法解决了粒子群算法本身所存在的早熟收敛、局部最优化问题。分别利用球面函数、Rosen Brock函数、Griewank函数及采样函数对粒子群(PSO)和免疫粒子群算法(PSOIM)进行了优化性能的比较,证实了免疫粒子群优化算法的优越性。针对基于电容及电导信号的含水率软测量模型,选取了多个总流量下含水率由0%~100%的电容波动信号作为模型的数据集,运用特征提取方法,得到能够反映流动工况的特征向量集作为模型输入。以SVR为核心,辅以PSO或PSOIM构建参数寻优的软测量模型,对近三百余组电容信号进行了含水率软测量估计,模型预测效果表明:稳态模型及瞬态模型预测含水率的误差小于5%。