随着我国大多数油田进入中高含水期,含水率上升已经使一些油井接近经济开采极限,油田管理者需要及时准确地了解油井的生产状况,为生产的各个环节提供真实可信的数据,这就需要检测原油含水率,以便评估油井开采价值、采出程度及制定开采方案,提高经济效益。因此,原油含水率在线检测技术的研究和应用再度受到广泛重视,而且越来越高地要求检测精度和性价比。本文从电磁电导法测原油含水率的理论基础入手,推导出原油含水率与传感器有用电压信号的关系式,从理论上验证了根据油水混合物中电导率的变化测量原油含水率的可行性。利用软件ANSOFT建立了电磁电导法测原油含水率的三线圈系3D模型,详细仿真了不同线圈位置和传感器有用电压信号大小之间关系,为传感器实际搭建确定了准确参数,同时还仿真了温度、矿化度对传感器输出电压的影响,结果表明:温度、混合物中离子浓度增加会使传感器输出电压明显增大。因此,必须对温度、矿化度进行修正。电磁电导法测量原油含水率易受多种因素的影响,且各种影响因素间具有复杂的非线性关系。本文应用BP神经网络算法对电磁电导法测量原油含水率实验数据进行处理,建立了预测原油含水率模型。针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,分别用启发式改进方法和数值优化BP算法预测了原油含水率。研究表明:两种改进的BP算法均能提高了预测原油含水率的精度和算法的收敛速度,其中Fletcher-Reeves修正算法比自适应学习率动量梯度算法在优化预测原油含水率的BP神经网络时具有更好的效果。该研究为设计智能化管外在线测量原油含水率仪表提供了有力的理论和实验依据。