本发明提供了一种基于频率信道转换和自监督的气井积液分类和预测方法，属于气井积液分类和预测技术领域。该方法包括对获取的气井天级生产数据进行分析特征选择和预处理，并分别构建有标签数据集以及无标签数据集；对分析特征数据进行频率信道转换和掩码处理，并利用时频一致性、近邻加权聚合恢复掩码时间点，构建预训练模型，利用无标签数据集对预训练模型进行训练；在下游积液任务中构建微调模型，并利用有标签数据集对微调模型的参数进行调整；利用进行参数调整后的微调模型输出分类结果和预测结果。本发明有效地解决气井积液分类和预测中标签数据有限的问题，提高模型准确性和效率。