基于BP神經網(wǎng)絡的油藏流場評價體系研究

姜瑞忠，王平，候玉培，梁宇

（1.中國石油大學（華東）石油工程學院，山東 青島 266580；2.中國石化勝利油田分公司地質科學研究院，山東 東營 257051；3.懷俄明大學，美國 懷俄明 WY82071）

基于BP神經網(wǎng)絡的油藏流場評價體系研究

姜瑞忠1，王平1，候玉培2，梁宇3

（1.中國石油大學（華東）石油工程學院，山東 青島 266580；2.中國石化勝利油田分公司地質科學研究院，山東 東營 257051；3.懷俄明大學，美國 懷俄明 WY82071）

室內試驗及礦場測試均顯示，注水開發(fā)油田儲層參數(shù)會隨注水沖刷而發(fā)生變化，儲層孔隙度及滲透率均會增大,形成優(yōu)勢流場，造成注入水的無效循環(huán)，降低開發(fā)效果。準確識別并評價優(yōu)勢流場，對于有針對性地采取高含水期剩余油挖潛措施具有重要意義。基于BP神經網(wǎng)絡技術的方法對優(yōu)勢流場進行評價,各指標的權重值由BP神經網(wǎng)絡經樣本訓練后獲得,不再由層次分析法或專家打分法確定,消除了主觀因素的影響，客觀反映了各評價指標對優(yōu)勢流場的影響。將該評價體系應用于埕東油田試驗區(qū)進行優(yōu)勢流場分級及評價，針對評價情況部署了油田剩余油挖潛方案,經數(shù)值模擬證明，剩余油挖潛效果較好。

高含水；優(yōu)勢流場；BP神經網(wǎng)絡；評價體系；邏輯分析

油藏流場定義為油氣存儲空間和存儲流體以及流體在油藏中滲流特征的總稱［1］，其強度定義為流場強度。注水開發(fā)油田在長期沖刷過程中，儲層參數(shù)逐漸發(fā)生變化，油水井間逐步形成優(yōu)勢流場，其所在的地方吸水量大，流體流速快，但注水利用率低，形成注入水的無效循環(huán)，降低開發(fā)效果［2-4］。國內很多油田已進入高含水甚至特高含水期，層內、層間及平面非均質性突出，剩余油分布散亂，油田開發(fā)效果不是很好。因此，有必要對油藏流場進行研究，以獲得準確的優(yōu)勢流場分布規(guī)律，有效指導高含水期油田開發(fā)。

1 優(yōu)勢流場的形成及變化

1.1 儲層參數(shù)變化規(guī)律研究現(xiàn)狀

關于長期注水開發(fā)油田儲層參數(shù)的變化特點，國內外許多學者作了研究，應用的方法主要有物理模擬實驗、示蹤劑測試、巖心分析、測井解釋、試井等。宋萬超等［5］提出了流體動力地質作用的概念，并認為流體動力地質作用通過風化、剝蝕、搬運、沉積對儲層進行改造，是造成儲層參數(shù)變化的主要原因。鐘大康等［6］認為，長期注水沖刷后孔隙度及滲透率均會增大，巖石成分成熟度高、成巖演化程度低，長期注水是形成大孔道的主要原因。李存貴及林玉保等［7-8］的研究成果均表明，儲層孔隙特征在高含水期明顯變好，喉道半徑有增大的趨勢，喉道分選性變好，孔喉半徑中值增大。在優(yōu)勢通道的識別方面，劉月田等［9］利用層次分析及模糊綜合評判法計算出了大孔道的綜合判度。楊元明等［10］通過應用層次分析法及模糊綜合評判法建立了低效循環(huán)形成時機的評判模型。彭仕宓等［11］通過引入大孔道綜合指數(shù)的概念，結合模糊綜合評判技術定量識別竄流通道的分布規(guī)律。楊煥文等［12］采用注采關聯(lián)度方法來識別竄流通道。余成林等［13］從地質及開發(fā)角度求取井組變異系數(shù)等4個參數(shù)，應用綜合判別參數(shù)法定量判識竄流通道發(fā)育區(qū)。王都偉等［14］利用模糊ISODATA聚類方法進行了大孔道的級別確定。馮其紅等［15］將儲集層滲透率演化模型與油藏流體滲流方程進行耦合計算得出了大孔道在地層中的形成與演化規(guī)律。

由此可見，人們對于儲層參數(shù)變化的認識是逐步加深的，經歷了由定性到半定量再到定量的描述過程。現(xiàn)在人們逐漸認識到“大孔道”是一個相對概念，并不是絕對的，不能將半徑超過某一值的某個通道就定義為大孔道，因為“大孔道”并不能真實地反映注入水無效利用的現(xiàn)狀。現(xiàn)在人們改用優(yōu)勢通道、竄流通道發(fā)育區(qū)、低效循環(huán)區(qū)等概念來表征儲層參數(shù)的變化，本文則引入優(yōu)勢流場的概念展開研究。油藏流場一開始就存在，并隨著油田開發(fā)的進行而不斷發(fā)生變化。優(yōu)勢流場指在油田開發(fā)中后期，儲層巖石在注入水的長期沖刷作用下，再加上油水的重力分異作用，局部多孔介質內的流場強度明顯高于與之體積相當?shù)泥徑橘|內的流場強度。優(yōu)勢流場的存在，嚴重影響油田高含水期的政策制定及方案實施，準確識別及評價優(yōu)勢流場，能夠有針對性地開展油井防砂、高含水期生產制度調整、封堵劑及封堵工藝的研制工作，將油藏流場評價并分級后，可以通過層系調整、井網(wǎng)調整等流場重整措施部署油田開發(fā)方案。

前人對優(yōu)勢通道的識別以模糊綜合評判法為主，各評價指標的權重通過層次分析法或專家打分法確定，這2種方法人為主觀因素較多，不能客觀反映各因素對優(yōu)勢流場的影響，本文提出應用BP神經網(wǎng)絡技術，選用經礦場調剖堵水后優(yōu)勢流場得到充分認識的油田作為樣本，BP神經網(wǎng)絡經樣本訓練后獲得各層的連接權重并保存起來，即可作為評價優(yōu)勢流場的工具。

1.2 油藏流場評價指標的選取

流場評價涉及地質和開發(fā)因素在內的許多指標，但有些指標對流場的影響是重復的，有些指標雖然是獨立的，但對流場的影響較小，因此首先要對評價指標進行篩選。指標的選取要遵循重要性、針對性、可比性及定性與定量相結合的原則。本文采用邏輯分析方法，將影響流場的指標按因果關系、等價關系和過程關系分類，剔除原因、等價多余和過程等指標，從而確定指標體系［16］。最終選取的評價指標為：滲透率、油層有效厚度、孔道半徑、非均質系數(shù)、單位厚度累計注水量、單位厚度累計產液量、含水率、過水倍數(shù)、注采壓差。

2 BP神經網(wǎng)絡

人工神經網(wǎng)絡是模擬生物神經結構和信息處理方式的網(wǎng)絡,可以用來解決模式識別、預測估值、評價分析等問題，目前被越來越多地應用于石油勘探開發(fā)中，主要用于識別剩余油分布、儲層參數(shù)解釋、產能評價、預測原油PVT屬性、預測最小混相壓力等［17］。

BP神經網(wǎng)絡是一種根據(jù)實際輸出和期望輸出之差，對網(wǎng)絡各層之間的連接權值由后向前進行校正的多層前饋網(wǎng)絡。它由1個輸入層、1個輸出層和若干個隱含層構成，可以真實刻畫出輸入變量和輸出變量之間的非線性關系；它通過多個樣本的訓練獲得各層連接權值等信息作為知識保存，以便對新樣本進行預測。應用BP神經網(wǎng)絡技術對某類問題綜合評價的原理是：把評價指標體系作為輸入向量，將代表相應綜合評價的量值作為輸出向量。首先利用一些經傳統(tǒng)綜合評價取得成功的樣本訓練這個網(wǎng)絡，經訓練學習后，各指標的權值可得到正確表示，訓練好的神經網(wǎng)絡即可作為綜合評價的有效工具。

利用BP神經網(wǎng)絡進行流場評價時，各評價指標作為輸入變量，因此輸入層神經元的個數(shù)為9；流場強度作為輸出向量，因此輸出層神經元的個數(shù)為1，流場評價輸出標準見表1。

表1 流場分級評價標準

研究證明，單隱含層的神經網(wǎng)絡，若隱層節(jié)點數(shù)足夠的話，它就能以任意精度去逼近一個非線性函數(shù)，所以，本文確定隱含層數(shù)為1。選取勝利油田調剖堵水后對優(yōu)勢流場取得較好認識的4個油田數(shù)據(jù)作為樣本，每個油田數(shù)據(jù)對應一種流場評價結果，計算每個樣本數(shù)據(jù)所需的9個指標值，利用MATLAB軟件對神經網(wǎng)絡進行訓練和檢驗，直到誤差滿足要求，此時各連接權值被確定下來。對于新油田，確定各個輸入指標后，就可以進行流場的評價及分級。

3 流場評價體系現(xiàn)場應用

3.1 試驗區(qū)概況

埕東油田東區(qū)位于埕21大斷層東側，構造平緩，閉合高度60 m，主要含油層系為上館陶組，探明含油面積13.9 km2，地質儲量4 251×104t。建立油藏數(shù)值模擬模型后，進行儲量、壓力和含水率的歷史擬合，擬合效果較好，為剩余油潛力研究和方案優(yōu)選奠定了基礎。

3.2 試驗區(qū)流場強度評價

通過計算試驗區(qū)塊各個小層的滲透率、有效厚度等參數(shù)，應用訓練好的BP神經網(wǎng)絡對該試驗區(qū)塊進行流場評價。通過對比各個層的流場強度可以發(fā)現(xiàn)，埕東東區(qū)主力層 Ng251，Ng252，Ng331，Ng34的流場強度較大，產生了優(yōu)勢流場。結合剩余油飽和度分布圖和油藏流場評價分級圖發(fā)現(xiàn)，無論是平面上還是縱向上，優(yōu)勢流場存在的區(qū)域，剩余油飽和度很低；主力油層形成優(yōu)勢流場的區(qū)域大，剩余油飽和度較低而且分散，該評價結果與油田生產實際結果相符合。針對優(yōu)勢流場區(qū)域，可以采用層系重整、井網(wǎng)重建等流場重整措施來挖潛剩余油，提高采收率。

3.3 油藏流場重整

油藏流場調整措施主要包括：

1）井網(wǎng)調整。一是以目前流場評價體系研究為基礎，結合流場強度分級，根據(jù)優(yōu)勢流場位置，以調整注采關系、完善注采井網(wǎng)為主要方式，達到提高開發(fā)效果的目的；二是以油藏動態(tài)分析為基礎，結合流場分級和數(shù)值模擬技術對剩余油分布的研究，在剩余油富集區(qū)補鉆調整井。

2）層系調整。主力含油層系由于形成優(yōu)勢流場的區(qū)域大，優(yōu)先考慮調整優(yōu)勢通道，盡量利用現(xiàn)有井點進行層系互換，降低開發(fā)成本。

3）生產制度調整。對目前開發(fā)效果較好，但矛盾也比較突出的區(qū)域，淡化層系概念，充分利用現(xiàn)有井網(wǎng)，以改變注水方式為主，以調整注采關系為輔，提高層系開發(fā)效果。

在經濟評價的基礎上，結合區(qū)塊特點通過數(shù)值模擬技術對試驗區(qū)進行了流場重整方案優(yōu)選，以油田最終采收率為目標，最終確定試驗區(qū)塊油藏流場重整方案為：部署油井34口，水井41口，其中新油井1口，預測15 a后采出程度達到56.62%。對比流場重整前后主韻律層流場強度可以發(fā)現(xiàn)，總流場強度大、剩余油飽和度低的區(qū)域經過流場重整后總流場強度降低，提高了注入水的利用率及油田開發(fā)效果。

4 結論

1）提出了油藏優(yōu)勢流場的概念。油藏流場一開始就存在，并隨著注水開發(fā)的進行而不斷發(fā)生變化，優(yōu)勢流場所在的區(qū)域注入水沖刷強度大，形成注入水的低效或無效循環(huán)，影響油田開發(fā)效果。

2）應用邏輯分析方法篩選出了油藏流場評價指標。結合BP神經網(wǎng)絡技術對油藏流場進行評價，形成了高含水油田油藏流場評價體系。

3）將油藏流場評價體系應用于埕東東區(qū)館上段，劃分了優(yōu)勢與非優(yōu)勢流場范圍，證明用流場強度表征流場強弱是可行的。對比剩余油飽和度和總流場強度發(fā)現(xiàn)：無論是平面上還是縱向上，優(yōu)勢流場存在的區(qū)域，剩余油飽和度很低；主力油層形成優(yōu)勢流場的區(qū)域大，剩余油飽和度較低而且分散。針對試驗區(qū)流場評價情況，部署了流場重整方案，經數(shù)值模擬表明，剩余油挖潛效果較好。

［1］王志章，蔡毅，楊蕾.開發(fā)中后期油藏參數(shù)變化規(guī)律及變化機理［M］.北京：石油工業(yè)出版社，1999：1-5. Wang Zhizhang，Cai Yi，Yang Lei.Variation law and mechanism of reservoir parameter in the middle-late stage of development life［M］. Beijing：Petroleum Industry Press，1999：1-5.

［2］何文祥，許雅.港東開發(fā)區(qū)水淹前后儲層參數(shù)變化規(guī)律及機理研究［J］.斷塊油氣田，2010，17（2）：191-194. He Wenxiang，Xu Ya.Law and mechanism of reservoir parameters change both before and after waterflooding in Gangdong Development Area［J］.Fault-Block Oil&Gas Field，2010，17（2）：191-194.

［3］姜瑞忠.儲層特征參數(shù)變化對油藏開發(fā)效果的影響［J］.油氣田地面工程，2005，24（4）：32-33. Jiang Ruizhong.The effect of reservoir parameters change on reservoir development effect［J］.Oil and Gas Field Ground Engineering，2005，24（4）：32-33.

［4］孫明，李治平.注水開發(fā)砂巖油藏優(yōu)勢滲流通道識別與描述［J］.斷塊油氣田，2009，16（3）：50-52. Sun Ming，Li Zhiping.Identification and description of high conductive channels of sand reservoirs using waterflooding［J］.Fault-Block Oil& Gas Field，2009，16（3）：50-52.

［5］宋萬超，孫煥泉，孫國，等.油藏開發(fā)流體動力地質作用：以勝坨油田二區(qū)為例［J］.石油學報2002，23（3）：52-57. Song Wanchao，Sun Huanquan，Sun Guo，et al.Oilfield development dynamical geologic process of development liquid：Taking Shengtuo Oilfield as an example［J］.Acta Petrolei Sinica，2002，23（3）：52-57.

［6］鐘大康，朱筱敏，吳勝和，等.注水開發(fā)油藏高含水期大孔道發(fā)育特征及控制因素：以胡狀集油田胡12斷塊油藏為例［J］.石油勘探與開發(fā)，2007，34（2）：207-212. Zhong Dakang，Zhu Xiaomin，Wu Shenghe，et al.Characteristics and controlling factors of high capacity channels of reservoirs at high watercut stage：A case from Block Hu 12 of Huzhuangji Oilfield［J］. Petroleum Exploration and Development，2007，34（2）：207-212.

［7］李存貴，徐守余.長期注水開發(fā)油藏的孔隙結構變化規(guī)律［J］.石油勘探與開發(fā)，2003，30（2）：94-96. Li Cungui，Xu Shouyu.Law of pore structure variety in reservoir during a long episode waterflooded development［J］.Petroleum Exploration and Development，2003，30（2）：94-96.

［8］林玉保，張江，劉先貴，等.喇嘛甸油田高含水后期儲集層孔隙結構特征［J］.石油勘探與開發(fā)，2008，35（2）：215-219. Lin Yubao，Zhang Jiang，Liu Xiangui，et al.Pore structure features of reservoirs at late high water-cut stage，Lamadian Oilfield，Daqing［J］. Petroleum Exploration and Development，2008，35（2）：215-219.

［9］劉月田，孫保利，于永生.大孔道模糊識別與計算方法［J］.石油鉆采工藝，2003，25（3）：54-61. Liu Yuetian，Sun Baoli，Yu Yongsheng.Fuzzy comprehensive identification and calculation method of high conductive channels［J］. Petroleum Drilling and Production Technology，2003，25（3）：54-61.

［10］楊元明，姜漢橋，陳民鋒.低滲透砂巖油藏低效循環(huán)形成時機研究［J］.斷塊油氣田，2009，16（4）：78-79. Yang Yuanming，Jiang Hanqiao，Chen Minfeng.Research on low effective circulation channels forming time of low-permeability sand reservoirs［J］.Fault-Block Oil&Gas Field，2009，16（4）：78-79.

［11］彭仕宓，史彥堯，韓濤，等.油田高含水期竄流通道定量描述方法［J］.石油學報，2007，28（5）：79-84. Peng Shimi，Shi Yanyao，Han Tao，et al.A quantitative description method for channeling path of reservoirs during high water cut period［J］.Acta Petrolei Sinica，2007，28（5）：79-84.

［12］楊煥文，余成林.基于注采關聯(lián)度的水驅油藏竄流通道識別方法［J］.斷塊油氣田，2011，18（3）：380-382. Yang Huanwen，Yu Chenglin.Identifying method of channeling path in water-drive reservoir based on injection-production relevance degree［J］.Fault-Block Oil&Gas Field，2011，18（3）：380-382.

［13］余成林，林承焰，尹艷樹.合注合采油藏竄流通道發(fā)育區(qū)定量判識方法［J］.中國石油大學學報：自然科學版，2009，33（2）：23-28. Yu Chenglin，Lin Chengyan，Yin Yanshu.Quantitative identifying method for channeling path growing area in reservoirs of commingled injection and production［J］.Journal of China University of Petroleum：Edition of Natural Science，2009，33（2）：23-28.

［14］王都偉，王碩亮，趙傳峰，等.利用模糊ISODATA聚類方法確定大孔道級別［J］.斷塊油氣田，2010，17（3）：338-340. Wang Duwei，Wang Shuoliang，Zhao Chuanfeng，et al.Determination of thief zone level by using fuzzy ISODATA clustering method［J］. Fault-Block Oil&Gas Field，2010，17（3）：338-340.

［15］馮其紅，齊俊羅，尹曉梅，等.大孔道形成與演化過程流固耦合模擬［J］.石油勘探與開發(fā)，2009，36（4）：498-453. Feng Qihong，Qi Junluo，Yin Xiaomei，et al.Simulation of fluid-solid coupling during formation and evolution of high-permeability channels［J］.Petroleum Exploration and Development，2009，36（4）：498-453.

［16］姜瑞忠，劉小波，王海江，等.指標綜合篩選方法在高含水油田開發(fā)效果評價中的應用：以埕東油田為例［J］.油氣地質與采收率，2008，15（2）：99-104. Jiang Ruizhong，Liu Xiaobo，Wang Haijaing，et al.Application of variables synthetical selection in the production effect evaluation for oilfields in high water-cut period：Taking Chengdong Oilfield as an example［J］.Petroleum Geology and Recovery Efficiency，2008，15（2）：99-104.

［17］Birang Y，Dinarvand N，Shariatpanahi S F，et al.Development of a new artificial-neural-network model for predicting minimum miscibility pressure in hydrocarbon gas injection［A］.SPE 105407，2007.

（編輯 李宗華）

中國石化購美公司頁巖油氣項目成功交割

2012年4月27日，中國石油化工集團公司通過其全資子公司國際石油勘探開發(fā)公司，收購美國Devon公司在美部分頁巖油氣資產權益項目成功交割。

中國石化以約24.4億美元的價格，收購Devon公司在美國Niobrara，Mississippian，Utica Ohio，Utica Michigan和Tuscaloosa等5大頁巖油氣盆地資產權益的33.3%。按照交割日計算，中國石化在上述盆地擁有的頁巖油氣資產折合凈面積約1 858 km2。本次交易以30%的現(xiàn)金和70%的遞延款方式進行，遞延款用于支付Devon公司所持有權益對應的開發(fā)成本，預計于2014年底前完成。

此次收購首次開拓了中國石化在美國的油氣業(yè)務，進一步拓展了中國石化非常規(guī)資源領域。中國石化有較強的技術優(yōu)勢和綜合實力，Devon公司具有較強的頁巖油氣勘探開發(fā)技術，雙方合作將發(fā)揮各自優(yōu)勢，積極發(fā)掘項目資源潛力，加快推進項目商業(yè)化開發(fā)，實現(xiàn)共贏。

（來源：中國石化新聞網(wǎng)2012-04-28）

Study on reservoir flow field evaluation system based on BP neural network

Jiang Ruizhong1,Wang Ping1,Hou Yupei2,Liang Yu3
(1.College of Petroleum Engineering,China University of Petroleum,Qingdao 266580,China;2.Geological Scientific Research Institute of Shengli Oilfield Company,SINOPEC,Dongying 257015,China;3.University of Wyoming,WY82071,USA)

Both experiments and pilot tests show that the reservoir parameters will change with the long-term water injection process in waterflooding oilfields.Reservoir porosity and permeability will increase,dominant flow field will be formed,the invalid circulation of water will occur and development effect will be reduced.It is of great importance to accurately indentify and classify dominant flow field for further tapping the potential of remaining oil in high water cut stage.BP neural network is used to evaluate dominant flow field,the weight of each factor that affects dominant flow field is obtained through BP neural network samples training instead of AHP and expert scoring method,which is more objective and can reflect objectively the influence of each factor on dominant flow field.Using this method in Chengdong Oilfield,dominant flow field is evaluated and classified,targeting EOR methods.The numerical simulation results show that the effects of tapping the remaining oil potential are good.

high water cut;dominant flow field;BP neural network;evaluation system;logical analysis

國家科技重大專項“特低滲透油藏有效補充能量開發(fā)技術”（2008ZX05013）

TE34

：A

1055-8907（2012）03-0319-04

2011-10-14；改回日期：2012-02-15。

姜瑞忠，男，1964年生，教授，博士生導師，主要從事油氣田開發(fā)研究及教學工作。E-mail：changshan880820@163.com。

姜瑞忠，王平，候玉培，等.基于BP神經網(wǎng)絡的油藏流場評價體系研究［J］.斷塊油氣田，2012，19（3）：319-322. Jiang Ruizhong，Wang Ping，Hou Yupei，et al.Study on reservoir flow field evaluation system based on BP neural network［J］.Fault-Block Oil& Gas Field，2012，19（3）：319-322.