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M1-1油田厚陡窄復(fù)雜油藏水平井產(chǎn)能預(yù)測方法研究

2020-04-16 13:24:46李展峰張占女王樹濤陳善斌張振杰
石油地質(zhì)與工程 2020年2期

李展峰,張占女,王樹濤,陳善斌,張振杰

(中海石油(中國)有限公司天津分公司,天津 300459)

M1-1油田位于渤海海域,構(gòu)造上處于遼中凹陷中段洼中反轉(zhuǎn)帶上,受郯廬斷裂的影響,區(qū)內(nèi)次生斷層發(fā)育,儲層具有厚、陡、窄的特征。以6井區(qū)為例,該井區(qū)在約1 km2的含油面積內(nèi)發(fā)育八條次生斷層,致使含油面積較窄,寬度僅為480~620 m,地層傾角為15°,較陡。由于地質(zhì)條件復(fù)雜,M1-1油田在進(jìn)行水平井設(shè)計時,水平段有效長度差異較大,目前正在生產(chǎn)的水平井,其有效長度最長為300 m,最短的僅為140 m,水平段有效長度差異達(dá)到兩倍以上。

水平井初期產(chǎn)能預(yù)測一般常采用公式計算法或比采油指數(shù)類比法。對于水平井產(chǎn)能的計算,國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究。國外學(xué)者 Joshi、Giger、Borisov等,從室內(nèi)實驗、滲流理論等方面出發(fā),推導(dǎo)了廣泛應(yīng)用的水平井產(chǎn)能計算公式[1-3];國內(nèi)學(xué)者陳元千、李傳亮等在國外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,不斷改進(jìn)計算公式[4-7]。但各類計算公式均無法考慮儲層非均質(zhì)性對水平井產(chǎn)能的影響,其計算結(jié)果較油田水平井實際產(chǎn)能數(shù)據(jù)大得多,所以采用公式法計算的水平井初期產(chǎn)能僅供參考。比采油指數(shù)類比法是目前國內(nèi)外油田水平井初期產(chǎn)能預(yù)測的方法之一,主要考慮儲層厚度、生產(chǎn)壓差等因素對水平井產(chǎn)能的影響,未考慮水平段長度的影響,所以主要適用于水平段長度設(shè)計差異不大的油田[8-9]。M1-1油田水平井水平段長度差異大,采用現(xiàn)有的方法無法實現(xiàn)對水平井產(chǎn)能的準(zhǔn)確預(yù)測,引入 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation-Network)技術(shù)可以很好地解決這一問題。影響水平井產(chǎn)能的因素很多,包括儲層物性、流體性質(zhì)、儲層厚度、水平段長度、井控儲量、儲層傷害等,若對所有因素均進(jìn)行考慮勢必造成問題復(fù)雜化,影響模型的收斂性。本文提出了首先利用灰色關(guān)聯(lián)法篩選出影響M1-1油田水平井產(chǎn)能的主控因素,將問題簡化,然后再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究水平井產(chǎn)能預(yù)測的新方法。

1 水平井產(chǎn)能主控因素篩選

灰色關(guān)聯(lián)分析法(灰色關(guān)聯(lián)法)是對多因素進(jìn)行分析的一種方法,求解各因素對目標(biāo)值影響的關(guān)聯(lián)度大小,確定影響目標(biāo)值的主要因素,掌握影響事物發(fā)展的主要特征[10-11]。采用灰色關(guān)聯(lián)法對影響M1-1油田水平井產(chǎn)能的主控因素進(jìn)行篩選。

1.1 確定序列矩陣

將M1-1油田儲層孔隙度、滲透率、原油黏度、儲層厚度、水平段有效長度、偏心距、射孔密度、原油體積系數(shù)等因素作為子序列,將目標(biāo)值水平井產(chǎn)能作為母序列,確定序列矩陣,進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析(表1)。

母序列:

子序列:

式中:Xq為研究區(qū)各水平井產(chǎn)能序列;Xr、Xμ、Xd、Xp、Xk、Xl、Xh、XΔp分別為研究區(qū)各水平井井控儲量序列、原油黏度序列、原油密度序列、孔隙度序列、滲透率序列、水平段有效長度序列、有效厚度序列、生產(chǎn)壓差序列。

1.2 序列無量綱化

采用離差標(biāo)準(zhǔn)化對各序列進(jìn)行無量綱化處理,將其映射到[0,1]之間(表2),得:

其中,i=1,2,…,8; j=1,2,…,21。

式中:Xij為第i行,第 j列參數(shù)值;Xjmax、Xjmin分別為第j列參數(shù)值中的最大值、最小值。

1.3 確定關(guān)聯(lián)系數(shù)

各子序列與母序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)(表3)計算如下:

表1 M1-1油田水平井參數(shù)

表2 各序列無量綱化結(jié)果

式中:V1(k)、V2(k)、V3(k)、V4(k)、V5(k)、V6(k)、V7(k)、V8(k)分別為第k點子序列與母序列的絕對差;ρ為分辨系數(shù),一般取0.5;Vmin、Vmax分別為子序列與母序列絕對差的最小值和最大值;αi(k)為第k點的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

1.4 確定關(guān)聯(lián)度

采用式(11)計算各子序列與母序列的關(guān)聯(lián)度。

式中:ri為各子序列與母序列之間的關(guān)聯(lián)度。

表3 子序列與母序列關(guān)聯(lián)系數(shù)計算結(jié)果

M1-1油田影響水平井產(chǎn)能的各因素關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果如圖1所示,表明各因素對水平井產(chǎn)能的影響存在一定差異。篩選出灰色關(guān)聯(lián)度大于 0.7的因素(有效厚度、原油黏度、滲透率、生產(chǎn)壓差、水平段有效長度)作為影響水平井產(chǎn)能的主控因素,并將其作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測水平井產(chǎn)能的輸入層神經(jīng)元。

圖1 影響水平井產(chǎn)能的各因素灰色關(guān)聯(lián)度柱狀圖

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)能預(yù)測

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要由輸入層、輸出層以及隱含層組成(圖2)。通過輸入樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,不斷調(diào)節(jié)權(quán)值與閥值提高預(yù)測模型精度,實現(xiàn)目標(biāo)值的準(zhǔn)確預(yù)測[11-12]。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

依據(jù)水平井產(chǎn)能灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果,將水平段有效長度、滲透率、原油黏度、生產(chǎn)壓差、有效厚度5種主控因素作為輸入層神經(jīng)元,將水平井產(chǎn)能作為輸出層神經(jīng)元,依據(jù)經(jīng)驗公式(12)計算隱含層神經(jīng)元為5,建立5×5×1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。

式中:h為隱含層神經(jīng)元個數(shù);f為輸入層神經(jīng)元個數(shù);k為輸出層神經(jīng)元個數(shù)。

2.2 模型應(yīng)用

利用Matlab編程實現(xiàn)水平井產(chǎn)能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法,選擇正在生產(chǎn)的水平井?dāng)?shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行網(wǎng)格訓(xùn)練,達(dá)到設(shè)定的誤差精度后,采用實際數(shù)據(jù)對結(jié)果進(jìn)行驗證,進(jìn)而預(yù)測設(shè)計水平井的產(chǎn)能。

2.2.1 網(wǎng)格訓(xùn)練

將M1-1油田O1~O17共17口正在生產(chǎn)的水平井?dāng)?shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行網(wǎng)格訓(xùn)練。設(shè)置網(wǎng)格訓(xùn)練次數(shù)為5 000,期望誤差為0.000 1,學(xué)習(xí)速率為0.1。通過反誤差函數(shù)不斷調(diào)節(jié)網(wǎng)格權(quán)值與閥值,直到網(wǎng)格輸出誤差逐步達(dá)到期望誤差,完成網(wǎng)格訓(xùn)練。

2.2.2 產(chǎn)能預(yù)測模型檢驗

將M1-1油田O18~O21共4口正在生產(chǎn)的水平井?dāng)?shù)據(jù)作為樣本檢驗訓(xùn)練結(jié)果。由表4可以看出,將灰色關(guān)聯(lián)法篩選后的5種主控因素作為神經(jīng)元,再進(jìn)行產(chǎn)能預(yù)測,其預(yù)測結(jié)果更為準(zhǔn)確,誤差范圍為5.7%~6.2%,平均誤差僅為4.5%,滿足使用要求。而將未經(jīng)篩選的所有因素作為神經(jīng)元,預(yù)測模型收斂性差,預(yù)測誤差范圍為 16.2%~20.8%,平均誤差為17.7%,誤差較大,不可使用。

2.2.3 水平井產(chǎn)能預(yù)測

將區(qū)內(nèi)其他水平井各項設(shè)計參數(shù)輸入基于灰色關(guān)聯(lián)法與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合而建立的產(chǎn)能預(yù)測模型中,最終預(yù)測水平井的產(chǎn)能為45~75 m3/d(表5)。

表4 灰色關(guān)聯(lián)法主控因素篩選前后水平井產(chǎn)能預(yù)測結(jié)果對比

表5 區(qū)內(nèi)其他水平井產(chǎn)能預(yù)測結(jié)果

3 結(jié)論

(1)采用灰色關(guān)聯(lián)法確定了影響 M1-1油田水平井產(chǎn)能因素的排序,其中,滲透率、原油黏度、生產(chǎn)壓差、有效厚度、水平段有效長度等5個因素為M1-1油田水平井產(chǎn)能的主控因素。

(2)將灰色關(guān)聯(lián)法篩選出的主控因素作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元,水平井產(chǎn)能作為輸出神經(jīng)元,采用正在生產(chǎn)的水平井的實際數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格訓(xùn)練,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)吻合較好,表明該方法適于M1-1油田水平井的產(chǎn)能預(yù)測。

(3)由于不同區(qū)塊的儲層特征、流體性質(zhì)、井網(wǎng)特征均不相同,水平井產(chǎn)能參數(shù)影響程度可能會不同,本文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)能預(yù)測模型僅適用于M1-1油田。針對不同油田需建立與之油藏特征相適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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