基于BP-GA算法的水平井智能壓裂設(shè)計方法

宋麗陽，王紀(jì)偉，劉長印

（中國石化石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083）

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人工智能技術(shù)已成為油氣田關(guān)注焦點［1-3］。與傳統(tǒng)壓裂井產(chǎn)能評價［4-5］、基于數(shù)值模擬的壓裂正交優(yōu)化設(shè)計方法［6-8］相比，根據(jù)現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)，采用BP-GA綜合機(jī)器學(xué)習(xí)模型（簡稱BP-GA模型），可直接預(yù)測壓裂井產(chǎn)能，獲取可循環(huán)應(yīng)用與積累校正的經(jīng)驗規(guī)律，從而運(yùn)用靈活高效的數(shù)據(jù)推算演化生成最優(yōu)方案。

國內(nèi)外部分學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于壓裂數(shù)據(jù)處理：一些學(xué)者應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和回歸檢驗，建立各影響因素與產(chǎn)量的關(guān)系［9-14］，但并未給出基于產(chǎn)能預(yù)測結(jié)果的壓裂優(yōu)化設(shè)計方法；一些學(xué)者應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析方法優(yōu)化部分壓裂參數(shù)，借助數(shù)值模擬軟件與編程軟件之間的調(diào)用接口，讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為一種輔助工具，與傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法、正交優(yōu)化方法結(jié)合應(yīng)用［15-18］，但不能從根本上提高計算效率。本文基于BP-GA算法建立產(chǎn)能預(yù)測與壓裂方案進(jìn)化優(yōu)化模型，高效變異進(jìn)化生成考慮非均質(zhì)性、段簇干擾等復(fù)雜因素的最優(yōu)壓裂方案，以指導(dǎo)壓裂現(xiàn)場施工。

1 BP-GA模型

BP-GA模型，首先基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎㄟ^正反向傳播，建立地質(zhì)、工程影響因素與產(chǎn)能的相關(guān)模型，同時采用GA遺傳算法，仿真生物界自然選擇、遺傳、雜交、變異等過程，對壓裂方案中的各個參數(shù)因子進(jìn)行重組、變異，通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)產(chǎn)能預(yù)測模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以產(chǎn)能最大化為目標(biāo)對方案進(jìn)行迭代篩選優(yōu)化。……