梁麗梅,喻高明,黎 明,楊 歡

(1.長江大學(xué)石油工程學(xué)院,湖北荊州434023;2.中國海洋大學(xué))

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬交會圖在 H油田低阻油層流體識別中的應(yīng)用

梁麗梅1,喻高明1,黎 明2,楊 歡1

(1.長江大學(xué)石油工程學(xué)院,湖北荊州434023;2.中國海洋大學(xué))

在H油田含油層系中,低阻油層與高阻水層并存,儲層的巖性和孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變,粘土礦物普遍存在,在電性上直接區(qū)分油水層比較困難,常規(guī)測井解釋符合率較低。本次研究以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),設(shè)計出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬交會圖版,用于開發(fā)中、后期油層的流體識別。對H油田的儲層流體性質(zhì)及類型進(jìn)行識別,獲得了較高的識別率,為復(fù)雜地層以及其它一些特殊情況下的測井解釋和流體識別提供了一條切實可行的新途徑。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);低阻油層;流體識別

儲層中流體性質(zhì)的準(zhǔn)確識別是新井試油、老井挖潛,提高油氣開發(fā)效益的基礎(chǔ)。但在復(fù)雜油氣藏尤其是低阻油藏中,油水分布十分復(fù)雜,加上巖性、地層水及成巖后生變化的影響,使得測井曲線復(fù)雜多變,很難準(zhǔn)確地劃分油、水層,使試油成功率低,造成了很大的經(jīng)濟(jì)損失。

H油田地區(qū)斷裂系統(tǒng)復(fù)雜,小斷層、微構(gòu)造多,致使油藏構(gòu)造幅度低、非均質(zhì)性強(qiáng)、多種流體共存,油藏類型多樣、控制因素復(fù)雜。多年的勘探開發(fā)實踐表明,該油田內(nèi)分布有規(guī)模不等的低阻油層,油水層識別較為困難,給利用常規(guī)測井解釋手段評價油水層的工作帶來了較大困難。為了提高測井解釋精度,加深對特殊儲層的認(rèn)識,本文在分析低阻儲層特征和整理大量準(zhǔn)確試油資料的前提下,嘗試?yán)媒⒌纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬交會圖對研究區(qū)的儲層流體性質(zhì)進(jìn)行分類,在此基礎(chǔ)上對低阻油層進(jìn)行識別[1]。

1 模擬交會圖法流體識別基本步驟

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)識別流體類型的關(guān)鍵是選擇高質(zhì)量的測井曲線、生產(chǎn)資料及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

1.1 輸入輸出向量的選擇

試油確定的油水層對應(yīng)的測井曲線是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入向量?？紤]到測井曲線與流體性質(zhì)相關(guān)性和計算精度需要,從現(xiàn)有的測井?dāng)?shù)據(jù)中選取6條測井曲線用于網(wǎng)絡(luò)輸入:自然電位測井曲線(SP),自然伽瑪測井曲線(GR),0.5m底部梯度電阻率測井曲線(R05),2.5m底部梯度電阻率測井曲線(R25),深感應(yīng)電阻率(RILD)和中感應(yīng)電阻率測井曲線(RILM)。這6條曲線基本上可以反映儲層巖性、電性特征,對它們進(jìn)行合理組合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有更有效的識別效果。在選定的6條曲線中,由于其量綱不一致,數(shù)值大小及變化也不統(tǒng)一,所以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前必須對測井曲線歸一化[2],使各條曲線數(shù)值在0～1之間。

試油資料對應(yīng)的流體類型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的目標(biāo)向量,資料的好壞直接影響到處理結(jié)果,選用資料來自于H油田試油數(shù)據(jù)資料。考慮到測井值與分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性,必須對所有分析數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)篩選,并對試油資料對應(yīng)的流體類型做數(shù)字化處理,使其與輸入向量(即測井曲線)有較好的對應(yīng)關(guān)系。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的選擇

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),輸入層對應(yīng)測井曲線,輸出層對應(yīng)流體類型,而中間層沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)選定,當(dāng)各節(jié)點均采用S型壓縮函數(shù)時,一個中間層就可以實現(xiàn)任意判決分類問題。通過多次、反復(fù)的測試,選擇200個隱含層節(jié)點構(gòu)成預(yù)測儲層參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來進(jìn)行訓(xùn)練,自適應(yīng)地修改權(quán)值,以使其輸入值與期望值之間的總平方誤差最小[3]。不同的網(wǎng)絡(luò)輸出,采用不同的輸入值和節(jié)點數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是針對已知的輸入向量和目標(biāo)向量而進(jìn)行的,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)成功后,網(wǎng)絡(luò)的各種參數(shù)已經(jīng)確定,不能改變[4]。所謂網(wǎng)絡(luò)的正常操作,就是對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),加入輸入向量,就可正確地回憶出相應(yīng)的輸出(即處理實際測井資料)(圖1)。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬交會圖的操作流程

1.3 流體識別模型的建立

利用試油井產(chǎn)油產(chǎn)水資料,對流體識別模型進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過28步迭代,誤差小于0.01。將訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)輸出值與試油結(jié)論疊加,可以看出樣本與目標(biāo)值之間有很好的相關(guān)性,從而得到我們的識別模型(圖2,圖3)。

圖2 H油田訓(xùn)練樣本與目標(biāo)值疊加圖版

圖3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差示意圖

2 實際應(yīng)用

在非樣本的試油資料中選取了20個砂層深度對應(yīng)的測井曲線值,輸入網(wǎng)絡(luò)模型中對流體類型進(jìn)行回判,以此檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。為了使試油結(jié)論與測井?dāng)?shù)據(jù)有很好的對應(yīng)關(guān)系,對一段深度范圍內(nèi)的測井曲線值進(jìn)行了加權(quán)平均,得到一定深度范圍內(nèi)的測井曲線的平均值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入值。導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)模型中后得到識別結(jié)果在模擬交會圖中的分布點,計算該點離各流體類型中心的距離,距離四個中心最近的中心點,即為該點的流體類型,從而得到最后的判別結(jié)果,如圖4。

圖4 測試結(jié)果在模擬交會圖上的分布圖

對輸入的20個砂層深度段對應(yīng)的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)回判,結(jié)果與試油資料相符的樣本的個數(shù)為18個,不符的為2個,正確率達(dá)90%。應(yīng)用該方法對 H油田的試油井Q4井進(jìn)行流體識別,識別結(jié)果與試油結(jié)論對應(yīng)很好,說明該網(wǎng)絡(luò)模型能夠很好的對流體類型進(jìn)行判斷,與傳統(tǒng)的流體識別相對具有明顯的優(yōu)勢。

3 結(jié)論

低阻油層常規(guī)測井解釋符合率低,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法綜合考慮儲層的巖性、物性、流體導(dǎo)電性及儲集空間大小等到多種因素建立流體識別模型,綜合利用多條測井曲線特征進(jìn)行測井解釋,可以提高解釋精度。運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于選擇好用于訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)樣品,一方面要有代表性,即能代表某范圍內(nèi)的各待測樣品的特性;另一方面包含的范圍又要廣,即所要預(yù)測的樣品盡量包含在訓(xùn)練樣品的范圍內(nèi)。此外,裂縫性儲層其流體分布的受控因素很多,使相同類型中有亞類型,各類型間又相互交錯混雜,可能會影響到模型的準(zhǔn)確性,這點在交會圖模型上有所表現(xiàn)。

[1] 史忠植.神經(jīng)計算[M].北京:電子工業(yè)出版社,1993:45-83.

[2] 靳蕃.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)計算機(jī)[M].成都:西南交通大學(xué)出版社,1991:56-68.

[3] 肖慈,王旬.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于測井解釋的評述[J].測井技術(shù),1999,23(5):389-392.

[4] 聞新.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及設(shè)計[M].北京:中國地質(zhì)大學(xué)出版社,2000:102-135.

編輯:彭 剛

P631.842

A

2010-05-25;改回日期:2010-09-05

梁麗梅,1984年生,2008年畢業(yè)于長江大學(xué)石油工程專業(yè),在讀碩士研究生,主要從事油藏工程、數(shù)值模擬研究。

1673-8217(2011)01-0039-02