劉之的,趙靖舟,楊秀春,陳彩紅,張繼坤,王 劍

(1.西安石油大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,陜西 西安710065;2.中石油 煤層氣有限責(zé)任公司,北京100028)

鄂爾多斯盆地東部是我國(guó)煤層氣勘探開(kāi)發(fā)重點(diǎn)地區(qū)之一,該區(qū)經(jīng)過(guò)多年的勘探開(kāi)發(fā),積累了豐富的地質(zhì)、測(cè)井及排采動(dòng)態(tài)資料,煤層氣儲(chǔ)層測(cè)井評(píng)價(jià)工作也取得了一定的成效,但現(xiàn)有的煤層含氣量測(cè)井定量評(píng)價(jià)技術(shù)還不能滿(mǎn)足煤層氣勘探開(kāi)發(fā)的跨越式發(fā)展1-4]。從測(cè)井角度預(yù)測(cè)煤層含氣量,現(xiàn)場(chǎng)上多采用密度測(cè)井法[5-9]。然而,隨著煤層含氣量的增大,補(bǔ)償中子和補(bǔ)償聲波等測(cè)井幅值也具有一定的響應(yīng)或變化。因此,基于研究區(qū)的煤層含氣量化驗(yàn)分析資料和測(cè)井資料,在深度挖掘和系統(tǒng)對(duì)比能夠有效反映煤層含氣量的測(cè)井參數(shù)之后,篩選煤層含氣量建模數(shù)據(jù)庫(kù),構(gòu)建適用于研究區(qū)的煤層含氣量多測(cè)井參數(shù)非線性預(yù)測(cè)模型,以期提升煤層含氣量的測(cè)井預(yù)測(cè)精度。

1 煤層含氣量敏感性測(cè)井參數(shù)優(yōu)選

優(yōu)選對(duì)煤層含氣量敏感性較強(qiáng)的測(cè)井參數(shù)直接關(guān)系到煤層含氣量的測(cè)井預(yù)測(cè)精度[10-12]。研究區(qū)內(nèi)尚未使用核磁等測(cè)井新技術(shù),測(cè)井資料僅局限于常規(guī)測(cè)井曲線,鑒于此,本文只針對(duì)常規(guī)測(cè)井資料來(lái)探討煤層含氣量的敏感性測(cè)井參數(shù)。為了探究煤層含氣量的敏感性測(cè)井參數(shù),本研究基于煤巖心含氣量室內(nèi)化驗(yàn)分析值與測(cè)井測(cè)量值,采用最小二乘法對(duì)兩者進(jìn)行了擬合回歸,并根據(jù)其相關(guān)系數(shù)大小來(lái)揭示煤層含氣量與測(cè)井參數(shù)間的內(nèi)在敏感性。

針對(duì)煤儲(chǔ)層擴(kuò)徑、泥漿侵入等環(huán)境影響較為嚴(yán)重等實(shí)際情況,在煤層含氣量的敏感性測(cè)井參數(shù)優(yōu)選分析之前,對(duì)煤儲(chǔ)層測(cè)井曲線的環(huán)境影響進(jìn)行反演校正,力求還原較為真實(shí)可靠的煤儲(chǔ)層地球物理測(cè)井信息,以保障煤層含氣量的敏感性測(cè)井參數(shù)優(yōu)選的正確無(wú)誤。已有研究[5-6]表明,密度測(cè)井能夠較為有效地反映煤層的含氣量,因此,利用密度測(cè)井曲線進(jìn)行煤巖心室內(nèi)含氣量分析化驗(yàn)數(shù)據(jù)的歸位。提取歸位后的補(bǔ)償密度(DEN)、補(bǔ)償中子(CNL)、聲波時(shí)差(AC)、自然伽馬(GR)及電阻率(RT)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),回歸擬合出測(cè)井參數(shù)與煤層含氣量Vg回歸方程(表1)。由表1中的回歸系數(shù)可知,補(bǔ)償中子、補(bǔ)償密度、聲波時(shí)差和自然伽馬測(cè)井反映煤層的含氣量敏感性依次降低,而電阻率測(cè)井的擬合效果則相對(duì)較差。因此,在構(gòu)建煤層含氣量的多測(cè)井參數(shù)計(jì)算模型時(shí),可優(yōu)先選擇補(bǔ)償密度和補(bǔ)償中子,其次選擇聲波時(shí)差和自然伽馬等測(cè)井參數(shù),電阻率測(cè)井可以不予考慮。

表1 煤層含氣量與單測(cè)井參數(shù)敏感性分析對(duì)比表Tab.1 Comparison of sensitivity of single logging parameters to coaldbed gas content

2 灰色關(guān)聯(lián)法篩選含氣量測(cè)井參數(shù)建模數(shù)據(jù)庫(kù)

2.1 煤巖心含氣量-測(cè)井相統(tǒng)計(jì)模式的建立[13-14]

充分利用關(guān)鍵井的煤巖心資料,采用煤巖心含氣量室內(nèi)分析化驗(yàn)數(shù)據(jù)與測(cè)井響應(yīng)特征值對(duì)比法,開(kāi)展煤巖心含氣量分析化驗(yàn)值的深度歸位;然后,根據(jù)煤巖心歸位后的深度提取所對(duì)應(yīng)的測(cè)井響應(yīng)值,從而建立煤巖心含氣量-測(cè)井相的統(tǒng)計(jì)模式。

基于上述測(cè)井敏感性分析可知,DEN、CNL、AC、GR4個(gè)測(cè)井參數(shù)能有效地反映煤層含氣量,于是本研究采用這4個(gè)測(cè)井參數(shù)構(gòu)建了煤巖心含氣量-測(cè)井相統(tǒng)計(jì)模式(見(jiàn)表2)。

表2 研究區(qū)煤巖心含氣量-測(cè)井相統(tǒng)計(jì)模式Tab.2 Statistical modes of gas content in coal cores and logging facies in the studied area

2.2 灰色關(guān)聯(lián)法分析篩選煤層含氣量建模數(shù)據(jù)庫(kù)

由上述煤層含氣量敏感性測(cè)井參數(shù)優(yōu)選可知,密度、中子、聲波和自然伽馬都能夠不同程度地反映煤層的含氣量,于是可容易構(gòu)建表2所示的煤層含氣量測(cè)井建模數(shù)據(jù)庫(kù)。然而,煤層埋藏淺,微孔隙和裂縫發(fā)育,極易受泥漿侵入的影響。此外,煤層的機(jī)械強(qiáng)度低,鉆進(jìn)過(guò)程中容易坍塌,擴(kuò)徑影響尤為突出,這些環(huán)境因素的影響導(dǎo)致煤層氣儲(chǔ)層測(cè)井響應(yīng)產(chǎn)生不同程度的畸變,盡管在利用測(cè)井資料構(gòu)建煤層含氣量預(yù)測(cè)模型前做了環(huán)境影響校正,但校正結(jié)果是否完全真實(shí)可靠地反映了煤儲(chǔ)層的地球物理測(cè)井信息往往難以保證。利用環(huán)境影響校正不徹底的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)構(gòu)建煤儲(chǔ)層含氣量建模數(shù)據(jù)庫(kù),勢(shì)必給含氣量預(yù)測(cè)引入誤差。鑒于此,本文利用灰色關(guān)聯(lián)法分析優(yōu)選煤層含氣量測(cè)井參數(shù)建模數(shù)據(jù)庫(kù),依據(jù)其灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的大小來(lái)厘定煤層含氣量測(cè)井參數(shù)建模數(shù)據(jù)庫(kù)的有效性。

表3是煤層含氣量測(cè)井參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果數(shù)據(jù)表,由此表中的灰色關(guān)聯(lián)度可知,3號(hào)煤巖心(韓試3-5-3)和5號(hào)煤巖心(韓試4-5-1)的灰色關(guān)聯(lián)度較低,表明該2個(gè)煤巖心的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)不能有效地反映該層點(diǎn)的煤層含氣量,視為無(wú)效數(shù)據(jù)點(diǎn),給予剔除。

表3 煤層含氣量測(cè)井參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果Tab.3 Grey correlation analysis result of CBM content logging parameter database

3 煤層含氣量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

3.1 煤層含氣量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的確定

已有研究[15-16]表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在數(shù)據(jù)擬合和參數(shù)預(yù)測(cè)等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì),為此本研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建煤層含氣量測(cè)井預(yù)測(cè)模型。

基于上述優(yōu)選的煤層含氣量敏感性參數(shù)以及嚴(yán)格篩選含氣量建模測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù),結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了煤層段的含氣量測(cè)井預(yù)測(cè)模型。

由上述煤層含氣量敏感性測(cè)井參數(shù)分析研究可知,研究區(qū)內(nèi)密度和補(bǔ)償中子測(cè)井能夠較好地反映煤層的含氣量,而聲波、自然伽馬測(cè)井亦具有一定的敏感性,鑒于此,本研究以DEN、CNL、AC、GR作為輸入變量,以煤層含氣量作為期望輸出值,反復(fù)試算檢驗(yàn)之后,最終選擇12個(gè)隱含層結(jié)點(diǎn)來(lái)構(gòu)成煤層含氣量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(圖1),即三層網(wǎng)絡(luò)(4-12-1)。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法訓(xùn)練測(cè)井參數(shù)與煤層含氣量之間的關(guān)系Fig.1 Relationship between CBM content and logging parameters trained by neural network

3.2 煤層含氣量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及預(yù)測(cè)

利用研究區(qū)內(nèi)煤巖心含氣量化驗(yàn)分析數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)構(gòu)成學(xué)習(xí)樣本集,見(jiàn)表2(剔除無(wú)效數(shù)據(jù)點(diǎn))。將表2中的煤巖心含氣量-測(cè)井相統(tǒng)計(jì)模式數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后,利用神經(jīng)網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型開(kāi)展學(xué)習(xí)建模。當(dāng)煤層含氣量的迭代精度滿(mǎn)足建模要求時(shí),停止建模并輸出三層網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元間的連接權(quán)值(表4),于是便建立了預(yù)測(cè)煤層含氣量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。

將煤巖地層的DEN、CNL、AC、GR測(cè)井響應(yīng)值加載到網(wǎng)絡(luò)輸入層,輸入層接受信息逐層正向前傳,并據(jù)誤差反傳信號(hào)修正權(quán)值,重新計(jì)算。將煤層含氣量分析化驗(yàn)值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值間的誤差作為反饋信號(hào),反向調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的隱含矩陣元素,使誤差信號(hào)達(dá)到最小,即可達(dá)到預(yù)測(cè)該層(點(diǎn))的煤層含氣量。

利用構(gòu)建的煤層含氣量測(cè)井預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)了研究區(qū)韓試12等井的煤層含氣量。圖2是利用本文所述方法預(yù)測(cè)的韓試12井煤層含氣量與煤巖心含氣量化驗(yàn)分析對(duì)比圖,表5是韓試12井預(yù)測(cè)的煤層含氣量與室內(nèi)化驗(yàn)分析的實(shí)測(cè)煤層含氣量對(duì)比表。

表4 煤層含氣量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的連接權(quán)值Tab.4 Connection weights of BP neural network model for prediction of CBM content

圖2 韓試12井煤層含氣量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)成果圖Fig.2 CBM content prediction results of Hanshi 12 well using neural network

對(duì)比和深入剖析圖2、表5中的煤層含氣量實(shí)測(cè)值和測(cè)井預(yù)測(cè)值可知,本文所述方法預(yù)測(cè)的煤層含氣量精度較高,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的相對(duì)誤差不超過(guò)6%,非常接近煤巖心含氣量實(shí)測(cè)值。究其原因,在構(gòu)建煤層含氣預(yù)測(cè)模型時(shí),優(yōu)選了敏感性測(cè)井參數(shù),并對(duì)其建模數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了篩選,從而有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模精度;此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有很強(qiáng)的非線性映射能力,能夠精準(zhǔn)地尋求煤層含氣量與測(cè)井參數(shù)之間的內(nèi)在非線性函數(shù)關(guān)系。

表5 韓試12井煤層含氣量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.5 Error analysis of CBM content prediction results of Hanshi 12 well using neural network

4 結(jié)論與建議

(1)煤層含氣量的測(cè)井參數(shù)敏感性分析表明,密度、補(bǔ)償中子測(cè)井能夠較好地反映煤層的含氣量,建議在構(gòu)建煤層含氣量的多測(cè)井參數(shù)預(yù)測(cè)模型時(shí),應(yīng)優(yōu)先選擇密度和中子測(cè)井。

(2)實(shí)測(cè)煤層含氣量與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的煤層含氣量之間的相對(duì)誤差不超過(guò)6%,這充分表明該整套方法的預(yù)測(cè)精度能夠滿(mǎn)足煤層含氣量計(jì)算精度的要求。

(3)針對(duì)煤儲(chǔ)層測(cè)井曲線易受諸多環(huán)境因素的影響,由于其環(huán)境影響校正不徹底或校正精度不高等原因,致使所構(gòu)建的建模數(shù)據(jù)庫(kù)中某些層點(diǎn)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)不能有效地反映煤層的含氣量,建議在含氣量預(yù)測(cè)前做好測(cè)井環(huán)境影響校正的同時(shí),對(duì)煤層含氣量建模數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,以保障煤層含氣量的預(yù)測(cè)精度能夠滿(mǎn)足煤儲(chǔ)層測(cè)井評(píng)價(jià)的要求。

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