朱林奇,張 沖,何小菊,吳中彬,周新波,袛淑華,李 陽(yáng)

(1.長(zhǎng)江大學(xué)油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢430100;2.長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院,湖北武漢430100;3.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司測(cè)井有限公司長(zhǎng)慶事業(yè)部,陜西高陵710201;4.中國(guó)石油化工股份有限公司勝利油田有限公司樁西采油廠,山東東營(yíng)257237;5.中國(guó)石油天然氣股份有限公司塔里木油田分公司天然氣事業(yè)部,新疆庫(kù)爾勒841000;6.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司測(cè)井有限公司華北事業(yè)部,河北任丘062552)

基于改進(jìn)BPNN與T2全譜的致密砂巖儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)

朱林奇1,2,張 沖1,2,何小菊3,吳中彬4,周新波5,袛淑華6,李 陽(yáng)6

(1.長(zhǎng)江大學(xué)油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢430100;2.長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院,湖北武漢430100;3.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司測(cè)井有限公司長(zhǎng)慶事業(yè)部,陜西高陵710201;4.中國(guó)石油化工股份有限公司勝利油田有限公司樁西采油廠,山東東營(yíng)257237;5.中國(guó)石油天然氣股份有限公司塔里木油田分公司天然氣事業(yè)部,新疆庫(kù)爾勒841000;6.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司測(cè)井有限公司華北事業(yè)部,河北任丘062552)

針對(duì)現(xiàn)有核磁共振測(cè)井滲透率模型對(duì)孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜的致密砂巖儲(chǔ)層預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題,在分析誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷后,提出了一種利用集成正則化改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)算法與核磁共振T2全譜預(yù)測(cè)致密砂巖儲(chǔ)層滲透率的方法。該方法采用自構(gòu)形算法自動(dòng)確定隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),采用自適應(yīng)雨林優(yōu)化算法避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代陷入局部極小值,利用L2正則化算子保證算法的穩(wěn)定性,采用Adaboost集成算法串聯(lián)若干BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提高模型泛化能力。提取某區(qū)致密砂巖儲(chǔ)層192塊巖樣的核磁共振T2全譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并應(yīng)用于非建模井的滲透率評(píng)價(jià),認(rèn)為基于集成正則化改進(jìn)BPNN算法評(píng)價(jià)儲(chǔ)層滲透率精度較高,均方誤差僅有0.286。

核磁共振測(cè)井;T2全譜;滲透率;集成算法;L2正則化;自適應(yīng)雨林算法;集成正則化改進(jìn)BPNN算法

致密砂巖儲(chǔ)層具有強(qiáng)非均質(zhì)性,其滲透率與儲(chǔ)層孔隙結(jié)構(gòu)關(guān)系密切,常需要利用可反映孔隙結(jié)構(gòu)的核磁共振測(cè)井資料進(jìn)行儲(chǔ)層滲透率評(píng)價(jià)[1-2]。由于核磁共振測(cè)井測(cè)量的地層孔隙結(jié)構(gòu)信息十分豐富,所以決定儲(chǔ)層滲透率評(píng)價(jià)精度的關(guān)鍵是對(duì)核磁共振測(cè)井信息的利用程度。核磁共振測(cè)井滲透率模型大致可以分為3類：第1類是建立橫向弛豫時(shí)間譜(T2全譜)劃分區(qū)間與滲透率統(tǒng)計(jì)關(guān)系的模型[3-5];第2類是SDR及其改進(jìn)模型[6];第3類是利用各種孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算滲透率模型[7-13]。

對(duì)于因孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致T2全譜變化較大的致密砂巖儲(chǔ)層來(lái)說(shuō),使用第1類模型會(huì)丟失很多區(qū)間內(nèi)的信息[14-15];第2類模型采用T2全譜計(jì)算得到的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)表征T2全譜,所反映的微觀孔隙信息有限,對(duì)于致密砂巖儲(chǔ)層明顯不適用[16];由壓汞毛管壓力曲線得到的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)與滲透率有著較好的關(guān)系,但由于實(shí)際地層含烴導(dǎo)致T2全譜形態(tài)發(fā)生變化,使得T2全譜中摻雜了較多的流體信息,故第3類模型預(yù)測(cè)精度較低[17]。

因此,有必要提出一種新的預(yù)測(cè)方法,該預(yù)測(cè)方法應(yīng)能確定整個(gè)T2全譜與滲透率的函數(shù)關(guān)系?；谏鲜鲇懻?本文提出了結(jié)合Adaboost集成算法、L2正則化、自適應(yīng)雨林算法與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的集成正則化改進(jìn)BPNN算法預(yù)測(cè)滲透率的方法,該方法將離散后的T2全譜作為輸入,滲透率作為輸出,通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),確定輸入與輸出的近似函數(shù)關(guān)系并用于預(yù)測(cè)。最后利用該集成正則化改進(jìn)BPNN算法對(duì)某區(qū)致密砂巖儲(chǔ)層進(jìn)行滲透率的建模預(yù)測(cè),以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木取?/p>

1 基于集成正則化改進(jìn)BPNN算法預(yù)測(cè)滲透率的方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)函數(shù)逼近的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意函數(shù)的能力,但是存在3方面的問(wèn)題：收斂速度慢、隱層神經(jīng)元選取具有盲目性以及容易陷入極小。為此本文嘗試將Adaboost、自適應(yīng)雨林算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,克服彼此間的缺陷,得到效果較好的預(yù)測(cè)滲透率的集成正則化改進(jìn)BPNN算法。首先利用Adaboost算法構(gòu)建出若干BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架(網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)可由經(jīng)驗(yàn)設(shè)定),在預(yù)測(cè)時(shí)由所有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果加權(quán)得到,這樣會(huì)使得算法具有多樣性及針對(duì)性,增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)于強(qiáng)大的函數(shù)逼近能力以及形態(tài)相似的T2全譜所計(jì)算得到的滲透率通常差異不大,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)中加入了L2正則化算子,以增加網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播迭代計(jì)算時(shí),首先利用自適應(yīng)雨林算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行尋優(yōu),將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值限制在最優(yōu)范圍內(nèi),然后將尋優(yōu)后的權(quán)值設(shè)置為初始值,輸入到誤差反向傳播迭代算法中,迭代得到最后的權(quán)值結(jié)果,并通過(guò)自構(gòu)形算法刪減神經(jīng)元。將幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行結(jié)合,取長(zhǎng)補(bǔ)短,能夠從不同的角度強(qiáng)化模型的能力。這也是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)應(yīng)的滲透率模型預(yù)測(cè)流程見(jiàn)圖1。

圖1 滲透率模型預(yù)測(cè)流程

1.1 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地球物理中運(yùn)用比較廣泛,本文不再敘述其模型構(gòu)成以及學(xué)習(xí)過(guò)程,僅對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法進(jìn)行說(shuō)明。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢以及神經(jīng)元選擇盲目性的問(wèn)題,基于上述問(wèn)題本文提出兩點(diǎn)改進(jìn)措施：

1) 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步長(zhǎng)中加入動(dòng)量項(xiàng)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)中,通常初期應(yīng)該用較大的學(xué)習(xí)步長(zhǎng)以尋找到局部最優(yōu)區(qū)域,后期應(yīng)該用較小的學(xué)習(xí)步長(zhǎng)通過(guò)細(xì)微調(diào)整尋找到全局最優(yōu)解。為了避免這個(gè)矛盾,在權(quán)值更新時(shí)加入動(dòng)量項(xiàng),起到微調(diào)權(quán)值的作用。除了加入動(dòng)量項(xiàng)外,本文還設(shè)置了動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)率參數(shù),根據(jù)迭代時(shí)每代樣本輸出與實(shí)際輸出的誤差變化改變學(xué)習(xí)率。

2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)難以確定,往往通過(guò)試湊法得到,這具有一定的盲目性。此處利用自構(gòu)形算法進(jìn)行隱層神經(jīng)元的合并或刪除,以確定最佳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[18]。

設(shè)定在隱層中神經(jīng)元間相關(guān)系數(shù)與樣本分散度大于門限值時(shí)進(jìn)行合并,即：

(1)

式中：Rij為隱層神經(jīng)元間相關(guān)系數(shù);Qi和Qj分別為第i個(gè)神經(jīng)元與第j個(gè)神經(jīng)元的樣本分散度;σ1,σ2為門限值,分別取為0.6～0.9與0.001～0.010。設(shè)定在隱層中神經(jīng)元樣本分散度小于某值時(shí)進(jìn)行刪除,即：

(2)

1.2 自適應(yīng)雨林算法

考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極易陷入局部極小值,不利于確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù),其初始權(quán)值及閾值不應(yīng)隨機(jī)選取。元啟發(fā)式優(yōu)化算法受到自然界各類行為啟發(fā),是模仿其群集特征的智能算法,能夠利用自身或者全局的經(jīng)驗(yàn)來(lái)搜索策略,確定最優(yōu)參數(shù)。到目前為止,元啟發(fā)式優(yōu)化算法主要可分為4大類：①模仿自然界進(jìn)化過(guò)程的算法,如遺傳算法、差分進(jìn)化算法等[19-21];②模仿人類行為的算法,如煙花算法、免疫算法、頭腦風(fēng)暴算法等[22-24];③模仿動(dòng)物行為的算法,如粒子群算法、蝙蝠算法、蟻群算法、磷蝦覓食算法等[25-28];④模仿植物行為的算法,如雜草算法、雨林算法等[29-30]。此處選用可避免采樣過(guò)程無(wú)約束性和樣本信息缺失的雨林算法作為尋優(yōu)算法。針對(duì)其可能陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,嘗試對(duì)其改進(jìn),提出了自適應(yīng)雨林算法,即將算法中的學(xué)習(xí)因子改進(jìn)為隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)變化的學(xué)習(xí)因子,當(dāng)?shù)螖?shù)很小時(shí)學(xué)習(xí)因子趨近于1,當(dāng)?shù)螖?shù)將要達(dá)到限定次數(shù)時(shí)學(xué)習(xí)因子趨近于0,使得算法在前期具有更快的迭代速度,后期利用較慢的迭代速度尋找全局最優(yōu)解：

(3)

式中：α為算法中的學(xué)習(xí)因子;t為當(dāng)前迭代次數(shù);T為設(shè)置的迭代總次數(shù)。

1.3L2正則化方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在穩(wěn)定性較弱的特點(diǎn),使得預(yù)測(cè)滲透率的值在T2全譜變化不大的情況下存在跳變的可能?？紤]到相似T2全譜形態(tài)應(yīng)存在相似的滲透率值,本文提出在目標(biāo)函數(shù)中加入L2正則化項(xiàng),使得模型更為穩(wěn)定。加入L2正則化之后,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)變?yōu)椋?/p>

(4)

1.4Adaboost集成算法

除上述可能存在的問(wèn)題之外,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在過(guò)于敏感、模型泛化能力不強(qiáng)的問(wèn)題。Adaboost為一種比較成熟、運(yùn)用廣泛的集成算法,能顯著提高算法的精度與泛化能力[31]。將若干個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間互補(bǔ),算法的最后結(jié)果由所有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果加權(quán)得到。對(duì)于N個(gè)訓(xùn)練樣本((x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN))建立T個(gè)(具體值由人工給定)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。之后進(jìn)行樣本的初始權(quán)值設(shè)定：

(5)

式中：Dt(i)表示在第t次迭代中樣本的權(quán)值。

在Dt(i)下,訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器ht(x)(即第t個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),并計(jì)算各樣本誤差εi及平均誤差εt。利用εi及εt計(jì)算當(dāng)前的弱學(xué)習(xí)器權(quán)重以及更新下次迭代(第t+1個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))時(shí)樣本權(quán)重：

(6)

式中：Wt為第t個(gè)弱學(xué)習(xí)器的權(quán)重;Dt+1(i)為第t+1個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的權(quán)重。

對(duì)上述步驟迭代T次,可得到Adaboost集成預(yù)測(cè)方法。預(yù)測(cè)時(shí),將各個(gè)弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行加權(quán)得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果：

(7)

理論上,利用該集成正則化改進(jìn)BPNN算法,能得到較其它單一非線性模型更加精確的結(jié)果。

2 實(shí)例分析

為了證明集成正則化改進(jìn)BPNN算法的有效性,利用鄂爾多斯盆地臨興地區(qū)致密砂巖儲(chǔ)層資料進(jìn)行方法驗(yàn)證。選擇7口井192塊巖樣進(jìn)行物性實(shí)驗(yàn),確定巖樣滲透率,并提取對(duì)應(yīng)深度核磁共振測(cè)井T2全譜。首先需對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,主要作用有3個(gè)：使模型快速收斂、避免模型對(duì)相對(duì)較小的輸入不敏感以及避免陷入局部極小值。將測(cè)得的T2全譜橫坐標(biāo)(橫向弛豫時(shí)間)在對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸下離散化(均分)為30個(gè)或64個(gè)孔隙度分量。選擇將核磁共振測(cè)井測(cè)得的離散化T2全譜縱坐標(biāo)(見(jiàn)圖2,由于不同深度T2全譜的采樣點(diǎn)橫向弛豫時(shí)間固定,所以僅將若干個(gè)孔隙度分量值作為若干維輸入即可反映整個(gè)T2全譜的形態(tài))視為30維或64維數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸一化,作為模型的輸入。

對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本的教師信號(hào)(滲透率)范圍見(jiàn)圖3。

圖2 離散化T2

圖3 訓(xùn)練樣本教師信號(hào)

從圖3中可以看出,對(duì)于訓(xùn)練樣本來(lái)說(shuō),其滲透率大多分布在小于0.5×10-3μm2的范圍內(nèi),表明該區(qū)儲(chǔ)層為低滲-特低滲儲(chǔ)層。結(jié)合該區(qū)以次生孔隙為主、成巖作用強(qiáng)烈的實(shí)際情況,認(rèn)為該地區(qū)儲(chǔ)層滲透率計(jì)算較為困難[32-33]。

將歸一化后巖心實(shí)驗(yàn)滲透率作為模型的輸出。歸一化公式為：

(8)

將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化之后,利用集成正則化改進(jìn)BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋優(yōu)時(shí),除了選擇的自適應(yīng)雨林算法之外,選用了混合遺傳算法[21]、基于討論機(jī)制的頭腦風(fēng)暴算法[24]、基于對(duì)立搜索與混沌變異的磷蝦覓食優(yōu)化算法[28]、蟻群優(yōu)化算法[25]、粒子群優(yōu)化算法[27]以及未改進(jìn)的雨林算法[30]編程實(shí)現(xiàn)。算法設(shè)置迭代次數(shù)均為2000次?？紤]到優(yōu)化算法中的參數(shù)對(duì)算法結(jié)果影響巨大,在調(diào)節(jié)參數(shù)時(shí)選用“固定程序訓(xùn)練時(shí)間”思路,通過(guò)調(diào)整各算法參數(shù)將所有優(yōu)化算法對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)調(diào)節(jié)到45000s左右,以保證對(duì)比的有效性。考慮到優(yōu)化算法對(duì)每一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果不同,取所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果的平均樣本總誤差變化值成圖(圖4)。

由圖4可以看出,并不是所有的優(yōu)化算法都適應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的尋優(yōu)。自適應(yīng)雨林算法的穩(wěn)定性與尋優(yōu)結(jié)果是7種算法中最好的,這也說(shuō)明了前面理論分析的正確性。由于圖4中顯示的是平均總誤差,可以看出在尋優(yōu)算法迭代結(jié)束后,網(wǎng)絡(luò)的最后平均總誤差仍然較高,但是最終預(yù)測(cè)效果較好,說(shuō)明Adaboost集成算法具有很強(qiáng)的提高模型預(yù)測(cè)精度的能力,這也是本文算法優(yōu)于其它算法的原因。

圖4 優(yōu)化算法尋優(yōu)效果對(duì)比

由于Adaboost算法的特性,樣本對(duì)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值有差異。通過(guò)模擬,各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12～18,在Adaboost算法中的權(quán)重為0.018～0.027。同時(shí),利用1隱層20隱神經(jīng)元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與核極限學(xué)習(xí)機(jī)同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí),利用K-CV方式,將192塊巖樣數(shù)據(jù)均分為4組進(jìn)行交叉驗(yàn)證,確定核極限學(xué)習(xí)機(jī)(選用較為常用的高斯核)正則化系數(shù)為225.2、核參數(shù)為24。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行回判,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型、集成改進(jìn)BPNN模型和集成正則化改進(jìn)BPNN模型計(jì)算相對(duì)誤差分別為0.721,0.022,0.020,0.018。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度較差,核極限學(xué)習(xí)機(jī)、集成改進(jìn)BPNN與集成正則化改進(jìn)BPNN效果比較接近,其中集成正則化改進(jìn)BPNN效果略好于其它2種。上述3種算法效果均好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這3種算法的優(yōu)劣需要利用預(yù)測(cè)樣本去檢驗(yàn)。

用Timur-Coates模型、SDR模型建立預(yù)測(cè)滲透率模型進(jìn)行驗(yàn)證井處理。SDR模型與Timur-Coates模型的滲透率計(jì)算公式分別為：

(9)

式中：KSDR為由SDR模型計(jì)算得到的滲透率;KTC為由Timur-Coates模型計(jì)算得到的滲透率;T2LM為T2的幾何平均值;φ為孔隙度;m1,m2,m3,n1,n2,n3為地區(qū)經(jīng)驗(yàn)系數(shù);FFI為可動(dòng)流體孔隙度;BVI為束縛流體孔隙度。

將公式(9)取對(duì)數(shù)進(jìn)行最小二乘法求解,利用該地區(qū)39塊巖樣核磁共振實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定m1,m2,m3,n1,n2,n3分別為0.0001577,4.2540000,0.0245000,0.0023560,3.1660000,1.2210000。為了評(píng)價(jià)上述各模型的泛化能力,嘗試對(duì)驗(yàn)證井(XX1井、XX2井)進(jìn)行滲透率評(píng)價(jià)(圖5,圖6,圖中KCORE代表由巖心物性實(shí)驗(yàn)得到的空氣滲透率;KAR2BP為利用集成正則化改進(jìn)BPNN算法得到的儲(chǔ)層滲透率;KARBP為利用集成改進(jìn)BPNN算法得到的儲(chǔ)層滲透率;KKELM為利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法得到的儲(chǔ)層滲透率;KBP為由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的儲(chǔ)層滲透率;KTC為由Timur-Coates模型得到的儲(chǔ)層滲透率;KSDR為由SDR模型得到的儲(chǔ)層滲透率。)。

對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(集成正則化改進(jìn)BPNN算法、集成改進(jìn)BPNN算法、核極限學(xué)習(xí)機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))預(yù)測(cè)的儲(chǔ)層滲透率精度明顯高于傳統(tǒng)的Timur-Coates模型與SDR模型。就4種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō),集成正則化改進(jìn)BPNN算法與集成改進(jìn)BPNN算法穩(wěn)定性強(qiáng),未出現(xiàn)其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法出現(xiàn)的過(guò)于敏感的問(wèn)題,在XX1井的1077～1082m深度段尤其明顯。其次,從1098～1105m深度段可明顯看出,集成正則化改進(jìn)BPNN算法與集成改進(jìn)BPNN算法泛化能力更強(qiáng),準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出了儲(chǔ)層滲透率的變化趨勢(shì)與滲透率值,評(píng)價(jià)精度較其它方法更高。最后,對(duì)比集成正則化改進(jìn)BPNN算法與集成改進(jìn)BPNN算法可以看出,正則化對(duì)算法的精度有所提高,尤其對(duì)于存在橫向弛豫時(shí)間比較大的小譜時(shí)(比如XX1井1078m左右以及1099～1100m深度段、XX2井1372～1373m深度段),正則化算子可以起到控制曲線預(yù)測(cè)結(jié)果的作用,使得曲線的抖動(dòng)更小,預(yù)測(cè)結(jié)果更平滑,更符合實(shí)際情況。

圖5 XX1井處理結(jié)果

圖6 XX2井處理結(jié)果

提取巖心深度點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)滲透率值,并計(jì)算預(yù)測(cè)誤差。圖7為XX1井與XX2井116個(gè)樣本采用不同方法得到的預(yù)測(cè)滲透率值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法、集成改進(jìn)BPNN算法和集成正則化改進(jìn)BPNN算法計(jì)算的相對(duì)誤差分別為1.006,0.748,0.309,0.286。由圖7可見(jiàn),集成正則化改進(jìn)BPNN算法的效果更好,相對(duì)誤差僅為0.286,高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法。由此可見(jiàn),提升弱學(xué)習(xí)器與模型集成兩種思路得到的模型具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性,預(yù)測(cè)出的滲透率精度較高。

圖7 樣本預(yù)測(cè)結(jié)果

3 結(jié)論

分析了現(xiàn)有核磁共振測(cè)井滲透率模型,認(rèn)為沒(méi)有正確反映整個(gè)T2全譜與滲透率的關(guān)系是精度不高的主要原因。對(duì)于孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜的儲(chǔ)層,盡可能多地利用T2全譜中孔隙結(jié)構(gòu)信息是準(zhǔn)確評(píng)價(jià)滲透率的前提。

為了確定T2全譜與滲透率的函數(shù)關(guān)系,以離散后T2全譜作為輸入,滲透率作為輸出,利用集成正則化改進(jìn)BPNN算法進(jìn)行學(xué)習(xí)。實(shí)際資料的處理及結(jié)果分析認(rèn)為,自適應(yīng)雨林算法較好地解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入極小值的問(wèn)題,而Adaboost集成算法通過(guò)增加BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)提高了模型的泛化能力,使其對(duì)預(yù)測(cè)井的預(yù)測(cè)精度高于其它模型。同時(shí),由于L2正則化算子的存在,預(yù)測(cè)得到的滲透率曲線更為穩(wěn)定。與其它算法的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比表明本文提出的算法精度更高,可準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)儲(chǔ)層滲透率值。

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(編輯：陳 杰)

PermeabilitypredictionoftightsandstonereservoirbasedonimprovedBPNNandT2full-spectrum

ZHU Linqi1,2,ZHANG Chong1,2,HE Xiaoju3,WU Zhongbin4,ZHOU Xinbo5,DI Shuhua6,LI Yang6

(1.KeyLaboratoryofExplorationTechnologiesforOilandGasResources,MinistryofEducation,YangtzeUniversity,Wuhan430100,China;2.GeophysicsandOilResourceInstitute,YangtzeUniversity,Wuhan430100,China;3.ChangqingDivision,CNPCLogging,Gaoling710201,China;4.ZhuangxiOilProductionPlant,SINOPECShengliOilfield,Dongying257237,China;5.NaturalGasDivision,TarimOilfield,CNPC,Korla841000,China;6.HuabeiDivision,CNPCLogging,Renqiu062552,China)

In view of the difficulty of the existing NMR logging permeability model in the prediction of a tight sandstone reservoir with complex pore structures,after analyzing the defects of the back-propagation neural network (BPNN),we propose a method for predicting the permeability of tight sandstone reservoirs by using the BPNN algorithm improved by integrated regularization and discrete NMRT2full-spectrum data.For this method,a self-shaping algorithm is employed to automatically determine the number of hidden neurons,an adaptive rainforest optimization algorithm is used to avoid the BPNN iterations into local minimum values,theL2regularization technique is used to guarantee the algorithm stability,and the AdaBoost algorithm is used to concatenate several BPNNs to improve the generalization ability of the model.Discrete NMRT2full-spectrum data were extracted from 192 samples of tight sandstone reservoirs in a certain area for model building,which was used to predict the permeability of non-modeling wells.The results showed that it was more accurate to use the BPNN algorithm improved by integrated regularization in evaluating reservoir permeability,with a mean squared error of 0.286 only.

NMR Logging,T2full-spectrum,permeability,integration algorithm,L2regulation,adaptive rain forest optimization algorithm,BPNN improved by integrated regularization

P631

：A

1000-1441(2017)05-0727-08DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2017.05.013

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2016-09-13;改回日期：2017-02-21。

朱林奇(1993—),男,博士在讀,主要從事巖石物理研究、機(jī)器學(xué)習(xí)的地球物理運(yùn)用研究以及地球物理測(cè)井解釋與評(píng)價(jià)工作。

張沖(1983—),男,副教授,主要從事地球物理測(cè)井解釋與評(píng)價(jià)工作。

湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013CFB396)與中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大專項(xiàng)(2013E-38-09)共同資助。

This research is financially supported by the Natural Science Foundation of Hubei Province,China (Grant No.2013CFB396) and Major project of China National Petroleum Corporation (Grant No.2013E-38-09).