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        基于測(cè)井資料的含不確定度地層壓力區(qū)域三維模型構(gòu)建

        2021-02-03 10:11:54勝亞楠李偉廷管志川蔣金寶蘭凱孔華郭文軍
        斷塊油氣田 2021年1期
        關(guān)鍵詞:插值測(cè)井鉆井

        勝亞楠,李偉廷,管志川,蔣金寶,蘭凱,孔華,郭文軍

        (1.中石化中原石油工程有限公司鉆井工程技術(shù)研究院,河南 濮陽 457001;2.中國(guó)石油大學(xué)(華東)石油工程學(xué)院,山東 青島 266580;3.中石化中原石油工程有限公司西南鉆井分公司,四川 成都 610000;4.中國(guó)石化中原油田分公司技術(shù)監(jiān)測(cè)中心,河南 濮陽 457001)

        0 引言

        隨著油氣勘探開發(fā)逐步向深井、復(fù)雜地層及海洋深水邁進(jìn),鉆井遇到的地質(zhì)環(huán)境越來越復(fù)雜,如褶皺斷裂帶強(qiáng)烈、地層軟硬交錯(cuò)、地層傾角大及地層各向異性強(qiáng)等。構(gòu)造條件的復(fù)雜性,造成對(duì)區(qū)塊地層壓力空間分布規(guī)律的認(rèn)識(shí)難度較大,也導(dǎo)致了鉆井過程中頻繁出現(xiàn)噴、漏、塌、卡、斷鉆具等各種井下事故[1-3]。

        單純的沿井深方向的一維壓力評(píng)價(jià)已經(jīng)很難滿足鉆井工程需要,為了符合工程要求,需要從三維角度研究地層壓力分布規(guī)律。目前常用的三維地層壓力計(jì)算方法主要有測(cè)井約束地震反演方法、單點(diǎn)假設(shè)和空間插值算法等[4-6]。但是,這些方法都是基于地震資料求取三維地層壓力,如果區(qū)塊內(nèi)缺少區(qū)域地震勘探資料或區(qū)域地震資料品質(zhì)較差,僅僅采用的資料就只有區(qū)塊內(nèi)已鉆井的測(cè)井資料。利用測(cè)井資料,進(jìn)行區(qū)域地層壓力的分析,現(xiàn)缺乏切實(shí)可行的方法。針對(duì)這一問題,本文提出一種利用測(cè)井資料構(gòu)建含不確定度地層壓力區(qū)域三維模型的算法,充分利用測(cè)井資料連續(xù)性好、分辨率高的特性,建立地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜區(qū)域內(nèi)的三維地層壓力分布模型,更加清晰地了解區(qū)塊內(nèi)地層壓力的空間分布及變化規(guī)律,為減少井下復(fù)雜事故的發(fā)生提供必要的技術(shù)基礎(chǔ)。

        1 支持向量機(jī)的Kriging插值優(yōu)化算法

        地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)將空間區(qū)域化變量作為研究的對(duì)象,研究具有隨機(jī)性、結(jié)構(gòu)性、相關(guān)性和依賴性的空間參數(shù)。本文基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)提出了地層壓力區(qū)域化描述算法[7-8],主要由兩大部分組成,分別是能進(jìn)行區(qū)域地層壓力相關(guān)性和變異性分析的變異函數(shù),以及適用于地層壓力空間插值的Kriging插值算法。

        1.1 優(yōu)化的支持向量機(jī)算法

        針對(duì)常規(guī)空間插值算法計(jì)算復(fù)雜且需要人為主觀判斷空間差值模型的缺陷,本文采用支持向量機(jī)算法(SVM)對(duì)實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)進(jìn)行擬合。該方法無需進(jìn)行理論變異系數(shù)的優(yōu)選擬合,彌補(bǔ)了普通Kriging插值方法的不足。支持向量機(jī)算法是解決多維函數(shù)擬合和預(yù)測(cè)問題分類的機(jī)器學(xué)習(xí)工具[9-10]。選取高斯基RBF核函數(shù)作為支持向量機(jī)的核函數(shù),回歸函數(shù)為

        式中:σ為高斯基RBF核函數(shù)的核參數(shù);αi為考慮分類誤差而引入的松弛因子;b為分類面的閾值;Xi為輸入向量;Xj為輸出向量;Q為訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)。

        SVM回歸模型中,需要確定3個(gè)參數(shù):不敏感損失參數(shù)ε、懲罰參數(shù)C和高斯基RBF核函數(shù)的核參數(shù)σ。本文采用遺傳算法(GA)對(duì)SVM模型中3個(gè)重要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選確定?;谶z傳算法[11-12],對(duì)支持向量機(jī)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選的步驟為:1)初始化種群。采用二進(jìn)制編碼隨機(jī)產(chǎn)生M個(gè)初始種群,預(yù)置迭代次數(shù)為N。2)計(jì)算適應(yīng)值。用群體中每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的參數(shù)訓(xùn)練SVM,計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值。3)選擇。按照輪盤賭的方法,確定初始種群G(0)中個(gè)體被選中的次數(shù)及個(gè)體的選擇概率,選擇概率大的優(yōu)秀個(gè)體,將其信息遺傳到下一代新種群中。4)交叉。設(shè)交叉概率Pc,對(duì)父代種群進(jìn)行隨機(jī)配對(duì),生成新個(gè)體。5)變異。對(duì)于給定的變異概率Pk,先隨機(jī)選擇M×Pk個(gè)個(gè)體,讓其第k個(gè)字符進(jìn)行突變運(yùn)算,替換所選染色體相應(yīng)位置上的信息,產(chǎn)生新個(gè)體。6)終止條件判斷。滿足終止條件,停止計(jì)算輸出結(jié)果。否則轉(zhuǎn)到步驟2)繼續(xù)計(jì)算。7)解碼。對(duì)最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行解碼,最終得到了SVM模型中3個(gè)參數(shù)的最優(yōu)解。

        選擇能反映SVM回歸性能的函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù),適應(yīng)度函數(shù)為

        式中:F(xi)為第i個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值;yj,qj分別為由第i個(gè)個(gè)體組成的SVM的期望輸出值和訓(xùn)練樣本的輸出值;m為訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)。

        1.2 基于GA優(yōu)化SVM參數(shù)的Kriging插值算法

        通過研究,建立了基于遺傳算法優(yōu)選SVM參數(shù)的Kriging插值算法,算法流程主要為3個(gè)步驟:1)計(jì)算實(shí)驗(yàn)變異系數(shù)γ*(h)。2)采用經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化參數(shù)的SVM算法,對(duì)實(shí)驗(yàn)變異系數(shù)γ*(h)進(jìn)行回歸擬合,得到理論變異系數(shù)γ(h)。3)對(duì)于待估位置點(diǎn)xo,求取其對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量(λ1,λ2,…,λn),然后代入 Kriging插值公式計(jì)算,得到在xo位置的估計(jì)值p*(xo)。

        2 三維模型的構(gòu)建

        2.1 模型構(gòu)建方法

        理論和實(shí)踐證明,同組、段地層具有相同或相近的地質(zhì)、地震、測(cè)井等參數(shù)的響應(yīng)[13-15],因此,區(qū)域范圍內(nèi)的同組、段地層的壓力具有連貫性。以區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)地層組為基本單元,考慮目標(biāo)地層的地質(zhì)特征,研究建立目標(biāo)區(qū)域含不確定度的地層壓力三維模型。該計(jì)算方法主要有5個(gè)步驟。

        2.1.1 已鉆井含不確定度地層壓力求取

        根據(jù)地層壓力不確定性分析方法,具體見文獻(xiàn)[16-18],利用聲波、自然伽馬和密度測(cè)井資料可以建立已鉆井含不確定度的地層壓力。

        2.1.2 虛擬井部署

        虛擬井部署就是在區(qū)域內(nèi)將地層網(wǎng)格化,將目標(biāo)地層用等步長(zhǎng)劃分為體積大小相同的區(qū)域,平面上x,y方向劃分網(wǎng)格數(shù)分別為Nx,Ny,表示2個(gè)方向上虛擬井的井網(wǎng)格密度,z方向劃分網(wǎng)格數(shù)Nz,代表虛擬井沿垂直井深方向的地層壓力離散點(diǎn)密度(見圖1)。用1個(gè)大小為Nx×Ny×Nz的矩陣表示地層三維空間位置,p(i,j,k)表示三維地層中對(duì)應(yīng)的地層壓力信息(包括均值和變異系數(shù))。

        圖1 虛擬井部署示意

        2.1.3 基于SVM-Kriging計(jì)算虛擬井地層壓力

        假設(shè)區(qū)域內(nèi)有N口已鉆井,已鉆井的井位坐標(biāo)為(Xi,Yi),i=1,2,…,N。在某一層組 j中,第 i口已鉆井共有n個(gè)離散點(diǎn)的地層壓力,其計(jì)算公式為

        若目標(biāo)井井位為(Xo, Yo),根據(jù)基于支持向量機(jī)的Kriging插值優(yōu)化算法(見本文1.2節(jié)),在層組j中,第i口已鉆井地層壓力移植到目標(biāo)井上,壓力集合為

        將所有N口井地層壓力移植到目標(biāo)井上,最終得到目標(biāo)井在層組j上的地層壓力:

        2.1.4 構(gòu)建含不確定度地層壓力區(qū)域三維模型

        按照本文算法,可以計(jì)算得到目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各個(gè)虛擬井的地層壓力,然后基于計(jì)算結(jié)果,對(duì)虛擬井沿z方向的深度H,加上x,y方向進(jìn)行重構(gòu),形成三維地層空間位置矩陣 H3,矩陣大小為 (Nx× Ny×Nz),對(duì)虛擬井沿z向的地層壓力重構(gòu),得到三維地層壓力矩陣p3,可以得到目標(biāo)地層的地層壓力三維區(qū)域化模型。

        2.1.5 模型可視化

        區(qū)域地層壓力的三維可視化能夠更加直觀地了解地層的區(qū)域分布情況,對(duì)于定向井的優(yōu)化設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避及區(qū)域勘探開發(fā)具有重要意義[19-20]。在構(gòu)建地層矩陣的基礎(chǔ)上,分析三維深度矩陣H3和三維地層壓力矩陣p3可以得到:目標(biāo)地層的地層壓力三維分布情況,某深度上的橫向二維區(qū)域地層壓力云圖,井深縱向上全井段的壓力曲線。

        2.2 實(shí)例計(jì)算與結(jié)果

        XX區(qū)塊的地質(zhì)研究結(jié)果表明:該地區(qū)褶皺斷裂帶發(fā)育,地質(zhì)情況復(fù)雜,地層軟硬交錯(cuò),地層傾角大,地層各向異性強(qiáng)。XX區(qū)塊構(gòu)造復(fù)雜,導(dǎo)致對(duì)區(qū)塊地層壓力空間分布規(guī)律的認(rèn)識(shí)難度較大,這造成了鉆井過程中頻繁出現(xiàn)各種井下復(fù)雜情況和事故,一維沿井深方向的壓力分布評(píng)價(jià)結(jié)果已經(jīng)很難滿足鉆井工程需要。

        本文選取 XX 區(qū)塊的 N102,N104,N1-2-10,N2,N1,N3,N5,N7井進(jìn)行實(shí)例分析,以含不確定度地層孔隙壓力區(qū)域化描述為例,具體闡述本算法的計(jì)算流程和應(yīng)用效果。選取該區(qū)域內(nèi)N102井為待鉆目標(biāo)井,其余井為相鄰已鉆井。選取LLH組為研究層位,地質(zhì)分層信息見表1所示。

        表1 地質(zhì)分層信息

        2.2.1 計(jì)算步驟一

        計(jì)算各已鉆井全井段含不確定度的地層孔隙壓力剖面,選擇各井地層孔隙壓力均值進(jìn)行繪圖(見圖2)。

        圖2 已鉆井地層孔隙壓力均值剖面

        2.2.2 計(jì)算步驟二

        首先,將計(jì)算得到的各井地層孔隙壓力均值分層組進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分別計(jì)算各層組地層孔隙壓力的期望值;然后,按照1.2節(jié)計(jì)算得到理論變異函數(shù),各參數(shù)值見表2;最后,得到基于SVM的變異函數(shù)回歸擬合結(jié)果。

        表2 GA優(yōu)化SVM算法參數(shù)要素控制值

        理論計(jì)算發(fā)現(xiàn):基于GA優(yōu)化SVM參數(shù)的Kriging算法變異函數(shù)擬合度系數(shù)R2為0.987 0,大于普通Kriging算法的變異函數(shù)擬合度系數(shù)R2(0.867 3);基于GA優(yōu)化SVM參數(shù)的Kriging算法無需進(jìn)行理論變異函數(shù)模型的選擇,即可得到更為準(zhǔn)確的回歸結(jié)果。這說明本文基于GA優(yōu)化SVM參數(shù)的Kriging算法優(yōu)于普通Kriging算法。

        2.2.3 計(jì)算步驟三

        根據(jù)已鉆井的地層孔隙壓力,基于本文算法將鄰井地層孔隙壓力移植到待鉆目標(biāo)井井深位置上;然后,在綜合區(qū)塊地質(zhì)構(gòu)造的基礎(chǔ)上,得到待鉆目標(biāo)井壓力空間插值曲線(見圖3)。

        圖3 地層壓力移植結(jié)果與測(cè)井解釋結(jié)果對(duì)比

        通過誤差分析可知,二者之間的最大相對(duì)誤差為4.5%。這說明本文建立的算法能夠滿足工程實(shí)際要求。同理,用上述方法可以得到待鉆目標(biāo)井沿井深縱向上的地層孔隙壓力變異系數(shù)。

        2.2.4 計(jì)算步驟四

        基于本文算法,將7口鄰井地層壓力移植到待鉆目標(biāo)井井深位置上,然后在綜合考慮區(qū)塊地質(zhì)構(gòu)造的基礎(chǔ)上,得到待鉆目標(biāo)井壓力空間插值曲線。同理求得區(qū)域內(nèi)任意一口虛擬井的地層壓力,基于虛擬井的壓力插值結(jié)果,構(gòu)建目標(biāo)層組的地層壓力三維模型,并實(shí)現(xiàn)模型的三維可視化。

        基于本文方法構(gòu)建的LLH組地層壓力系數(shù)及變異系數(shù)的三維數(shù)據(jù)見圖4、圖5。

        圖4 LLH組地層壓力系數(shù)空間分布

        圖5 LLH組地層壓力變異系數(shù)空間分布

        3 結(jié)論

        1)本文提出了基于已鉆井測(cè)井資料描述含不確定度地層壓力區(qū)域三維模型的方法,以及基于支持向量機(jī)的Kriging插值優(yōu)化算法。以地層層組為單位,逐層構(gòu)建區(qū)域三維地層壓力,并通過實(shí)例計(jì)算驗(yàn)證了方法的可靠性。該算法充分利用了測(cè)井資料連續(xù)性好、分辨率高的特性,解決了缺少地震資料或地震資料品質(zhì)較差區(qū)域的三維地層壓力構(gòu)建問題。

        2)開發(fā)了配套軟件,實(shí)現(xiàn)了區(qū)域地層壓力的三維可視化,為待鉆井井身結(jié)構(gòu)及鉆井液密度的精細(xì)化設(shè)計(jì)提供了依據(jù)。

        3)鄰井資料的精度、區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜程度及目標(biāo)地層連續(xù)性是影響區(qū)域地層壓力計(jì)算精度的關(guān)鍵因素。對(duì)于地質(zhì)構(gòu)造比較復(fù)雜的地區(qū),需要充分掌握地質(zhì)構(gòu)造情況,分構(gòu)造、分區(qū)塊計(jì)算區(qū)域地層壓力。

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