气测录井全烃评价压裂产能研究范文

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《录井工程杂志》2015年第一期

1建立径向基神经网络全烃计算模型

1.1径向基神经网络在对录井全烃影响因素的研究中，虽然能够找出主要的影响因素，但录井全烃值与各因素之间的关系不确定，因此可以采用神经网络建立如下的非线性表达式。径向基（RBF）神经网络用于储集层预测收敛性好、精度高［11］，因此本文采用该网络建立全烃的计算模板。径向基神经网络有3层网络结构，包括输入层、隐函数层、输出层，其拓扑结构如图1所示。采用RBF网络预测时，大多使用聚类算法来对网络进行训练，该方法需要人为的输入隐函数的层数［11］，而隐函数层数输入的不同将对计算结果有较大的影响。为此采用最小二乘法训练时，根据设定的误差自动确定隐函数的层数，使计算结果受人为影响小，同时计算的收敛性增强。

1.2样本数据的选取根据气测全烃值影响因素的分析结果，分别选取地质因素和非地质因素中对应的参数。地质因素主要体现储集层岩石中的含气性大小，为此在测井相中选取中子、声波、密度、深电阻率值作为地质因素的样本。同时考虑流体中气体性质的影响，将录井气测中甲烷含量也作为样本参数。非地质因素主要体现在钻井工程参数和钻井液性能参数，选取钻压、钻速、扭矩、泵压、排量、钻时、钻井液密度、钻井液粘度作为训练样本。每组样本数据均有13项影响因素（表1），选用海上某气田一口已进行压裂的HY2井，在其测试井段中选取61组数据，以其中50组数据作为训练样本，对其余11组数据进行神经网络模型验证。

1.3训练模型的建立在建立训练模型时，选用HY2井测井和录井参数作为网络样本和检测参数。由于一些因素受环境影响难以准确取值，训练时降低了神经网络的训练精度，可通过逐步剔除法，筛选出影响训练精度的参数项。通过对13项数据进行训练对比，最终选取了表1中除钻井液密度以外的12项参数。从网络计算的误差（实测全烃值和网络计算全烃值间的方差累积）与训练次数的关系（图2）可以看出：在设置训练目标误差为0时，迭代50次之后，未经筛选时训练的误差为88．5，剔除钻井液密度项后的训练误差为2．67×10－30，误差显著降低，满足模型计算的要求。为了进一步验证该网络模型的准确性，采用该井61组数据中的11组数据进行验证。通过对比其实测录井全烃值与径向基神经网络计算出的全烃值可知，神经网络计算的误差较小，最大的为0．007，表明采用这50组数据进行训练得出的神经网络模型参数满足计算要求，可以用来进行其他井全烃值的计算。

2应用实例

应用时选取了海上某气田压裂探井的资料进行分析。由于探井缺少有效的参考资料，导致测井解释的准确性低［12］，在指导压裂选井选层和产能分析时应用效果差。为了准确找出各个储集层段的生产潜力，需要采用气测录井的全烃进行对比分析，但由于各井的钻井和测量环境存在差异，无法直接采用全烃值进行储集层生产潜力分析。有鉴于此，选取该气田经过压裂的HY2井测井和录井12项参数，采用网络计算模型计算出各个输入参数段对应的全烃值，建立统一的气测全烃检测标准。在应用同一标准选取其他井的这些参数计算全烃值时，相当于选取了与HY2井相同的全烃测量环境，因而可以通过HY2井的测试产能及物性对其他井进行产能和物性对比。由于所选取的参数均为仪器检测值，不受经验因素影响，该方法适用于同一地区的任何井进行产能和物性对比。运用训练后该模型重新对该区块的其余压裂井段气测录井全烃进行计算。结果表明：重新计算的录井全烃值与现场录井值差别较大，在图3中HY2井3831～3850m井段由于受到井眼扩径和钻速快的影响，现场录井全烃值为15％，明显高于其他井段，通过对比分析可知，该值与压裂测试的产能不匹配，而应用该模型计算后的全烃值降低了钻井条件和测量环境差异的影响。采用该网络对该区块其余几口压裂井HY3井、HY5井、HY6井、HY9井的录井全烃值进行校正，获得各个压裂段的平均全烃值，且该区块压裂段重新计算的全烃值与压裂产能呈现较高的相关性，其相关系数平方（r2）为0．9932（图4）。应用该模型对同一井组的HY3井、HY5井、HY6井、HY9井的相同层位进行录井全烃计算，同样得出其全烃值大小与储集层的岩心渗透率、含气饱和度呈现明显的正相关，即计算所得全烃值越高，其物性和含气性越好（表2），表明运用该方法可以准确地进行储集层对比。

3结论

①影响气测全烃值大小的因素较多，由于各井的测量条件不一致，不能只通过全烃值大小对比储集层生产能力。②对影响气测全烃值大小的参数采用径向基神经网络训练后，最终确定12项参数对其测量结果影响显著。采用该方法建立的全烃值计算模型，经过验证后准确性高，可以用来计算全烃值。③采用径向基神经网络计算的录井全烃曲线对比性强，产能与全烃值大小呈现明显的线性关系，应用该方法进行储集层对比和产能分析准确可靠。

作者：刘子雄李敬松黄子俊吴英曾鸣杨玉茹单位：中海油田服务股份有限公司油田生产研究院中国地质调查局油气资源调查中心