基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁

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1、基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁囊18●篡2—2011年4月籼藏文章编号:1006—6535(2011)02—0102—02引言基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁张益,李军刚,佟晓华,石海霞.(1.西安石油大学,陕西西安710065;2.中油青海油田分公司,青海茫涯816400;3.中油

2、长庆油田分公司,甘肃庆城745100)摘要:快速,准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点.常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中.在充分分析水锁产生机理和各种影响因素的基础上,利用神经网络信息融合技术的三层前馈神经网络系统,以孔隙度等11个对水锁有影响的因素为网络的输入层节点,建立气藏水锁识别,诊断,评价和预测的信息融合模型,并编制软件,进行气藏水锁模拟预测.研究结果表明,该方法可快速给出气藏水锁程度,对比预测结果与实测结果有较高符合率.关键词:地层伤害;水锁

3、效应;模拟计算;神经网络信息融合;诊断与预测中图分类号:TE258文献标识码:A气藏水锁损害使废弃压力增加,大量天然气封存地下,造成资源极大浪费.近年来已经建立了实验分析,多元统计回归,灰关联分析法等多种储层水锁预测方法¨:多元回归分析法需要事先假定其模型,模型不同,结果可能也不同,此种方法人为因素干扰大,预测结果不够精确;灰关联分析法需要进行评价矩阵分析,操作繁琐.因此,需寻找一种快速有效的方法分析准确气藏水锁程度.国内王江萍等人已利用基于信息融合技术进行储层损害研究,该技术可使用已有数据获取相对准确的

4、结果,在输入参数较少的情况下也可给出可靠数值.信息融合过程是一个在多个级别上对信息数据进行综合处理的过程,包括从检测到决策判断,信息分配与关联,过程组织3个基本过程...1神经网络信息融合技术信息融合是一种信息处理技术,是将各种途径,任意时间和任意空间上获得的信息作为整体进行综合分析处理的技术.一般认为,信息不仅包括数据,而且包括信号和知识].信息融合常用方法有K/N规则,贝叶斯准则,证据推理方法,神经网络方法,模糊集理论,小波理论等.神经网络法是信息融合的一个研究热点,在信息融合中具有先天优势.水锁储层

5、损害内在的很多不确定性与复杂性与神经网络结构有很强类似性,可利用该技术很好地进行水锁诊断与预测.2水锁产生机理及影响因素在钻井,增产措施实施中,外来液体会与储层接触,使得外来水相侵入储层孔道,在井壁周围孔道中形成水相堵塞.根据油层物理学与物理学可知,水气弯液面界面上存在一个毛细管压力,要想让油气流向井筒,就必须克服这一附加的毛管压力.当储层能量不足以克服这一压力时,就会形成水堵塞,而且储层孔喉越小,需要的地层压力梯度越大.在开发过程中,储层原始含水饱和度与束缚水饱和度不一定相等,或在开发中压力梯度过高使得

6、底水上升或边水运移,在地层能量下降或关井后再开井时原本可动水部分变为不可动水,产生水锁效应.水锁效应是造成低渗透气藏产能下降的重要因素,目前影响水锁效应的主要因素有气测渗透率,分选标准,孔隙度,初始饱和度,界面张力,注入收稿日期:20100808;改回13期:20101212基金项目:国家科技重大专项”低渗,特低渗储层开发过程中储层保护技术研究”(2008ZX05013)和西安石油大学科技创新基金项目”复杂气藏动态储量计算”(YS29030833)资助作者简介:张益(1979一),男,讲师,2001年毕业

7、于西安石油大学石油工程专业,2009年毕业于中国石油大学油气田开发专业,获博士学位,现为西安石油大学教师,主要研究方向为油气藏工程,储层保护及相关软件开发.第2期张益等:基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁103流体黏度,驱动压力,胶结类型,胶结物含量,蒙脱石含量,伊利石含量等.3神经网络融合的构造一个标准的BP网络包括输入层,输出层以及一个或多个隐层(有时也可能没有隐层).输入层信息经过激活函数运算后,传播到隐层再到输出层,给出结果.目前最常用的一种算法是误差反向传播训练算法(简称BP算法阻,),是建立

8、在梯度下降算法上的一种有教师指导的学习算法.输入学习样本为P个:,,…,,已知与其对应教师为t,t,…,t,学习算法即根据学习样本与教师样本的误差,调节各层的连接权值和阈值,使输出值与教师样本尽量接近.采用神经元(节点)的作用函数为非线性的函数(Sigmoid):1l厂()=_=(1)～上一e式中:l厂()为Sigmoid激活函数;为输入值.权值修改公式的改进方法有很多,此研究使用文献[5]中的改进算法:W():W()+(()