海上油田早期聚合物驱增油量评价的新方法

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1、簟21●第1期蝣神油乞藏Vo~21随N1oI．1I．12014年2月DOI：10．3969／j．issn．1006—6535．2014．O1．026海上油田早期聚合物驱增油量评价的新方法张贤松，郑伟，谢晓庆(1．海洋石油高效开发国家重点实验室，北京100027；2．中海油研究总院，北京100027)摘要：确定增油量是聚合物驱方案技术经济可行性评价的关键，也是聚合物驱方案在现场实施后措施调整的重要依据。运用BP神经网络训练学习算法，建立基于早期注聚油藏的水驱产油量预测模型，得到早期注聚增油量的评价基准，解决了海上油田进行早期聚合物驱试验时，无

2、法采用常规方法计算早期注聚增油量的难题。经验证，该方法计算得到的增油量与实际增油量间误差仅为0．88％。实例应用证明，该方法具有较高的准确度，为渤海油田早期注聚提供了一种切实可行的增油量评价新方法，对海上早期注聚技术经济可行性和实施效果评价及措施调整具有重要指导意义。关键词：海上油田；早期注聚；增油量；BP神经网络；应用评价中图分类号：TE357．46文献标识码：A文章编号：1006—6535(2014)0l一0lO6一O4提出了基于BP神经网络算法的增油量计算新方引言法。聚合物驱是一项相对成熟的提高采收率技术，1海卜油田早期注聚合物增油最

3、新方法的其主要机理是通过提高驱替相的黏度，降低油水流提出度比，提高波及效率，从而有效地提高油藏采收率¨。J。聚合物驱技术已在大庆、胜利等步入开发目前陆地油田聚合物驱增油量的计算方法包中后期的油田得到了大规模应用J，也必将成为括水驱特征曲线和产量递减预测法¨卜J。对于早海上具有陆相沉积、非均质性严重的砂岩油藏最重期聚合物驱，运用上述方法计算得到的增油量不可要的提高采收率技术之一_6J。海上油田开发由靠。注聚合物时机处于低含水或无水时，受效油井于受开发平台年限和快速开发的要求，聚合物驱时含水率曲线也不会出现中后期聚合物驱常见的下机一般比陆地油田

4、早，甚至油田刚一注水就可以转降漏斗典型特征。理论上，可以运用油藏数值模拟入注聚开发。目前，早期注聚是国内外没有先例的手段，把预测水驱曲线的拐点，作为早期聚合物驱新理念和开发实践⋯，因此给早期注聚增由量见效时间点，早期聚合物驱见效时间为开始注聚合计算和效果评价带来了难题。计算聚合物驱增油物到见效时间点的时间段¨。早期注聚增油量可量是评价聚合物驱方案技术经济可行性的关键。由实际累计产油与相同工作制度下水驱预测的累陆地油田因在高含水期开展聚合物驱，增油量计算计产油之差来确定(图1)。因此，针对早期聚合物方法较为成熟。海上油田实施早期注聚合物，处于

5、驱，提出了建立基于BP神经网络的水驱产油量预低含水甚至无水期开发阶段，使得注聚合物前水驱测模型，进而可以得到早期聚合物驱增油量的计算阶段时间较短，水驱曲线不稳定，甚至不存在水驱方法。阶段。因此，无法采用陆地油田增油量计算方法确2BP神经网络计算方法与步骤定早期聚合物驱增油量。针对以上问题，根据海上油田不同时机聚合物驱开发特点和含水变化规律，BP神经网络由网络输入层、输出层和隐含层收稿日期：20130719：改回日期：20131014基金项目：国家科技重大专项“海上稠油高效开发新技术”(2011ZX05024一OO4)作者简介：张贤松(196

6、5一)，男，教授级高级工程师，1986年毕业于华东石油学院采油专业，2006年毕业于中国石油大学(北京)油气田开发专业，获博士学位，现从事油气田开发与提高采收率科研及生产工作。第1期张贤松等：海上油田早期聚合物驱增油量评价的新方法107构成，包括信息正向传播和误差反向传播2个过=·d+d。(3)，程，通过监督学习方法，训练得到连接权值集后可A[max—Amin以用于预测。式中：、为输入样本中第i个节点中的最小值和最大值；表示标准化后的输入向量，d。、d：为参数。同时网络输出向量也据此进行变换。以上各式构成了BP神经网络模型，通过筛选获得一定

7、容量的样本数据，根据BP神经网络学习算法，进行样本的学习和训练，确定网络权值集，从蚓要而确定神经网络有关参数_1。所采用的BP神经网络以油藏原油黏度，渗透率K，变异系数及注入强度为输入向量，相应的水驱特征曲线的截距。与斜率6为输出向量，其具体流程如图2所示。生产时间／图1早期注聚增油量计算示意图2．1信息正向传播信息正向传播通过由第层第个神经元的输入输出关系来表征：=(·¨一)，J=1，2，⋯，；Jj}：1，2，⋯，(1)式中)为网络节点作用函数；M为神经网络模图2基于BP神经网络增油量计算方法流程型的总层数；为该神经元的阈值；n为第层神经

8、元的数目；¨为第(一1)层第个神经元到训练BP神经网络是缓慢的，但由于应用已建立的BP神经网络模型只涉及到正向传播阶段，因第层第个神经元的连接权因子。此能快速得到输出结果。神经网