應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)煤層含氣量分布

吳 劍 常毓文 劉保磊 張遂安 祁大晟

(1.中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083;2.中國(guó)石油大學(xué)，北京 102249)

煤層含氣量是指單位煤中含有氣體(主要成分為甲烷)的體積(m3/t)。含氣量是煤儲(chǔ)層評(píng)價(jià)最為重要的一個(gè)參數(shù)，同時(shí)也是影響煤礦開采的安全因素之一。對(duì)于煤層含氣量的測(cè)定的數(shù)據(jù)很少，需要通過含氣量預(yù)測(cè)煤層含氣量富積區(qū)，并進(jìn)行有指導(dǎo)性的開采作業(yè)。

影響煤層含氣量的因素很多，由于煤層氣為自生自儲(chǔ)型天然氣，全?？疲?］將影響含氣量分布的因素歸結(jié)為2個(gè)方面:(1)非決定性因素的煤層生氣能力;(2)儲(chǔ)氣能力，作為煤層含氣量的主控因素，主要包括:煤階、礦物質(zhì)含量、煤層中水分含量、煤巖的顯微組分(鏡質(zhì)組、絲質(zhì)組和殼質(zhì)組)、孔隙度、埋深、儲(chǔ)層壓力和溫度等。

煤層含氣量預(yù)測(cè)的方法主要有解吸法［2］，含氣量梯度法，多元逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。以前主要采用解吸法和含氣量梯度法進(jìn)行定量預(yù)測(cè)，李貴紅等人［3］研究采用多元逐步回歸法進(jìn)行定量預(yù)測(cè)，連承波等人［4］率先使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定量預(yù)測(cè)。本文主要考慮埋深［5］、鏡質(zhì)組、灰分和揮發(fā)分4個(gè)影響因素，以沁水盆地QP區(qū)為例，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法定量預(yù)測(cè)煤層含氣量分布。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法，具有無反饋、層內(nèi)無互連多層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型的3層或3層以上，無反饋、層內(nèi)無互連的前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過正向計(jì)算輸出和反向傳播誤差的不斷修正，直到誤差在許可范圍內(nèi)。其算法步驟如下:

(1)初始化連接權(quán)值W，V及閥值θ，γ。

(2)選取一個(gè)學(xué)習(xí)模式把 (Xk，Yk)提供給網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算輸入層的輸出。

(3)計(jì)算中間隱含層和輸出層各個(gè)神經(jīng)元的凈輸入和輸出。

(a)隱含層:

(b)輸出層:

(4)根據(jù)給定期望計(jì)算各神經(jīng)元輸出和隱含誤差。

(a)輸出層:

(b)隱含層:

(5)修改權(quán)值和閥值。

(a)隱含層至輸出層:

(b)輸入層至隱含層:

α，β為學(xué)習(xí)速率，0＜ α ＜1，0＜ β ＜1。

(6)通過隨機(jī)選取下一個(gè)學(xué)習(xí)模式，返回步驟(3)，直到m個(gè)學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)束。判斷網(wǎng)絡(luò)全局誤差E是否滿足要求。滿足則結(jié)束學(xué)習(xí)過程，不滿足則繼續(xù)。

(7)更新網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練次數(shù)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)煤層含氣量

考慮埋深、鏡質(zhì)組、灰分和揮發(fā)分4個(gè)主要影響因素對(duì)含氣量的影響，參考前人在沁水盆地所做的大量研究成果，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量預(yù)測(cè)沁水盆地QP區(qū)塊含氣量分布情況。

建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:(1)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;(2)將使用到的35口井的數(shù)據(jù)中的27口井作為訓(xùn)練樣本，8口井?dāng)?shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，期望輸出值為實(shí)際測(cè)量含氣量等級(jí)。用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所有井的含氣量等級(jí);(3)參數(shù)設(shè)置［6］:培訓(xùn)學(xué)習(xí)效率α=β=0.01，動(dòng)能mc=0.9，最大訓(xùn)練次數(shù)n=3 000，終止條件goal=5×10-8。由于預(yù)測(cè)含氣量分布情況只需知道其值在一定范圍內(nèi)，無需關(guān)注單個(gè)數(shù)據(jù)值的偏差，而沁水盆地QP區(qū)塊的35口井煤層含氣量介于10～30 m3/t之間，采用增大整體誤差容忍度方法，將其數(shù)據(jù)等分成:低(10～14)、偏低(14～18)、中(18～22)、偏高(22～26)和高(26～30)共5個(gè)等級(jí)，依次編號(hào)為1、2、3、4和5。判斷標(biāo)準(zhǔn):相同為正確，相鄰為偏差，相差1為錯(cuò)誤，預(yù)測(cè)結(jié)果見表1。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型煤層含氣量等級(jí)預(yù)測(cè)與分析表

3 含氣量分布

模型中訓(xùn)練樣本百分比為90%，測(cè)試樣本百分比為80%，所有數(shù)據(jù)中只出現(xiàn)4個(gè)偏差，都在誤差允許范圍內(nèi)，證實(shí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性。采用BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)QP區(qū)塊系列井的數(shù)據(jù)，建立等勢(shì)線圖形，應(yīng)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)［7-8］和克里金插值法［9-10］建立整個(gè)沁水盆地QP區(qū)塊的煤層含氣量分布圖見圖1。

由圖中可以看到沁水盆地QP區(qū)塊主要有3個(gè)高煤層含氣量分布的區(qū)域和4個(gè)低煤層含氣量分布區(qū)域。煤層含氣量呈西北至東南走向較高，QP地區(qū)的斷層主要為西南到東北走向斷層，于是其高含氣量地區(qū)被斷層分割，其中4個(gè)煤層含氣量較低的地方皆為斷層發(fā)育地帶，東北方向煤層含氣量比較低，西南方向煤層含氣量相對(duì)較低。一般含氣量高的地區(qū)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)相對(duì)較少，是主要煤層氣富集區(qū)，含氣量在22%以上。

圖1 預(yù)測(cè)含氣量分布圖

4 結(jié)論

運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來預(yù)測(cè)含氣量分布情況，有3個(gè)問題值得注意:(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隱含層單位數(shù)大于輸出層單位數(shù)，效果較好;(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為非線性結(jié)構(gòu)，允許樣本有較大誤差甚至個(gè)別錯(cuò)誤，擴(kuò)大整體誤差的容忍度，數(shù)據(jù)分組要比單個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果好;(3)由于地質(zhì)條件的復(fù)雜性，不同區(qū)塊影響煤層含氣量的因素不同，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型也不盡相同。

通過擬合可知煤層含氣量富集特征:煤層埋深越深含氣量越高，鏡質(zhì)組含量越高含氣量越高;灰分和揮發(fā)分越高含氣量越低。

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