利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選頁巖氣有利開發(fā)區(qū)域

王彬 湯勇 勐睿 郭慧玲 王軍 劉佳男

(1.西南石油大學(xué)油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程國家重點實驗室，成都 610500;2.西南石油大學(xué)石油與天然氣工程學(xué)院，成都 610500;3.西南石油大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院，成都 610500)

頁巖氣是以吸附和游離狀態(tài)存在于富含有機質(zhì)的暗色泥頁巖或高碳化泥頁巖層系中的天然氣［1］，其所在儲層具有低孔隙度和特低滲透特征。相對于常規(guī)油氣儲層，頁巖氣儲層具有顯著的特殊性［2］，其儲層評價和勘探開發(fā)技術(shù)有別于常規(guī)儲層。我國的頁巖氣勘探開發(fā)尚處于早期階段，相關(guān)評價參數(shù)主要借鑒了美國學(xué)界的相關(guān)數(shù)據(jù)。學(xué)者普遍認為埋深、單層凈厚度、有機碳總量、熱成熟度、孔隙度、地層壓力系數(shù)等是評價頁巖氣儲層的關(guān)鍵指標。

張金川等人認為我國頁巖氣資源量與美國相當，資源量巨大，建立頁巖氣開發(fā)有利區(qū)域評價標準至關(guān)重要。蔣裕強從有機質(zhì)含量、無機礦物組成、物性及巖石學(xué)特征4個方面建立了頁巖儲層的評價標準。黃金亮等人從有機頁巖區(qū)域分布、巖性、儲層特征及含氣性等方面分析了川南志留系龍馬溪組頁巖氣形成有利區(qū)域［1］。合理的經(jīng)濟評價是高效開發(fā)的基礎(chǔ)，但目前還沒有儲層條件與經(jīng)濟評價有關(guān)的研究。盈虧平衡點即零利潤點，是開采成本與銷售成本的動態(tài)平衡，也是目標區(qū)塊可接受的最低天然氣售價。本次研究中基于美國頁巖氣儲層參數(shù)與盈虧平衡點數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立儲層參數(shù)與盈虧平衡點之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的預(yù)測能力。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多輸入多輸出實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行以及自學(xué)習能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過模擬人的大腦神經(jīng)處理信息，進行信息并行處理和非線性轉(zhuǎn)換的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。圖1表示一個7層的多輸入、單輸出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，輸入層通過連接權(quán)值Wij送到隱含層，產(chǎn)生隱含層神經(jīng)元的加權(quán)Ij輸入:

隱含層神經(jīng)元的實際輸出bj為:

隱含層與輸出層通過連接權(quán)值Zjk傳送到輸出層神經(jīng)元，產(chǎn)生輸出層神經(jīng)元的加權(quán)輸入Ck為:

該輸出層神經(jīng)元的實際輸出dk為:

以上各式中:Xi即神經(jīng)元輸入層的數(shù)據(jù);θj為隱含層神經(jīng)元的閥值;rk為輸出層神經(jīng)元的閥值，因為是單一輸出，即k=1;Wij為輸入層神經(jīng)元i到隱含層神經(jīng)元j的連接權(quán)值;Zjk為隱含層神經(jīng)元j到輸出層神經(jīng)元k的連接權(quán)值;bj為隱含層神經(jīng)元輸出數(shù)據(jù);dk為輸出層神經(jīng)元輸出數(shù)據(jù);f(Ij)和f(Ck)均為傳遞函數(shù)。

圖1 7層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖

在此，運用Matlab軟件編程。根據(jù)Kolmogorow定理可知，7層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分學(xué)習后能逼近任何函數(shù)［3］，因此使用帶有動量因子反傳播的7層向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行頁巖氣有利開發(fā)區(qū)域評價。以美國頁巖氣藏作為訓(xùn)練樣本［3］，以頁巖儲層的埋深、單層凈厚度、孔隙度、壓力系數(shù)、有機碳、熱成熟度和脆性礦物含量等7個指標作為輸入層的輸入?yún)?shù)，將頁巖氣開發(fā)的盈虧平衡點作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。圖1所示為7層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖。表1所示為有利于形成頁巖氣的儲層關(guān)鍵指標范圍。根據(jù)Kolmogorow定理并結(jié)合試算法確定隱含節(jié)點數(shù)為15［3］，隱含層之間的激勵函數(shù)選擇 purelin，訓(xùn)練函數(shù)選擇traingdm。

表1 有利于形成頁巖氣的儲層關(guān)鍵指標范圍

2 學(xué)習樣本的建立

本次研究的目的是建立優(yōu)選頁巖氣區(qū)塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用L-M學(xué)習規(guī)則，將表2的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習樣本集，訓(xùn)練周期為1 000，訓(xùn)練目標為 0.000 01，學(xué)習效率為 0.05，動量系數(shù)為0.9，通過誤差反向傳播算法自動找出7個變量與盈虧平衡點之間的內(nèi)部表達形式，即通過調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)使誤差最小化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將按照設(shè)定的均方差和訓(xùn)練次數(shù)完成訓(xùn)練，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。如此反復(fù)的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，找到具有良好收斂速度和泛化能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型便可優(yōu)選頁巖氣有利區(qū)塊。

表2 美國頁巖氣儲層參數(shù)表

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習及預(yù)測效果評價

圖2表明，經(jīng)過30次的反復(fù)訓(xùn)練，促使誤差方向傳導(dǎo)迭代運算，以達到好的訓(xùn)練效果。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置的均方差為0.000 01，當訓(xùn)練的均方差在0.000 01以下，即達到了訓(xùn)練要求，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值如表3所示;然后用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，預(yù)測數(shù)據(jù)如表4所示，可以據(jù)此檢驗?zāi)Ｐ偷恼_性。

預(yù)測結(jié)果表明，所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的盈虧平衡點的值與實際值相對誤差在5%以內(nèi)，滿足工程設(shè)計要求。文中建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測盈虧平衡點時是切實可行的，可將該模型運用于現(xiàn)場實踐中，指導(dǎo)頁巖氣區(qū)域的開發(fā)。

圖2 訓(xùn)練誤差曲線

表3 隱含層閥值和權(quán)值

表4 預(yù)測樣本數(shù)據(jù)表

4 結(jié)語

(1)從經(jīng)濟角度出發(fā)，以盈虧平衡點(天然氣售價)作為目標參數(shù)進行頁巖氣藏開發(fā)是切實可行的，為頁巖氣開發(fā)提供了一種新思路。

(2)建立了包含7個輸入變量(埋深、單層凈厚度、孔隙度、壓力系數(shù)、有機碳、熱成熟度和脆性礦物含量)、15個隱含層節(jié)點、1個輸出變量的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(3)利用建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)選頁巖氣藏的盈虧平衡點，預(yù)測結(jié)果和實際值差異非常小，可以用于頁巖氣有利開發(fā)區(qū)域的選擇，證實了15個隱含變量可以準確預(yù)測未知數(shù)據(jù)。

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