BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在神木氣田水平井產(chǎn)能預(yù)測中的應(yīng)用

劉鵬飛，文開豐，高君微，王　超，楊國平

（中國石油長慶油田分公司第二采氣廠，陜西西安　710200）

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在神木氣田水平井產(chǎn)能預(yù)測中的應(yīng)用

劉鵬飛，文開豐，高君微，王超，楊國平

（中國石油長慶油田分公司第二采氣廠，陜西西安710200）

傳統(tǒng)水平井產(chǎn)能預(yù)測計算由解析解法與半解析解法確定，有極大的局限性，所以在應(yīng)用中常常預(yù)測不夠準(zhǔn)確。本文選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過輸入信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值作用，計算各層誤差，依次對權(quán)值和閥值進(jìn)行修改，達(dá)到高精度、快速逼近樣本的目的。最后用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行神木水平井產(chǎn)能預(yù)測。仿真結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用效果顯著，預(yù)測值與實(shí)際值相對誤差在±10%之內(nèi)，能夠滿足工程精度要求。

水平井；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；產(chǎn)能預(yù)測

神木氣田現(xiàn)已建成16.7×109m3/a，水平井開采技術(shù)已成為神木氣田高效、經(jīng)濟(jì)開發(fā)的重要技術(shù)。水平井產(chǎn)能是氣田開發(fā)決策的一個重要參數(shù)，因此能否準(zhǔn)確的獲得水平井產(chǎn)能成為氣田開發(fā)的一個重要問題。神木氣田具有非均質(zhì)性強(qiáng)，砂體發(fā)育不連續(xù)，儲層深處的含氣特性與近井地帶差異大等特點(diǎn)，地質(zhì)條件復(fù)雜。水平井無阻流量與儲層物性參數(shù)之間呈復(fù)雜非線性關(guān)系，傳統(tǒng)計算無阻流量的解析解法與半解析解法大多做了相關(guān)理想假設(shè)，計算精度不高。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是解決復(fù)雜非線性問題的有效方法，在解決非線性問題時，表現(xiàn)出極大的靈活性和自適應(yīng)性，能達(dá)到各主要因素對無阻流量預(yù)測的高精度擬合。筆者采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在綜合考慮各主要地層物性因素的基礎(chǔ)上建立了產(chǎn)氣水平井產(chǎn)能模型，并使用訓(xùn)練好的產(chǎn)能模型對神木已完鉆水平井進(jìn)行產(chǎn)能預(yù)測［1，2］。

1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法

設(shè)置由三層的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成（見圖1），BP模塊以特有的導(dǎo)師學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練［3-6］。

圖1　三層BP網(wǎng)絡(luò)

BP算法運(yùn)算步驟分兩步，首先是從下至上，導(dǎo)入神經(jīng)單元網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值作用，依次遞送到輸出層。再是從上至下，演算出各層誤差，依次對權(quán)值和閥值進(jìn)行修改，并將誤差向下傳遞。兩個過程反復(fù)交替，直到收斂為止。

1.1正向傳播-模型結(jié)構(gòu)由輸入層經(jīng)隱含層向輸出層傳播

設(shè)輸入層、隱含層、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為m、l、n。輸入向量為X=（x1…xi…xm），對應(yīng)希望輸出向量為T= （t1…tk…tn）。根據(jù)BP神經(jīng)元模型原理，隱含層各神經(jīng)元的激活值：

激活函數(shù)常采用S型的sigmoid函數(shù)：

將激活值代入激活函數(shù)可得隱含層第j節(jié)點(diǎn)的輸出值：

1.2反向傳播-演算出的誤差由輸出層經(jīng)隱含層傳向輸入層

BP學(xué)習(xí)方法應(yīng)用的是δ學(xué)習(xí)規(guī)則，即利用誤差的負(fù)梯度來調(diào)整連接權(quán)，使其輸出誤差單調(diào)減少。

輸出層的校正誤差為：

隱含層的校正誤差為：

對于輸出層至隱含層連接權(quán)和輸出層閥值校正量分別為：

隱含層至輸入層連接權(quán)和隱含層閥值校正量為：

針對Q組設(shè)置模型：

其對應(yīng)希望輸出值為：

通過網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)輸出端的實(shí)際輸出值為：

則網(wǎng)絡(luò)全局誤差：

當(dāng)E小于給定精度ε時，即E＜ε，網(wǎng)絡(luò)近似收斂到最優(yōu)值。

2　水平井產(chǎn)能預(yù)測模型的構(gòu)造

對于神木氣田封閉氣藏，氣井的生產(chǎn)只能達(dá)到擬穩(wěn)定狀態(tài)，滲流達(dá)到擬穩(wěn)定流動后的水平井產(chǎn)能二項(xiàng)式也應(yīng)與滲流達(dá)到擬穩(wěn)定流動后的直井產(chǎn)能二項(xiàng)式具有相同的表達(dá)式，但影響二項(xiàng)式系數(shù)的參數(shù)不同，即A 和B值不同［7］。水平井在圓形供氣面積上的擬穩(wěn)態(tài)流動方程為：

二項(xiàng)式產(chǎn)能方程：

氣井水平井二項(xiàng)式產(chǎn)能方程的A和B值：

其中：

式中，Qg為無阻流量，104m3/d為氣體黏度，mPa·s為氣體壓縮因子；T為氣層溫度，K；PSC為標(biāo)準(zhǔn)情況下大氣壓，MPa；K為氣層滲透率，10-3μm2；h為氣層有效厚度，m；TSC為標(biāo)準(zhǔn)情況下氣層溫度，K；re為供給半徑，m；rw為井筒半徑，m；Ssa為氣井視表皮系數(shù)；B為氣體體積系數(shù)，m3/m3；γg為相對密度；PR為原始地層壓力，MPa；AC'為圓形供氣面積，取0.75，矩形供氣面積取0.738；C'為形狀因子換算系數(shù)。

由以上分析可知，直接影響水平井無阻流量大小的指標(biāo)有鉆遇儲層有效厚度、地層滲透率、排驅(qū)半徑、流體黏度、井半徑、原始地層壓力、氣井表皮系數(shù)、含氣飽和度、氣層孔隙度等因素，氣井的產(chǎn)能與各因素之間是一個非線性的函數(shù)關(guān)系。采用數(shù)值模擬“正交試驗(yàn)”法研究分析［8-11］，影響氣井產(chǎn)能的主要因素有原始地層壓力、滲透率、孔隙度、飽和度、鉆遇有效儲層厚度、表皮系數(shù)，共6個主要因素。

用VB語言實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法算法程序，并建立水平井產(chǎn)能與各因素之間的函數(shù)關(guān)系式：

（1）選用3層BP網(wǎng)絡(luò)模型。

（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層節(jié)點(diǎn)構(gòu)造：原始地層壓力、滲透率、孔隙度、飽和度、鉆遇儲層有效厚度、表皮系數(shù)6個因素作為輸入層節(jié)點(diǎn)；輸出層節(jié)點(diǎn)有1個：水平井產(chǎn)能。

（3）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入層/輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式：

式中：s為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。計算結(jié)果經(jīng)四舍五入取整。將m=6，n= 1帶入，得s=5。故隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)取5比較合理，建立的預(yù)測氣井產(chǎn)能的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為6×5×1，經(jīng)多個實(shí)例驗(yàn)證，利用上式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初值比較可靠，能滿足訓(xùn)練需要。

3　水平井產(chǎn)能預(yù)測模型的應(yīng)用實(shí)例及效果

截止目前，神木氣田共完鉆水平井13口，主力開發(fā)山西組和太原組，平均水平段長度1 135 m，砂巖鉆遇率79.3%，平均無阻流量25.12×104m3/d。選擇已完鉆的11口水平井作為樣本井進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)（見表1），兩口井作為預(yù)測井。運(yùn)用文中構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在經(jīng)過105次循環(huán)迭代后收斂，全局誤差為E=0.67×10-3。

表1　　進(jìn)行樣本訓(xùn)練的各水平井參數(shù)表

運(yùn)用所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，輸入雙平L和雙平M兩口預(yù)測井的相關(guān)參數(shù)，預(yù)測該氣田其他兩口水平井的產(chǎn)能，其結(jié)果（見表2）。

表2　產(chǎn)能預(yù)測結(jié)果表

由上述結(jié)果表明所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有很好的穩(wěn)定性，預(yù)測精度高，預(yù)測值與實(shí)際值相對誤差在±10%之內(nèi)，能夠滿足工程精度要求。

4　結(jié)論

應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測水平井產(chǎn)能是可行的，解決了水平井產(chǎn)能與其參數(shù)之間的非線性問題。應(yīng)用該方法預(yù)測，神木氣田兩口水平井預(yù)測值與實(shí)際值相對誤差都在工程要求之內(nèi)。該方法可以作為水平井產(chǎn)能預(yù)測的一種有效手段，為氣田開發(fā)部署提供了理論依據(jù)。

［1］ 王黎，孫倩倩，張凌筱，等.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在塔河油田產(chǎn)能預(yù)測中的應(yīng)用［J］.中國石油和化工，2012，10（2）：50-53.

［2］ 許敏，趙粉霞.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在氣井產(chǎn)能預(yù)測中的應(yīng)用［J］.天然氣工業(yè)，2000，20（3）∶73-75.

［3］ 彭敦陸，徐士進(jìn)，王汝成，等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)在預(yù)測單井日產(chǎn)量上的應(yīng)用研究［J］.石油實(shí)驗(yàn)地質(zhì)，1999，21（2）∶156-160.

［4］Philip F，Coveney P V，Hughes T L.Predicting quality and performance of oilfield cements with artificial neural networks and FTIR spectroscopy［C］.SPE 30079，1995.

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［6］ 許玲，陳德民，賴楓鵬.氣井新井產(chǎn)能預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究［J］.油氣井測試，2008，17（3）∶12-14.

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［8］ 李琴.低滲致密氣藏壓裂水平井產(chǎn)能評價方法優(yōu)化［D］.北京∶中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2013.

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TE328

A

1673-5285（2016）05-0064-04

10.3969/j.issn.1673-5285.2016.05.017

2016－04-05

劉鵬飛，男（1985-），甘肅天水人，碩士研究生學(xué)歷，工程師，現(xiàn)從事油氣藏工程動態(tài)分析及數(shù)值模擬方面的工作，郵箱：lpf2003021218@126.com。