基于伽馬射線技術(shù)的油井含水率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

鄭永建,張振朝,牛棚滿,文鵬榮,曾 桃

(1.中海石油(中國(guó))有限公司湛江分公司，廣東 湛江 524057；2.海默科技(集團(tuán))股份有限公司，甘肅 蘭州 730010)

0 引言

原油含水率在油田生產(chǎn)中非常重要，是油田原油生產(chǎn)和加工過(guò)程中的主要計(jì)量參數(shù)，直接影響原油的鉆采、集輸、計(jì)量等工作，對(duì)油田產(chǎn)量與油藏管理有著十分重要的意義[1-2]。當(dāng)使用伽馬射線技術(shù)測(cè)量原油含水率時(shí)，放射源通過(guò)產(chǎn)生兩束不同能量的伽馬射線穿過(guò)介質(zhì)，探測(cè)器收集被介質(zhì)吸收后的伽馬計(jì)數(shù)并結(jié)合標(biāo)定參數(shù)對(duì)含水率進(jìn)行計(jì)算[3]。

通過(guò)計(jì)算穿過(guò)原油介質(zhì)前后的高低能射線計(jì)數(shù)率(強(qiáng)度)，就可以求解出原油中的含水率與含氣率[4]。由于伽馬射線計(jì)數(shù)率存在一定的統(tǒng)計(jì)誤差且設(shè)備在標(biāo)定時(shí)引入了一定的誤差，因此在實(shí)際應(yīng)用中測(cè)量含水率與真實(shí)含水率之間存在一定的偏差，且含水儀設(shè)備安裝在生產(chǎn)管線上，重新進(jìn)行標(biāo)定耗時(shí)費(fèi)力。此外，射線計(jì)數(shù)率與含水率之間難以建立簡(jiǎn)單的線性關(guān)系或者數(shù)學(xué)模型，無(wú)法有效地減少或消除含水率測(cè)量的偏差[5]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)對(duì)已知數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)果的預(yù)測(cè)，從而避免了一些中間過(guò)程對(duì)結(jié)果帶來(lái)的影響。在這類非線性擬合中問(wèn)題中，可能會(huì)起到意想不到的作用。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的神經(jīng)元相互連接而成，具有強(qiáng)大的自組織能力和想象力，僅借助一定的樣本數(shù)據(jù)且無(wú)需建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型就可以對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)非線性擬合[6]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由三層神經(jīng)元組成，分別為輸入層、隱含層和輸出層。其中，輸入層與輸出層的神經(jīng)元數(shù)一般是固定的，隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以根據(jù)結(jié)果自由設(shè)置。每?jī)蓚€(gè)神經(jīng)元間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱之為權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始學(xué)習(xí)時(shí)隨機(jī)選取一組權(quán)值，按照前反饋方式計(jì)算輸出值，將輸出的誤差信號(hào)反饋至網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其權(quán)值和相關(guān)系數(shù)進(jìn)行修正，使用修正后的權(quán)值計(jì)算新的輸出值，并判斷該值的誤差是否滿足所需的精度。如果滿足，則學(xué)習(xí)停止；否則將繼續(xù)對(duì)權(quán)值進(jìn)行修正直到收斂為止。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已較多應(yīng)用在多相流測(cè)量領(lǐng)域。如高松巍[7]等提出一種基于反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳統(tǒng)密度法測(cè)量原理進(jìn)行誤差修正的多相流計(jì)量方法。段玉波等根據(jù)超聲波對(duì)油水兩相流的反饋信號(hào)，基于徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立非線性測(cè)量模型，成功預(yù)測(cè)了油水兩相流的含水率，并且測(cè)量模型具有良好的適應(yīng)性?？锸啦诺萚8]采集海洋油氣集輸立管內(nèi)氣液兩相流底部、頂部壓力波動(dòng)信號(hào)，并提取其絕對(duì)值均值、絕對(duì)值方差、偏態(tài)系數(shù)、峰態(tài)系數(shù),結(jié)合本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)的高、中、低3個(gè)頻段上的能量分?jǐn)?shù),構(gòu)建了一個(gè)包含7個(gè)特征參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量模型，成功預(yù)測(cè)了集輸立管內(nèi)氣相液相含率并且平均相對(duì)誤差均小于6%。

2 油水兩相流相分率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

伽馬射線法在原子層面對(duì)油水進(jìn)行區(qū)分，能夠滿足多數(shù)工況條件下的原油含水率測(cè)量[9]。使用伽馬射線技術(shù)測(cè)量原油含水率時(shí)，放射源通過(guò)產(chǎn)生兩束不同能量的伽馬射線穿過(guò)介質(zhì)，探測(cè)器通過(guò)接受采集信號(hào)后將伽馬射線轉(zhuǎn)換為高、低計(jì)數(shù)進(jìn)而計(jì)算含水率。伽馬射線計(jì)數(shù)測(cè)量原理如圖1所示。

圖1 伽馬射線計(jì)數(shù)測(cè)量原理圖

以潿洲11-4NB平臺(tái)的含水率測(cè)量結(jié)果為例，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)油、氣、水三相混合的原油含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于伽馬射線技術(shù)是通過(guò)伽馬射線強(qiáng)度衰減來(lái)反映油氣水三相流相分率的，故選擇被三相流吸收后的高、低能伽馬計(jì)數(shù)作為輸入層，平臺(tái)手工化驗(yàn)所得的含水率與含水分析儀測(cè)量的含氣率作為輸出層，以完成從輸入層到隱含層再到輸出層的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化[10]。網(wǎng)絡(luò)輸入層與輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由樣本的屬性決定，隱含層節(jié)的神經(jīng)元數(shù)應(yīng)小于N-1(N為訓(xùn)練樣本數(shù))，否則網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)誤差與訓(xùn)練樣本的特性無(wú)關(guān)而趨于零，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)失去了泛化能力[11]。因此，對(duì)于一個(gè)輸入神經(jīng)元數(shù)為i、輸出神經(jīng)元數(shù)為o的網(wǎng)絡(luò)，隱含層的神經(jīng)元數(shù)h可由經(jīng)驗(yàn)公式(1)確定[12]。

(1)

預(yù)測(cè)原油含水率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元與輸出神經(jīng)元均為2，a的取值范圍為1～10，因此隱含層的神經(jīng)元數(shù)h的取值范圍為3～12。對(duì)不同神經(jīng)元數(shù)的隱含層與激勵(lì)函數(shù)組合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試后，選擇神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10的隱含層作為最終預(yù)測(cè)原油含水率的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示，

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表1所示。

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

3 預(yù)測(cè)結(jié)果

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，使用雙能射線含水儀的探頭高、低能計(jì)數(shù)作為輸入值，參與訓(xùn)練的試驗(yàn)數(shù)據(jù)含水率范圍為0～100%，含氣率范圍為0～10%。為了保證網(wǎng)絡(luò)收斂性，有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。數(shù)據(jù)歸一化處理如式(2)所示:

(2)

式中:yi為歸一化后的輸入數(shù)據(jù)；xi為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；xmin為訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的最小值；xmax為訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的最大值。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)含水率結(jié)果如表2所示。

表2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)含水率結(jié)果

使用316組數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并將需要預(yù)測(cè)含水率的高低能伽馬射線計(jì)數(shù)代入網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)原油含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果示意圖如圖3所示。

圖3 預(yù)測(cè)結(jié)果示意圖

從圖3能夠看出，預(yù)測(cè)含水率與參考含水率之間存在很好的線性關(guān)系，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率與參考含水率十分接近；預(yù)測(cè)含氣率與參考含氣率部分點(diǎn)之間的偏差較大，整體上預(yù)測(cè)含氣率與參考含氣率比較接近。絕對(duì)誤差如圖4所示。

圖4 絕對(duì)誤差示意圖

從圖4可以看出，使用所訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率與參考含水率之間的絕對(duì)誤差在±2%的范圍內(nèi)波動(dòng)；預(yù)測(cè)含氣率與參考含氣率之間的絕對(duì)誤差在±1%的范圍內(nèi)波動(dòng)；整體上使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率與含氣率與參考值絕對(duì)誤差較小，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果較好。不同預(yù)測(cè)含水率誤差分布如圖5所示。

圖5 不同預(yù)測(cè)含水率誤差分布圖

從圖5可以看出，不同參考含水率下對(duì)應(yīng)的誤差各不相同，但誤差的分布與含水率并無(wú)明顯的關(guān)系。不同參考含水率下的誤差基本圍繞誤差零點(diǎn)上下波動(dòng)，參考含水率對(duì)應(yīng)的誤差分布比較均勻，系統(tǒng)誤差較小。整體上，在不同的參考含水率下使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率誤差在±2%以內(nèi)，含水率誤差較小。在相同含水率下(或同一口油井)，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率與參考含水率誤差在零點(diǎn)附近波動(dòng)。

為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一口井在不同時(shí)期的含水率預(yù)測(cè)結(jié)果，將該井在不同時(shí)期的高、低能伽馬計(jì)數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)該井不同時(shí)期的含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與參考含水率進(jìn)行對(duì)比。含水率預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分布圖如圖6所示。

圖6 含水率預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分布圖

從圖6可以看出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于同一口井在不同時(shí)期時(shí)的預(yù)測(cè)含水率與該時(shí)期下的參考含水率變化趨勢(shì)是一致的，預(yù)測(cè)含水率隨著參考含水率的變化而變化，兩者的變化趨勢(shì)整體上一致。預(yù)測(cè)含水率與參考含水率的絕對(duì)誤差在±2%的范圍內(nèi)波動(dòng)。在整個(gè)測(cè)量周期內(nèi)，預(yù)測(cè)含水率絕對(duì)誤差中的負(fù)偏差較多，預(yù)測(cè)含水率較低。這可能與伽馬射線計(jì)數(shù)的統(tǒng)計(jì)漲落和放射源自身衰變有關(guān)。

含水率與伽馬射線計(jì)數(shù)有對(duì)應(yīng)的關(guān)系。隨著原油中預(yù)測(cè)含水率的下降，伽馬射線的高能與低能計(jì)數(shù)相應(yīng)的升高；隨著預(yù)測(cè)含水率的上升，高能計(jì)數(shù)與低能計(jì)數(shù)相應(yīng)的下降；當(dāng)含水率在0～92%的范圍內(nèi)變化時(shí)，高能計(jì)數(shù)在80 000～87 000/min的范圍內(nèi)變化，低能計(jì)數(shù)在110 000～180 000/min的范圍內(nèi)變化，低能計(jì)數(shù)的變化率對(duì)含水率的變化更加敏感。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因是高、低能射線對(duì)礦化水和原油的穿透能力不同。低能射線的穿透能力較低，低能射線穿過(guò)礦化水后被吸收的份額較高；高能射線的穿透能力相對(duì)于低能射線較強(qiáng)，高能射線穿過(guò)礦化水后被吸收的份額相對(duì)較少。因此，當(dāng)原油中含水率變化時(shí)，低能射線計(jì)數(shù)比高能射線計(jì)數(shù)的變化更加敏感。

因?yàn)楹逝c高低能伽馬射線計(jì)數(shù)之間存在這種關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能根據(jù)高、低能計(jì)數(shù)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出原油中的含水率。當(dāng)放射性核素隨時(shí)間衰變，探測(cè)器采集的高低能計(jì)數(shù)隨時(shí)間下降，因此預(yù)測(cè)含水率也跟隨高低能計(jì)數(shù)的變化而變化，預(yù)測(cè)含水率與參考含水率之間的誤差也因此而變大。

4 結(jié)論

通過(guò)潿洲平臺(tái)伽馬射線含水分析儀對(duì)原油含水率測(cè)量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練并生成了一個(gè)與高低能伽馬計(jì)數(shù)為輸入，對(duì)原油含水率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果與參考值很接近，說(shuō)明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在原油含水率預(yù)測(cè)上具有一定的可行性。

使用所訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的原油含水率和含氣率與參考值十分接近，二者在0%～95%的含水率范圍內(nèi)有著良好的線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的含水率與參考含水率誤差約為±2%，預(yù)測(cè)含氣率誤差與參考含氣率誤差在1%以內(nèi)。對(duì)不同時(shí)期的含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)含水率會(huì)受到放射性核素自然衰變的影響。