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《錄井工程雜志》2015年第一期

1建立徑向基神經網絡全烴計算模型

1.1徑向基神經網絡在對錄井全烴影響因素的研究中，雖然能夠找出主要的影響因素，但錄井全烴值與各因素之間的關系不確定，因此可以采用神經網絡建立如下的非線性表達式。徑向基（RBF）神經網絡用于儲集層預測收斂性好、精度高［11］，因此本文采用該網絡建立全烴的計算模板。徑向基神經網絡有3層網絡結構，包括輸入層、隱函數層、輸出層，其拓撲結構如圖1所示。采用RBF網絡預測時，大多使用聚類算法來對網絡進行訓練，該方法需要人為的輸入隱函數的層數［11］，而隱函數層數輸入的不同將對計算結果有較大的影響。為此采用最小二乘法訓練時，根據設定的誤差自動確定隱函數的層數，使計算結果受人為影響小，同時計算的收斂性增強。

1.2樣本數據的選取根據氣測全烴值影響因素的分析結果，分別選取地質因素和非地質因素中對應的參數。地質因素主要體現儲集層巖石中的含氣性大小，為此在測井相中選取中子、聲波、密度、深電阻率值作為地質因素的樣本。同時考慮流體中氣體性質的影響，將錄井氣測中甲烷含量也作為樣本參數。非地質因素主要體現在鉆井工程參數和鉆井液性能參數，選取鉆壓、鉆速、扭矩、泵壓、排量、鉆時、鉆井液密度、鉆井液粘度作為訓練樣本。每組樣本數據均有13項影響因素（表1），選用海上某氣田一口已進行壓裂的HY2井，在其測試井段中選取61組數據，以其中50組數據作為訓練樣本，對其余11組數據進行神經網絡模型驗證。

1.3訓練模型的建立在建立訓練模型時，選用HY2井測井和錄井參數作為網絡樣本和檢測參數。由于一些因素受環境影響難以準確取值，訓練時降低了神經網絡的訓練精度，可通過逐步剔除法，篩選出影響訓練精度的參數項。通過對13項數據進行訓練對比，最終選取了表1中除鉆井液密度以外的12項參數。從網絡計算的誤差（實測全烴值和網絡計算全烴值間的方差累積）與訓練次數的關系（圖2）可以看出：在設置訓練目標誤差為0時，迭代50次之后，未經篩選時訓練的誤差為88．5，剔除鉆井液密度項后的訓練誤差為2．67×10－30，誤差顯著降低，滿足模型計算的要求。為了進一步驗證該網絡模型的準確性，采用該井61組數據中的11組數據進行驗證。通過對比其實測錄井全烴值與徑向基神經網絡計算出的全烴值可知，神經網絡計算的誤差較小，最大的為0．007，表明采用這50組數據進行訓練得出的神經網絡模型參數滿足計算要求，可以用來進行其他井全烴值的計算。

2應用實例

應用時選取了海上某氣田壓裂探井的資料進行分析。由于探井缺少有效的參考資料，導致測井解釋的準確性低［12］，在指導壓裂選井選層和產能分析時應用效果差。為了準確找出各個儲集層段的生產潛力，需要采用氣測錄井的全烴進行對比分析，但由于各井的鉆井和測量環境存在差異，無法直接采用全烴值進行儲集層生產潛力分析。有鑒于此，選取該氣田經過壓裂的HY2井測井和錄井12項參數，采用網絡計算模型計算出各個輸入參數段對應的全烴值，建立統一的氣測全烴檢測標準。在應用同一標準選取其他井的這些參數計算全烴值時，相當于選取了與HY2井相同的全烴測量環境，因而可以通過HY2井的測試產能及物性對其他井進行產能和物性對比。由于所選取的參數均為儀器檢測值，不受經驗因素影響，該方法適用于同一地區的任何井進行產能和物性對比。運用訓練后該模型重新對該區塊的其余壓裂井段氣測錄井全烴進行計算。結果表明：重新計算的錄井全烴值與現場錄井值差別較大，在圖3中HY2井3831～3850m井段由于受到井眼擴徑和鉆速快的影響，現場錄井全烴值為15％，明顯高于其他井段，通過對比分析可知，該值與壓裂測試的產能不匹配，而應用該模型計算后的全烴值降低了鉆井條件和測量環境差異的影響。采用該網絡對該區塊其余幾口壓裂井HY3井、HY5井、HY6井、HY9井的錄井全烴值進行校正，獲得各個壓裂段的平均全烴值，且該區塊壓裂段重新計算的全烴值與壓裂產能呈現較高的相關性，其相關系數平方（r2）為0．9932（圖4）。應用該模型對同一井組的HY3井、HY5井、HY6井、HY9井的相同層位進行錄井全烴計算，同樣得出其全烴值大小與儲集層的巖心滲透率、含氣飽和度呈現明顯的正相關，即計算所得全烴值越高，其物性和含氣性越好（表2），表明運用該方法可以準確地進行儲集層對比。

3結論

①影響氣測全烴值大小的因素較多，由于各井的測量條件不一致，不能只通過全烴值大小對比儲集層生產能力。②對影響氣測全烴值大小的參數采用徑向基神經網絡訓練后，最終確定12項參數對其測量結果影響顯著。采用該方法建立的全烴值計算模型，經過驗證后準確性高，可以用來計算全烴值。③采用徑向基神經網絡計算的錄井全烴曲線對比性強，產能與全烴值大小呈現明顯的線性關系，應用該方法進行儲集層對比和產能分析準確可靠。

作者：劉子雄李敬松黃子俊吳英曾鳴楊玉茹單位：中海油田服務股份有限公司油田生產研究院中國地質調查局油氣資源調查中心