塔河油田酸壓輔助設計模型研究

王 黎

（中原石油工程有限公司井下特種作業公司，河南濮陽 476100）

塔河油田酸壓輔助設計模型研究

王 黎

（中原石油工程有限公司井下特種作業公司，河南濮陽 476100）

針對塔河油田酸壓施工特點，從酸壓施工參數的優化、裂縫參數的優化等方面，利用數學統計方法中的BP神經網絡方法，建立儲層改造輔助設計模型，提供酸壓處理的模擬、分析、設計和優化功能，得到改造井的各類參數取值范圍，通過分析優選出最佳的施工參數和裂縫參數，從而指導酸壓設計者制定出初步的優化設計方案，盡可能的提高施工成功率。

酸壓；輔助設計

1 施工參數優化

塔河酸壓施工參數包括注入酸量、酸液排量、前置液量、前置液排量。要確定某口待改造井的施工參數需要應用到以往的類似改造井儲層參數、施工參數等結果，確定出各個參數的范圍，組成N種方案，本文應用正交設計優化出幾種方案。然后對于方案優劣的選擇，采用首先優選方法，通過調研目前針對施工參數研究，主要是以下幾種方法：遺傳變異原理、神經網絡、模糊數學等方法，從不同途徑都能取得比較好的結果。但是本文在前面的研究中統計了285口井的施工參數和儲層參數，已經訓練形成了成熟的神經網絡模型，正可以利用其進行施工參數的優化[1-4]。

1.1 正交設計施工方案

首先根據目標決策函數，限定酸壓施工參數范圍，一次性同步優化多個施工參數。但是施工參數之間不同的組合有很多種，利用正交設計對成千上萬種不同的設計方案進行正交，從而實現施工參數的優選。

酸壓施工參數優化設計采用正交試驗設計及其直觀分析方法，以數理統計、概率論和線性代數等數學理論為基礎，科學的安排試驗方案，準確的分析試驗結果，定性定量地確定參數對指標的影響趨勢及顯著程度。其特點是以具有代表性的有限個施工方案反映大量施工方案的本質規律和主次矛盾。進而指導碳酸鹽巖油藏長裸眼酸壓井的開發[5，6]。

利用正交性設計與不同數目的施工參數和水平值相對應的正交試驗設計表。對影響油藏穩產的酸壓施工參數，共4個因素進行正交設計，其中每個因素取3個值。這樣，根據需要選擇具有4個參數、3個水平值的正交表L9（34），只需做9次模擬計算就能反映出總共34=81次試驗所代表的規律。所以應用正交試驗法來對各參數進行綜合分析，具有極大的簡便性。以塔河十二區的一口井為例的正交設計以及方案優選（見表1，表 2）。

表1 正交設計方案表

表2 正交設計試驗表

表2 正交設計試驗表（續表）

1.2 施工方案優選

應用正交設計優化出幾種方案后，對這些方案的優劣進行篩選。目前針對酸壓施工參數的優選，主要運用神經網絡、遺傳變異和模糊數學等方法。但是本文在前期的研究中統計了285口井的施工參數、儲層參數等，已經訓練形成了成熟的神經網絡模型，正可以利用其進行施工參數的優化。

對于塔河油田的任意一口待壓井，根據其儲層情況，按照施工層位劃分的神經網絡模型，進行模擬計算。得到按決策系數排序的施工方案，決策系數越大，方案越推薦實施。本文取前三個方案為酸壓施工參數推薦方案（見表3）。

表3 施工參數方案優選表（按施工層位劃分）

按施工層位劃分時，按決策系數由大到小排序，可得酸壓施工參數的優先方案為方案四、方案一及方案七。

2 裂縫參數優化

2.1 裂縫模型

BP神經網絡作為一種能自動學習非線性映射關系的網絡模型，在使用過程中無需事先了解輸入到輸出的具體的非線性映射關系。首先獲取大量的樣本，這些樣本要求是符合同等模式下的樣本，這些樣本具有共同的M維參數數據。然后依據設定的神經網絡對這些樣本進行訓練，BP神經網絡便能從這些樣本中自動找到此M維參數空間到N維輸出空間的關系。并且，BP神經網絡從輸入到輸出的學習反饋過程中能不斷的修正隱層到輸出層之間的連接權值，進而不斷的修正誤差，直到誤差小于一定值。其中，基于梯度下降算法的BP神經網絡具有較高的擬合能力，所以本節采用此方法[7，8]。

基于梯度下降的BP神經網絡算法在實現時可以分為以下三個步驟：BP神經網絡的構建、訓練、預測（即參數生成）（見圖1）。

圖1 基于梯度下降算法的BP神經網絡流程圖

首先要確定網絡的結構。在確定非線性網絡時，確定隱節點數是關鍵。如果隱節點數太少，BP神經網絡不能建立符合實際復雜情況的映射關系，BP網絡的預測結果與檢測樣本的誤差較大。但是如果節點數太多，BP神經網絡的訓練時間增加，會出現“過擬合”現象。從本文對BP神經網絡的研究與試驗結果得知，可以根據經驗設定隱層節點數為20。

本節選取的每個樣本的輸入參數有4個，為：前置液量、前置液排量、酸量、酸排量。每個樣本的輸出參數有4個，為：動態縫長、動態逢高、酸蝕縫長、裂縫導流能力，其中輸出的4個參數由BP網絡分別生成。因此BP神經網絡采用4-20-1結構，輸出4次。

設置BP神經網絡的各輸出參數要求后，對訓練數據進行學習訓練，然后依據檢測樣本的輸入數據預測其輸出。本節共采用150組數據，其中的100組作為訓練數據，剩余的50組作為測試數據。最后神經網絡裂縫參數生成，就是用訓練好的網絡預測4個參數函數輸出。根據BP神經網絡理論，首先在MatLab 2010中完成BP神經網絡的構建與訓練，得到神經網絡與4個輸出參數對應的權值，再運用C#語言實現輔助優化設計軟件中基于BP神經網絡的裂縫參數生成算法。

將輸入數據存儲在dInput.mat文件中作為網絡訓練數據。其中的變量dtrain為前100組訓練樣本的4個輸入矩陣，即100×4的矩陣；dtrainre1為前100組訓練樣本的第一個輸出參數，即動態縫長；dtrainre2為前100組訓練樣本的第二個輸出參數，即動態縫高；dtrainre3為前100組訓練樣本的第三個輸出參數，即酸蝕縫長；dtrainre4為前100組訓練樣本的第四個輸出參數，即裂縫導流能力。dtest為后50組檢測樣本的4 個輸入矩陣；dtestre1、dtestre2、dtestre3、dtestre4 分別為后50組檢測樣本的4個輸出參數。

然后對輸入數據進行歸一化。本節中數據歸一化采用線性函數轉換，其形式為：

其中：x、y 分別為轉換前、后的值，MaxValue、MinValue分別為樣本的最大值和最小值。

在開始訓練前首先隨機生成網絡初始所需的權值和閾值。然后用數據文件dInput.mat中的訓練數據訓練BP神經網絡。對每一組訓練數據，BP網絡進行如下處理：把原始數據從經過輸入層、隱含層、輸出層后，產生一個輸出結果，成為正向傳播；如果此結果與訓練數據中的結果之間的誤差沒有小于預先設置好的閾值，則將訓練過程轉為反向傳播過程，修改連接各節點的連接權值。不斷將重復正向和反向傳播的過程，也是不斷修改權值的過程。直到輸出結果的誤差小于一定閾值為止。得到符合條件的傳播權值后，將要計算的輸入數據輸入到含有該權值的神經網絡，進行正向傳播。實現時就是，讀取文件dInput.mat文件中的測試數據，正向傳播后得到其各自的輸出數據。

2.2 試驗結果

得到訓練后的神經網絡，本節采用50組測試數據做試驗，分別生成動態縫長、動態縫高、酸蝕縫長、裂縫導流能力等4個參數的50×1的矩陣。以動態縫長為例（見圖2），將原始50組檢測樣本的數據用方框表示，將BP網絡生成的輸出數據用星號表示。在垂直方向上，星號與小方框之間的距離就是生成參數與檢測樣本的誤差。其他3個參數的圖表與動態縫長圖表類似（見圖 3～圖5）。

圖2 動態縫長對比結果圖

圖3 動態縫高對比結果

圖4 酸蝕縫長對比結果圖

圖5 裂縫導流能力對比結果

3 酸壓效果預測

通過輔助設計神經網絡模型模擬計算得到前置液酸壓效果預測結果，與PT軟件擬合結果的對比（見表4）。模擬施工工藝為：前置液X m3＋高溫膠凝酸Y m3+頂替液50 m3。模擬計算前置液排量5.0 m3/min～6.0 m3/min，酸液排量 5.5 m3/min～6.5 m3/min，頂替液排量5.0 m3/min。2016年10月對塔河油田某井進行了酸壓施工，日產量45.6 t，達到了較好的酸壓效果。

表4 酸壓模擬結果表

4 結論與認識

本文建立了針對塔河奧陶系碳酸鹽巖儲層酸壓井的輔助設計神經網絡模型，依據建立好的酸壓輔助設計模型，運用C#語言編制了酸壓輔助設計系統的輔助設計模塊，實現施工參數和裂縫參數的優化。并對塔河油田的一口酸壓井進行模擬預測，與PT軟件的擬合結果對比表明，該系統能有效指導酸壓施工和優化酸壓施工設計方案。

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TE357.11

A

1673-5285（2017）10-0046-04

10.3969/j.issn.1673-5285.2017.10.011

2017－09-19

王黎，女（1985－），碩士研究生，2013年畢業于中國石油大學（北京），從事油氣田開發方面研究工作。