劉為民

(中國(guó)石化勝利油田分公司地面工程維修中心，山東 東營(yíng) 257000)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層性質(zhì)預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)中的應(yīng)用愈加廣泛和深入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)儲(chǔ)層研究中的應(yīng)用始于上世紀(jì)90年代[1-4]，此后逐漸用于復(fù)雜巖性儲(chǔ)層參數(shù)評(píng)價(jià)[5-6]、孔隙度及滲透率計(jì)算[1,7-10]、儲(chǔ)層油氣產(chǎn)能預(yù)測(cè)[11-13]、儲(chǔ)層識(shí)別及儲(chǔ)層預(yù)測(cè)[2,14-18]等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有計(jì)算省時(shí)、客觀、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，但其缺點(diǎn)在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和預(yù)測(cè)是以已知的先驗(yàn)知識(shí)為條件，具有一定的局限性[19]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型現(xiàn)多應(yīng)用測(cè)井及地震等靜態(tài)參數(shù)進(jìn)行勘探階段的儲(chǔ)層識(shí)別與預(yù)測(cè)，而對(duì)石油工程中最直接也是最廣泛獲取的動(dòng)態(tài)參數(shù)涉及較少。某區(qū)內(nèi)大多數(shù)油井自然完井后需采取酸壓改造措施后才能獲得具有工業(yè)開采價(jià)值的油氣流，儲(chǔ)層酸壓裂縫能否與天然裂縫或溶洞系統(tǒng)溝通是儲(chǔ)層酸壓施工效果的主控因素之一。作者以某區(qū)奧陶系碳酸鹽巖儲(chǔ)層為研究對(duì)象，利用該區(qū)各井酸壓施工曲線的動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，判斷該區(qū)各井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體的類型及是否為定容體，了解該區(qū)目的儲(chǔ)層地質(zhì)特征，進(jìn)而調(diào)整酸壓施工方案，完善酸壓施工設(shè)計(jì)，提高酸壓施工成功率，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

1 儲(chǔ)層基本特征

研究區(qū)奧陶系碳酸鹽巖儲(chǔ)層由于巖溶作用和成藏的多期性，造成油藏內(nèi)油氣水分布、流體性質(zhì)、壓力、溫度等都存在較大的差異，儲(chǔ)層具有極強(qiáng)的非均質(zhì)性，從而導(dǎo)致儲(chǔ)層內(nèi)具有多個(gè)縫洞單元，各縫洞單元之間無明確的地質(zhì)邊界。單個(gè)縫洞儲(chǔ)集體是由不同尺寸的裂縫和溶蝕孔洞組成的高儲(chǔ)高滲帶，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜。相比于主體區(qū)，研究區(qū)的儲(chǔ)集體規(guī)模較小，且較多為定容體類型[20]。

研究區(qū)奧陶系碳酸鹽巖儲(chǔ)層儲(chǔ)集空間主要分為3種類型[21]：(1)基質(zhì)空隙，一般直徑僅幾微米至幾百微米，成因較復(fù)雜。(2)裂縫，是該區(qū)最發(fā)育、最常見的儲(chǔ)集空間之一，油氣顯示十分活躍；以構(gòu)造縫、構(gòu)造溶縫及壓溶縫為主，裂縫半充填或未充填，縫中充滿褐色原油。(3)溶洞及大型洞穴，孔洞直徑在5 mm以上，方解石或砂泥部分充填，保留有效空間為原油占據(jù)。

2 酸壓特性表征

2.1 酸壓特性表征參數(shù)優(yōu)選

人工判斷縫洞型儲(chǔ)層酸壓施工溝通儲(chǔ)集體的類型及是否為定容體主要綜合考量酸壓施工過程中的3種因素：目的層酸壓施工溝通儲(chǔ)集體規(guī)模、天然能量；酸壓施工目的層致密程度；酸壓施工凍膠階段造縫延伸狀態(tài)及酸蝕階段對(duì)前期施工所造裂縫改造情況[20,22]。

基于酸壓施工資料研究，本研究共篩選出9組參數(shù)共同表征縫洞型儲(chǔ)層酸壓特性：

(1)主破裂時(shí)井底壓力：其值可反映酸壓井近井地層致密程度，理論值為酸壓施工過程中目的層發(fā)生主破裂時(shí)泵壓、管柱壓力和摩阻壓力(負(fù)值)之和。

(2)主破裂時(shí)壓降：其值反映酸壓井近井地層壓開、解堵狀態(tài)，理論值為酸壓施工過程中目的層發(fā)生主破裂時(shí)泵壓下降值。

(3)主破裂時(shí)對(duì)應(yīng)排量：其值反映目的層發(fā)生主破裂時(shí)對(duì)應(yīng)施工排量的大小，理論值為主破裂時(shí)對(duì)應(yīng)排量值。

(4)單次最大壓降：其值一定程度反映酸壓施工溝通儲(chǔ)集體規(guī)模，理論值為酸壓施工過程中目的層泵壓?jiǎn)未巫畲笙陆抵怠?/p>

(5)壓降速率：其值也可一定程度反映酸壓施工溝通儲(chǔ)集體規(guī)模，理論值為單次最大壓降值與單次最大壓降經(jīng)歷時(shí)間之比。

(6)酸蝕壓降：其值也可一定程度反映酸壓施工溝通儲(chǔ)集體的規(guī)模，理論值為酸壓施工酸蝕階段泵壓下降值。

(7)酸蝕壓降速率：其值反映酸壓酸蝕階段對(duì)前期施工所造裂縫改造情況及施工溝通儲(chǔ)集體天然規(guī)模，理論值為酸蝕壓降值與酸蝕壓降經(jīng)歷時(shí)間之比。

(8)套壓壓降：其值反映酸壓施工溝通儲(chǔ)集體的整體規(guī)模，理論值為酸壓施工停泵后套壓變化值。

(9)有效液量百分比：其值反映酸壓施工過程中工作液的有效性，理論值為有效液量與總液量之比。

2.2 儲(chǔ)集體類型分析實(shí)例

根據(jù)研究區(qū)T1井(圖1)、T2井(圖2)酸壓施工參數(shù)人工分析判斷其酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型及是否為定容體。

圖1 研究區(qū)T1井酸壓施工曲線Fig.1 Acid fracturing curves of well T1 in study area

圖2 研究區(qū)T2井酸壓施工曲線Fig.2 Acid fracturing curves of well T2 in study area

從圖1可以看出，T1井酸壓施工凍膠造縫階段，前期泵壓小幅起伏，可推斷酸壓凍膠造縫在近井裂縫系統(tǒng)內(nèi)延伸，裂縫延伸距離較短，造縫溝通儲(chǔ)集體規(guī)模較小，為裂縫型儲(chǔ)集體。停泵階段，套壓隨施工時(shí)間延長(zhǎng)小幅上升，壓力在地層中擴(kuò)散較慢。人工判定T1井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體為定容體。

從圖2可以看出，T2井酸壓施工整體壓力較低，可判斷其酸壓施工溝通儲(chǔ)集體能量充足。酸蝕階段，壓力降幅明顯，可推斷地層明顯被壓開。人工判定T2井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型為溶洞及非定容體。

據(jù)此方法，將研究區(qū)82口井進(jìn)行儲(chǔ)集體類型、定容體判斷。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型

3.1 建模算法選取

選取9組參數(shù)與酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型、溝通儲(chǔ)集體是否為定容體定性之間為多維非線性映射。選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.2 模型建立及驗(yàn)證

基于研究區(qū)82口井酸壓施工資料，人工分析判斷82口井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型及是否為定容體。計(jì)算各井上述9組參數(shù)，選取其中41口井?dāng)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本(表1)，建立儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(圖3)、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(圖4)，選取其余41口井?dāng)?shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本(表2)。

基于儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)分驗(yàn)證樣本(表3)，儲(chǔ)集體類型評(píng)分值與酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型人工分析值符合率為70.7%，定容體判斷評(píng)分值與酸壓施工溝通儲(chǔ)集體是否為定容體人工分析值符合率為73.2%。

表1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本(部分?jǐn)?shù)據(jù))

表2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證樣本(部分?jǐn)?shù)據(jù))

3.3 模型誤差分析

基于儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)分驗(yàn)證樣本，評(píng)分值“裂縫”漏失誤補(bǔ)比5∶7。基于定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)分驗(yàn)證樣本，評(píng)分值“是”漏失誤補(bǔ)比5∶6。

人工分析判斷酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型、儲(chǔ)集體是否為定容體，參數(shù)單次最大壓降、酸蝕壓降、壓降速率、酸蝕壓降速率所占權(quán)重較大，參數(shù)主破裂時(shí)壓降、主破裂時(shí)井底壓力所占權(quán)重次之，參數(shù)有效液量百分比、主破裂時(shí)對(duì)應(yīng)排量、套壓壓降起輔助判斷作用。儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各因子重要性排名(圖5)與人工判斷各井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型及是否為定容體各因子權(quán)重排名不完全一致。

4 結(jié)論

(1)基于碳酸鹽巖縫洞型儲(chǔ)層酸壓井酸壓施工曲線篩選的9組動(dòng)態(tài)參數(shù)能夠較好地表征縫洞型儲(chǔ)層酸壓施工特性。

(2)儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠快速、較準(zhǔn)確判斷該區(qū)各井酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型及是否為定容體。

圖3 儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of RBF neural network model for reservoir type

表3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)分驗(yàn)證樣本(部分?jǐn)?shù)據(jù))

圖4 定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of RBF neural network model for constant volume judgment

(3)模型判斷準(zhǔn)確率還有進(jìn)一步提升空間，主要因?yàn)榭p洞型儲(chǔ)層儲(chǔ)集空間較為復(fù)雜，可分為裂縫型、孔洞-裂縫型及裂縫-孔洞型、裂縫-孔隙型。后期可加強(qiáng)縫洞型儲(chǔ)層儲(chǔ)集空間精細(xì)分類研究。

(4)目前關(guān)于油氣藏壓裂酸化效果評(píng)價(jià)的方法很多，然而不同的評(píng)價(jià)方法得出的結(jié)果有時(shí)相差很大，可采取多種方法分析判斷縫洞型儲(chǔ)層酸壓施工溝通儲(chǔ)集體類型及是否為定容體。

圖5 儲(chǔ)集體類型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(a)、定容體判斷RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(b)各因子重要性排名Fig.5 Importance ranking of each factor in RBF neural network model of reservoir type(a) and RBF neural network model for constant volume judgment(b)