应用人工神经网络方法预测油井堵水效果.pdfVIP

维普资讯 · 42 · 第 2O卷 第4期 大庆石油地质与开发 P．G．O．D．D． 2001年 8月 文章编号：1000-3754 2【001)04-0042-02 应用人工神经网络方法预测油井堵水效果 冯其红 ，韩 松 ，赵文勇 (t石油大学．山东 东营 257062；2大庆油田有限责任公司 采油工艺研究所 ．黑龙江 大庆 163453 3大庆油田有限责任盛司第三采油r．黑龙江大庆 163113) 摘要：堵水措施效果预测对于多油层油田开发具有重要意义，统计了萨尔图、喇嘛甸油田已堵水井的 增油降水效果及相应地质条件、开采状况。对影响堵水效果的因素进行了分析，并归纳为6个表征参 数．利用人工神经网络方法建立起了油井堵水的效果预测模型。采用已堵水井影响因素的表征参数． 对模型进行训练，应用于 13口堵水井的效果预测。结果表明，采用人工神经网络方法克服 了传统方 法的局限性，建立的模型预测精度高，可靠性强，是一种有效的预测方法。 关 毽 词：堵水效果 ：预测模型；人工神经 网络 中国分类号：TE358 ．5 文献标识码：A 在实施堵水前对油井效果进行预测，以便选择有 水效果也不一样 。 效井施工，从而保证措施成功率是非常必要的。目前 (4)堵水层含水率。在其它条件相同的情况下 ， 油井堵水效果预测主要是解析方法，解析方法的主要 封堵的目的层的含水率不同，堵水后含水率下降幅度 缺陷是模型假设条件多 (理想条件)，模型参数取值 就不一样 ，因而增油降水效果也就不同。 困难，不利于实际应用。本文试图从统计的角度，收 (5)堵水后的生产压差变化。堵水后生产压差的 集整理大量不同地层条件、不同堵水时间堵水井的堵 变化直接影响产液量的变化，影响着增油降水效果。 水效果，利用人工神经网络方法建立堵水效果与影响 堵水后的生产压差变化用堵水前后的生产压差来表 堵水效果因素间的定量关系，然后利用此关系预测待 堵水井的堵水效果 因此，影响油井堵水效果的因素可用6个参数来 表征 ；渗透率变异系数、封堵的无因次地层系数、 1 影响油井堵水效果的因素分析及表 全井平均含水率、堵水层含水率、堵水前生产压差和 征参数 堵水后 的生产压差 。 通过分析整理并考虑到实际应用的可行性，将影 2 油井堵水效果预测模型建立及应用 响堵水效果的因素归纳提取为如下几个方面。 (1)堵水井纵向非均质性。纵向非均质性的大小 通过收集大量堵水井的堵水效果与相应的影响因 反映了油井开发过程中纵向各层油水分布的差异，从 素 ，可建立其堵水效果与影响因素的关系。常用方法 而反映其堵水效果的好坏 油井纵向非均质性用其纵 是多元回归，但是多元回归解决了影响因素间存在相 向的渗透率变异系数表示。 关性的问题，所以采用人工神经网络中的 BP网络方 (2)堵水层的地层系数与全井地层系数之 比。堵 法来建立油井堵水效果预测模型。 水层地层系数的大小影响了堵水后本井产液能力下降 2．1 BP网络的特点 的大小，也直接影响着增油降水的效果 堵水层的地 多层前向网络是在输入与输出层之间增加若干层 层系数与全井地层系数之比也就能反映堵水后增油降 (一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它 水幅度，用封堵的无因次地层系数来表示堵水层的地 们与外界没有直接联系，但其状态的改变能影响输入 层系数与全井地层系数之比 与输出之间的