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基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地層破裂壓力預(yù)測(cè)方法

2015-04-28 07:14李昌盛楊傳書(shū)徐術(shù)國(guó)
關(guān)鍵詞:權(quán)值遺傳算法巖石

李昌盛,宋 海,肖 莉,楊傳書(shū),徐術(shù)國(guó)

(1.中國(guó)石化 石油工程技術(shù)研究院,北京 100101; 2.中國(guó)石化西北油田分公司 石油工程技術(shù)研究院,新疆 烏魯木齊 830011)

基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地層破裂壓力預(yù)測(cè)方法

李昌盛1,宋 海2,肖 莉1,楊傳書(shū)1,徐術(shù)國(guó)1

(1.中國(guó)石化 石油工程技術(shù)研究院,北京 100101; 2.中國(guó)石化西北油田分公司 石油工程技術(shù)研究院,新疆 烏魯木齊 830011)

針對(duì)地層破裂壓力現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法適用性差、誤差較大等問(wèn)題,提出了遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GABP)預(yù)測(cè)地層破裂壓力的方法。分析了地層破裂壓力的影響因素;以地層深度、地層孔隙壓力當(dāng)量密度和巖石密度為輸入變量,以地層破裂壓力當(dāng)量密度為輸出變量,建立了GABP預(yù)測(cè)地層破裂壓力模型,并利用塔里木盆地YB1井的數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和結(jié)果驗(yàn)證。GABP模型的預(yù)測(cè)結(jié)果誤差約3.5%,精度遠(yuǎn)高于Eaton法。該方法不受地質(zhì)構(gòu)造條件影響,且具有精度高、計(jì)算速度快等特點(diǎn)。

地層破裂壓力;預(yù)測(cè)模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法

地層破裂壓力的預(yù)測(cè)對(duì)鉆井中套管柱設(shè)計(jì)、鉆井液、井下測(cè)試、固井、壓裂方案制定和井下故障控制等方面都具有重要的意義,預(yù)測(cè)上的誤差將可能導(dǎo)致地層被壓裂、鉆井液漏失,進(jìn)而造成成本浪費(fèi),甚至發(fā)生井涌、井噴等鉆井事故。目前,地層破裂壓力的預(yù)測(cè)方法很多,主要分為2種:一是地層壓裂試驗(yàn),但是該方法一般只是測(cè)定套管鞋處的地層破裂壓力,僅限于某些特定深度,難以獲取連續(xù)地層破裂壓力梯度剖面[1];二是利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)獲取連續(xù)的巖石力學(xué)參數(shù)剖面求得地層破裂壓力[2],目前比較常用的模型有Eaton法和黃榮樽法,但是Eaton法考慮參數(shù)較少,適用于構(gòu)造運(yùn)動(dòng)較少的連續(xù)沉積盆地,而黃榮樽法則需要巖石三軸應(yīng)力實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)地層破裂壓力實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為支撐才能達(dá)到理想效果。另外,這2種方法都是建立在某些特定的假設(shè)條件下,如忽視了巖石抗張強(qiáng)度對(duì)破裂壓力的影響[3]。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立地層破裂壓力預(yù)測(cè)模型,并引入遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和閾值,提高預(yù)測(cè)精度和學(xué)習(xí)效率,通過(guò)實(shí)例應(yīng)用證明了該方法的準(zhǔn)確性和可靠性。

1 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞,誤差反向傳播。在前向傳遞過(guò)程中,輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得不到期望輸出,則轉(zhuǎn)入反向傳播,根據(jù)預(yù)測(cè)誤差來(lái)反復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸入不斷逼近期望輸出[4]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力、泛化能力和容錯(cuò)能力使其計(jì)算能力遠(yuǎn)超于常規(guī)回歸算法,但是它也存在著一些缺陷,比如:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定;傳統(tǒng)的梯度下降法經(jīng)常收斂于局部最優(yōu)解而不是全局最優(yōu)解;初始連接權(quán)值和閾值的設(shè)置難以保證最優(yōu)等。然而,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始連接權(quán)值和閾值的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的影響很大,這大大限制了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用范圍,降低了應(yīng)用效果。

為了彌補(bǔ)這一不足,選用遺傳算法進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值的選擇。由于遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)在于只使用適應(yīng)度函數(shù),而不采用梯度或其他輔助信息,即使對(duì)多態(tài)的和非連續(xù)的函數(shù)關(guān)系,依然能夠獲得全局最優(yōu)解。它不受函數(shù)可微或連續(xù)等限制的特點(diǎn)使得遺傳算法能夠精確計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)權(quán)值和閾值,且提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和收斂速度,克服了其弊端。

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GABP)主要包括3個(gè)步驟:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定、利用遺傳算法優(yōu)化權(quán)值和閾值以及模型預(yù)測(cè)。首先,根據(jù)所研究變量的輸入輸出參數(shù)個(gè)數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而確定遺傳算法個(gè)體的長(zhǎng)度。然后,利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。種群中的每個(gè)個(gè)體都包含了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值和閾值,個(gè)體通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值,遺傳算法通過(guò)選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu)適應(yīng)度值的對(duì)應(yīng)個(gè)體[4-6]。適應(yīng)度函數(shù)

(1)

式中:n為網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù);yi為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第i個(gè)結(jié)點(diǎn)的期望輸出;oi為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)輸出;k為系數(shù)。

最后,得到最優(yōu)個(gè)體,對(duì)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值賦值,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后輸出預(yù)測(cè)函數(shù)。

2 地層破裂壓力預(yù)測(cè)GABP模型

2.1 輸入輸出變量的確定

根據(jù)前人的研究成果和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)情況,地層破裂壓力的影響因素主要包括上覆巖層壓力、地層孔隙壓力、巖石抗拉強(qiáng)度、泊松比和構(gòu)造應(yīng)力等,其中上覆巖層壓力主要受巖石密度和地層深度的影響,泊松比代表了地下巖體的固有彈性,是地層巖石塑性的主要指標(biāo),一般情況下地層破裂壓力隨著泊松比的增大而增大[7],而巖石泊松比很大程度上也由巖石密度決定;巖石抗拉強(qiáng)度和構(gòu)造應(yīng)力對(duì)地層破裂壓力的影響相比其他的因素更小,而且這2個(gè)參數(shù)實(shí)際上都很難獲得[8]。因此,綜合考慮以上條件,選擇深度、地層孔隙壓力梯度和巖石密度作為地層破裂壓力網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量,輸出變量為地層破裂壓力梯度。

2.2 學(xué)習(xí)樣本的選擇

本文的學(xué)習(xí)樣本來(lái)自中石化西北塔里木盆地YB1井的數(shù)據(jù),研究井段為750~3 600 m,其中地層包括阿圖什組、帕卡布拉克組、安居安組和克孜洛依組等4個(gè)層位,巖性組成主要包括砂巖、泥巖和白云巖等。該區(qū)屬于瑪南構(gòu)造帶瑪南Ⅵ號(hào)構(gòu)造高部位,壓力系統(tǒng)復(fù)雜,多處層位易漏,復(fù)雜情況多[9]。學(xué)習(xí)樣本中的巖石密度由密度測(cè)井所得,地層孔隙壓力當(dāng)量密度是利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)根據(jù)等效深度法和有效應(yīng)力法計(jì)算所得。模型訓(xùn)練所用數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了多次現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證和鄰井?dāng)?shù)據(jù)的比對(duì),具有較高的準(zhǔn)確性。本文模型采用井段較長(zhǎng)的阿圖什組數(shù)據(jù)(圖1)進(jìn)行訓(xùn)練,其中整組數(shù)據(jù)的90%用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,剩余的10%用于預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證。

圖1 模型學(xué)習(xí)采用的阿圖什組數(shù)據(jù)

2.3 預(yù)測(cè)模型建立

根據(jù)輸入變量數(shù)目及模型要求,建立輸入節(jié)點(diǎn)為3、隱含層節(jié)點(diǎn)為7、輸出層節(jié)點(diǎn)為1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)具有21個(gè)權(quán)值和8個(gè)閾值,遺傳算法的個(gè)體編碼長(zhǎng)度為29。模型如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

2.4 計(jì)算流程

地層破裂壓力GABP預(yù)測(cè)模型的計(jì)算流程如圖3所示。

2.5 模型評(píng)價(jià)

經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練,地層破裂壓力預(yù)測(cè)模型的平均適應(yīng)度曲線經(jīng)過(guò)進(jìn)化100次后,顯示出了很好的收斂性。由圖4和圖5可以看出最小均方誤差值為6.464 4×10-6,達(dá)到了最優(yōu)水平,說(shuō)明該模型具有很高的精確度。

為了驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度,選取YB1井的帕卡布拉克組、安居安組和克孜洛依組井段數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證,準(zhǔn)備數(shù)據(jù)如圖6和如圖7所示。

3 實(shí)例驗(yàn)證

為了更好地說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,將Eaton法的計(jì)算結(jié)果與GABP模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如圖8、圖9和圖10所示。結(jié)果顯示:GABP模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際地層破裂壓力梯度的符合性很高,而Eaton法的預(yù)測(cè)結(jié)果則相對(duì)偏高。 統(tǒng)計(jì)得出, GABP

圖3 地層破裂壓力GABP預(yù)測(cè)模型計(jì)算流程

圖4 適應(yīng)度變化曲線

圖5 均方誤差變化曲線

圖6 YB1井預(yù)測(cè)井段要求的地層孔隙壓力數(shù)據(jù)

圖7 YB1井預(yù)測(cè)井段的地層巖石密度數(shù)據(jù)

模型的預(yù)測(cè)誤差約為3.5%,而Eaton法的預(yù)測(cè)誤差則達(dá)到約10%。由此可以得出:遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)地層破裂壓力要比常規(guī)預(yù)測(cè)方法更為準(zhǔn)確,而且其結(jié)果不受地質(zhì)構(gòu)造條件的影響,且所用到的數(shù)據(jù)都很容易得到,相對(duì)而言,其適用性更為廣泛。

4 結(jié) 論

(1)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定性和收斂速度慢的缺點(diǎn),在保證計(jì)算速度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了地層破裂壓力的高精度預(yù)測(cè)。

(2)基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地層破裂壓力預(yù)測(cè)模型考慮了地層深度、地層孔隙壓力和巖石密度等主要影響因素,與Eaton法等其他常規(guī)預(yù)測(cè)方法相比,該方法不受地質(zhì)構(gòu)造條件影響,而且所采用數(shù)據(jù)容易得到,預(yù)測(cè)精度更高,因此其具有很好的適用性和可靠性。

(3)GABP預(yù)測(cè)模型是基于區(qū)域地質(zhì)數(shù)據(jù)建立的,因此其應(yīng)用范圍僅限于相鄰地區(qū)的鄰井地層破裂壓力預(yù)測(cè),未來(lái)通用預(yù)測(cè)方法的研究還需要根據(jù)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析、區(qū)域鉆井經(jīng)驗(yàn)和壓裂測(cè)試等多方面工作進(jìn)行探索。

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責(zé)任編輯:張新寶

2014-10-31

中國(guó)石化“十二五”重點(diǎn)信息化項(xiàng)目“石油工程決策支持系統(tǒng)研究”(編號(hào):G11-MM-2011-080)

李昌盛(1985-),男,工程師,主要從事地層壓力預(yù)測(cè)及優(yōu)化鉆井研究。E-mail:lichangsheng005@163.com

1673-064X(2015)05-0075-05

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