袁偉, 張占松, 張澤宇, 呂洪志, 李興麗, 崔云江

(1.中海石油(中國)有限公司湛江分公司, 廣東 湛江 524057; 2.長江大學(xué)油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點實驗室, 湖北 荊州 434023; 3.中國地質(zhì)大學(xué), 湖北 武漢 430074; 4.中海石油(中國)有限公司天津分公司, 天津 300452)

0 引 言

通常,根據(jù)測井資料預(yù)測儲層滲透率主要采用經(jīng)驗關(guān)系以及統(tǒng)計回歸的方法[1],這種方法操作簡單,但是計算精度卻很難滿足生產(chǎn)要求。自從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出后,這一非線性非參數(shù)的回歸方法被引入到油氣儲層參數(shù)評價中去,克服了常規(guī)統(tǒng)計回歸方法的一些局限性,使得儲層評價精度得到了進一步的提高[2-4]。但是,隨著勘探開發(fā)的深入,測井所面臨的地質(zhì)環(huán)境和儲層特征越來越復(fù)雜,尤其是在訓(xùn)練樣本比較少時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測儲層參數(shù)的方法逐漸表現(xiàn)出自身的一些缺陷,比如訓(xùn)練中易出現(xiàn)局部極小、過學(xué)習(xí)、難以找到最優(yōu)模型等問題[5]。另一方面,支持向量機這一專門針對小樣本的機器學(xué)習(xí)方法逐漸發(fā)展起來,避開了傳統(tǒng)的從歸納到演繹的過程,預(yù)測效率高,簡化了通常的分類和回歸等問題,在許多科學(xué)前沿領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用[6-10]。

研究區(qū)屬于三角洲前緣沉積,沉積微相主要有水下分流河道、遠砂壩、支流間灣、河口壩。巖性主要為含巖屑長石石英砂巖,儲層為高孔隙度高滲透性儲層,孔隙度分布在26%～40%,滲透率分布在24～12 000 mD*非法定計量單位,1 mD=9.87×10-4 μm2,下同,分布范圍廣,層間滲透率突進系數(shù)Tk=4.5,層間滲透率級差Jk=250.9,層間非均質(zhì)性強。同時,由于儲層經(jīng)過長期的注水開發(fā),儲層的物理性質(zhì)和流體性質(zhì)發(fā)生了很大的變化,加劇了儲層的非均質(zhì)程度。目前針對該區(qū)的滲透率預(yù)測方法主要是采用常規(guī)的回歸統(tǒng)計模型,其根據(jù)孔隙度建立的滲透率預(yù)測模型預(yù)測精度較差,達不到生產(chǎn)實際的要求。本文嘗試采用儲層分類以及基于核學(xué)習(xí)理論的支持向量機方法,建立每類儲層的滲透率預(yù)測模型,用滲透率相關(guān)屬性變量預(yù)測各類儲層的滲透率,以期獲得優(yōu)于常規(guī)預(yù)測方法的應(yīng)用效果。

1 儲層類型劃分

1.1 儲層類型劃分方法

儲層分類是儲層精細評價的一種重要手段。研究區(qū)儲層類型劃分主要建立在儲層孔隙結(jié)構(gòu)相和成巖相分析的基礎(chǔ)上,并借助綜合化定量指標表征。采用孔隙度(φ)、滲透率(K)反映儲層的物性特征;采用泥質(zhì)含量(Vsh)反映儲層的巖石相特征;采用IFZ、R35值反映儲層的微觀孔隙結(jié)構(gòu)特征[11]。定義儲層質(zhì)量指標

(1)

標準化孔隙度指標

(2)

流動層帶指標

(3)

由式(1)至式(3)可以得

lgIRQ=lgφZ+lgIFZ

(4)

式中,φ為地層孔隙度,小數(shù);K為地層空氣滲透率,mD;IRQ為儲層質(zhì)量指標,μm;φZ為標準化孔隙度,無量綱;IFZ為流動層帶指標,μm。

一般認為,在IRQ與φZ的雙對數(shù)坐標圖上,具有相同IFZ值的樣品點應(yīng)該落在一條斜率為1的直線上,不同IFZ值的樣品點應(yīng)該落在與其平行的一條直線。同一直線上的樣品點具有相似的孔喉結(jié)構(gòu),屬于同一類儲層,而不同類型的儲層,其IFZ不同,因此可以根據(jù)計算的巖心IRQ、φZ值對儲層進行分類。

1.2 取心段儲層類型劃分

根據(jù)IFZ的定義式可知,物性相差很大的儲集層可能具有相同的IFZ值[12],這與同一類儲層內(nèi)物性基本一致的要求不符。為了盡可能地限制這一問題的出現(xiàn),利用φ、K、R35對各類儲層加以約束。R35值為壓汞飽和度35%時的孔喉半徑,在有巖心樣品壓汞分析的情況下,可以直接采用壓汞曲線得到R35值。在沒有壓汞曲線的情況下,可采用Winland方程計算

lgR35=0.732+0.588 lgK-0.864 lgφ

(5)

根據(jù)密閉取心井×1井巖心分析數(shù)據(jù),對巖心進行歸位后,統(tǒng)計每一塊巖心對應(yīng)的φ、K、Vsh、R35、IFZ值,然后根據(jù)K均值聚類,把Ed油組劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ共4類儲層。圖1為每類儲層φZ與IRQ在雙對數(shù)坐標軸下的關(guān)系圖,每類儲層的巖心基本分布在一條斜率為1的直線上,與上述理論分析一致。表1為Ed油組儲層類型劃分標準。

2 建立儲層類型預(yù)測模型

2.1 支持向量機理論

支持向量機(SVM)[13]基本實現(xiàn)途徑是采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理通過核函數(shù)將實際問題轉(zhuǎn)換到高維特征空間,并在該高維空間中構(gòu)造線性判別函數(shù)實現(xiàn)原空間中的非線性判別函數(shù),尋找最優(yōu)分類面(見圖2),使其分類間隔最大。理論上,該算法能夠得到全局最優(yōu)解,避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的局部極值問題。

表1 Ed油組儲層類型劃分標準

圖2 最優(yōu)分類面

2.2 儲層類型劃分

(1) 特征曲線的選取。選取具有代表性并能夠反映儲層孔隙結(jié)構(gòu)的密度(DEN)、聲波時差(AC)、補償中子(CNL)、自然伽馬(GR)作為支持向量機預(yù)測模型的輸入訓(xùn)練變量,將儲層類型作為輸出。

(2) 數(shù)據(jù)的預(yù)處理。①學(xué)習(xí)樣本的選取要盡量函蓋4類儲層類型,包含的范圍要廣;②選取作為輸入訓(xùn)練樣本的測井?dāng)?shù)據(jù)在數(shù)值上相差很大,處理時必然影響預(yù)測模型的精度,鑒于上述作為輸入的測井?dāng)?shù)據(jù)均具有線性特征,所以處理時采用了線性歸一化處理。

H*=(H-Hmin)/(Hmax-Hmin)

(6)

(3) 儲層類型的預(yù)測。將歸一化的數(shù)據(jù)作為輸入樣本輸入模型進行訓(xùn)練,巖心樣本共420個,選取300個作為訓(xùn)練樣本,120個作為預(yù)測樣本。在訓(xùn)練回歸參數(shù)時,懲罰參數(shù)C、不敏感值X和核函數(shù)類型、核參數(shù)的選擇等對訓(xùn)練的速度和函數(shù)估計器的推廣性能都有較大影響,在此,支持向量機X的不敏感值取為0.01,核參數(shù)采用徑向基RBF核K(x,xi)=exp(-‖x-xi‖2/2g2),最佳的優(yōu)化參數(shù)根據(jù)網(wǎng)格法選取,即將C和g2分別取m個值和n個值,共有m×n個組合,對每個組合分別訓(xùn)練并估算其MSE誤差,將這些組合中MSE推廣誤差最小的一個組合(C,g2)作為最優(yōu)參數(shù)。這里選取m=n=12,C取值分別為|21、22、…、212|,g2取值分別為|2-6、2-5、…、25|,由此獲得最優(yōu)化參數(shù)C=4,e2=0.031,預(yù)測結(jié)果見表2,預(yù)測模型基本達到了正確劃分儲層類型的目的。

表2 儲層預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果

3 建立各類儲層滲透率預(yù)測模型

(1) 對滲透率影響因素進行分析,提取可靠有代表性的測井值向量,最終確定以DEN、Vsh、φ作為輸入訓(xùn)練參數(shù)。孔隙度φ、泥質(zhì)含量采用式(7)至式(9)計算

(7)

(8)

(9)

式中,ρma為巖石骨架密度值,g/cm3;ρf為儲層流體密度值,g/cm3;ρsh為泥巖密度值,g/cm3;GR為儲層自然伽馬測井值,API;GRmax為純泥巖段自然伽馬響應(yīng)值,API;GRmin為純砂巖自然伽馬響應(yīng)值,API;GCUR為地區(qū)經(jīng)驗系數(shù),新地層取3.7,老地層取2。

(2) 根據(jù)儲層類型預(yù)測模型對巖心數(shù)據(jù)進行分類,對每一類巖心滲透率有關(guān)的測井屬性變量進行歸一化處理。

(3) 將歸一化的測井屬性變量作為輸入?yún)?shù)輸入預(yù)測模型,通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練建立每類儲層的滲透率預(yù)測模型。在此,支持向量機X的不敏感值取為0.01,核參數(shù)采用徑向基RBF核,使用網(wǎng)格法選擇最佳的優(yōu)化參數(shù),Ⅰ類儲層的優(yōu)化參數(shù)C=64,g2=0.039;Ⅱ類儲層的優(yōu)化參數(shù)C=4,g2=0.027;Ⅲ類儲層的優(yōu)化參數(shù)C=32,g2=0.063;Ⅳ類儲層的優(yōu)化參數(shù)C=0.5,g2=0.030 5。

由圖3、圖4、圖5可知,孔隙度回歸滲透率模型計算的滲透率誤差分布峰值為1.2,分類前的滲透率預(yù)測相對誤差分布峰值為0.6,分類后的滲透率預(yù)測相對誤差分布峰值為0.2,分類后的支持向量滲透率預(yù)測模型精度要比孔隙度回歸模型以及分類前支持向量機預(yù)測模型精度有著明顯的提高。

圖3 孔隙度回歸模型計算滲透率誤差分析圖

圖4 分類前支持向量機滲透率預(yù)測滲透率誤差分析圖

圖5 分類后支持向量機滲透率預(yù)測滲透率誤差分析圖

4 模型應(yīng)用效果

根據(jù)已建立的儲層類型預(yù)測模型以及各類儲層滲透率預(yù)測模型對取心井測試樣本進行處理,并與巖心分析數(shù)據(jù)進行對比(見圖6)。圖6中第4道為計算的泥質(zhì)含量Vsh,第5道為計算的孔隙度φ以及巖心分析孔隙度Core_φ,第6道分別為巖心分析滲透率Core_K、孔隙度統(tǒng)計回歸預(yù)測滲透率φ_K、不分類支持向量機預(yù)測滲透率Predict_K以及基于儲層分類的支持向量機預(yù)測滲透率CPredict_K。由圖6可知,支持向量機預(yù)測的滲透率要比常規(guī)統(tǒng)計回歸模型預(yù)測的滲透率精度要高,而基于儲層分類的支持向量機預(yù)測方法預(yù)測效果最好,由此可見,文中提出的方法在研究區(qū)高孔隙度高滲透率儲層的滲透率預(yù)測中具有一定的適用性,為該區(qū)的儲層特征描述、油藏評價和開發(fā)提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

圖6 滲透率預(yù)測模型效果對比圖

5 結(jié) 論

(1) 根據(jù)流動帶指標結(jié)合R35劃分儲層類型的方法,建立了研究區(qū)儲層類型的的劃分標準,所定標準具有一定的合理性。

(2) 采用基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理分別建立每類儲層的滲透率預(yù)測模型,對研究區(qū)實際井資料進行處理,獲得了滿意的結(jié)果。該方法易于使用、穩(wěn)定性強、預(yù)測準確性高、可信度強,對研究區(qū)儲層評價以及注采開發(fā)方案的調(diào)整具有一定的指導(dǎo)意義。

(3) 該方法對其他儲層參數(shù)如束縛水飽和度、殘余油飽和度等的預(yù)測具有一定的借鑒和應(yīng)用價值,為地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、非均質(zhì)性強的儲層參數(shù)評價提供了新途徑。

參考文獻:

[1] 楚澤涵, 謝京. 用測井方法估算滲透率的評述 [J]. 石油勘探與開發(fā), 1994, 21(1): 46-52.

[2] 陳蓉, 王峰. 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲層物性參數(shù)中的應(yīng)用 [J]. 測井技術(shù), 2009, 33(1): 75-78.

[3] 張麗華, 潘保芝, 莊華, 等. 低孔隙度低滲透率儲層壓裂后產(chǎn)能測井預(yù)測方法研究 [J]. 測井技術(shù), 2012, 36(1): 101-105.

[4] 司馬立強, 肖華, 袁龍, 等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的儲層流動單元研究 [J]. 測井技術(shù), 2012, 36(4): 421-425.

[5] 余本國. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局限性及其改進的研究 [J]. 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2009, 29(1): 89-93.

[6] 石廣仁. 支持向量機在多地質(zhì)因素分析中的應(yīng)用 [J]. 石油學(xué)報, 2008, 29(2): 195-198.

[7] 石廣仁. 支持向量機在裂縫預(yù)測及含油氣評價應(yīng)用中的優(yōu)越性 [J]. 石油勘探與開發(fā), 2008, 35(5): 588-594.

[8] Fatai Anifowose, AbdAzeem Ewenla, Safiriyu Eludiora. Prediction of Oil and Gas Reservoir Properties Using Support Vector Machines [C]∥International Petroleum Technology Conference, Bangkok, Thailand, 2012(7/8/9): 1-9.

[9] 陳華, 鄧少貴, 范宜仁. 基于LS-SVM的測井物性參數(shù)的預(yù)測方法 [J]. 計算機工程與應(yīng)用, 2007, 43(23): 208-210.

[10] Zhao Bo, Zhou Huawei, Li Xingong, et al. Water Saturation Estimation Using Support Vector Machine [C]∥SEG/New Orleans 2006 Annual Meeting: 1693-1695.

[11] 王月蓮, 宋新民. 按流動單元建立測井儲集層解釋模型 [J]. 石油勘探與開發(fā), 2002, 29(3): 53-55.

[12] 勒彥欣, 林承焰, 等. 關(guān)于用FZI劃分流動單元的探討 [J]. 石油勘探與開發(fā), 2004, 31(5): 130-131.

[13] 祁亨年. 支持向量機及其應(yīng)用研究綜述 [J]. 計算機工程, 2004, 30(10): 6-9.