刘春辉 王成荣 李 胜 徐 锐
(中国石油集团测井有限公司吐哈事业部 新疆 哈密 839009)
吐哈油田以水驱油方式对吐哈区块进行高效、快速的注水开发,目前已进入产量递减大、高含水开发阶段。由于大量注入水注入吐哈油田的主产油层,导致主产油层水淹程度不断加剧,对油田产量贡献权重不断减小,因此,提高非主产层产量成为吐哈油田稳产、增产的关键。非主产层以低孔、低渗为主要特征,客观上导致产层产液量小、含水高的特点。为了能够更加精细地描述油藏、指导油藏调配,需要准确地解释产层产状。集流涡轮流量计存在非均衡及非线性的特征,集流后过流通道内油、气、水三相间滑脱效应及流态变化复杂,从理论上难以建立集流油、气、水三相流涡轮流量计测量物理模型;应用统计方法能够方便地获取多相流流动参量的统计结果[1、2]。通常,当产量高于20 m3/d 时,集流式涡轮流量计受含水率影响较小,流量与标定值呈线性关系;当流量低于20 m3/d 时,含水率对集流式涡轮流量计影响变大。神经网络在处理产水率、持水率和产量关系时具有很大的优势,将两者结合能够提高测井解释精度。
标定装置包括:动力系统、稳压系统、自动调节系统、测试圆筒(高9 m,内径126 mm,透明有机玻璃)、分离系统等。
实验标定采用的介质为柴油和水;水的密度为1.0 g/cm3(20℃);柴油的密度为0.86 g/cm3(20℃);油水表面张力为16.15 mN/m(24℃)。
江汉21 mm 环空测井仪0801 系列集流流量计-持水率计组合仪。输出信号:流量计响应值、持水率计响应值等。
采用依次固定总流量,逐步增加含水率方法进行相关参数的测量和观察;标定流量分别为4 m3/d、7 m3/d、10 m3/d、15 m3/d、20 m3/d、25 m3/d、30 m3/d,标定含水率由1.0 以0.1 步长逐渐递减至0。
表1 为0801 系统涡轮流量计油水两相流标定数据。
表1 0801 系列涡轮流量计油水两相流标定数据表
涡轮流量计响应不仅与产量、含水率关系密切,根据相关文献建立如下模型[2、3]。
式中,A、B、C 与含水率Cw有关;Qf为日产液量,m3/d;RPS 为涡轮流量计转速,RPS。
采用有限穷举法结合最小二乘法原则,计算公式(3)最优解:
1)变量C 范围不超过±5,在[-5,5]之间以△C =0.01 为步长,计算参数A、B 的最优解;
2)根据上述计算的参数A、B、C 值采用公式(2)估算Qf';
3)寻找|(Qf' -Qf)/Qf|的最小值对应的参数A、B、C,并以此作为最终的最优解,见表2。
高含水率(Cw≥0.3)阶段,参数A、B、C 与含水率Cw具有较好的二次项拟合关系[2、4],如图1 所示。
表2 0801 系列涡轮流量计实验计算不同含水率下的参数A、B、C
图1 0801 系列涡轮流量计参数A、B、C 拟合结果
环空涡轮流量计与流速、含水率有关[3、5],随着流体速度降低,涡轮流量计受含水率影响变大,在低流量阶段需考虑这种影响带来的影响,计算精度见表3。
电容式持水率不能够准确测量出真实持水率[6],通过三相流标定装置我们能够获得产水率、产量以及电容 式持水率的试验数据,见表4。
表3 应用统计模型对0801 系列流量标定数据计算各刻度点流量值(Cw≥0.3)
表4 0801 系列电容式持水率标定数据表
对电容式持水率归一化处理:
式中,Yw为持水率;Eo为持水率全油计数;Er为持水率测量段计数;Ew为持水率全水计数。
当常规方法解决不了或效果不佳,尤其对问题的机理不甚了解,神经网络往往是最有利的工具,其拓扑结构如图2 所示。
图2 BP 神经网络基本拓扑结构
输入变量:产量Qf以及由式(4)计算的Yw;输出:产水率;采用三层网络结构:
隐层转移函数为对数S 型传输函数,输出层为线性传输函数;隐层神经元个数15,迭代次数20000,迭代精度0.0002,模型参数见表5,拟合精度见表6。
表5 训练BP 网络模型参数
用神经网络计算产水率不能够获得产水率解析解,采用迭代方式进行求解,步骤如下:
表6 应用BP 神经网络拟合不同产量、持水率对应的产水率
(1)初始化Cw;
(2)Qf=C+e(In(RPS)-In(A))/B;
(3)应用BP 网络,根据计算Qf以及归一化持水率,计算产水率C'w;
(4)|Cw-C'w|≤ε 是否成立?若成立退出,否则Cw=C'w返回(2)。
当产量较小时,环空涡轮流量计受流体性质影响突出,本文对多相流标定数据的分析证明了有关文献论述[1、2];在实际测井解释时,需要考虑这种影响。通过多相流标定数据,能建立更加实际的高含水阶段涡轮解释模型;通过应用神经网络技术能够简化产水率、持水率和产量的关系。
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