BP神经网络在脱气井产出剖面测井解释中的应用

王倩

(大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司, 黑龙江 大庆 163453)

0 引 言

大庆油田进入开发后期,伴随着高含水产生的问题就是流压降低,许多产出井脱气严重,井筒中存在油气水三相流动。三相流产出井,使用两相流仪器及解释方法获得的资料进行评价并不可靠,三相流产出剖面测井在大庆油田仍有适用性[1]。大庆油田从20世纪70年代开始,利用集流型低能源测量的方法解决三相流的问题,并逐步研制了遥测三相流产出剖面组合测井仪[2],其中,密度及持水率的测量依靠放射性镉密度计,在油田产液剖面测量中取得较好的效果。因为环保等问题,放射性流体密度测井越来越受到制约,逐渐被弃用。大庆油田研制成功非放射性环保型压差密度计可以与现有的持水率计以及涡轮流量计配接,满足现阶段油、气、水三相流产出剖面测量的需要。对于井下多相流测井解释模型的选择,吴锡令、郭海敏等[3-4]选用物理模型,从多相流动机理出发,建立已知量与待求量之间的数学关系。因为在求解过程中需要对实际物理过程进行简化,相关参数的选择也需要先对流型进行判断,模型的可靠程度受到较多因素影响。金宁德等[5-7]运用统计模型和软测量模型解决三相流问题,取得不错的预测效果。统计模型利用回归分析处理测量物理量与所求物理量之间的关系。软测量方法则不需要考虑物理模型的建立,可以避免复杂的数学运算及计算过程中的误差传递。

本文利用涡轮流量计、压差密度计与电导探针含水率计的组合仪在三相流模拟井中进行实验,考察已知密度、涡轮转速及持水率的条件下三相流相关参数的求取方法,选用BP神经网络预测三相流相关参数,该方法在现有条件下能较好地解决问题。

图2 仪器瞬时响应值

1 室内模拟实验

1.1 实验装置及仪器

模拟实验在三采实验室的多相流模拟井中进行。模拟井高度为12 m,由2个管道组成,通过对阀的开关动作可以设定其中的一个为进液管,另一个为出液管。实验装置其他重要部分还有油水分离、储存供给装置和流量控制部分。实验介质采用柴油、水和空气,模拟井油水的最高流量可以配比到600 m3/d,气的最高流量可以配比到2 500 m3/d,油水的最低流量可以配比到0.2 m3/d,气的最低流量可以配比到3 m3/d。

实验所选仪器为伞集流的电导探针含水率计、压差密度计和涡轮式流量计组成的产出剖面组合仪。仪器测量的参数包括持水率、混合密度及涡轮转数。仪器在模拟井中的连接方式从上至下依次为上扶正器、压差密度计、电导探针含水率计、涡轮流量计。

1.2 模拟实验方案

实验条件为常温、常压,实验介质为油、气、水三相。总流量变化范围3～80 m3/d,流量设计点为3、5、10、20、30、40、50、70、80 m3/d;含水率变化范围为0～100%,以10%为步长变化;密度变化范围0.2～0.9 g/cm3,以0.1 g/cm3为步长变化。依据实际配比状况共录取三相流实验数据248组。

2 实验数据分析及处理

2.1 实验数据分析

根据实验数据绘制不同密度、不同总流量下的涡轮响应(见图1)。从图1中可以看出密度为0.7～0.9 g/cm3,随着总流量变化,涡轮响应基本上保持直线;当密度为0.2～0.6 g/cm3,总流量小于30 m3/d时曲线出现上翘现象。即随着含气量的升高仪器响应不再是线性,建立数学模型有一定的难度。

图1 不同密度下涡轮响应曲线

以40 m3/d流量为例,观察压差密度计与探针持水率计的瞬时响应值(见图2)。相同密度、不同含水率条件下,压差密度计瞬时响应值不同,幅度也有变化。在相同含水率不同密度条件下,电导探针持水率计响应值也有不同,幅度变化差异较大,即三相条件下,对于流型的复杂变化,仪器的瞬时响应有一定反映。因此可以通过提取每个瞬时值的特征参数作为输入预测三相流相关参数。

2.2 实验数据处理

利用BP人工神经网络预测三相流各项参数,可以避免解释过程中复杂的数学运算。依据该算法建立三相流参数预测结构图(见图3)。

图3 三相流参数预测结构图

图4 总流量、液相流量及含水率预测结果

利用压差密度计每个流量点瞬时响应值在时域中用时间序列统计分析方法提取6个特征量分别为

最大值xmax=max(x1,x2,…,xn)

(1)

最小值xmin=min(x1,x2,…,xn)

(2)

(3)

(4)

(5)

变异系数cv=sd/mean

(6)

式中,xmax、xmin反映不同含气量条件下压差密度计响应的波动范围;标准偏差sd反映测量数据的离散度;非对称系数cs反映样本绕均值的非对称程度;峭度系数ck用于表示样本分布与正态分布的偏离程度;变异系数cv是离散程度的一个归一化量度。

室内实验共录取三相流数据248组,剔除坏点,共有可用数据238组,随机选取其中70%作为训练样本,30%作为测试样本,训练样本167组,测试样本71组。考虑到3层BP网络能逼近任意函数,选用的BP人工神经网络的模型结构为3层。输入层有9个变量(r,ρm,Yw,xmax,xmin,sd,cs,ck,cv),隐层节点数选择为19,训练步数为1 500,输出层节点数为3个输出,分别为总流量Qt、液相流量Ql、含水率Kw。激活函数选用双曲正切函数tanh (x),选用Levenbery-Marquardt(非线性阻尼最小二乘法)优化算法对BP神经网络分别进行训练学习。71组测试样本的预测结果及误差情况见图4。图4中,大部分数据点总流量与液相流量预测结果较好,但是含水率预测误差较大,分析原因是由于电导探针持水率计含水率有效测量范围为50%～100%,而实验数据的含水率配比范围则是从10%～100%,超出仪器测量范围部分的测量值已经失真,影响预测结果。将训练样本和测试样本中的10%～40%含水的实验点删除,剩余50%～100%含水的实验点77组,选取其中57组作为训练样本,其余20组作为测试样本。

分别对总流量Qt、液相流量Ql及含水率Kw进行预测。57组训练样本BP网络预测结果Qt、Ql、Kw的真值与预测值匹配图见图5。图5中,训练样本中的预测值与配比值误差很小,几乎都在45°线上。用训练样本得到的BP网络对20组测试样本进行仿真,预测结果见表1。测试样本预测结果与配比值符合图见图6。

图5 训练样本Qt、Ql和Kw配比值与预测值

配比Qt 预测Qt 相对误差/% 配比Ql预测Ql相对误差/% 配比Kw 预测Kw 相对误差/% 80.00 80.00 0.00 72.5071.251.73 0.90 0.99 10.45 70.00 70.00 0.00 63.5066.274.36 0.90 0.82 9.37 50.00 47.49 5.02 45.5043.913.49 0.90 0.99 10.45 40.00 40.00 0.00 36.5033.677.74 0.90 0.82 9.20 80.00 80.00 0.00 64.5067.063.97 0.80 0.80 0.32 70.00 70.00 0.00 56.5060.026.22 0.80 0.79 0.71 60.00 60.00 0.00 48.5049.471.99 0.80 0.77 3.16 50.00 50.00 0.00 40.5041.542.56 0.80 0.75 6.05 40.00 40.00 0.00 32.5032.570.22 0.80 0.73 8.60 30.00 30.00 0.00 24.5027.7513.28 0.80 0.66 17.95 80.00 80.00 0.00 56.5061.879.51 0.70 0.64 8.11 70.00 70.00 0.00 49.5053.508.09 0.70 0.67 4.25 60.00 60.00 0.00 42.5044.173.94 0.70 0.57 18.94 50.00 50.00 0.00 35.5037.244.91 0.70 0.63 10.18 30.00 30.00 0.00 21.5026.6924.16 0.70 0.72 3.20 70.00 64.53 7.81 42.5051.4321.00 0.60 0.66 10.80 60.00 59.84 0.27 36.5036.570.19 0.60 0.55 8.80 20.00 20.00 0.00 12.5012.933.42 0.50 0.61 21.76 50.00 40.00 20.00 25.5024.264.86 0.50 0.51 2.69 40.00 39.56 1.10 20.5021.545.09 0.50 0.55 9.31

图6 测试样本Qt、Ql和Kw配比值与预测值

3 现场应用实例

用本文提出的方法解释脱气井8口,效果良好。表2为北4-100-丙250井,使用仪器为电导探针加密度测井,该井井口计量产量为32 m3/d,含水92.19%。解释结果井口产量为30.869 m3/d,含水93.75%,与井口计量相吻合。利用该软件解释的液相流量及含水率与静态资料相比符合较好。

表2 北4-100-丙250井低含气三相流测井解释成果表

4 结 论

(1) 脱气井井筒内为油气水三相流动,紊流程度高,流型复杂多变,涡轮流量计的响应是非线性的,含水率计与压差密度计的响应也受到流型的影响,对仪器的测量精度和解释方法都有更高要求。

(2) 通过对压差密度计实验数据进行特征向量的提取,在仪器的测量范围之内,运用BP神经网络对特征量及测得的物理量进行训练预测相关参数,可较好地实现总流量、液相流量及含水率的预测。

参考文献:

[1] 郑华. 三相流产出剖面测井在大庆油田适用性研究 [J]. 测井技术, 2004, 28(4): 344-347.

[2] 陈景霞, 郑华. 遥测三相流产出剖面组合仪 [J]. 测井技术, 2001, 25(5): 389-394.

[3] 吴锡令, 郭海敏, 汪中浩, 等. 油井多相流动实验及测井解释模型 [J]. 石油学报, 1995, 16(3): 92-99.

[4] 王恺, 郭海敏, 戴家才, 等. 生产测井油气水三相流动流型研究 [J]. 地球物理学进展, 2008, 23(2): 489-492.

[5] 金宁德, 周勇桂, 王微微, 等. 伞集流油气水三相流涡轮流量计统计模型研究 [J]. 测井技术, 2007, 31(1): 4-9.

[6] 金宁德, 赵鑫, 郑华, 等. 油井伞集流油气水三相流流动参数的软测量方法 [J]. 化工学报, 2006, 57(12): 2847-2853.

[7] 金宁德, 吴红梅, 张军霞, 等. 气液两相流流动参数软测量方法研究 [J]. 测井技术, 2007, 31(5): 425-429.