神经网络专家系统在压裂选井选层中的应用

方法应用神经网络专家系统，对不同油气藏、区块的井层压裂酸化效果进行预测。目的为实施成功压裂提供可靠方法。结果该系统在内蒙古科尔沁油田庙5、庙7块的应用表明，该专家系统能较好进行压裂的选井选层及效果评价。结论神经网络专家系统能对不同油气藏或区块的井、层压裂酸化效果总结出其影响因素．正确判断井、层适合压裂酸化的程度及产能预测，尤其对低渗、稠油油层的压裂具有很好的效果。     

神经网络专家系统在区块整体油层改造评价中的应用

油层改造是低渗透复杂断块油气藏开发的主要增产措施,整体油层改造配套工艺的发展和完善,使得经济开发该类油田成为可能,获得较好的经济效益成为一切工艺措施优选的基本原则。神经网络专家系统能针对不同区块油气藏的压裂、酸化现状,总结分析出可能影响油层改造效果的主要因素,根据相似原理以实例作为样本学习模型,自动生成专家知识库。只要输入拟改造油气井的参数,根据专家知识库推理机便能正确实施单井与区块整体油层改造的选井、选层以及施工效果的预测等综合评价工作。 Ｗ Ｎ 油田 Ｗ２６９ 块的实例应用表明,该专家系统能较好地解决区块油层改造的选井选层及其效果评价问题,为实施科学、高效开发油田提供了可靠的评价方法和论证手段。     

神经网络专家系统及其在压裂酸化决策中的应用研究

开发出的神经网络专家系统由神经元网络知识库和推理机组成，特征为：①知识库体现在神经元之间的连结强度（权值）上，采用分布式存储，适于并行处理；②推理机基于神经元的信息处理过程，采用数值计算方法；③神经元网络学习算法成熟；④容错性好。在总结经验、找出规律以解决复杂的多因素影响问题方面，神经网络专家系统有特殊的优点。应用该系统，可解决压裂酸化的选井选层问题和油、气、水层识别及产能预测等问题。以开鲁盆地科尔沁油田庙７块压裂选井选层为例，介绍了该系统的实际应用方法，验证了系统的有效性。图３表１参７（陈志宏摘）     

水平井压裂选井选层技术探讨

压裂水平井的开发效果和经济效益均优于压裂垂直井,横向裂缝水平井的生产效果好于纵向裂缝水平井,而水平井压裂选井选层是决定压裂效果的关键环节,成功的选井选层可提高压裂成功率和有效率,产生更高的经济效益。不同类型储层的压裂选井选层影响因素也不同,砂泥岩地层压裂的主要影响因素是储层物性、电性、含油气性和岩性,而碳酸盐岩地层压裂的主要影响因素是缝洞储集体的发育情况。探井和开发生产井的选井选层影响因素也不同,探井主要考虑地质静态参数．而开发生产井则侧重于生产动态数据。压裂选井选层人工智能系统能够根据目标区块已有的压裂数据,建立压裂效果的各类预测模型,运用这些模型实现对目标区块目的井（层）的压裂效果预测,从而达到智能化选井选层的目的。文中通过对地层不整合油藏、屋脊断块油藏、厚层底水块状油藏、缝洞型碳酸盐岩油藏及低渗透油气藏等不同类型油气藏水平井压裂选井选层影响因素的分析,提出各自的选井原则和思路,为不同类型油气藏水平井压裂选井选层提供了依据。     

人工智能系统在压裂选井选层方面的应用

以中原油田历年压裂井资料为基础，开发了一套压裂选井选层人工智能系统。该系统能够根据目标区块已有的压裂数据建立压裂效果的各类预测模型，运用这些模型实现对目标区块目的井（层）的压裂效果预测，从而达到智能化选井选层的目的。运用老井预测模型对38个未知样品进行预测，预测与实际结果基本一致，说明该项技术具有较强的推广前景和应用价值。     

塔河油田碳酸盐岩储层水力压裂选井选层定量研究

塔河油田碳酸盐岩储层水力压裂工艺起步较晚,选井选层工作还处于定性阶段。从储层地质条件出发,以酸压井的地质动静态资料为基础,利用人工神经网络原理建立的人工智能专家系统,对影响储层改造效果的地质因素进行数据处理和分析,实现了选井选层的定量研究。研究了提高神经网络泛化能力的方法,利用筛选出的数据对网络结构进行训练和测试,应用结果表明,优选出的神经网络预测结果与实际符合率为87.50%,能够满足工程需要,该方法能够快速、准确地进行水力压裂选井选层。     

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油气井压裂酸化后要获得好的增产效果，首先要选取最适合进行增产措施改造的井。传统的选井方法主要依靠经验或生产需求来选择施工井层，具有一定的主观性、盲目性和风险性。影响一口井压裂酸化效果的因素包括地质静态、开发动态及压裂施工等多方面因素，从理论上讲，各因素在不同的层次上对压裂酸化效果起着不同的作用，且各影响因素本身具有模糊性，这些因素很难用常规方法量化研究。文章应用现代数学手段：模糊数学和系统工程层次分析原理，综合考虑影响选井选层因素的复杂性和不均衡性，将各因素按其在不同层次上对事物的影响程度分类，然后确定各因素最终的权重，形成了一种压裂酸化选井选层的模糊分析方法。应用所研究的方法对某气田的６口井进行了实例计算，优选出了最适合压裂措施的井。实例计算表明该方法计算结果正确，符合现场施工实际；计算简单、方便，具有一定的现场实用价值。     

气井压裂选井选层的一种新方法

压裂是油气藏增产改造的重要措施,压裂水平的高低与施工井层的选择密切相关.应用现代数学手段,建立了一种气井压裂选井选层的新方法,即充分考虑影响压裂效果的各种因素,建立同一区块的电性因素、岩性因素和工程因素与压裂效果的关系模型,进而预测压裂候选井的压裂效果,为优选压裂井层做出定量判断.在大牛地气田的应用结果表明,方法计算简单方便、准确程度高,具有一定的现场应用价值.     

朝阳沟油田压裂井层优选

压裂是油气藏增产改造的重要技术措施,为保证压裂措施效果需要量化选井选层标准、优选压裂井油层参数.以朝阳沟油田某区块为例,将压后日增油量作为压裂效果评价标准,进行压裂井层参数研究.首先利用灰色关联法筛选主要影响因素,结合数学统计分析法,初步确定理想压裂井层参数范围:然后利用模糊综合分析和层次分析方法确定出高评价参照井,进而修正理想压裂井层的参数范围,并以此作为压裂选井选层的标准.应用结果表明,方法简便、准确度高,对油田压裂选井选层工作具有一定的指导意义和应用价值.     

压裂酸化选井选层的模糊决策方法

要获得好的压裂酸化增产效果，选择合适的施工井是很重要的。影响压裂酸化选井的因素多，而且因素本身具有一定的模糊性，关系复杂。传统的选井方法依据经验，具有一定的主观性。研究了一种新的选井选层的模糊决策方法，并对6口压裂候选井进行了优选。该方法改变了以往选井选层中只考虑单一优化目标函数的作法，综合考虑了候选井层的多个性能指标，克服了以往选井选层方法的盲目性，因而更加合理，结果与实际更相符。     

提高深层低渗油气藏压裂效果的方法

从东濮凹陷深层低渗油气藏地质特点入手,通过对压裂选井技术的研究,确定了压裂选井方法和不同区块地层压裂时机;并根据储层特征及岩矿组成,研究了压裂液体系及相应储层保护措施,完善了压裂施工工艺技术,提高了压裂有效率,改善了压裂效果.     

利用试井曲线进行油气井压裂选层及压裂效果评价

采用油气井试井资料，研究了压裂选层的定性选层、半定量选层技术等，压裂井试井压恢曲线形态与压裂效果有较好的相关性，在选层时可利用试井资料，判断压裂井层的油气层信息，预测压裂效果。该方法科学有效，可以减少压裂选井的盲目性，提高压裂的成功率。     

蒙古林砾岩油藏压裂效果预测新方法

在17口油井压裂资料的基础上,用灰色关联分析法分析了影响压裂效果的主要因素,用自组织方法建立了这些因素与增油量及有效期的关系式,得到了蒙古林油区不同区块、不同压裂工艺条件下,压裂后增油量和有效期的预测公式。经验证,该公式预测准确、实用性强,可用作压前经济评价,以指导压裂选井、选层和优选压裂工艺。     

酸化压裂选井选层的灰色多目标局势决策方法

传统的酸化压裂选井方法依据经验,具有一定的主观性。研究了一种新的酸化压裂选井选层的灰色多目标局势决策方法,并对6口压裂候选井进行了优选。该方法改变了以往选井选层中只考虑单一优化目标函数的作法,综合考虑了候选井层的多个性能指标。克服了以往选井选层方法的盲目性,因而更加合理,结果与实际更相符。     

基于PCA-NB方法的煤层气井压后产量预测研究

针对煤层气井压裂后产量预测方法准确率低的问题,运用主成分分析方法得到影响煤层气产量的主成分参数,在此基础上运用朴素贝叶斯方法对目标区块煤层气井主成分与产量进行训练,得到基于主成分分析-朴素贝叶斯方法的产量预测模型。研究结果表明：PCA-NB方法对煤层气井压裂后产量预测的准确率达到了84.1%,该方法与单纯的主成分回归方法（预测准确率为64.8%）、朴素贝叶斯方法（预测准确率为76.4%）以及神经网络方法（预测准确率为73.5%）相比,预测准确度较高。该研究成果对煤层气井压裂选井选层及压裂参数优化有一定意义。     

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油气井压裂酸化后要获得好的增产效果,首先要选取最适合采用增产措施的井。影响一口井压裂酸化效果的参数包括地质静态、开发动态及压裂施工等多参数,从理论上讲,每一个参数对压裂酸化效果都有不同程度的影响。传统的选井方法主要依靠经验或生产需求来选择施工井层,具有一定的主观性、盲目性和风险性。文章基于神经网络系统可以解决高度复杂的非线性问题的特点,在处理压裂酸化效果影响参数间的复杂非线性关系时,利用网络上各神经元的参数,通过调节网络中各节点与节点之间的连接系数解决参数存在的重复和主次现象;在理论模型研究基础上开发了一套压裂酸化选井的人工神经网络软件,能克服传统数学方法在处理这类问题时的局限性和误差大的缺点。     

运用现代数学理论和计算机智能技术优选压裂井层

油气井压裂后要获得好的增产效果,首先要选取最适合进行增产措施改造的井。影响一口井压裂效果的参数包括地质静态、开发动态及压裂施工等多方面参数,从理论上讲,每一个参数对压裂效果都有不同程度的影响。传统的选井方法主要依靠经验或生产需求来选择施工井层,具有一定的主观性、盲目性和风险性。本文充分运用现代数学理论,即模糊聚类、模糊神经分类系统和模糊排序法,筛选了可靠的数据,确定了压裂选井主要影响因素;深入研究了影响压裂成功率的主要因素并应用层次分析法确定各因素的权重,研究了各候选井压裂成功率的大小;同时,充分运用计算机智能技术,提出了改进的自适应遗传算法,将该遗传算法与神经网络结合 起来,形成了改进的遗传神经网络,该网络收敛快、泛化能力强,克服了传统数学方法在处理这类问题时的局限性和误差大的缺点,可以用来优选压裂井。应用效果表明,该方法预测结果与现场实施压裂后的增产效果非常吻合。     

多元回归和神经网络在多影响因素下优选压裂候选井层中的应用

针对乌里雅斯太凹陷储层非均质性强、隔层遮挡性差、压裂井投产后效果相差悬殊,优选增产效果好的候选井层难的特点,本文提出了利用多元回归和神经网络优选待选压裂井层的方法。根据前期压裂井的有效资料,选择了对压裂效果影响较大的9个因素作为基本参数,建立了压裂井层的数据库。计算结果表明:多元线性回归不能满足优选压裂井层的需要;二次回归和神经网络方法能够满足选井选层的非线性问题,两者拟合误差均为0,预测误差平均值为0.57%和0.47%,能够满足工程的需要。     

模糊神经网络系统在优选压裂井层中的应用

油井压裂选井选层是一项复杂有难度的技术，目前一般采用定性分析结合经验判断进行，随意性大，考虑到选井选层各项指标具有较大的模糊性，应用模糊神经网络系统（FNNS）来获取各项指标与压裂效果的关系模型和预测模型。从而优选施工井层。初中证明，该方法技术适应性强，成功率高，效益显著。     

提高深层低渗油气藏压裂效果的方法

从东濮凹陷深层低渗油气藏地质特点入手，论述了压裂改造和地层保护技术，进行了压裂选井分析，确定了压裂选井方法及压裂时机；研究了低伤害预前置液，并通过压裂伤害机理分析，确定了储层保护方法，通过压裂井实例，阐明了提高深层低渗油气藏压裂效果的方法。