应用测井和BP神经网络算法预测储层敏感性

在收集薄片,铸体薄片,粒度,压汞,X－衍射,扫描电镜,物性,敏感性流动实验等岩心分析资料的基础上,首先通过单相关分析找出影响敏感性的主要因素,然后应用测井资料提取这些敏感性参数,最后以影响敏感性的主要因素做为BP神经网络的输入层,应用BP神经网络算法,建立敏感性预测模型,预测储层敏感性,该方法对西部某油 资料进行了处理分析,结果表明,速效,水敏,盐敏,酸敏和碱敏的结果与该油田的敏感性流动实验结果的符合率为80％左右。     

考虑温度因素的储层敏感性预测方法

通过研究温度对储层黏土矿物、孔隙度以及渗透率的影响规律,发现温度对储层孔隙度的影响较小,渗透率随温度的变化与孔隙度之间存在一定关系.在BP神经网络模型的基础上,将温度作为一个新的神经元引入到输入层中,通过对网络隐层数的优化设计和误差分析,提出了考虑温度影响的储层敏感性预测新方法,编写了相应的计算程序实现了敏感性预测的智能化.通过与室内实验结果对比,该方法精度大于83%,且受人为因素影响小,具有较高的预测精度,为高温条件下储层敏感性预测提供了一种新的手段.     

火成岩裂缝性储层应力敏感性实验研究

建立了一套裂缝性油藏应力敏感性和裂缝滞后效应评价实验程序,提出了评价应力敏感性和裂缝滞后效应的量化指标。利用该评价程序对火成岩裂缝性岩心进行了应力敏感性和裂缝滞后效应评价。实验结果表明,不同类型裂缝性岩心的应力敏感性和裂缝滞后效应变化规律不同。对于火成岩裂缝性油藏,应制定合理的施工方案,尽量采用近平衡压力钻井,在开发过程中应控制采油速度,避免裂缝滞后效应和应力敏感性损害。     

储层敏感性快速预测软件在大港油田的研究与应用

在储层特征分析，室内实验，机理研究的基础上，利用人工神经BP网络建立预测模型，并编制了预测储层5种敏感性的软件，该软件受人为因素干扰小，所需参数少，准确度高，综合符合率大于80％现场应用结果表明，该技术能为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据，能提高油田滚动开发效益，改善老油田的开发效果，该软件对BP算法进行了改进，（1）从两方面入手使网络摆脱平坦区，一是对输入数据进行归一化处理，使O1的取值在[0,1]之间，二是一旦网络陷入平坦区域，局部极小，使连接权值Wkj,Wji和阈值Qk,Qj同时缩小一个因子，λ＞1，可使Ok(1-Ok)脱离零值，离开平坦区；（2）加速收敛，方法有自动调整学习因子，添加动量项以及对权值进行批处理，用BP算法预测储层潜在敏感性，首先应确定影响储层敏感性的主要因素，然后根据这些因素有针对性地收集有关资料并进行处理，再根据敏感性预测的要求，设计相应的网络结构进行训练，最后对训练好的网络进行.检验。     

超深井储层潜在敏感性预测

从现有储层岩性、物性资料以及前期积累的试验数据中,找出了造成超深井储层敏感性损害的各种潜在因素,并进行了归一化和定量化处理。利用Matlab数学计算软件的神经网络工具,建立了各种潜在损害因素与储层敏感性伤害之间的神经网络模型,并利用各种潜在损害因素归一化和定量化处理的结果,对网络进行了训练,利用返回检验法验证了该神经网络模型预测储层敏感性损害的准确率,准确率在85%以上。最后利用该神经网络模型对胜科1井深部储层敏感性进行了预测。     

储层敏感性预测模型中BP网络隐层数的优选及应用

储层敏感性预测是多变量的非线性系统,而神经网络解决非线性问题有其独特的优势,是目前用于储层敏感性预测是较好的方法。在建立预测方法过程中,BP网络隐层结点数的确定直接影响到网络的学习效率。通过对目前四种隐层结点数确定方法进行探讨,优选出储层敏感性预测中BP神经网络合理的隐层结点数,并在实际预测中进行应用,从而使预测结果更客观和符合实际。应用情况表明,该方法可大大缩短网络学习时间,从而提高学习效率,使网络以最快的速率达到收敛。     

应用改进的BP人工神经网络快速预测储层敏感性

标准的神经网络算法存在训练时间长，在一些特定的给定初值情况下会陷入局部最小等缺点，应用受到一定限制。该文介绍了改进的BP人工神经网络训练算法，该算法在一个权值修改过程中对权值修改两次，以达到加速收敛避免陷入局部最小等目的，利用该算法进行了储层敏感性快速预测软件研制。分析表明，该算法受人为因素干扰小，所需参数少，结果比较可靠，总体符合率达到91％，改进后的算法训练所需时间与标准BP网络相比缩短了许多，是一种适用于现场的良好方法。     

辽河滩海油田储层敏感性评价

按标准岩芯分析程序，对辽河滩海油田大量岩芯进行了试验分析，初步评价了储层敏感性，认为该储层的敏感程序依次为：速敏性（中－强），水敏性（中），盐敏性（中），酸敏性（无－弱）。     

改进的神经网络模型在储层敏感性预测中的应用

在改进的神经网络训练算法的基础上，提出了利用神经网络快速预测储层潜在敏感性（水敏性、速敏性、盐敏性、酸敏性和碱敏性，简称“五敏”）的方法。在对储层的“五敏”伤害预测中，采用Kohonen自组织网络和BP网络建立了敏感性伤害的预测模型，提高了预测的精度。分析表明，该方法受人为因素干扰小、所需参数少、适用范围广（特别适用于探井），能定量地反映出储层潜在敏感性程度，从而为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据。     

预测储层潜在敏感性损害的新方法

在传统的统计分析法基础上,提出了应用模糊数学法和人工神经网络法对储层潜在敏感性损害进行预测。介绍了新方法预测储层潜在敏感性所依据的数学原理和预测过程,并以水敏性预测为例,对实际预测的结果进行了讨论。此外,对几种预测储层潜在敏感性方法的特点进行了分析和比较,结果表明,人工神经网络法具有良好的自适应性、自组织性、容错性,预测精度较高,是一种较理想的预测储层潜在敏感性损害的新方法。     

高含硫裂缝性气藏储层伤害数学模型

在高含硫裂缝性气藏气体开采过程中,地层压力不断降低,导致硫微粒在气相中的溶解度逐渐减小,在达到临界饱和态后从气相中析出,并在储层孔隙及喉道中运移、沉积,导致地层孔隙度和渗透率降低。地层压力的降低导致裂缝逐渐闭合,也会导致地层孔隙度和渗透率的降低,从而影响气井的产能和经济效益,严重时可导致气井停产。针对高含硫裂缝性气藏复杂渗流特征,基于空气动力学气固理论描述硫微粒在多孔介质中的运移和沉积,建立了一个全新的、能够综合描述多孔介质中硫微粒的析出、运移、沉积、堵塞以及应力敏感的高含硫裂缝性气藏储层伤害数学模型,并以L7井为例进行了实例分析。研究结果表明：在定产量生产条件下,硫沉积对气井生产动态的影响主要表现为气井的稳产时间缩短及气井产量在递减期内的递减速度加快。     

储层敏感性预测专家系统的研制

研制储层敏感性预测专家系统的目的是开发出对储层敏感性进行预测的软件系统。它的主要工作包括：储层损害原理和预防措施的整理．储层敏感性试验数据的收集．专家经验知识的整理，储层敏感性预测数学模型的建立，专家系统知识库的建立，专家系统推理机的开发。根据试验数据．采用多元统计方法建立各种敏感性数学预测模型，研制出储层敏感性预测专家系统。该专家系统是对钻井、完井、射孔、注水、采油、酸化、压裂等生产环节中造成的损害进行诊断、预测．并根据相应的油水井情况提出相应的措施和建议。该系统根据容易取得的储层特性资料快速预测储层敏感性．可在很短的时间内确定出储层的速敏、水敏、盐酸敏、土酸敏、碱敏、水锁、应力敏感、液态聚集8种储层敏感性程度．并对微粒运移、水敏、酸敏进行敏感性类型诊断，从而给出恰当的结论和建议。     

热采过程中储层温度敏感性室内实验

方法 根据实验研究成果，分析温度震荡引起的储层损害的机理。目的 深入探讨热采过程中储层温度损害机理，为有效保护储层提供理论依据，结果 在热采过程中，温度震荡上起岩石矿物的转变、溶解、润湿性改变等，同时将与其它储层损害综合作用，产生协同效应，对储层损害极大。结论在室内研究时，应重视对储层岩性、岩相、地层水化学及原油物性的研究，为选择恰当的生产工艺、生产制度提供理论依据。     

改进的B-P神经网络系统在储层敏感性伤害预测中的应用

从储层保护的角度出发,对长庆油田的储层伤害进行了综合分析研究,确定了对储层造成伤害的几种因素:水敏、盐敏、速敏、酸敏、碱敏,并采用Kohonen自组织网络和改进的B-P网络相结合的组合神经网络技术建立了储层敏感性伤害的预测模型.该模型改进了以往神经网络模型在数据处理方面的缺点,缩短了网络学习训练的时间.运用该模型对长庆油田储层伤害进行了预测,预测结果与实测结果较一致性,说明改进后的神经网络模型在储层敏感性伤害预测中能够满足工程预测的需要,从而为油气层保护技术措施提供可靠的依据.     

西区延_9储层注水过程中敏感性伤害因素分析

陕北延长油田西区采油厂的作业区块存在注水压力升高、渗透率降低和采收率降低等问题。分析该区块延安组的储层物性特征、粘土矿物含量、注入水和地层水组成性质,并进行了储层敏感性流动实验。实验结果表明:该区块储层具有弱速敏和强水敏性,注入水的矿化度明显低于地层水的矿化度,与地层配伍性较差。较低的注水矿化度是造成储层强水敏的主要因素,而强水敏又会导致注水压力迅速升高和渗透率大幅降低。因此,建议在注入淡水时加入粘土稳定剂或者对地层采出水处理后回注。     

基于BP神经网络的天然气采气管线甲醇加注量预测及其分配管网优化

针对天然气采气管线冬季冻堵事故频发这一问题,以井口压力、井口温度、日产气量、日产水量和天然气相对密度为输入,以甲醇理论加注量为输出,利用BP(back propagation)人工神经网络技术对采气管线甲醇理论加注量进行了预测,采用Sobol灵敏度分析找出了显著影响甲醇理论加注量的关键参数,并对注醇分配管网进行了优化。结果表明:5-16-12-1型BP人工神经网络经过2 764次迭代后,它的训练样本、验证样本、测试样本均方误差分别为0.005 5、0.007 2和0.008 5,均小于容许收敛误差限0.010 0,而其决定系数亦高达0.999 5、0.998 6、0.996 4,表现出良好的相关性;井口温度、天然气相对密度和井口压力对甲醇理论加注量影响较大,而井口压力、井口温度、日产气量、日产水量与其他参数之间可能存在明显交互作用;靖99-66、靖99-65、靖99-66H2和靖98-65在放射状和环状管网模式下甲醇实际加注量小于甲醇理论加注量,存在欠注现象,而新北5站所有气井在树枝状管网模式下甲醇实际加注量都大于甲醇理论加注量,起到了预防冻堵的目的。研究结果可为天然气采气管线注醇过程的节能降耗、提质增效提供必要的理论支撑和数据来源。     

赵凹油田泌304井区浅层系储层敏感性评价

储层的特征分析和敏感性评价是各项油层保护工作的基础,为了研究赵凹油田南部陡坡带泌304井区浅层系开发过程中存在的储层伤害问题,开展了储层速敏性、水敏性、酸敏性、碱敏性评价,从而判断该地区储层是否存在速敏性、水敏性、酸敏性和碱敏性,以及每一种敏感性的敏感程度。该研究成果可在赵凹油田开采过程中,采取有针对性的储层保护措施,保证储层不受伤害或少受伤害,从而保证油田的稳产和增产。     

自然伽玛能谱测井在储层敏感性预测中的应用

自然伽玛能谱测井不仅可以测得地层的总自然伽玛值．同时还能得到地层的铀、钍、钾含量，据此可以精确地确定储层的粘土矿物含量。本文以大港油田官104地区为例，提出了利用交会方法确定泥岩中各粘土矿物成分及其含量的计算方法。在此基础上．对储层敏感性参数和“五敏”伤害指数进行了单相关分析．然后利用相关系数加权法对官104地区进行了储层敏感性预测，取得了较好的应用效果。