《bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油水井壓裂酸化選井中的應(yīng)用》

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1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油水井壓裂酸化選井中的應(yīng)用30內(nèi)蒙古石油化工2008年第5期BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油水井壓裂酸化選井中的應(yīng)用楊紅,何衡(西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院,西安710065)摘要:要獲得好的壓裂酸化增產(chǎn)效果,選擇合適的施工井是很重要的.本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對需要進(jìn)行壓裂的井進(jìn)行排序.該方法克服了模糊數(shù)學(xué)方法在壓裂酸化選井中對權(quán)重人為的設(shè)定,達(dá)到了科學(xué)決策的目的.并采用MATLAB6.5軟件對此方法經(jīng)行計算.關(guān)鍵詞:壓裂;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);選井引言BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是應(yīng)用數(shù)學(xué)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(數(shù)學(xué)界引用了生物領(lǐng)域里的術(shù)語)的一種,它是基于生物仿生技

2、術(shù)的一種新穎的數(shù)學(xué)方法.對于自然界中許多不能用某一個(組)的方程式(組)來表示的因果關(guān)系,可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來描述這種關(guān)系.而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則對自然現(xiàn)象進(jìn)行感知,并模擬人腦的思維,記憶,聯(lián)想進(jìn)行自適應(yīng),自學(xué)習(xí)等訓(xùn)練,達(dá)到評價預(yù)測之目的.壓裂酸化是油田增產(chǎn)的主要措施之一,壓裂酸化的成敗始于選井的正確與否,首先要選取最合適的井層,這樣施工后才能獲得增產(chǎn),取得良好的經(jīng)濟(jì)效益.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法克服了現(xiàn)在油田上常用的"模糊評判"規(guī)則中人的主觀性,因素的不獨(dú)立性及井層相對優(yōu)劣排序法的不足,從而達(dá)到優(yōu)選麓工井層的目的.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法目前應(yīng)用最

3、為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP網(wǎng)絡(luò),即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).從結(jié)構(gòu)上講,有一個輸入層,一個或多個隱層和一個輸出層.層與層之間多采用全連接方式,但同一層各節(jié)點(diǎn)之間不存在相互連接.比較典型的BP網(wǎng)絡(luò)通常只有一個輸入層,一個隱層和一個輸出層的三層網(wǎng)絡(luò),如圖1所示.當(dāng)給定網(wǎng)絡(luò)的一個輸入模式時,由輸入層的各節(jié)點(diǎn)傳到隱層各節(jié)點(diǎn),再由隱層各節(jié)點(diǎn)傳到輸出層各節(jié)點(diǎn),并由輸出層產(chǎn)生一個輸出模式.這個過程稱為前向傳播.如果輸出響應(yīng)與期望輸出有誤差,不滿足要求,那么就轉(zhuǎn)入誤差反向傳播,將誤差值沿著連接通路逐層傳送并修正各層連接權(quán)值.對于給定的一組訓(xùn)練模式,不斷用一

4、個個訓(xùn)練模式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),重復(fù)前向傳播和誤差反向傳播過程,當(dāng)各個訓(xùn)練模式都滿足要求時,就說明網(wǎng)絡(luò)已學(xué)習(xí)好了.,悖輸圖1典型的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)假設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成如圖l所示.第一層(即輸入層)有N個神經(jīng)元(即節(jié)點(diǎn)),第二層(即隱層)有M個神經(jīng)元,第三層(即輸出層)有K個神經(jīng)元,訓(xùn)練模式有L個.記輸入層與隱層各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值為V隱層與輸出層各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值為wIk.對于第z個訓(xùn)練模式(1—1,2,八,L),網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程為:第一層的輸出o2'一z(:1,2,八,Ⅳ)(1)式中xi為實(shí)際輸入.第二層的輸入Ⅳ瑙一Vo2,(一1,2,A,)

5、(2)第二層的輸出O一](3)1式中f[s]:=為S形作用函數(shù).第三層的輸入M一三Ⅵ廠O,(是一1,2,八,K)(4)第三層的輸出收稿日期:2007～O8—12作者簡介:楊紅(198O一),女,陜西西安人,在讀碩士,主要從事油氣田開發(fā)過程中滲流機(jī)理的研究.2008年第5期楊紅等BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油水井壓裂酸化選井中的應(yīng)用31如果任意設(shè)置網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值,那么對每個訓(xùn)練模式l,網(wǎng)鉻輸出(即計算值O)與期望輸出(即實(shí)際值Dt)一般會存在誤差,記網(wǎng)絡(luò)誤差為:1KE===÷[D一o].(6)厶一一l根據(jù)梯度最速下降法,可推出使網(wǎng)絡(luò)誤差最小的權(quán)值變化量為

6、:L△W:O(1一Olf))(D"一O')O(7)Z一1IKAV===∑{ExO(1一O)(Dkl—O)wik]O(1一O5.')05¨)(8)令t為迭代次數(shù),則f,(f+1)一V,(f)+77AV(9),(f+1)===W(f)+T/AW(1O)式中為學(xué)習(xí)率(學(xué)習(xí)因子).BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法步驟可概括為:①網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化,給定初始權(quán)值和學(xué)習(xí)因子;②根據(jù)式(5)計算網(wǎng)絡(luò)輸出;③由(6)式計算網(wǎng)絡(luò)誤差;④若網(wǎng)絡(luò)誤差滿足精度要求,結(jié)束,否則轉(zhuǎn)下一步;⑤根據(jù)(9)～(1O)式修正權(quán)值,重復(fù)(2)～(4).2實(shí)例分析本文借用文獻(xiàn)"中6口候選井的特征

7、數(shù)據(jù)如表1所示.通過MATLAB6.5設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油水井壓裂酸化選井程序.以M1井和M2井的特征數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本集(以往壓裂酸化過的井),其中M1為壓裂酸化效果好的井,M2為壓裂酸化效果差的井.根據(jù)訓(xùn)練樣本和期望輸出可求出一定精度下的神經(jīng)元連接權(quán)系數(shù)和閾值.用該組權(quán)系數(shù)和閾值對6口井的特征數(shù)據(jù)分別進(jìn)行模式識別,可得出各井壓裂的效果依次為M5,M1,M3,M6,M4,M2,其中壓裂酸化效果較優(yōu)的井為M5,效果最差的井為M2.表16口井特征數(shù)據(jù)參數(shù)M井M井M.井M井Ms井M井表皮系數(shù)648～O,76n359.312.017.7l采出程度(

8、%)3.2502.7500.3266.7000.0316.220產(chǎn)層厚度(m)6.9824.2O65011.452O.1318.30可采儲量(10Sm.)15.949.441.19l2.84l3.065.1