基于径向基函数(RBF)神经网络的储层损害诊断技术研究

在石油勘探开发过程中会因各种原因造成储层损害,降低油井产量甚至停产,必须对损害储层进行准确定量诊断的基础上采取相应的解堵措施,提高或恢复油井产量．人工神经网络法是进行储层损害诊断较好的方法,但目前仅限于BP神经网络,或改进的BP神经网络的应用．本文通过对BP神经网络和径向基函数（RBF）网络的对比表明,径向基函数（RBF）网络具有收敛速度快、预测精度高等优点,并在确定影响储层敏感性和各损害类型因素的基础上,分别收集了各数据70组以上,然后进行了径向基（RBF）网络训练和应用,分别建立了径向基（RBF）神经网络在储层损害敏感性和定量诊断领域的应用,实现了对储层水敏性、盐敏性、速敏性预测,以及储层微粒运移、固相颗粒堵塞、水化膨胀和结垢损害程度的定量诊断;同时,提出的径向基（RBF）网络储层损害定量诊断法在孤东油田17口井上得到了检验,成功率达100％,证明RBF网络法与其它方法相比具有诊断结果准确性高、结论可靠、推广应用方便、收敛速度快等优点,提高了储层保护措施和解堵措施优化决策的科学性和准确性,在油田生产中发挥了重要作用．     

地层破裂压力三维计算与显示方法

精确的预测地层破裂压力不仅是钻井工程设计的基础,更是后期油气田经济高效开发的保障。提出一种地层破裂压力的三维计算与显示方法,在有限的勘探资料和已钻井资料前提下,确定使用更适应于工程实际的侧压力系数法计算单点的地层破裂压力,运用克里金插值方法将反演密度数据和反演层速度数据相结合,计算每一道的地层破裂压力,最终再次运用克里金插值技术得出三维破裂压力体,并且设计出了地层破裂压力显示软件,直观反映出三维地层破裂压力分布。以新疆玛湖凹陷的玛西勘探区域为例,根据编制的相应计算程序,得到了该区域的三维破裂压力空间分布特征,并进行三维显示。然后提取该区域上单井的破裂压力计算结果与实测值进行对比,此方法符合工程需求。