基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价.pdf
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1、天 然 气 勘 探 与 开 发 NATURAL GAS EXPLORATION AND DEVELOPMENT 84 2023 年 9 月 第 46 卷 第 3 期基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价杨 建1,2王 茜1,2周文高3贾宇成1,2张丹丹1,21.中国石油西南油气田公司工程技术研究院2.国家能源高含硫气藏开采研发中心 3.中国石油川庆钻探工程有限公司井下作业公司 摘要四川盆地高石梯磨溪区块上震旦统灯影组四段碳酸盐岩气藏为低孔、低渗储层,一般采用水平井+分段酸压技术开发。但是该气藏非均质性强,气井产能差异大,对分段酸压效果评价和酸压设计提出了巨大的挑战。基于数据
2、驱动的思想,收集研究区 15口水平井共计 96 段的地质、工程和试气资料。其中,地质资料包括酸压段的孔隙度、渗透率、含水饱和度、+类储层占比、类储层占比及非储层段占比;工程资料包括酸压段的酸液强度和排量;试气资料为折算每百米酸压段的测试产量。随后以酸压段为研究对象,建立了基于梯度提升决策树算法的酸压产能模型,该模型预测精度较高,对于测试集平均相对误差仅 4.46%。并基于该模型研究了地质工程参数对酸压效果的影响,明确了渗透率和+类储层占比是影响酸压效果的关键参数。最后基于建立的产能模型,结合粒子群算法,开展了酸压施工参数优化和产能预测研究。在现场应用 1 口井共计 8 段,取得了良好的增产改造
3、效果,且模型预测产量与实际产量较为接近,平均相对误差小于 10%。研究成果有望为工区的分段酸压设计提供指导,提高单井开发效果。关键字碳酸盐岩气藏水平井酸压产能评价数据驱动DOI:10.12055/gaskk.issn.1673-3177.2023.03.010Evaluating staged acid fracturing of horizontal wells in carbonate gas reservoirs based on GBDT algorithm YANG Jian1,2,WANG Qian1,2,ZHOU Wengao3,JIA Yucheng1,2,and ZHANG
4、Dandan1,2(1.Engineering Technology Research Institute,PetroChina Southwest Oil&Gasfield Company,Chengdu,Sichuan 610017,China;2.National Energy Research and Development Center for High Sulfur Gas Reservoirs,Beijing 100024,China;3.Downhole Service Company,CNPC Chuanqing Drilling Engineering Company Li
5、mited,Luzhou,Sichuan 646699,China)Abstract:Carbonate gas reservoirs of Dengying 4 Member in Gaoshiti-Moxi block of Sichuan Basin character low porosity and per-meability.Both horizontal wells and staged acid fracturing function as their common development technologies.These reservoirs,however,exhibi
6、t strong heterogeneity and great variations in productivity,which faces huge challenges in fracturing evaluation and design.So,following a data-driven thought,we acquired many geological,engineering,and production testing data from 96-staged fracturing in 15 horizontal wells of the study area.Among
7、which,geological data cover porosity,permeability,water saturation,pro-portion of both type I and type reservoirs,proportion of type reservoirs,and proportion of non-reservoirs;engineering data of acidizing-fluid intensity and discharge at the fracturing stage as well as production test data of the
8、converted every test production of 100 m at this stage,respectively.And then,a model based on gradient boosting decision tree(GBDT)algorithm was established for predicting the productivity after acid fracturing,obtaining higher accuracy with the average relative error of 4.46%only for testing set.Th
9、e impact of geological and engineering data on fracturing performance was studied in the light of this model,supposing permeabil-ity and the proportion of both type I and type reservoirs as the key influential factors on the performance.Finally,fracturing param-eters were optimized and the productiv
10、ity was predicted by using the model together with particle swarm optimization(PSO).Obvious stimulation was acquired after 8-staged acid fracturing in a certain well,and the production predicted from the model is closer to the real result,with the relative error below 10%on average.Research findings
11、 are expected to provide guidance for staged acid fracturing design in the study area.Key words:Carbonate gas reservoir;Horizontal well;Acid fracturing;Productivity evaluation;Data-driven作者简介:杨建,男,1978 年生,高级工程师,博士;主要从事储层岩石力学、地应力及非常规天然气开发研究工作。地址:(610031)四川省成都市青羊区小关庙后街 25 号。E-mail:通信作者:周文高,男,1981 年生,高
12、级工程师,硕士;主要从事压裂酸化增产改造方面的技术工作。E-mail:zhouwg_。杨建等:基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价 85 2023 年 9 月 第 46 卷 第 3 期1研究背景四川盆地高石梯磨溪区块上震旦统灯影组四段碳酸盐岩气藏具有埋藏深、温度高的特点,储层孔隙度平均为 3.22%,渗透率为 0.01 10 mD,为低孔、低渗储层1-3,主要采用水平井+分段酸压技术开发4-5。灯四段碳酸盐岩气藏非均质性强,气井产能差异大6-9,需要开展针对性的分段酸压改造,实现“一段一策”,才能有效动用各储层段的储量,提高单井开发效果。分段酸压效果主要受地质参数和工程参
13、数的影响,包括储层渗透率、孔隙度、含水饱和度、酸液用量、排量等。常用的酸压效果预测方法有解析模型和数值模拟10,解析模型需要引入人为假设,如恒定温度、牛顿流体等,这些假设与实际情况存在较大差异11;数值模拟法对输入数据的准确性要求较高,输入数据存在误差将导致计算结果出现严重错误;此外,尚无成熟的方法准确识别和表征地下的缝洞储集体,因此,准确预测酸压效果的难度极大。目前,无需物理建模的数据驱动方法在金融、医学和安防等领域掀起了变革的巨浪12。因此,基于数据驱动的思路,结合前期酸压井各段的地质、工程和试气资料,利用机器学习算法开展了针对酸压段的产能评价,并研究了地质工程参数对分段酸压效果的影响,以
14、期优化酸压施工参数,指导分段酸压设计。2酸压产能模型及参数优化产能评价属于机器学习中的回归问题,即通过算法从地质、工程和生产数据中学习规律,并利用规律预测产量。针对这类问题,常用的机器学习算法大致可以分为两类,基于单个学习器和基于多个学习器。前者包括常见的神经网络、支持向量机、分类回归树等;后者又称为集成学习,即构建并结合多个学习器来完成学习任务,其核心思想是:即便某一个学习器得到了错误的结果,其他的学习器也可以将错误纠正回来。因此,集成学习算法相较于基于单个学习器的算法具有预测精度高、泛化能力强、不易陷入过拟合等优点。梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tr
15、ee,GBDT)算法是目前最流行的集成学习算法之一,它以分类回归树作为学习器,并基于提升法将多棵树进行集成13。该算法不仅在交通14、环保15、矿业16等领域取得了成功,它还被用于石油行业,包括测井岩性分类17、油井产量18、页岩气井 EUR 预测19等。2.1分类回归树分类回归树是一种基于基尼值/均方误差作为节点分裂依据的决策树20,它通过二分递归分割,在每个节点将样本空间进行分割,它在每步决策时只有是、否两种选择。分类回归树具有运算速度快、判据简单、鲁棒性强的特点,因此 GBDT 使用的学习器就是分类回归树。2.2提升法提升法(Boosting)是指把多个学习器相加,产生一个新的强学习器,
16、即通过多棵分类回归树来实现共同决策。对于 GBDT,每一棵分类回归树学的是之前所有分类回归树结论之和的残差,这个残差加上预测值后能得到真实值。基于 GBDT 算法建立酸压产能预测模型,具体步骤如下21。(1)对于训练集结合常数,开展模型 F 初始化,即 (1)(2)其中 L 为损失函数,这里采用均方误差,xi对应输入的地质工程参数,yi对应输出的产量值,n为训练集样本数量,argmin 函数会返回满足损失函数 L 取到最小值时对应的参数。(2)将最大迭代次数设置为 M,然后开展 M 次迭代,m=1:M。计算残差 rim (3)基于计算出的残差 rim和 xi,即数据集训练弱学习器 hm(x)。
17、通过求解以下的一维优化问题来确定乘子m,即 (4)(5)更新模型 (6)(3)迭代 M 次后,即达到最大迭代次数,方程(6)停止更新,最终得到了基于梯度提升决策树算法的酸压产能模型 FM(x)。FM(x)为一个隐式表达式。杨建等:基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价 86 2023 年 9 月 第 46 卷 第 3 期2.3 基于智能算法的酸压施工参数优化酸压施工参数优化就是调整酸压施工参数,使得措施后的产能达到最大化,常规的酸压施工参数优化主要采用单变量敏感性分析,找拐点等方法。但是,这些优化方法搜索空间有限,容易陷入局部最优,也难以考虑地质工程参数之间的交互影响。为了
18、克服上述缺陷,利用粒子群算法来优化酸压施工参数,粒子群算法是一种典型的智能优化算法22,它通过模拟鸟群捕食行为寻找最优解。粒子群算法从随机解出发,通过迭代寻找最优解,一个粒子就代表一个搜索个体,对于参数优化问题就代表某个和输出参数有关的待优化参数。粒子有两个属性:速度、位置,粒子的当前位置就是所要解决问题的一个候选解;粒子的运动轨迹可以根据已制订的规则做动态调整,例如根据粒子的历史最优位置和种群历史最优位置的公式不断迭代,达到设定的迭代次数时,迭代终止(图 1)。粒子群算法基本公式:式中,i 表示粒子数,i=1,2,3,n;d 表示维数,也就是需优化的参数个数;vid为第 i 个粒子在第 d维
19、的移动速度;Lid为第 i 个粒子在第 d 维的分量;c1和 c2为加速度因子,均设置为 2;r1、r2为介于 0,1 的随机变量;pid为第 i 个粒子经历的局部最优位置在第 d 维的分量;pgd为粒子集合中各个粒子进行比较后所经历的全局最优位置的第 d 维分量。k 表示迭代次数。粒子群算法优化酸压施工参数是一个求极值的过程,基本运算过程如下:在给定的地质参数和约束条件下,基于训练好的模型 FM(x),采用粒子群算法求取 FM(x)的最大值。具体地,水平井完钻后,一般会根据地质情况进行分段;针对每一段,基于对应的地质参数,结合现场施工能力,以措施后产能最大化为目标,采用粒子群算法求取 FM(
20、x)达到最大值时对应的酸压施工参数。3数据集针对四川盆地高石梯磨溪区块灯影组四段,基于易收集、可量化和全面性 3 个标准,收集了 15口水平井共计 96 段的地质工程参数与产量数据。地质参数包括:酸压段的孔隙度、渗透率、含水饱和度、+类储层占比、类储层占比及非储层段占比。工程参数包括:酸压段的酸液强度、排量及施工压力。产量数据为折算每百米酸压段的测试产量,该数据源于非放射性示踪剂产气剖面测试结果;非放射性示踪剂产气剖面测试技术是将不同种类的气溶性化学示踪剂在酸压施工期间注入储层,随后在试气阶段采集多个气样,然后采用气相色谱质谱联用仪对收集到的气样进行检测,最后给出各酸压段的产气剖面(表 1、表
21、 2)。将收集到的地质、工程数据利用小提琴图(Violin Plot)展示(图 2、图 3)。小提琴图用于显示数据分布及其概率密度,它结合了箱形图和密度图的特征,可以用来显示数据的分布形状。该区碳酸盐岩储层的孔隙度较低,主要分布在 3.05%4.13%之间,对应的中位数为3.55%;渗透率主要分布在0.19 0.74 mD之间,对应的中位数为 0.35 mD;储层含水饱和度较低,主要分布在 9.00%15.94%;+类储层的占比较低,主要分布在 0.09%5.41%;类储层图 1粒子群算法流程图杨建等:基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价 87 2023 年 9 月 第
22、46 卷 第 3 期表 1某井收集到的地质数据表施工段孔隙度渗透率/mD含水饱和度+类储层占比 类储层占比非储层段占比S12.81%0.145.48%0.00%46.95%53.05%S22.61%0.096.88%0.00%20.30%79.70%S32.59%0.108.56%0.00%42.23%57.77%S42.86%0.157.22%0.00%22.85%77.15%S54.49%0.8216.17%7.26%63.22%29.52%表 2某井收集到的工程和产量数据表施工段酸液强度/(m3m-1)排量/(m3min-1)百米测试产量/(104 m3d-1)S11.584.154.3
23、9S21.394.901.79S31.685.403.44S41.184.652.18S52.424.107.39图 2压酸段地质数据分布图和非储层段占比的分布范围较广(图 2)。大部分酸压段的酸液强度在 1.28 1.63 m3/m 之间;大部分酸压段的施工排量约 5 m3/min,对应的百米测试产量为0.12104 25.99104 m3/d,主要分布在 1.78104 9.86104 m3/d 之间,其中位数为 4.38104 m3/d(图3)。小提琴图本质上为单因素分析,无法考虑因素间相互作用或是其他因素的影响,不能根据小提琴图的分析结果来调整酸压分段区间或是酸压施工参数。为了弱化变量
24、之间相关性的影响,减少冗余参数的输入,降低模型训练难度,提高模型的可解释性,参照前人研究23,这里对部分参数进行了预处理,具体如下:酸液强度=酸液用量/酸压段长;+类储层占比=+类储层厚度/酸压段杨建等:基于梯度提升决策树算法的碳酸盐岩气藏水平井分段酸压效果评价 88 2023 年 9 月 第 46 卷 第 3 期长;类储层占比=类储层厚度/酸压段长;非储层段占比=非储层段厚度/酸压段长;百米测试产量=酸压段测试产量/酸压段长。4模型训练和测试利用基于梯度提升决策树算法的酸压产能模型建立了地质工程参数(xi)与百米测试产量数据(y)之间的关系,即 y=FM(x1,x2,x3,xn)。建模过程中
25、,将收集到的数据按照 8:2 的比例划分训练集和测试集,即 77 个酸压段用于模型训练,19 个酸压段用于模型测试。模型训练过程中,优化得到的超参数(表 3),对于训练集和测试集,模型结果与实际的测试产量较为一致,大部分数据点都落在了10%误差线之间(图 4)。对于训练集,模型对应的平均相对误差为 3.64%;对于测试集,模型对应的平均相对误差为 4.46%,满足工程要求。因此,采用训练好的酸压产能模型,可以预测酸压后的百米测试产量,可以快速评价试采效果。5影响酸压效果的主控因素分析最后,利用训练好的模型计算每个因素的重要程度并进行排序,研究影响酸压效果的主控因素,渗透率、+类储层占比、排量、
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