[发明专利]一种基于弹性网络回归算法的PVT测量方法

权利要求书

1.一种基于弹性网络回归算法的PVT测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1.放置井下红外光谱仪；

步骤2.实时获取原油的成分以及相对含量；

步骤3.将步骤2结果输入弹性网络回归模型；

步骤4.将所测量的成分参数输入模型后得到原油PVT特性；

步骤4包括：

S301.将获得的地层参数输入；

S302.设置初始模型参数；

S303.进行网络回归模型的训练；

其中，模型的L₁参数和L₂参数为两个正则化参数,B为自变量,β为自变量系数，为修正后的自变量系数；

S304.进行误差计算再进行误差判断；

S305.当模型达到误差要求时，得到泡点压力、溶解气油比、油层体积系数三个模型；

泡点压力模型与各成分为线性关系：

P_b＝C₁+C₂+C₃+C₄+C₅+C₆+C₇-CO₂+N₂+MW-MW(C₇₊)+C

其中，P_b是泡点压力，C₁-C₇表示了各成分的烷烃具体含量，C₇₊代表分子中碳原子数大于7的烷烃，C0₂代表二氧化碳具体含量，N₂表示氮气的具体含量，MW代表了各个烷烃的相对分子量，C为常数；

溶解气油比与各成分为多项式关系：

其中，R_si是溶解气油比，是甲烷含量的平方，是丙烷含量的平方，C₇₊代表分子中碳原子数大于7的烷烃，C₁-C₇表示了各成分的烷烃具体含量，C0₂代表二氧化碳具体含量，MW代表了各个烷烃的相对分子量，C为常数；

油层体积系数与各成分之间为对数关系：

其中，logB_o是油层体积系数的对数，a为次数,是甲烷含量的平方，C₁-C₇表示了各成分的烷烃具体含量，C₇₊代表分子中碳原子数大于7的烷烃，C0₂代表二氧化碳具体含量，MW代表了各个烷烃的相对分子量，C为常数。

2.根据权利要求1所述的基于弹性网络回归算法的PVT测量方法，其特征在于，所述步骤2还包括将获得的井下红外光谱数据进行预处理，包括对井下光谱数据求导数，消除基线和消除背景的干扰，采用平滑滤波消除井下光谱数据的噪声，用多元散射校正消除散射对井下光谱数据的影响。

3.根据权利要求1所述的基于弹性网络回归算法的PVT测量方法，其特征在于，地层参数是：储层泡点压力、溶解气油比、油层体积系数、储层温度、储层压力、气体重力、原油重力、成分数据。

4.根据权利要求1所述的基于弹性网络回归算法的PVT测量方法，其特征在于，S304包括：

计算误差梯度中的激活函数的分阶导数，计算误差梯度，并用来进行超参数调整；

调整网络权值进行交叉验证。

5.根据权利要求 1所述的基于弹性网络回归算法的PVT测量方法，其特征在于，选择10折交叉验证，将数据集分为10份，其中的9份数据用于训练，1份作为数据比对，并且取10次结果的平均值作为预测结果。