[发明专利]一种基于物理约束的煤层气藏压裂效果评价方法

说明书

本发明提供一种基于物理约束的煤层气藏压裂效果评价方法，属于油藏开发技术领域；包括步骤如下：基于油气田现场提供的动静态数据构建数据集；建立针对动态数据的基于物理背景下的数据清洗算法；根据直接的参数控制以及间接的物理约束构建了“数据+物理”双指导条件下的误差指导方程；考虑动静态数据维度以及物理参数的实际重要程度建立了结合网络结构；通过循环组合模式来构建训练集和测试集；基于训练集和测试集，利用误差指导方程来构建新的残差函数，并通过反向传播算法对结合网络模型进行训练及测试，获得最优的压裂效果评价模型；建立排己算法定义各个输入参数对于裂缝半长以及压裂后渗透率的贡献度。

技术领域：

本发明涉及油气开发技术领域，特别是指一种基于物理约束的煤层气藏压裂效果评价方法。

背景技术

低渗透、超低渗透油气储量正逐渐成为我国各个主力油气田的开发重点，如何将低渗透和超低渗透油气田中的非常规油气采出已经成为了我国能源开发的主要战略目标，在这样的大环境下，以水力压裂技术为核心的对于低渗透储层的改造手段已经展现了极佳的开发效果。水力压裂技术利用地面高压泵，通过井筒向油层注入具有较高粘度的压裂液，注入压裂液的速度超过油层的吸收能力时，则在井底油层上形成很高的压力，当这种压力超过井底附近油层岩石的破裂压力时，油层将被压开并产生大小不一的裂缝，从而在一定范围内提升油层的渗透率以及导流能力等，提高产量。但是，由于储层地质情况极为复杂，因此通过传统数值模拟等方式进行历史匹配不但耗时，而且压裂后裂缝形态及大小很难进行准确的预测。实际监测方法如微地震等技术成本极高，无法被运用到整个油气田。深度学习技术可以在无需构建物理模型条件下基于实际数据建立参数之间的非线性映射关系，利用参数之间的隐含特征进行关联预测，为煤层气藏压裂效果的评价提供了一种极具潜力的解决办法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于物理约束的压裂效果评价方法，该方法可在不同储层条件以及压裂施工状况下，计算裂缝半长以及压裂后渗透率，从而对压裂效果进行评价，同时可以计算各个输入参数包括储层地质数据、压裂施工数据以及动态生产数据对于压裂效果模型的贡献度，更好的指导油气田的二次开发。

具体包括步骤如下：

(1)基于油气田现场提供的动静态数据构建数据集；

(2)建立针对动态数据的基于物理背景下的数据清洗算法；

(3)根据直接的参数控制以及间接的物理约束构建了“数据+物理”双指导条件下的误差指导方程；

(4)考虑动静态数据维度以及物理参数的实际重要程度建立了结合网络结构；

(5)通过循环组合模式来构建训练集和测试集；

(6)基于训练集和测试集，利用误差指导方程来构建新的残差函数，并通过反向传播算法对结合网络模型进行训练及测试，获得最优的压裂效果评价模型；

(7)建立排己算法定义各个输入参数对于裂缝半长以及压裂后渗透率的贡献度。