本發(fā)明涉及一種裂縫網(wǎng)絡反演技術(shù)，尤指一種分段壓裂或體積壓裂后的裂縫網(wǎng)絡標定和屬性反演方法。
背景技術(shù)：
：水力壓裂技術(shù)是目前應用最廣泛的非常規(guī)油氣資源開發(fā)技術(shù)。水力壓裂后會在油氣井的周圍產(chǎn)生復雜的裂縫網(wǎng)絡，輔助地層內(nèi)的油氣流入井筒從而提高油氣井產(chǎn)量。評價壓裂后的裂縫網(wǎng)絡，有利于對當前施工效果進行判定，為后續(xù)措施提供參考。而當前，用于監(jiān)測水力壓裂的微地震技術(shù)，僅可以監(jiān)測壓裂過程裂縫的閉合情況，并不能具體反映裂縫網(wǎng)絡的分布情況，連通情況和生產(chǎn)狀況。因此，深入探究水力壓裂后裂縫網(wǎng)絡的幾何分布情況及裂縫屬性，同時充分利用壓裂施工參數(shù)，微地震信號，油氣井產(chǎn)量數(shù)據(jù)等有限資源，需要一種簡單同時實用的壓裂裂縫網(wǎng)絡反演方法。而當前技術(shù)并不能同時兼?zhèn)浜啽阈院蜏蚀_性。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對上述問題，本發(fā)明提出了一種水力壓裂裂縫網(wǎng)絡反演方法，兼?zhèn)浜啽阈?，易操作性和準確性，具體包括：1)主要數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)的讀取與錄入：(1)壓裂監(jiān)測微地震信號的讀取，并將這些信號轉(zhuǎn)化為可以識別的三維空間坐標信息，用以初步標定裂縫的分布情況；(2)油氣井產(chǎn)量數(shù)據(jù)、壓裂施工參數(shù)、油藏儲層信息的讀取，用以輔助標定裂縫網(wǎng)絡屬性，提高網(wǎng)絡反演的準確性；2)基于分形幾何系統(tǒng)，結(jié)合優(yōu)化后的整數(shù)規(guī)劃方法，生成能夠在幾何形態(tài)上滿足與微地震信號最小二乘匹配的分形裂縫網(wǎng)絡；3)基于常規(guī)工程參數(shù)及施工參數(shù)：如監(jiān)測裂縫導流能力，或常規(guī)分析方法：如不穩(wěn)定產(chǎn)能分析方法，對第一次生成的分形裂縫網(wǎng)絡進行質(zhì)量檢查，調(diào)整控制裂縫幾何形態(tài)的分形參數(shù)；4)基于產(chǎn)量數(shù)據(jù)，結(jié)合修正后的遺傳算法進行歷史擬合，逐級標定裂縫網(wǎng)絡的屬性，最終得到能夠標定裂縫網(wǎng)絡集合形態(tài)與具體屬性的分形裂縫網(wǎng)絡模型。步驟1)中，用于標定和反演裂縫網(wǎng)絡屬性的必要參數(shù)為：壓裂微地震監(jiān)測信號及油氣井單井產(chǎn)量數(shù)據(jù)，用于修正和精確最終結(jié)果的輔助參數(shù)為：壓裂施工參數(shù)：排砂量、砂比、壓裂液注入量和排量；測井參數(shù)包括：地層有效滲透率、壓裂裂縫有效孔隙度、裂縫導流能力。步驟1)中，除必要參數(shù)以外，其他輔助參數(shù)可部分或完全缺失，為進行質(zhì)量檢查，可以通過常規(guī)不穩(wěn)定產(chǎn)能分析方法進行相關(guān)參數(shù)的測算，包括：裂縫總半長、裂縫導流能力、基質(zhì)有效滲透率。步驟2)中的分形幾何系統(tǒng)，采用隨機相似分形系統(tǒng)(L-system)，其主要控制參數(shù)為：(1)幾何長度；(2)偏轉(zhuǎn)角度；(3)迭代次數(shù)；(4)生成規(guī)則。其中，分型系統(tǒng)的幾何長度控制裂縫主干和次生裂縫的長度，與裂縫網(wǎng)絡的總半長密切相關(guān)，具體影響情況可見附圖2。其中，分形系統(tǒng)的偏轉(zhuǎn)角度控制裂縫偏轉(zhuǎn)或產(chǎn)生次生裂縫時的偏移量，與裂縫網(wǎng)絡的覆蓋面積密切相關(guān)，具體影響情況可見附圖3.其中，迭代次數(shù)控制分形系統(tǒng)的復雜程度和節(jié)點個數(shù)，該參數(shù)與微地震信號的疏密程度，以及裂縫網(wǎng)絡的復雜程度、連通程度密切相關(guān)。其中，生成規(guī)則控制分形裂縫與原始微地震信號的匹配程度，預置高精度、大量的生成規(guī)則用以挑選匹配能夠獲得更加準確，匹配程度更高的分形裂縫網(wǎng)絡；而通過降低預置的生成規(guī)則個數(shù)，能夠提高匹配效率，節(jié)約工作時間，規(guī)則說明見附圖4。步驟2)中，分形裂縫的幾何匹配方法可以通過修正整數(shù)規(guī)劃的方法實現(xiàn)。同時，針對某一區(qū)塊的多樣本進行大量的形態(tài)匹配，可以生成相應的數(shù)據(jù)庫，并基于數(shù)據(jù)庫，應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法完成后續(xù)的裂縫網(wǎng)絡形態(tài)匹配。其中，基于整數(shù)規(guī)劃的匹配方法為：(1)提取微地震型號空間坐標信息；(2)提取分形網(wǎng)絡的節(jié)點信息并轉(zhuǎn)化為空間坐標信息應用如下方式進行匹配；(3)通過分支定界法，求解該整數(shù)規(guī)劃問題的最優(yōu)解，得到滿足最小二乘解條件下的，能夠匹配微地震監(jiān)測信號的分形裂縫網(wǎng)絡。目標函數(shù):min=Σi=1mΣj=1npijlij---(1)]]>限定條件：Σj=1npij=1lij≤eΣi=1mΣj=1npij=n---(2)]]>其中：其中，e表示微地震監(jiān)測信號所具有的系統(tǒng)誤差；lij表示第i個微地震信號與第j個分形系統(tǒng)節(jié)點之間的距離；pij為0-1規(guī)劃變量，具體數(shù)值符合公式(3)中的說明；n為微地震監(jiān)測信號的總數(shù)。其中，若只針對單一油氣井進行裂縫網(wǎng)絡的匹配和還原，采用以上基于整數(shù)規(guī)劃的匹配方法。若需要針對整個區(qū)塊進行壓裂的評價與優(yōu)化，可以經(jīng)過大量微地震信號匹配訓練后，建立分形裂縫網(wǎng)絡與微地震信號的匹配數(shù)據(jù)庫，建立匹配微地震信號與分形裂縫網(wǎng)絡的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。后續(xù)的微地震信號點位匹配可以直接通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行實現(xiàn)和修正。步驟3)中，對分形裂縫的網(wǎng)絡具體指通過已有監(jiān)測參數(shù)對分形形態(tài)的修正，具體指：(1)比較分形網(wǎng)絡主裂縫長度與實際監(jiān)測裂縫網(wǎng)絡的主要貢獻區(qū)域長度是否有偏差；(2)比較監(jiān)測得到的裂縫導流能力下，分形裂縫網(wǎng)絡模型能否實現(xiàn)初步的產(chǎn)量歷史擬合；其中，若無法通過排量、壓裂液量等施工參數(shù)確定主要貢獻區(qū)域長度，也并未對該井進行生產(chǎn)測井獲得裂縫網(wǎng)絡相關(guān)屬性，可選擇應用常規(guī)不穩(wěn)定產(chǎn)能分析方法，估算主要儲層參數(shù)和裂縫參數(shù)。其中，不穩(wěn)定產(chǎn)能分析方法通常采用以下分析方法：(1)根據(jù)產(chǎn)量數(shù)據(jù)及壓力數(shù)據(jù)在雙對數(shù)坐標圖下進行流態(tài)劃分；(2)根據(jù)各流態(tài)對應計算方法估算對應參數(shù)步驟3)中，獲得實際裂縫網(wǎng)絡屬性后，可以通過限定分形主裂縫長度，分形網(wǎng)絡覆蓋面積兩個參數(shù)，修正獲得的匹配分形網(wǎng)絡，或重新求取滿足限定條件的分形裂縫網(wǎng)絡，同時達到過濾部分無效微地震信號的作用。步驟4)中，通過啟發(fā)式算法快速求取能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)量歷史擬合的裂縫參數(shù)，其主要采用的方法為：遺傳算法、粒子群算法或模擬退火算法。求取步驟為：(1)通過分形迭代次數(shù)及監(jiān)測主裂縫長度對分形裂縫網(wǎng)絡進行分級，可以選擇的分級為：2級(主裂縫、次生裂縫)和3級(主裂縫、較高導流能力次生裂縫、較低導流能力次生裂縫)。根據(jù)分級情況，選定2到3個未知數(shù)，即各級裂縫導流能力作為求取參數(shù)，以產(chǎn)量數(shù)據(jù)作為目標函數(shù)，進行優(yōu)化檢索，當擬合程度滿足設定誤差，獲取各級裂縫導流能力，實現(xiàn)裂縫屬性反演。步驟4)中，求取參數(shù)可以通過需要進行增加或減少，設定方法與上述方式一致，通過增加或減少啟發(fā)式算法的未知數(shù)數(shù)量實現(xiàn)。通過以上步驟，可以實現(xiàn)基于分形系統(tǒng)的裂縫網(wǎng)絡反演。本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方法，與目前主流的反演方法相比，具有以下優(yōu)點：1、本發(fā)明充分利用了分形系統(tǒng)的多級特性和獨立特性，在幾何形態(tài)和屬性分布上對監(jiān)測裂縫網(wǎng)絡進行分級劃分，這是當前主流模擬方法不能實現(xiàn)的；2、基于分形系統(tǒng)的幾何標定，可以將壓裂施工參數(shù)等工程參數(shù)與分形控制參數(shù)進行關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)實際參數(shù)與理論參數(shù)的相互關(guān)聯(lián)，能夠以此建立有效的分析數(shù)據(jù)庫，并以此強化人工神經(jīng)網(wǎng)絡計算方法的準確性；3、采用分形系統(tǒng)與啟發(fā)式算法的結(jié)合，能夠通過分級標定，提高參數(shù)標定的準確性。本發(fā)明可以廣泛應用于油氣井水力壓裂后的裂縫監(jiān)測及反演。附圖說明圖1是本發(fā)明的整體流程示意圖；圖2是
發(fā)明內(nèi)容中提出的關(guān)于幾何長度對分形系統(tǒng)形態(tài)影響的示意圖；圖3是
發(fā)明內(nèi)容中提出的關(guān)于偏轉(zhuǎn)角度對分形系統(tǒng)形態(tài)影響的示意圖；圖4是
發(fā)明內(nèi)容中提出的關(guān)于迭代次數(shù)對分形系統(tǒng)形態(tài)影響的示意圖；圖5為基本的生成規(guī)則示意圖；圖6為3次迭代后各級裂縫分布的示意圖；圖7為應用估算參數(shù)局部修正裂縫網(wǎng)絡的示意圖；圖8為修正前后歷史擬合效果對比示意圖；具體實施方式結(jié)合附圖及實施案例對本發(fā)明進行詳細描述。本發(fā)明提供一種基于分形系統(tǒng)的壓裂裂縫網(wǎng)絡標定及屬性反演方法，具體步驟如下：1)主要數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)的讀取與錄入：(1)壓裂監(jiān)測微地震信號的讀取，通常的微地震信號數(shù)據(jù)為大地坐標系，需要將坐標轉(zhuǎn)化進入以射孔點為坐標原點的新坐標系中，以便于后期計算。(2)油氣井產(chǎn)量數(shù)據(jù)、壓裂施工參數(shù)、油藏儲層信息的讀取，油氣井產(chǎn)量數(shù)據(jù)為日產(chǎn)量數(shù)據(jù)，生產(chǎn)單位為Mscf/天，其他信息如基質(zhì)滲透率k，單位為達西(D)，裂縫導流能力，單位為D·cm?？紫抖刃?shù)。其他單位根據(jù)油氣井監(jiān)測的實際情況讀取，非必須。若單井監(jiān)測數(shù)據(jù)不足，可通過產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行不穩(wěn)定產(chǎn)能分析獲取相關(guān)參數(shù)輔助后期參數(shù)修正，常規(guī)不穩(wěn)定產(chǎn)能分析計算方法如下：(1)根據(jù)產(chǎn)量數(shù)據(jù)及壓力數(shù)據(jù)在雙對數(shù)坐標圖下進行流態(tài)劃分；(2)根據(jù)各流態(tài)對應計算方法估算對應參數(shù)，計算公式如下：表1不穩(wěn)定產(chǎn)能分析公式其中，m(pi)為擬壓力，單位為psi2/cp；qg為氣井日產(chǎn)量，單位為Mscf/天；t為時間，單位為天；k及kf為滲透率，單位為達西；T為溫度，單位為K；wf為裂縫開度，單位為m；h為地層厚度，單位為m；μ為流體粘度，單位為cp；c為綜合壓縮系數(shù)，單位為psi-1。經(jīng)過不穩(wěn)定產(chǎn)能分析計算后，可以得到三個主要參數(shù)為：主裂縫總半長，次生裂縫平均導流能力以及基質(zhì)滲透率。步驟2)，基于分形幾何系統(tǒng)，結(jié)合優(yōu)化后的整數(shù)規(guī)劃方法，生成能夠在幾何形態(tài)上滿足與微地震信號最小二乘匹配的分形裂縫網(wǎng)絡；若不存在分形裂縫數(shù)據(jù)庫或多次訓練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡匹配算法，則需要根據(jù)改進整數(shù)規(guī)劃方法進行匹配，得到滿足最小二乘解條件下的，能夠匹配微地震監(jiān)測信號的分形裂縫網(wǎng)絡。目標函數(shù):min=Σi=1mΣj=1npijlij---(1)]]>限定條件：Σj=1npij=1lij≤eΣi=1mΣj=1npij=n---(2)]]>其中：其中，e表示微地震監(jiān)測信號所具有的系統(tǒng)誤差；lij表示第i個微地震信號與第j個分形系統(tǒng)節(jié)點之間的距離；pij為0-1規(guī)劃變量，具體數(shù)值符合公式(3)中的說明；n為微地震監(jiān)測信號的總數(shù)。步驟2)中的分形幾何系統(tǒng)，采用隨機相似分形系統(tǒng)(L-system)，其主要控制參數(shù)為：(1)幾何長度；(2)偏轉(zhuǎn)角度；(3)迭代次數(shù)；(4)生成規(guī)則。這四個參數(shù)也是需要以上整數(shù)規(guī)劃進行匹配獲得的參數(shù)。其中，分型系統(tǒng)的幾何長度控制裂縫主干和次生裂縫的長度，與裂縫網(wǎng)絡的總半長密切相關(guān)，具體影響情況可見附圖2。其中，分形系統(tǒng)的偏轉(zhuǎn)角度控制裂縫偏轉(zhuǎn)或產(chǎn)生次生裂縫時的偏移量，與裂縫網(wǎng)絡的覆蓋面積密切相關(guān)，具體影響情況可見附圖3.其中，迭代次數(shù)控制分形系統(tǒng)的復雜程度和節(jié)點個數(shù)，該參數(shù)與微地震信號的疏密程度，以及裂縫網(wǎng)絡的復雜程度、連通程度密切相關(guān)。其中，生成規(guī)則控制分形裂縫與原始微地震信號的匹配程度，預置高精度、大量的生成規(guī)則用以挑選匹配能夠獲得更加準確，匹配程度更高的分形裂縫網(wǎng)絡；而通過降低預置的生成規(guī)則個數(shù)，能夠提高匹配效率，節(jié)約工作時間，規(guī)則說明見附圖4。步驟2)中，若該區(qū)塊已經(jīng)進行或需要進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的訓練，可采取多個微地震信號樣本進行整數(shù)規(guī)劃匹配獲得所需的分形控制參數(shù)，并將以上分形控制參數(shù)與對應微地震信號分布作為訓練項錄入人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法中，經(jīng)過大量樣本訓練后，可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法針對不同微地震信號分布，直接獲得最佳匹配的分形控制參數(shù)(幾何長度、偏轉(zhuǎn)角度、迭代次數(shù)、生成規(guī)則)，以及對應的分形裂縫網(wǎng)絡幾何形態(tài)。步驟3)，若未建立施工參數(shù)與分形裂縫網(wǎng)絡相對應的修正數(shù)據(jù)庫，可以采用不穩(wěn)定產(chǎn)能分析方法獲得的參數(shù)對得到的分形裂縫網(wǎng)絡進行修正，修正裂縫網(wǎng)絡的主裂縫長度以及覆蓋面積，修正示意圖見附圖7。步驟3)中，對分形裂縫的網(wǎng)絡具體指通過已有監(jiān)測參數(shù)對分形形態(tài)的修正，具體指：(1)比較分形網(wǎng)絡主裂縫長度與實際監(jiān)測裂縫網(wǎng)絡的主要貢獻區(qū)域長度是否有偏差；(2)比較監(jiān)測得到的裂縫導流能力下，分形裂縫網(wǎng)絡模型能否實現(xiàn)初步的產(chǎn)量歷史擬合；步驟3)中，獲得實際裂縫網(wǎng)絡屬性后，可以通過限定分形主裂縫長度，分形網(wǎng)絡覆蓋面積兩個參數(shù)，修正獲得的匹配分形網(wǎng)絡，或重新求取滿足限定條件的分形裂縫網(wǎng)絡，同時達到過濾部分無效微地震信號的作用。若需要建立施工參數(shù)分形裂縫網(wǎng)絡的修正數(shù)據(jù)庫，可以將施工參數(shù)如：壓裂液注入量、排量、砂比等參數(shù)與分形裂縫控制參數(shù)(幾何長度、偏轉(zhuǎn)角度、迭代次數(shù)、生成規(guī)則)進行關(guān)聯(lián)，建立對應數(shù)據(jù)庫，關(guān)聯(lián)方法為：多元非線性回歸方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。若采用多元非線性回歸方法，需要較少量樣本，將所需參數(shù)與分形控制參數(shù)進行回歸分析，得到最佳匹配經(jīng)驗公式，直接應用于該井或該區(qū)塊；若樣本較多，對準確性及運算時間要求較高，可采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，將施工參數(shù)作為訓練項，分形控制參數(shù)作為輸出項，構(gòu)建基本人工神經(jīng)網(wǎng)絡，應用于后期的分形裂縫網(wǎng)絡修正。4)基于產(chǎn)量數(shù)據(jù)，結(jié)合修正后的遺傳算法進行歷史擬合，逐級標定裂縫網(wǎng)絡的屬性，最終得到能夠標定裂縫網(wǎng)絡集合形態(tài)與具體屬性的分形裂縫網(wǎng)絡模型。步驟4)中，通過啟發(fā)式算法快速求取能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)量歷史擬合的裂縫參數(shù)，其主要采用的方法為：遺傳算法、粒子群算法或模擬退火算法。求取步驟為：(1)通過分形迭代次數(shù)及監(jiān)測主裂縫長度對分形裂縫網(wǎng)絡進行分級，可以選擇的分級為：2級(主裂縫、次生裂縫)和3級(主裂縫、較高導流能力次生裂縫、較低導流能力次生裂縫)。根據(jù)分級情況，選定2到3個未知數(shù)，即各級裂縫導流能力作為求取參數(shù)，以產(chǎn)量數(shù)據(jù)作為目標函數(shù)，進行優(yōu)化檢索，當擬合程度滿足設定誤差，獲取各級裂縫導流能力，實現(xiàn)裂縫屬性反演。步驟4)中，若需要增加測算參數(shù)，可以提高遺傳算法或其他算法的求取未知數(shù)數(shù)量，同樣以日產(chǎn)量與歷史產(chǎn)量的誤差最低為目標函數(shù)，進行求解運算，得到所需參數(shù)。當前第1頁1 2 3