基于BP神经网络的苏里格气田裂缝强制闭合模型分析

基于BP神经网络的苏里格气田裂缝强制闭合模型分析

论文摘要

在压裂施工过程中,为了减少压裂液对储层的伤害,压裂液应当被及时排出地层。结合物质平衡原理、渗流力学理论和二维滤失模型,建立了裂缝强制闭合模型,并编制了相应的计算程序,根据井口压力变化规律并结合裂缝闭合条件可得到不同渗透率、裂缝高度和裂缝半长对应的裂缝强制闭合时间。同时,影响裂缝闭合时间的因素权重通过BP神经网络结合理论模型的数据进行了研究。结果显示,渗透率、裂缝高度、返排液粘度、裂缝半长、井筒半径和油嘴半径这六个参数是影响裂缝闭合时间的主要因素,并且在这些因素中,渗透率和油嘴半径的影响权重最大。因此,在压裂液返排过程中,为了实现改善压裂效果的目的,要着重考虑油嘴半径的选择。本文结果为裂缝闭合时间的研究提供了可靠的理论基础。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 模型的建立和关键参数计算
  •   1.1 模型假设条件
  •   1.2 返排量的计算
  •   1.3 裂缝体积的变化计算
  •   1.4 二维滤失模型计算
  •   1.5 BP神经网络介绍
  •     1.5.1 BP神经网络简介
  •     1.5.2 BP神经网络算法原理
  • 2 数学模型求解步骤及计算流程
  • 3 实例计算及分析
  •   3.1 裂缝强制闭合模型研究
  •   3.2 BP神经网络多因素分析
  •     3.2.1 BP神经网络的搭建
  •     3.2.2 训练神经网络
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李达,傅鹏,朱李安,何平

    关键词: 水力压裂,神经网络,裂缝强制闭合,二维滤失,因素分析,苏里格气田

    来源: 地质与勘探 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 石油天然气工业,自动化技术

    单位: 长庆油田分公司油气工艺研究院,低渗透油气田勘探开发国家工程实验室

    基金: 中国石油股份公司重大专项“长庆油田5000万吨持续高效稳产技术研究与应用”(编号:2016E-05)资助

    分类号: TP183;TE377

    页码: 1484-1490

    总页数: 7

    文件大小: 347K

    下载量: 62

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