一种基于BP神经网络的气井重复压裂井优选方法

摘要：

目前我国一些气田经过初次压裂后,增产效果不明显,或生产一段时间后,产量明显下降.为了提高气井的产量,可对气井进行重复压裂.进行重复压裂优选,可使气井得到较好的压裂效果.分析了影响气井重复压裂效果的因素,可分为地质因素和工程因素2部分.地质因素包括孔隙度、渗透率、表皮系数、产层厚度、含气饱和度、地层压力系数及剩余可采储量,工程因素包括前一次压裂是否成功、前一次压裂液用量、前一次压裂加砂量.基于BP神经网络理论,结合气井重复压裂效果影响因素分析,建立了重复压裂井优选模型.使用粒子群算法对其进行了优化,提高收敛速度的同时有效防止了局部最优解情况的发生,预测重复压裂井的日产气量,以此为依据优选重复压裂井.通过对C区重复压裂效果预测表明,基于BP神经网络优选重复压裂井可以提高选井的准确性.

关键词：BP神经网络、气井、重复压裂、优选方法

所属期刊栏目：31

分类号：TE242.9(钻井工程)

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：552-558