CN112360411B - 基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法 - Google Patents

基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，具体包括：(1)获取局部目标井网的几何信息，根据注水井与采油井的拓补结构特点构建注采井网的图神经网络结构；(2)获取目标井网的历史生产数据；(3)利用步骤(2)所述历史生产数据对步骤(1)所述图神经网络结构进行训练，建立图神经网络模型；(4)利用图神经网络模型对注采井网参数进行敏感性分析，得到注采井网中的敏感性因素。本发明为注水开发提供调整注水量的依据，对产油量进行预测，同时给出每个井网中的不同井以及不同静态参数的重要性，在调整注水量时区分主要影响井和次要影响井点。

Description

基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法
技术领域
本发明涉及油气勘探开发技术领域，尤其涉及一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法。
背景技术
向储层注水可以有效保持油层压力，提高油藏采油速度和采收率，是油气勘探开发的重要手段。注水开发过程中油井产量变化规律预测是油藏工程研究的核心内容，也是编制与调整开发方案的重要依据。
然而，面对平面非均质严重的中高渗透油藏、低渗透裂缝油藏等复杂地质情况，由于高渗透层见水快、低渗透层注入水很难扩大波及体积，常规的注水方式很难得到较好的开发效果，需要实施不稳定注水方案。针对不稳定注水，不仅需要研究不稳定注水的注采参数，注水方案的及时调整尤为重要。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，能够快速预测局部井网注水开发效果，从而完成对局部油田注水方案的优化分析。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，具体方法如下：
（1）获取局部目标井网的几何信息，根据注水井与采油井的拓补结构特点构建注采井网的图神经网络结构；
所述几何信息包括注水井数量、采油井数量、各个井点之间的距离和各个井点之间的相对位置；所述图神经网络结构的不同节点代表不同的采油井点和注水井点；
（2）获取目标井网的历史生产数据；所述历史生产数据包括注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度、采油量和产液量；
（3）利用步骤（2）所述历史生产数据对步骤（1）所述图神经网络结构进行训练，建立图神经网络模型，具体方法如下：
（31）对步骤（1）所述图神经网络结构根据采油井划分得到图神经网络的基本训练单元，并确定训练遍历流程；
所述基本训练单元为五点注采井，具体为一个采油井为中心，周围包括四个注水井；
（32）对所述基本训练单元构建五点注采井的无向图，用度矩阵表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，K为度矩阵；r为下标对应两个元素的内积；
Figure 841870DEST_PATH_IMAGE002
表示第i号和第j号井的采油 量或注水量的内积 ；
（33）对获取得到的历史生产数据进行预处理，将注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度作为输入值，采油井的采油量、含水率和流压作为输出值对图神经网络的基本训练单元进行训练；
（34）根据步骤（33）测试得到不同度矩阵下的目标函数值，得到预测准确度；若预测准确度达到训练阈值，则表示图神经网络模型训练符合要求；
其中，对图神经网络进行训练，目标函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 548270DEST_PATH_IMAGE004
是第i号注水井的注水量；y是采油量；J代表神经网络；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
是损失函 数；
（35）对图神经网络的基本训练单元按照步骤（31）所述训练遍历流程均进行步骤（32）-步骤（34），得到目标井网中全部基本训练单元的图神经网络模型；所述目标井网的图神经网络模型由基本训练单元的图神经网络模型连接构成。
（4）通过注采井网参数对目标井网的基本训练单元的图神经网络模型进行学习与预测，分别得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井，具体方法如下：
（41）将注采井网参数区分为动态参数和静态参数；所述动态参数包括注水量和采油量；静态参数包括渗透率、饱和度和采油量；
（42）通过研究目标井网在相同注水量下由于静态参数的不同而导致的采油量变化，进而推断得到对采油量影响的主导静态参数；
（43）根据对目标井网中每一个基本训练单元的动态参数均进行敏感性分析，得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井，具体方法如下：
调整基本训练单元中一个注水井的注水量变化，同时保持其他注水井的注水量不变，得到相应的度矩阵与采油量，并根据相应的度矩阵对该注水井和采油井计算相关系数，由此得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井。
有益效果：一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，能够快速预测局部井网注水开发效果，从而完成对局部油田注水方案的优化分析；为注水开发提供调整注水量的依据，对采油量进行预测，同时给出每个井网中的不同井以及不同静态参数的重要性，在调整注水量时区分主要影响井和次要影响井点。
附图说明
图1为本发明技术方案的具体流程图；
图2为注水开发井网及图神经网络训练遍历的路径；
图3为图神经网络训练的基本训练单元—五点注采井网；
图4为图神经网络的网络结构。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
本发明所述的一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，具体方法如下：
（1）获取局部目标井网的几何信息，根据注水井与采油井的拓补结构特点构建注采井网的图神经网络结构；
所述几何信息包括注水井数量、采油井数量、各个井点之间的距离和各个井点之间的相对位置；所述图神经网络结构的不同节点代表不同的采油井点和注水井点；
（2）获取目标井网的历史生产数据；所述历史生产数据包括注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度、采油量和产液量；
（3）利用步骤（2）所述历史生产数据对步骤（1）所述图神经网络结构进行训练，建立图神经网络模型，具体方法如下：
（31）对步骤（1）所述图神经网络结构根据采油井划分得到图神经网络的基本训练单元，并确定训练遍历流程，参考图2和图3；
所述基本训练单元为五点注采井，具体为一个采油井为中心，周围包括四个注水井；
（32）对所述基本训练单元构建五点注采井的无向图，用度矩阵表示：
Figure 639854DEST_PATH_IMAGE001
其中，K为度矩阵；r为下标对应两个元素的内积；
Figure 53518DEST_PATH_IMAGE002
表示第i号和第j号井的采油 量或注水量的内积 ；
（33）对获取得到的历史生产数据进行预处理，将注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度作为输入值，采油井的采油量、含水率和流压作为输出值对图神经网络的基本训练单元进行训练；
（34）根据步骤（33）测试得到不同度矩阵下的目标函数值，得到预测准确度；若预测准确度达到训练阈值，则表示图神经网络模型训练符合要求；
其中，对图神经网络进行训练，目标函数：
Figure 609264DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 286233DEST_PATH_IMAGE004
是第i号注水井的注水量；y是采油量；J代表神经网络；
Figure 130692DEST_PATH_IMAGE005
是损失函 数；
（35）对图神经网络的基本训练单元按照步骤（31）所述训练遍历流程均进行步骤（32）-步骤（34），得到目标井网中全部基本训练单元的图神经网络模型；所述目标井网的图神经网络模型由基本训练单元的图神经网络模型连接构成。
（4）通过注采井网参数对目标井网的基本训练单元的图神经网络模型进行学习与预测，分别得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井，具体方法如下：
（41）将注采井网参数区分为动态参数和静态参数；所述动态参数包括注水量和采油量；静态参数包括渗透率、饱和度和采油量；
（42）通过研究目标井网在相同注水量下由于静态参数的不同而导致的采油量变化，进而推断得到对采油量影响的主导静态参数；
（43）根据对目标井网中每一个基本训练单元的动态参数均进行敏感性分析，得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井，具体方法如下：
调整基本训练单元中一个注水井的注水量变化，同时保持其他注水井的注水量不变，得到相应的度矩阵与采油量，并根据相应的度矩阵对该注水井和采油井计算相关系数，由此得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井。

Claims (5)

1.一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，其特征在于，具体方法如下：
(1)获取局部目标井网的几何信息，根据注水井与采油井的拓补结构特点构建注采井网的图神经网络结构；
所述几何信息包括注水井数量、采油井数量、各个井点之间的距离和各个井点之间的相对位置；所述图神经网络结构的不同节点代表不同的采油井点和注水井点；
(2)获取目标井网的历史生产数据；
(3)利用步骤(2)所述历史生产数据对步骤(1)所述图神经网络结构进行训练，建立图神经网络模型，具体方法包括：
(31)对步骤(1)所述图神经网络结构根据采油井划分得到图神经网络的基本训练单元，并确定训练遍历流程；
所述基本训练单元为五点注采井，具体为一个采油井为中心，周围包括四个注水井；
(32)对所述基本训练单元构建五点注采井的无向图，用度矩阵表示：
Figure FDA0003318798560000011
其中，K为度矩阵；r为下标对应两个元素的内积；rij表示第i号和第j号井的采油量或注水量的内积；
(33)对获取得到的历史生产数据进行预处理，将注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度作为输入值，采油井的采油量、含水率和流压作为输出值对图神经网络的基本训练单元进行训练；
(34)根据步骤(33)测试得到不同度矩阵下的目标函数值，得到预测准确度；若预测准确度达到训练阈值，则表示图神经网络模型训练符合要求；
(35)对图神经网络的基本训练单元按照步骤(31)所述训练遍历流程均进行步骤(32)-步骤(34)，得到目标井网中全部基本训练单元的图神经网络模型；所述目标井网的图神经网络模型由基本训练单元的图神经网络模型连接构成；
(4)通过注采井网参数对目标井网的基本训练单元的图神经网络模型进行学习与预测，分别得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井。
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，其特征在于，步骤(2)所述历史生产数据包括注水天数、注水量、泵压、油压、孔隙度、层厚、渗透率、饱和度、采油量和产液量。
3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，其特征在于，步骤(34)所述目标函数值的计算公式如下：
Loss(x1,x2,x3,x4,y)＝[J(x1,x2,x3,x4)-y]2
式中，xi是第i号注水井的注水量；y是采油量；J代表神经网络；Loss是损失函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，其特征在于，步骤(4)的具体方法如下：
(41)将注采井网参数区分为动态参数和静态参数；所述动态参数包括注水量和采油量；静态参数包括渗透率和饱和度；
(42)通过研究在相同注水量下由于静态参数的不同而导致采油井的采油量变化，进而推断得到对采油量影响的主导静态参数；
(43)根据动态参数的敏感性分析得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井。
5.根据权利要求4所述的一种基于图神经网络的局部井网注水开发优化方法，其特征在于，步骤(43)的具体方法如下：
调整一个注水井的注水量变化，同时保持其他注水井的注水量不变，得到相应的度矩阵与采油量，并根据相应的度矩阵对该注水井和采油井计算相关系数，由此得到影响采油井采油量的主要注水井和次要注水井。
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