CN114165228B - 一种双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种针对双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法，用于计算油水井各相流量。计算步骤包括：(1)建立响应方程：基于双频微波集流伞测井系列测量原理及多相流模拟实验确定各仪器的响应方程；(2)设置约束条件：根据实际流体流动特征及通过多相流模拟实验获得的双频微波响应图版建立约束条件；(3)构造目标函数：基于各仪器响应方程以及约束条件采用罚函数构造求解各相流量的目标函数；(4)全局搜索最优解：采用群体智能最优化算法对目标函数进行寻优确定各相流量。本发明结合仪器的物理响应规律及多相流实验数据，采用最优化理论减少了因测量原因所造成的误差，为油水两相产出剖面解释提供了一种更为准确的新方法。

Description

一种双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法

技术领域

本发明涉及一种双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法，主要用于低产油水井的产出剖面解释。结合双频微波集流伞测井系列中各仪器的响应方程以及多相流模拟实验所获得的响应规律及解释图版，从理论模型与实验资料入手，建立了包含图版约束的油水两相产出剖面测井最优化解释模型，同时利用启发式算法对解释模型进行求解，可对双频微波集流伞测井资料进行准确的解释，是一种快速有效的产出剖面评价方法。

背景技术

在油田的开发过程中，准确了解油井的生产动态尤为重要。产出剖面测井是监测井下各产出层油水产量的有效方法。采用由流量计、持水率计、密度计等组成的产出剖面测井系列可以从井筒内提取出视流体速度、持水率、流体密度等参数。利用这些流动参数可以反映井下流体的流动状态，计算油水各相产量。

目前随着油田的不断开采，低流量、高含水的生产井越来越多。传统的连续涡轮流量计与电容持水率计在这种情况下已不再适用，取而代之的是集流伞流量计与双频微波持水率计组成的产出剖面测井系列。集流伞流量计采用定点测量模式，利用封隔器皮囊将流体进行集流，提高流体流速从而能够更好的测量流体速度，进而可以有效的测量低流量井中的流体速度。常规电容法在高含水井中会出现分辨率降低的问题，无法准确计算流体持水率。为此而研发的双频微波持水率计消除了高含水对测量结果的影响，通过提高工作频率降低传导电流的影响提高了在高含水井中的适应性。目前常规产出剖面的解释方法大多采用解释模型或解释图版，无法综合利用所有采集的资料。最优化测井解释方法作为一种多功能测井资料解释方法通过建立仪器响应值与物理参数间的最小化误差模型来求解所需参数。因此，本发明针对双频微波集流伞产出剖面测井设计了所适用的目标函数。利用涡轮响应，持水率计响应与密度响应建立测量值与理论值间的响应方程，同时为了使计算结果更为准确，通过多相流模拟实验研究了双频微波响应、流体速度以及含水率间的关系，建立了含水率解释图版，并用其为目标函数设置了约束条件，从而使计算结果更为准确，为油井生产动态的评价奠定了基础。

发明内容

本发明的目的在于提供一种针对双频微波集流伞产出剖面测井解释的新方法，由此得到的解释结果可以准确的反映井下各产层的油水产量，定量确定主次产层。同时利用多相流动模拟实验资料确定仪器的响应规律，并通过图版为目标函数设置更符合实际的约束条件，从而使计算结果更为准确，解决了低流量高含水下产出剖面难以解释的问题。

为达到以上技术目的，本发明提供以下技术方案。

最优化测井解释的原理是通过建立描述实际测井值与理论测井值之间误差的数学模型来求解未知的地层参数，该数学模型可以用式(1)所示的目标函数来描述。

式中，N—响应方程的个数；

n—约束条件的个数；

σ_i—第i种测井值误差；

τ_i—第i种测井响应方程的误差；

a_i—第i个实际测井值；

x—未知的地层参数解向量；

f_i(x)—第i个测井响应值；

G_j(x)—第j种约束条件；

T_i—第j种约束条件的误差。

建立目标函数的关键是确定仪器的响应方程以及测量条件下的约束条件。双频微波集流伞产出剖面测井中采用的测井仪器主要有集流伞涡轮流量计，双频微波持水率计以及音叉密度计，可根据以上三类仪器构建目标函数中的响应方程。同时采用多相流模拟实验来获得双频微波持水率计的响应规律及含水率解释图版，并依据图版确定目标函数中的约束条件，从而使计算结果最接近实际。

双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法依次包括以下步骤：

(1)建立双频微波持水率计响应与持水率之间的关系及集流伞涡轮流量计响应与流量的关系；

(2)确定双频微波集流伞产出剖面测井含水率解释图版；

(3)确定目标函数中的各响应方程误差函数；

(4)利用含水率图版确定目标函数中的约束条件，构造完整的最优化解释目标函数；

(5)对目标函数进行寻优，求解最终的解释结果。

以下对各步骤进行具体说明：

(1)建立双频微波持水率计响应与持水率之间的关系及集流伞涡轮流量计响应与流量的关系

通过多相流模拟实验确定双频微波持水率计的响应函数和集流伞涡轮流量计的响应函数。多相流实验采用5.5in的玻璃管来模拟井筒环境，设置不同的流量并通过调节油水配比来获得不同的持水率。利用双频微波持水率计在不同流动条件下进行测量，获得不同持率与仪器响应值之间的关系。刻度出双频微波持水率计的持水率计算图版；持水率计的响应方程可以采用线性关系来计算，即：

式中，CPS—仪器测量响应值；

CPS_w—仪器在纯水中的响应值；

CPS_o—仪器在纯油中的响应值；

Y_w—持水率。

利用集流伞涡轮流量计测量获得不同流量下的涡轮响应。流量与涡轮响应具有明显的线性关系；当流量较低时，涡轮流量计的响应还与含水率有关。因此可以采用分段线性函数来表示涡轮响应方程，如式(3)所示。

式中，K—流量较高时涡轮仪表常数；

k_i—流量较低时不同含水率下的涡轮仪表常数；

Q_m—总流量；

Q_t—启动流量。

(2)确定双频微波集流伞产出剖面含水率解释图版

根据实验数据资料，确定双频微波集流伞产出剖面含水率解释图版。通过采集的实验资料建立含水率，持水率与流量三者之间的联系，即不同流量，不同持水率下的含水率变化。该图版的横轴为流量，纵轴为持水率，在图版中包含各条不同的含水率线，通常为10条，即分别代表含水率0％，10％，....，100％。

(3)确定目标函数中的响应方程误差函数

根据理论响应与多相流流动模型实验数据确定目标函数中的响应方程误差函数。双频微波集流伞测井系列在测量过程中能够获得流体的流量、密度和持水率。

涡轮的理论响应如式(3)所示，为典型的线性方程。持率计的理论响应可以采用漂流模型来计算。式(4)描述了油相表观速度与持油率和漂流速度之间的关系。

v_so＝Y_o[C₀v_m+v_t(1-Y_o)²] (4)

式中，Y_o—持油率；

C₀—分布系数，通常位于0.9-1.2；

v_m—平均流速，单位m/s；

v_so—油相表观速度，单位m/s；

v_t—漂流速度，如式(5)所示，单位m/s。

式中，g—重力加速度，9.8m/s²；

ρ_w—水相密度，单位g/cm³；

ρ_o—油相密度，单位g/cm³；

δ—油水界面张力；

v_t—漂流速度，单位m/s。

根据式(4)和式(5)可以计算出在不同油相表观速度下的持油率Y_o，利用1-Y_o即可计算出持水率，该持水率即为理论持水率。

音叉密度计可以直接测量出流体的密度值，而音叉密度的理论响应值可以通过流动体积模型来进行计算，如式(6)所示。

ρ＝ρ_wY_w+ρ_o(1-Y_w) (6)

式中，ρ_w—水相密度，单位g/cm³；

ρ_o—油相密度，单位g/cm³；

Y_w—持水率；

ρ—实际密度，单位g/cm³。

根据各仪器的实测值与理论值可以构建最优化解释的响应方程误差函数，如式(7)所示。

err＝ω₁(y_w-Y_w)²+ω₂(den-DEN)²+ω₃(rps-RPS)² (7)

式中，err—响应总误差；

ω₁、ω₂、ω₃—权重系数；

y_w、Y_w—实测持水率与理论持水率；

den、DEN—实测密度值与理论密度值；

rps、RPS—实测涡轮响应值与理论涡轮响应值。

(4)确定目标函数中的约束条件，构造完整的最优化解释目标函数

利用由多相流实验数据确定的含水率解释图版设置约束条件，并采用罚函数的形式构造完整的最优化解释目标函数。多相流实验获得了不同流量、持水和含水间的关系图版，对于确定的流量和持水率，其含水率应介于图版中的两条线之间。这两条线就构成了目标函数中的不等式约束也就是本发明中的图版约束。通过将响应误差函数与图版确定的约束条件组合起来即可构成完整的目标函数，如式(8)所示。

fitness＝err+σ₁ max(0,C_w-C_{w_up})+σ₂ max(0,C_{w_down}-C_w) (8)

式中，err—响应总误差；

fitness—目标函数适应性；

σ₁、σ₂—权重系数；

C_w—计算含水率，即v_sw/(v_so+v_sw)；

C_{w_up}、C_{w_down}—利用图版确定的含水率两侧的含水率线。

(5)对目标函数进行寻优，求解最终的解释结果

采用全局寻优算法对构建的目标函数进行寻优，求解最终的解释结果。此处采用粒子群优化来搜素目标函数式(8)的最小值，此时获得的各相表观速度最接近实际。粒子群优化的迭代方程可以用式(9)和式(10)表示。

v_ij(t+1)＝ωv_ij(t)+c₁r₁(p_ij(t)-x_ij(t))+c₂r₂(g_j(t)-x_ij(t)) (9)

x_ij(t+1)＝x_ij(t)+v_ij(t+1) (10)

式中，v_ij—第j次迭代第i个粒子的速度；

ω—惯性因子；

c₁,c₂—加速因子；

r₁,r₂—(0,1)间的随机数；

x_ij—第j次迭代第i个粒子的位置；

p_ij—第j次迭代第i个粒子的个体最优位置；

g_j—第j次迭代的全局最优位置。

本发明提出了针对双频微波集流伞产出剖面测井的图版约束最优化解释方法，并提出了优化所必须的目标函数及利用图版确定的约束条件。本方法结合多相流模拟实验数据，制作了涡轮流量解释图版、含水率解释图版以及双频微波持水率刻度关系。进而可以准确的计算持水率以及建立图版约束条件和误差函数。本发明提出了一种新的产出剖面优化解释方法，为油井生产动态监测评价奠定基础。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)手段先进，精度高。采用双频微波持水率计的高低频测量技术，利用多相流模拟实验建立响应关系，可准确计算持水率、流量等一系列流动参数，准确可靠；(2)可操作性。利用仪器响应方程以及含水率解释图版建立目标函数中的误差函数和约束条件，更符合实际测量条件，减小了计算误差。(3)定量准确。采用全局寻优的最优化算法(PSO)对目标函数进行寻优计算，可以准确的获得最佳的解向量，即各层油水产量。

附图说明

图1为多相流实验确定的高频持水率响应关系。

图2为多相流实验确定的低频持水率响应关系。

图3为多相流实验确定的高频含水率解释图版。

图4为多相流实验确定的低频含水率解释图版。

图5为涡轮响应解释图版。

图6为实例井解释成果图。

具体实施方式

图1为多相流实验确定的高频持水率响应关系。在实验中通过调节不同的含水率来获得不同的持水率，并记录实验中的仪器响应值。采用瞬时关井的方式来获得关井持水率的具体值，利用该值刻度出仪器响应值与实际持水率间的响应关系。

图2为多相流实验确定的低频持水率响应关系。该关系的获得方式与图1相同，只不过使用低频下的响应值来进行刻度。可以看出无论是高频响应还是低频响应在高含水时均具有较高的分辨率。

图3为多相流实验确定的高频含水率解释图版。通过统计不同流量，持水率下对应的含水率来获得。图中的从上至下每条线，分别代表着含水率为0％至100％的对应关系曲线。

图4为多相流实验确定的低频含水率解释图版。该图版与图3所示图版制作方式相同，同样包含10条含水率曲线(0％-100％)，图版数据来自于低频模式下测量到的数据。

图5为涡轮响应解释图版。涡轮的响应与流量成正比，且具有明显的线性关系。线性方程的系数来自于多相流实验。且该图版在低流量下与含水率有关。

图6为实例井解释成果图。

应用实例：

XX井是一口低产量高含水的生产井，该井测量井段为1658.00—1684.00m，在该井段内共包含6个射孔层。根据井口计量可知：井口产液47.97m³/d，井口含水为90.99％。该井油层中部温度为48.46℃，压力为3.93MPa，液面深度为1350.4m。该井的套管直径为139.7mm，油管直径为73mm。采用双频微波集流伞测井系列对该井进行产出剖面测井，同时采用图版约束最优化解释方法对各产出层进行评价，图6为该井产出剖面评价成果图。

图中的第一道包含温度和磁定位曲线，用于对各产层进行定性解释。第二道包含涡轮流量响应以及高低频持水率计响应。采用图1和图2所示的持水率响应关系确定各层持水率y_w，采用式(4)和式(5)确定出理论持水率Y_w，利用y_w和Y_w建立持水率误差函数；采用图5所示的涡轮流量图版按式(3)建立涡轮响应的误差函数。根据计算的持水率采用图3和图4所示的图版来计算含水率，则该含水率的上下两侧必然存在两条实验所得的含水率曲线。如果计算的含水率同样处于这两条曲线之间，则符合约束条件，否则会通过目标函数中的约束条件剔除该解。本次测井并没有安装音叉密度计但缺少密度资料并不影响目标函数的建立与最终结果的计算。

采用式(9)和式(10)表示的粒子群算法对目标函数进行寻优，并获得各层的油水产量如表1所示。计算的总产液量为48.188m³/d，相对误差为0.45％；含水率为90.56％，相对误差为0.47％。可以看出基于图版约束的最优化解释方法具有较高的精度。

表1XX井双频微波集流伞产出剖面解释结果

Claims (1)

1.一种双频微波集流伞产出剖面测井图版约束最优化解释方法，所述解释方法用于计算各产层油水产量，评价油井生产动态，依次包括以下步骤：

(1)建立双频微波持水率计响应与持水率之间的关系及集流伞涡轮流量计响应与流量的关系，其中持水率计的响应方程采用线性关系来计算：

式中，CPS—仪器测量响应值；

CPS_w—仪器在纯水中的响应值；

CPS_o—仪器在纯油中的响应值；

Y_w—持水率；

集流伞涡轮流量计的响应方程采用分段线性函数来表示：

式中，K—流量较高时涡轮仪表常数；

k_i—流量较低时不同含水率下的涡轮仪表常数；

Q_m—总流量；

Q_t—启动流量；

(2)确定双频微波集流伞产出剖面含水率解释图版，通过采集的实验资料建立含水率，持水率与流量三者之间的联系，即不同流量，不同持水率下的含水率变化，该图版的横轴为流量，纵轴为持水率，在图版中包含各条不同的含水率线；

(3)确定目标函数中的各响应方程误差函数，涡轮的理论响应如式(2)所示，为典型的线性方程；持率计的理论响应采用漂流模型来计算，即

v_so＝Y_o[C₀v_m+v_t(1-Y_o)²] (3)

式中，Y_o—持油率；

C₀—分布系数，位于0.9-1.2；

v_m—平均流速，单位m/s；

v_so—油相表观速度，单位m/s；

v_t—漂流速度，如式(4)所示，单位m/s；

式中，g—重力加速度，9.8m/s²；

ρ_w—水相密度，单位g/cm³；

ρ_o—油相密度，单位g/cm³；

δ—油水界面张力；

v_t—漂流速度，单位m/s；

(4)利用含水率解释图版确定目标函数中的约束条件，构造完整的最优化解释目标函数如式(5)，式(6)所示：

fitness＝err+σ₁ max(0,C_w-C_{w_up})+σ₂ max(0,C_{w_down}-C_w) (5)

式中，err—响应总误差；

fitness—目标函数适应性；

σ₁、σ₂—权重系数；

C_w—计算含水率，即水相表观速度与平均流速之比；

C_{w_up}、C_{w_down}—利用图版确定的含水率两侧的含水率线；

err＝ω₁(y_w-Y_w)²+ω₂(den-DEN)²+ω₃(rps-RPS)² (6)

式中，err—响应总误差；

ω₁、ω₂、ω₃—权重系数；

y_w、Y_w—实测持水率与理论持水率；

den、DEN—实测密度值与理论密度值；

rps、RPS—实测涡轮响应值与理论涡轮响应值；

(5)采用全局搜索算法(PSO)对目标函数进行寻优，求解最终的解释结果。

Images