BP神经网络法预测顺北超深碳酸盐岩储层应力敏感程度

摘要

顺北油田是典型的深层应力敏感性油田,由于深井取心困难或者没有足够岩心支撑实验,同时岩样非均质性强,无法测试应力敏感程度,影响储层物性和产能评价的准确性.收集鹰山组7口井与应力敏感相关的测井、试井等6种测试数据,渗透率、裂缝宽度等7种参数,以及岩石组分、储层温压等资料,利用单相关分析和灰色关联分析筛选11个应力敏感伤害主控因素,加载至所建BP神经网络,设定激励函数和网络参数进行训练直至达到期望误差,在训练好的模型中加载已知应力敏感伤害结果的输入层参数进行计算,将计算结果与已知结果比较,应力敏感伤害程度预测符合率为100％,平均预测误差7.15％.再利用所建网络对顺北一间房组进行预测,并以室内实验值作为基准,计算得到应力敏感渗透率伤害率和临界应力预测误差均小于10％,表明该模型同样适用于其他碳酸盐岩储层应力敏感伤害预测.研究结果表明,BP神经网络法可以用来预测碳酸盐岩储层的应力敏感程度,能够解决深层碳酸盐岩储层由于取心困难导致无法支撑实验的难题.