科研動(dòng)態(tài)
基于能量的頁(yè)巖氣儲(chǔ)層裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)
中文題目：基于能量的頁(yè)巖氣儲(chǔ)層裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)
論文題目：Energy-based fracture network reconstruction of shale gas reservoir
錄用期刊/會(huì)議：SPE Asian Pacific Unconventional Resources Symposium (EI收錄)
原文鏈接：https://onepetro.org/SPEURCE/proceedings/24SA02/2-24SA02/D022S005R004/536553?searchresult=1
錄用/見(jiàn)刊時(shí)間：2023年11月12日
作者列表：
1） 陸 吉 中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院 科研助理、石油工程學(xué)院 21級(jí)博士生
2） 林伯韜 中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院 教師
文章簡(jiǎn)介:
本文提出了一種基于能量的裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法。以微地震信號(hào)點(diǎn)為輸入信息，建立了描述微地震事件與裂縫網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)系的能量表征函數(shù)，結(jié)合Alpha-shape算法對(duì)任意方位及形狀的裂縫進(jìn)行重構(gòu)。通過(guò)德勞內(nèi)三角剖分建立微地震事件鄰域系統(tǒng)。當(dāng)某一裂縫產(chǎn)生的微地震事件點(diǎn)被識(shí)別為另一條裂縫產(chǎn)生的信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)的非連續(xù)性能量增加，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)全局能量增加，通過(guò)不斷迭代重新分配事件點(diǎn)的標(biāo)簽使得系統(tǒng)全局能量最小，獲得最優(yōu)裂縫重構(gòu)結(jié)果。通過(guò)蒙特卡洛模擬方法和現(xiàn)場(chǎng)案例驗(yàn)證了該策略的有效性和可行性。結(jié)果表明，該方法可以減少裂縫重構(gòu)時(shí)的誤差。
微地震監(jiān)測(cè)是水力裂縫表征的常用技術(shù)。然而，頁(yè)巖氣藏的非均質(zhì)性和復(fù)雜的應(yīng)力場(chǎng)給裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。本文提出了一種基于能量的三維裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法（EFR3D），實(shí)現(xiàn)基于微地震數(shù)據(jù)的頁(yè)巖氣藏縫網(wǎng)重構(gòu)。EFR3D方法主要結(jié)合了Propose-Expand and Re-Estimate Labels算法（PEARL）、Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise算法（DBSCAN）和Alpha shape算法來(lái)檢測(cè)裂縫方位和裂縫形狀。該方法將裂縫方位檢測(cè)轉(zhuǎn)化為能量最小化任務(wù)，以提高重構(gòu)精度。通過(guò)使用蒙特卡羅模擬評(píng)價(jià)本文方法在不同的裂縫數(shù)量、裂縫方位和裂縫尺度下的有效性。結(jié)果表明，該方法在各種裂縫形態(tài)下具有良好的適應(yīng)性和較高的精度。此外，還對(duì)位于中國(guó)西南四川盆地南部的六口水平井進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，以說(shuō)明該方法的穩(wěn)健性和實(shí)用性。該方法為三維水力裂縫表征提供了理論指導(dǎo)。
常規(guī)的基于微地震數(shù)據(jù)的裂縫重構(gòu)方法中缺乏對(duì)裂縫方位及不規(guī)則邊界的描述，因此有學(xué)者提出了基于隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）來(lái)彌補(bǔ)這兩點(diǎn)不足。然而，由于RANSAC采用了固定閾值下的內(nèi)點(diǎn)最大化方法，在微地震數(shù)據(jù)量及裂縫數(shù)量增多時(shí)容易出現(xiàn)誤判。因此，本文提出一種基于能量的裂縫網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法，該方法通過(guò)建立全局能量函數(shù)，量化表征微地震事件點(diǎn)與裂縫及微地震事件點(diǎn)之間的空間關(guān)系，根據(jù)事件點(diǎn)的空間非連續(xù)性對(duì)裂縫重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行迭代優(yōu)化，最終獲得最優(yōu)解。
本文首先對(duì)微地震事件進(jìn)行降噪處理，隨后通過(guò)裂縫方位檢測(cè)及裂縫形狀檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)裂縫的重構(gòu)，最后通過(guò)蒙特卡洛模擬驗(yàn)證方法有效性。整體技術(shù)流程如下圖所示：
圖1 本文方法流程圖
本文提出了一種全局能量函數(shù)以表征微地震事件點(diǎn)與裂縫及微地震事件點(diǎn)之間的關(guān)系，方程如下：
式中，等式右側(cè)第一項(xiàng)為幾何誤差能量，表示為微地震事件點(diǎn)與裂縫之間的歐式距離，距離越大該能量越大；等式右側(cè)第二項(xiàng)為非連續(xù)性能量，表示為鄰域系統(tǒng)內(nèi)微地震事件點(diǎn)之間的距離，當(dāng)兩個(gè)微地震事件距離很近但未識(shí)別為同一平面時(shí)，該能量會(huì)增加。通過(guò)該方程的最小化過(guò)程可實(shí)現(xiàn)對(duì)誤判微地震事件的修正，獲取最優(yōu)裂縫重構(gòu)結(jié)果。
通過(guò)蒙特卡洛模擬生成基準(zhǔn)縫網(wǎng)，將重構(gòu)縫網(wǎng)與基準(zhǔn)縫網(wǎng)進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)方法效果。結(jié)果表明，在不同裂縫數(shù)量、裂縫方位、裂縫尺度及微地震噪聲比例條件下本文方法的平均重構(gòu)誤差均小于RANSAC方法，本文方法通過(guò)能量最小化過(guò)程減少小尺度裂縫的檢測(cè)失效及裂縫邊界的檢測(cè)缺失，提高了重構(gòu)縫網(wǎng)的準(zhǔn)確率。模擬結(jié)果證明了本文方法具有良好的準(zhǔn)確率和魯棒性。
圖2 不同模擬條件下的重構(gòu)誤差
此外，現(xiàn)場(chǎng)案例分析發(fā)現(xiàn)重構(gòu)縫網(wǎng)與微地震事件貼合緊密，且重構(gòu)裂縫面積與產(chǎn)量分布較為一致，證明了本文方法的實(shí)用性。
圖3 某井縫網(wǎng)重構(gòu)結(jié)果
圖4 六口井的重構(gòu)裂縫面積及產(chǎn)量分布
1.相對(duì)重建誤差主要是由于小裂縫檢測(cè)失敗和裂縫邊界檢測(cè)不足造成的。裂縫的過(guò)度檢測(cè)會(huì)隨著噪聲比的增加而增加，但對(duì)準(zhǔn)確性的影響較小。
2.在不同裂縫數(shù)量、裂縫方向、裂縫尺度和微地震噪聲比例的模擬中，相較于RANSAC方法，本文方法具有更高的重構(gòu)精度和魯棒性，能夠有效減少了內(nèi)部閾值選取和初始平面選擇對(duì)裂縫方位檢測(cè)的影響。
3.現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用證明了本文方法的有效性和適用性。重構(gòu)裂縫網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)場(chǎng)記錄的微震數(shù)據(jù)非常吻合。未來(lái)的研究將集中在基于重構(gòu)裂縫網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率優(yōu)化和生產(chǎn)模擬上。
林伯韜，博士，中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院計(jì)算智能教學(xué)與研究中心教授/博導(dǎo)。主要研究方向?yàn)橹悄苁凸こ?、工業(yè)數(shù)字孿生和智慧能源金融。