基于人工神经网络(ANN)的油田生产动态预测模型构建与应用：以鄂尔多斯盆地HQ油田为例

本刊推荐：为解决传统油藏数值模拟方法耗时且依赖地质模型可靠性的问题，研究人员开展了基于人工神经网络(ANN)的油田生产动态预测研究。通过整合14项地质与开发参数，建立了年度累计产油量(ACOP)和年平均含水率(AAWC)的预测模型，最佳输入参数组合下训练集与验证集的确定系数R2分别达0.956/0.934(ACOP)和0.923/0.892(AAWC)。该研究为低渗透油田开发提供了高效的数据驱动预测工具，对油田开发策略优化具有重要实践意义。

　　

在油田开发领域，准确预测生产动态一直是油藏工程师面临的核心挑战。传统数值模拟方法需要构建精细的三维地质模型并求解复杂的流体力学方程，这个过程不仅耗时费力，而且严重依赖地质模型的准确性和流体流动机制的可靠性。特别是对于鄂尔多斯盆地这类低渗透、特低渗透油藏，其地质条件复杂，流体流动存在压敏效应和非达西效应等特殊机制，使得传统方法的适用性受到极大限制。

随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法为油田生产预测提供了新思路。人工神经网络(ANN)作为一种数据驱动方法，能够通过挖掘历史数据中的隐藏规律，建立输入参数与目标变量之间的非线性映射关系，无需显式考虑物理机制，显著提高了预测效率。近年来，支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、长短期记忆网络(LSTM)等算法在产量预测、参数评估等方面取得了显著成果，但针对特定油藏条件的最佳模型构建与参数优化仍需深入探索。

在此背景下，延长石油(集团)有限公司研究院的研究团队在《Results in Engineering》发表了关于ANN在油田生产预测中的应用研究。该研究以鄂尔多斯盆地HQ油田长8油层组为研究对象，收集了303口井的地质参数（孔隙度、渗透率、含油饱和度、有效砂厚）和开发参数（生产时间、地层压力、压裂液量FLV、年累计注水量ACIV等）共14项参数，构建了针对年度累计产油量(ACOP)和年平均含水率(AAWC)的ANN预测模型。

研究采用三层全连接网络结构，隐藏层节点数按Kolmogorov定理设置为2n+1，使用Sigmoid函数作为激活函数，通过前向传播和反向传播算法优化权重参数。数据经过Z-Score标准化处理，按7:3比例划分为训练集和验证集。通过皮尔逊相关性分析和参数重要性排序，确定了ACOP模型的最佳输入参数为孔隙度、生产时间、地层压力、FLV、ACLP、EST和ACIV等7项参数，AAWC模型最佳输入参数为渗透率、ACIV、孔隙度、生产时间、ACOP和FLV等6项参数。

关键技术方法包括：1）基于测井资料和Archie公式计算地质参数；2）采用皮尔逊相关系数进行参数相关性分析；3）运用Z-Score方法进行数据标准化；4）基于Kolmogorov定理确定网络结构；5）通过均方误差(MSE)和决定系数(R2)评估模型性能。

4.1 参数相关性评价与控制因素选择

通过相关性分析发现，ACOP与孔隙度、生产时间、地层压力和FLV相关性最高，呈正相关关系；AAWC与渗透率、ACIV、孔隙度和生产时间相关性显著，其中与渗透率呈负相关。参数重要性排序显示，对ACOP影响最大的依次为孔隙度、生产时间、地层压力等；对AAWC影响最大的为渗透率、ACIV、孔隙度等。

4.2 结果预测

当ACOP模型输入7个参数、AAWC模型输入6个参数时，模型性能最优：ACOP模型训练集和验证集的R2分别达到0.956和0.934，MSE为0.122和0.139；AAWC模型训练集和验证集的R2分别为0.923和0.892，MSE为0.021和0.063。预测结果显示，随着开采时间延长，单井ACOP从第2年的758.4t下降至第8年的277.9t，区块总ACOP从9.52×10⁴t降至3.22×10⁴t；平均含水率从42.2%上升至69.8%，部分井区含水率超过90%。

4.3 开发策略优化

通过单井产量历史拟合和参数优化模拟，发现Well 1在FLV增加至920m³时，ACOP从379t提升至407t（增产7.4%）；Well 2在注水量优化至10.5m³/d时，ACOP从638t提升至660t（增产3.4%），证实了ANN模型在开发策略优化中的实用价值。

研究结论表明，ANN方法能够有效建立油田生产动态预测模型，最佳参数组合下模型精度显著优于传统方法。通过参数重要性分析明确了影响生产动态的主控因素，为低渗透油田开发提供了数据驱动的新方法。8年生产预测揭示了产量递减和含水上升规律，策略优化模拟证明了ANN在开发调整中的指导作用。该研究不仅为HQ油田后续开发提供了科学依据，也为类似地质条件的低渗透油田开发提供了可借鉴的技术方法。

值得注意的是，ANN方法也存在一定局限性，如只能用于已开发区块、存在过拟合风险等。未来研究可进一步探索深度学习等先进算法，结合物理机制与数据驱动方法，形成更可靠的智能油藏模拟技术体系。该研究成果对推动石油行业数字化转型、提高油田开发经济效益具有重要意义。