An Intelligent Lost Circulation Recognition Method Using LSTM-Autoencoder and Ensemble Learning
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摘要:
为了解决传统的井漏智能识别模型因井漏样本数量受限导致其识别准确率低的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与自编码器（auto-encoder，AE）相结合、集成LSTM-AE的井漏智能识别方法。首先，采用正常样本训练多个包含不同隐藏层神经元数目的LSTM-AE模型，利用重构得分筛选出识别效果较好的几个模型作为基识别器；然后，采用集成学习对多个基识别器的识别结果进行加权融合，解决单一模型因对样本局部特征过度学习导致的误报与漏报问题，提高模型的识别准确率。从某油田18口井的钻井数据中选取了6 000组正常钻进状态下的立压、出口流量、池体积数据，对集成LSTM-AE模型进行训练和测试，结果表明，提出方法的识别准确率达到了94.7%，优于其他常用的智能模型的识别结果，为井漏识别提供了一种新的技术途径。
Abstract:To enhance the low recognition accuracy of traditional intelligent lost circulation models, which suffer from limited samples, this study combined the long short-term memory (LSTM) network and auto-encoder (AE) to create an integrated LSTM-AE-based intelligent lost circulation recognition model. Initially, multiple LSTM-AE models with varying numbers of hidden neurons were trained using normal samples. Several models with better recognition performance were selected as base recognizers based on their reconstruction scores. Subsequently, the recognition results from these base recognizers were fused using ensemble learning. This approach addresses the tendency of a single model to produce false alarms and missed alarms due to overlearning of local sample characteristics, thereby improving the recognition accuracy of the model. The integrated LSTM-AE model was trained and tested using 6000 sets of stand pipe pressure, outlet flow, and mud pit volume data from 18 wells under normal drilling conditions in an oilfield. The results show that the proposed method achieves a recognition accuracy of 94.7%, surpassing the recognition results of other commonly used intelligent models. This approach offers a novel method for lost circulation recognition.
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近年来，偶极横波远探测测井在碳酸盐岩油气藏的勘探开发中取得明显的应用效果[1-3]。利用偶极横波远探测测井资料识别异常体的可靠性，一方面可通过电成像测井资料上是否有缝洞发育显示、酸压后是否获得工业油气流等间接验证手段来验证[4-7]，另一方面可采用苏远大等人[8]提出的基于地表进行邻井反射声波的验证方法来验证。但在实际钻井中，由于地层较深、偶极横波远探测测井仪受温度压力条件的影响，横波反射波的信噪比会降低，信号幅度也会变得更小，需要验证利用横波远探测测井资料识别出异常体的可靠性，而国内目前还未进行该方面的研究[9-20]。为此，笔者在碳酸盐岩储层实钻井中进行了偶极横波远探测测井试验，研究了其识别异常体的可靠性。
1. 试验井设计
利用实钻井进行偶极横波远探测可靠性研究，考虑的主要因素有：1）井眼条件。要求井眼规则，测量时波形受井壁影响小。2）地层岩性及厚度。要求地层岩性单一、厚度大，这样在反演过程中地层速度稳定，测量时受层界面反射波的影响小。3）井型（直井、水平井）的影响。
基于上述考虑，选择在块状致密灰岩地层中钻一口井作为试验井。这是因为，与层理较发育的碎屑岩地层相比，块状致密灰岩地层井眼更稳定，井径较规则，测井结果受井眼和环境的影响较小；其次，块状致密灰岩地层层理不发育，不会形成较强的层理面多次反射波。同时，致密灰岩各向异性较小，各方向上的传播速度基本一致，反演过程中地层速度预测更准确。
考虑井斜的影响，选择在直井和水平井进行试验。设计直井远探测可靠性验证试验方法为：首先在灰岩地层中钻一个斜井眼，然后在斜井眼上部开窗再钻一个直井眼，最后在直井眼中进行偶极横波远探测测井，对测井资料进行处理得到异常体及其方位（即斜井眼），判断分析其是否与实钻的斜井眼吻合。设计水平井远探测可靠性验证试验方法为：首先在碳酸盐岩地层中钻1口水平井，然后在水平井上部开窗后在其下部40 m距离内再钻1个水平井眼，最后在第2个水平井眼中进行偶极横波远探测测井，对测井资料进行处理得到异常体及其方位（即第1个水平井眼），并判断分析其是否与第1个水平井眼相吻合。
为消除处理解释方法不同而带来的影响，采用了同一处理解释方法。
2. 试验结果分析
按照直井远探测可靠性研究思路，设计了THA井，斜井眼在直井眼的135°方位上，在直井眼中进行偶极横波远探测测井，并对测井结果进行了处理解释，结果见图1。从图1可以看出：从南北方向开始（0°），每隔15°进行切片的远探测处理（见图1（c）），发现45°方向上的反射幅度最强，此即为异常体，该异常体为利用偶极横波远探测测井资料识别的斜井眼，其轨迹与实际井眼轨迹基本重合（见图1（a））。根据偶极横波远探测测井识别异常体方位的原理可知，异常体的真实方位在反射幅度最强方位加90°或减90°的方向上，即利用偶极横波远探测测井资料识别出斜井眼的方位在135°或315°上。这与实钻斜井眼在直井眼135°方位上是相吻合的（见图1（b）；图1中红线为填塞井眼，即被观测井；蓝线为新侧钻井眼，即观测井；方块代表偶极横波远探测测井结果有异常体显示部分的深度）。
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图 1 THA井井眼轨迹及直井眼6 300 ~ 6 600 m井段偶极横波远探测测井资料处理解释结果Figure 1. Borehole trajectory of Well THA and interpretation results of logging data obtained by dipole shear-wave remote detection in the section of 6 300–6 600 m in the vertical borehole按照水平井远探测可靠性研究思路，设计了THB井，第1个水平井眼约在第2个水平井眼的正上方，在第2个水平井眼进行偶极横波远探测测井，并对测井结果进行了处理解释，结果如图2所示。从图2可以看出，中下部可以见到明显的异常体特征，该异常体即利用偶极横波远探测测井资料识别的第1个水平井眼的轨迹，与实际井眼轨迹大致重合，中间有些井段未能识别出井眼特征，特别是在2个井眼距离较近的井段，推测与井眼回填有关（可能当井斜角较大时，回填效果较差，这时井眼与地层的波阻抗较大，反射波信号强；井斜角较小时，回填效果较好，井眼与地层的波阻抗较小，反射波信号较弱）。
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图 2 THB井井眼轨迹及第2个水平井眼偶极横波远探测测井资料处理解释结果Figure 2. Borehole trajectory of Well THB and interpretation results of logging data obtained by dipole shear-wave remote detection in the second horizontal borehole上述2口试验井的验证结果可以看出，在直井中利用偶极横波远探测测井资料识别出异常体的位置和方位与真实井眼较一致，真实可靠；在水平井中利用偶极横波远探测测井资料识别出异常体的位置大致与实际井眼相符。
3. 应用实例分析
从上述2个试验可以看出，利用偶极横波远探测测井资料识别异常体基本准确可靠。下面分析塔河油田THC井和顺北油田SHBD井的偶极横波远探测测井资料，THC井以岩溶洞穴型储层为钻井目标，SHBD井以走滑断裂为勘探目标。2口井分别采用VMSI型和XMAC型偶极横波远探测测井仪进行测井，测井资料采用胜利测井公司偶极横波远探测测井解释软件进行处理。
图3为THC井偶极横波远探测测井解释处理结果。从图3可以看出，有一组（上下2个）弧状强反射界面。综合分析认为，近南北方向上推测发育有一组（上下2个）溶洞（可能内部相通），洞壁离井轴最近点分别为20和10 m，洞顶和洞底分别在井深5 992～6 017 m和6 024～6 085 m处。从6 060～6 122 m井段酸压曲线（见图4）看，正挤地面胶联酸过程中排量由5.0 m3/min升至6.5 m3/min，然后在保持排量不变的情况下，油压由80 MPa降至61 MPa，说明在酸压过程中明显沟通了井旁的高渗透储层。后续的生产情况也证实了井周高渗透储层发育，该井初期采用ϕ7.0 mm油嘴生产，日产油量最高75 t；从2016年12月23日至2021年11月13日，累计产油量2.4×104 t。酸压特征和生产情况与偶极横波远探测测井解释结果符合。
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图 3 THC井偶极横波远探测测井资料处理解释结果Figure 3. Interpretation results of logging data obtained by dipole shear-wave remote detection of Well THC图5为SHBD井偶极横波远探测测井解释处理结果。从图5可以看出，7 730～7 840 m井段可见一组线状的强反射界面，初步判定为井旁断裂带。从7 385～7 996 m井段酸压曲线（见图6）看，第1次正挤交联酸时，在排量保持7.1 m3/min不变的情况下，油压由50.0 MPa降至23.2 MPa，说明在酸压过程中明显沟通了井旁高渗透储层。后续的生产情况也证实井周高渗透储层发育，该井初期采用ϕ7.0 mm油嘴生产，日产油量103 t。从2021年3月11日至2021年11月13日，该井段累计产油1.08×104 t。酸压特征和生产情况与偶极横波远探测解释结果符合。
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图 5 SHBD井偶极横波远探测测井资料处理解释结果Figure 5. Interpretation results of logging data obtained by dipole shear-wave remote detection of Well SHBD综合上述应用实例可以看出，偶极横波远探测特征与地层中发育的洞穴或断裂等异常体有较好对应关系，酸压测试后基本能获得工业油气流，通过与后期生产情况比较，进一步验证了偶极横波远探测测井识别异常体的可靠性。
4. 结论与建议
1）直井中偶极横波远探测测井识别出异常体的位置及方位与真实情况较一致，真实可靠。
2）水平井中偶极横波远探测测井识别出异常体的位置与真实情况大致相符。
3）实例井偶极横波远探测测井的异常体与地层中发育的洞穴或断裂有较好的对应关系，且测试后能建产，进一步验证了偶极横波远探测测井识别异常体的可靠性。
4）目前利用偶极横波远探测测井资料对异常体的识别和描述基本是定性的，建议进一步研究如何通过偶极横波远探测测井资料精细刻画碳酸盐岩缝洞体的形态及大小。
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图 4 不同数量基识别器集成效果的对比
Figure 4. Comparison of integrated effects for different numbers of base recognizers
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图 5 某井井漏前后参数的变化情况
Figure 5. Parameter variations before and after lost circulation in a well
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图 6 各基识别器与集成LSTM-AE识别结果的对比
Figure 6. Comparison of recognition results of integrated LSTM-AE and base recognizers
表 1 不同神经元数量LSTM-AE模型重构结果的对比
Table 1 Comparison of reconstruction performance of LSTM-AE with different numbers of neurons
序号 LSTM层神经元数 误差阈值 重构得分 1 12 0.019 3.95 2 11 0.045 3.05 3 4 0.060 2.74 4 3 0.071 2.57 5 6 0.074 2.51 6 15 0.076 2.49 
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表 2 不同模型井漏识别结果的对比
Table 2 Comparison of lost circulation recognition results of different models
方法 误报率，% 查全率，% 查准率，% 准确率，% 集成LSTM-AE 2.6 97.1 92.3 94.7 LSTM 3.9 95.8 90.3 93.4 SVM 1.0 98.7 79.0 89.0 随机森林 1.4 98.8 85.1 92.0 决策树 7.8 91.0 82.6 87.4
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