趙 寧 黃明衛(wèi) 申亞行 陶德強(qiáng) 秦 策*
(①河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院,河南焦作 454150; ②河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室——省部共建國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地,河南焦作 454150; ③東方地球物理公司綜合物化探處,河北涿州 072751)
煤層氣是世界公認(rèn)的三大非常規(guī)天然氣之一,儲(chǔ)層的壓裂改造是提高采收率的主要手段[1]。其中,微地震監(jiān)測(cè)技術(shù)可以通過(guò)儲(chǔ)層壓裂改造引發(fā)的震源點(diǎn)進(jìn)行成像,從而為儲(chǔ)層壓裂改造提供依據(jù)。然而,煤層氣水力壓裂區(qū)圍巖或煤層破碎嚴(yán)重、煤層較軟,致使微地震信號(hào)微弱,資料解釋困難[2]。由于電磁信號(hào)對(duì)導(dǎo)電流體和裂縫中的壓裂劑較敏感,Beskardes等[3]采用三維直流電法對(duì)煤層氣壓裂效果進(jìn)行了深入研究,其中高精度三維電法數(shù)值模擬是關(guān)鍵。
目前,三維直流電正、反演計(jì)算中應(yīng)用最廣的數(shù)值模擬方法主要有積分方程法[4-6]、有限差分法[7-8]和有限元法[9-13]。這三種方法各有優(yōu)缺點(diǎn):積分方程法計(jì)算速度快,但只能應(yīng)用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格處理異常體,對(duì)復(fù)雜地質(zhì)體的模擬具有局限性;有限差分法精度不高,且只能應(yīng)用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格;有限元法精度較高,且可以結(jié)合非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格[14-17]處理復(fù)雜模型,但相較于前兩種方法,所需的計(jì)算內(nèi)存較高。近些年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)硬件計(jì)算能力的提高和數(shù)值計(jì)算方法的進(jìn)步,有限元法得到廣泛應(yīng)用[18]。
在三維直流電數(shù)值模擬中,有限元法通??赏ㄟ^(guò)兩種策略提高解的精度,即加密網(wǎng)格和應(yīng)用高階形函數(shù)。為快速得到最優(yōu)的網(wǎng)格分布,目前正演通常采用h型自適應(yīng)加密算法[19-22]對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行加密。該算法首先固定網(wǎng)格單元上形函數(shù)的階數(shù)(通常較低),然后利用后驗(yàn)誤差估計(jì)估算每個(gè)單元的誤差,最后對(duì)誤差較大的單元進(jìn)行加密。但是,若單元上解的光滑度較高,對(duì)單元進(jìn)行加密仍無(wú)法快速提高解的精度。為解決這一問(wèn)題,Grayver等[23]在求解三維地電模型時(shí),對(duì)網(wǎng)格中的所有單元應(yīng)用高階形函數(shù),提高了解的精度,并證明高階自適應(yīng)有限元法可以用最少的自由度得到最精確的有限元解。
本文基于高階自適應(yīng)有限元實(shí)現(xiàn)了直流電阻率模型的正演。首先闡述了有限元算法的實(shí)現(xiàn)步驟和關(guān)鍵技術(shù),包括高階形函數(shù)生成方法、后驗(yàn)誤差估計(jì)技術(shù)和懸掛點(diǎn)上的約束條件;然后通過(guò)數(shù)值算例驗(yàn)證了算法的精確性,并且對(duì)比了形函數(shù)階數(shù)不同時(shí)(p=1、2、3)的模擬結(jié)果;最后,將此方法應(yīng)用于沁水盆地南部某煤氣層壓裂監(jiān)測(cè)區(qū)的三維模型,通過(guò)三維直流電阻率模擬,驗(yàn)證了方法的有效性。
假設(shè)在地面A點(diǎn)放置一個(gè)電流強(qiáng)度為I的點(diǎn)電源(圖1),空間電位分布滿足
·(σU)=-IδA
(1)
式中:σ表示電導(dǎo)率;δA表示A點(diǎn)的Dirac delta函數(shù);U表示電位。在地表Γs處,電流沿地表流動(dòng),所以電流密度的法向分量為0,表示為
(2)
式中n是邊界上外法向向量。
假定區(qū)域Ω內(nèi),電性不均勻性對(duì)無(wú)窮遠(yuǎn)邊界Γ(圖1)處的電位分布不產(chǎn)生影響,即Γ處的電位為點(diǎn)電源所產(chǎn)生的電位,表示為
圖1 點(diǎn)源示意圖
(3)
式中:c是比例系數(shù);r是A點(diǎn)到邊界Γ的距離。將式(3)對(duì)n求導(dǎo),消去常數(shù)c,可得
(4)
式中r是由點(diǎn)A指向邊界Γ的方向向量。
綜上所述,三維直流電阻率模型邊界值問(wèn)題可由以下偏微分方程描述
(5)
將區(qū)域Ω離散為一系列非結(jié)構(gòu)化六面體單元,每個(gè)單元e上電位的近似解為
(6)
式中:m是單元上自由度個(gè)數(shù);ui是單元中第i個(gè)自由度上的電位;ue是由m個(gè)自由度上未知電位組成的向量;φi是第i個(gè)自由度上的形函數(shù);φ是由m個(gè)形函數(shù)組成的向量。
對(duì)式(5)應(yīng)用伽遼金有限元法[24],可得單元e上的弱解形式為
(7)
keue=fe
(8)
(9)
(10)
對(duì)所有單元分別組裝矩陣,可以得到系統(tǒng)線性方程組
KU=F
(11)
式中:K是一個(gè)n×n階的稀疏對(duì)稱正定矩陣,n是網(wǎng)格中自由度總數(shù);U是網(wǎng)格中所有自由度上未知電位組成的n維向量;F是一個(gè)n維向量,描述源的分布。
任意空間中、任意階數(shù)的形函數(shù)可由一維多項(xiàng)式的張量積表示[25]
(12)
j0(i)=i/(p+1)j1(i)=i×mod(p+1)j2(i)=i/(p+1)2
(13)
(14)
單元上形函數(shù)的個(gè)數(shù)m可由空間維度d和形函數(shù)的階數(shù)p確定
m=(p+1)d
(15)
以二維形函數(shù)(p=2)在單元上的分布為例(圖2), 這些自由度上形函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為
圖2 二維形函數(shù)(2階)在單元上的分布示意圖
(16)
根據(jù)式(16),分別繪制自由度0和自由度7上形函數(shù)在單元上的分布形態(tài)(圖3)。圖中黑色區(qū)域表示z=0平面,所以形函數(shù)為負(fù)值的區(qū)域在圖3中顯示不完整??梢钥闯觯魏瘮?shù)所在自由度上函數(shù)值為1,在其他自由度上函數(shù)值均為0。
圖3 自由度0(a)和自由度7(b)上形函數(shù)在單元上的分布形態(tài)
后驗(yàn)誤差估計(jì)可以無(wú)需人工干預(yù),以最快的速度得到最優(yōu)的網(wǎng)格分布。目前主要有兩類后驗(yàn)誤差估計(jì)方法,即基于梯度恢復(fù)[15]和基于殘差[26]的后驗(yàn)誤差估計(jì)方法。本文采用前者將單元中每個(gè)面上有限元解的梯度跳躍量[27]作為單元上的基本誤差
(17)
(18)
計(jì)算,其中l(wèi)是單元中面數(shù)目。
得到所有單元的誤差估計(jì)后,對(duì)誤差前10%的單元進(jìn)行加密得到新的網(wǎng)格,然后在新的網(wǎng)格上重新計(jì)算有限元解,直到迭代次數(shù)或自由度個(gè)數(shù)達(dá)到設(shè)定值,迭代結(jié)束。h型自適應(yīng)有限元算法流程如圖4所示。
圖4 h型自適應(yīng)有限元算法流程圖
本文采用八叉樹加密方法[28](圖5)對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行自適應(yīng)加密,所以當(dāng)一個(gè)單元一個(gè)面被加密時(shí),在相鄰兩個(gè)單元的公共面上會(huì)出現(xiàn)懸掛點(diǎn)。為保證有限元的連續(xù)性,需要在這些懸掛點(diǎn)上添加一些約束條件。為方便起見,以二維網(wǎng)格上應(yīng)用2階形函數(shù)為例說(shuō)明懸掛點(diǎn)上所施加的約束條件(圖6)。三維空間及其不同階數(shù)形函數(shù)的情況與此類似。
圖5 八叉樹加密原理
圖6中,自由度0、1和2屬于單元M1,自由度3、4和5屬于單元M2。為保證單元M1與單元M2的公共面上有限元的連續(xù)性,需滿足
圖6 懸掛點(diǎn)示意圖自由度4是懸掛點(diǎn)
u0φ0+u1φ1+u2φ2=u3φ3+u4φ4+u5φ5
(19)
其中自由度2與自由度3、自由度1與自由度5表示同一自由度,即
(20)
當(dāng)通過(guò)1.3節(jié)中的步驟求得自由度0、1和2上的形函數(shù)表達(dá)式后,可以得到
(21)
上式即為懸掛點(diǎn)4上的約束條件。
本文在程序?qū)崿F(xiàn)中使用了開源有限元框架deal.II[29-30]。所使用的計(jì)算平臺(tái)配備了Intel Xeon E5 2680 V4 CPU,包含14個(gè)處理器核心,主頻為2.4GHz,內(nèi)存為128GB。
采用均勻半空間模型驗(yàn)證形函數(shù)階數(shù)為3時(shí)算法的正確性。模型的計(jì)算區(qū)域?yàn)?00m×200m×200m,點(diǎn)源位于原點(diǎn)O(0,0,0),沿x軸正方向以2m的間隔布置20個(gè)測(cè)點(diǎn)。
由于此模型較為簡(jiǎn)單,電位解析解[31]計(jì)算公式為
(22)
式中R為測(cè)點(diǎn)與點(diǎn)源的距離。
通過(guò)有限元模擬各測(cè)點(diǎn)的電位,再計(jì)算得到視電阻率曲線(圖7a);通過(guò)與解析解對(duì)比,得到所有測(cè)點(diǎn)的相對(duì)誤差(圖7b)。從圖7a可以看出:距離點(diǎn)源越遠(yuǎn),有限元的解越精確;隨著迭代次數(shù)的增加,有限元解快速收斂于解析解。從圖7b可以看到,隨著自由度個(gè)數(shù)的增加,所有測(cè)點(diǎn)的相對(duì)誤差大幅度降低。表1給出了第1次、第3次以及第5次網(wǎng)格剖分方案下的自由度個(gè)數(shù)、計(jì)算時(shí)間和測(cè)點(diǎn)的最大相對(duì)誤差,最大相對(duì)誤差從124.8%降至0.3%,證明本文算法具有很高的精度。
表1 第1次、第3次和第5次網(wǎng)格剖分方案下的自由度個(gè)數(shù)、測(cè)點(diǎn)視電阻率最大相對(duì)誤差及耗時(shí)統(tǒng)計(jì)
圖7 第1次、第3次和第5次網(wǎng)格剖分方案下的視電阻率曲線(a)及相對(duì)誤差(b)
應(yīng)用均勻半空間模型分析形函數(shù)階數(shù)p=1、2、3時(shí)自適應(yīng)有限元解的收斂速度。計(jì)算區(qū)域?yàn)?00m×500m×500m,背景電阻率為100Ω·m,初始剖分網(wǎng)格為8000個(gè)單元。從源點(diǎn)S(0,0,0)處向地下注入電流強(qiáng)度為1A的電流,沿x軸正方向100~400m范圍內(nèi)等間隔布置31個(gè)測(cè)點(diǎn),間距為10m。對(duì)不同的網(wǎng)格剖分方案分別計(jì)算各測(cè)點(diǎn)的有限元解,然后參照解析解計(jì)算所有測(cè)點(diǎn)的相對(duì)誤差,最終用所有測(cè)點(diǎn)的視電阻率平均相對(duì)誤差展示有限元解的收斂速度,結(jié)果如圖8所示。表2列出了形函數(shù)階數(shù)p=1、2、3時(shí)最終網(wǎng)格上的自由度個(gè)數(shù)和所有測(cè)點(diǎn)的電阻率有限元解的平均相對(duì)誤差。
從圖8和表2可以看出,對(duì)于粗糙網(wǎng)格,形函數(shù)的階數(shù)越高,有限元解的精度越高;有限元解的相對(duì)
圖8 形函數(shù)p=1、2、3時(shí)有限元解的收斂速度對(duì)比
表2 不同p值時(shí)網(wǎng)格自由度個(gè)數(shù)和所有測(cè)點(diǎn)視電阻率平均相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)
誤差隨著迭代次數(shù)的增加逐漸下降,p=1時(shí)有限元解曲線下降最慢,且最終網(wǎng)格上自由度個(gè)數(shù)最多為8256929,而所有測(cè)點(diǎn)的有限元解的平均相對(duì)誤差僅降至1.5×10-4;p=2時(shí)有限元解的收斂速度有所提升,最終網(wǎng)格上的自由度個(gè)數(shù)為3277344,大約是p=1時(shí)最終網(wǎng)格上自由度個(gè)數(shù)的5/8,所有測(cè)點(diǎn)有限元解的平均相對(duì)誤差降至1.4×10-5,即有限元解的精確度相較于p=1時(shí)提高了約11倍;p=3時(shí)有限元解的收斂性能最佳,最終網(wǎng)格上自由度個(gè)數(shù)為1968695,所有測(cè)點(diǎn)的有限元解的平均相對(duì)誤差為8.8×10-6,相較于p=2時(shí),自由度個(gè)數(shù)減少了1308649,精度提高了約1.5倍。綜上所述,p=3時(shí)有限元程序可以用最少的自由度個(gè)數(shù)得到最精確的解。
圖9展示了形函數(shù)階數(shù)p=1、2、3時(shí)最終網(wǎng)格剖分?jǐn)?shù)目和誤差分布。眾所周知,在點(diǎn)源附近電勢(shì)變化劇烈,導(dǎo)致解的光滑度較低,在距離點(diǎn)源較遠(yuǎn)的區(qū)域中解的光滑度較高。從圖中可以看到,在距離點(diǎn)源較遠(yuǎn)、解比較光滑的區(qū)域中,形函數(shù)的階數(shù)越高,最終網(wǎng)格上有限元解的誤差越??;形函數(shù)的階數(shù)p越高,最終整體誤差越小。在距點(diǎn)源非常近的區(qū)域,p=1、2時(shí)網(wǎng)格得到了充分加密,而p=3時(shí)網(wǎng)格未得到充分加密。由于點(diǎn)源附近網(wǎng)格加密程度不同,從圖9c(右)可以清楚看到,p=3時(shí)在距離點(diǎn)源非常近的區(qū)域,有限元解的誤差較高;而p=1、2時(shí)點(diǎn)源附近的誤差較p=3時(shí)明顯降低。
圖9 p=1(a)、2(b)、3(c)時(shí)最終網(wǎng)格剖分方案(左)及誤差分布(右)
對(duì)低阻異常體模型(圖10)進(jìn)行模擬,以驗(yàn)證算法的有效性。異常體是一個(gè)電阻率為10Ω·m的低阻長(zhǎng)方體,位于坐標(biāo)原點(diǎn)正下方。背景電阻率為100Ω·m。
圖10 低阻異常體模型示意圖
采用對(duì)稱四極裝置模擬計(jì)算沿x軸的視電阻率擬斷面。x方向的計(jì)算范圍為-400~400m,測(cè)點(diǎn)間距為20m;z方向?yàn)?00~600m。供電電極的極距由200m逐漸增加到1200m,測(cè)量電極的極距為相應(yīng)供電電極距的1/3。
首先,計(jì)算得到沿x軸的視電阻率擬斷面(圖11a),可以清楚地看到,在x軸-100~100m范圍內(nèi)有一個(gè)低阻異常區(qū),其寬度與模型異常體基本一致。
然后,在地表平行于x軸布置41條測(cè)線,測(cè)線范圍為y=-200~200m,測(cè)線間距為10m,沿x方向測(cè)點(diǎn)的布設(shè)同圖11a。供電電極極距仍為400m。截取視深度z=200m的數(shù)據(jù)繪制視電阻率平面圖(圖11b)。可以看到,大致由x軸-100~100m、y軸-50~50m所圍區(qū)域是一個(gè)低阻區(qū),其中心位置與模型異常體的中心位置吻合,覆蓋范圍與模型也基本一致。
圖11 x軸視電阻率擬斷面(a)及視深度為200m(b)的視電阻率平面圖黑色虛線為異常體邊界
為驗(yàn)證高階自適應(yīng)有限元算法對(duì)較復(fù)雜模型的模擬效果,本文基于沁水盆地南部某煤層氣壓裂監(jiān)測(cè)資料,建立三維電性模型驗(yàn)證本文算法的有效性。
沁水盆地南部煤層埋藏淺、厚度大、煤儲(chǔ)層中煤層氣含量高,且具有相對(duì)較高的滲透率,壓裂后富水地層較上覆和下伏地層通常表現(xiàn)為低阻特征[32-33]。模型的計(jì)算區(qū)域?yàn)?000m×2000m×1000m。煤層氣異常體在x、y和z軸方向的范圍分別為-76~92m、-50~50m、124~190m,異常體示意圖如圖12所示。模型的背景電阻率為100Ω·m,壓裂前異常體電阻率設(shè)為10000Ω·m,壓裂后為1Ω·m。
圖12 煤層氣模型示意圖
采用對(duì)稱四極電阻率測(cè)量裝置。測(cè)線沿x方向布設(shè),測(cè)線范圍y為-80~80m,測(cè)線間隔5m,測(cè)點(diǎn)范圍x為-100~100m,間隔為5m。供電電極的極距為300m。分別計(jì)算煤層壓裂前、后的視電阻率分布,并從計(jì)算結(jié)果中提取x方向-100~100m、y方向-80~80m、z=150m的視電阻率數(shù)據(jù)。通過(guò)定量計(jì)算得到壓裂后的視電阻率相對(duì)異常
(23)
式中B、C分別為壓裂前、后的視電阻率。圖13a、圖13b分別為第一次和壓裂結(jié)束后的視電阻率相對(duì)異常分布。
第一次壓裂后,x方向-74~-40m范圍內(nèi)充滿壓裂劑,該區(qū)域電阻率約1Ω·m(即壓裂劑的電阻率),其他范圍內(nèi)異常體的電阻率值仍很高,約為10000Ω·m。計(jì)算得到對(duì)稱四級(jí)裝置條件下z=150m平面的視電阻率后,通過(guò)定量計(jì)算得到了視電阻率相對(duì)異常圖(圖13左)。因?yàn)閴毫逊秶^小,所以圖中左側(cè)區(qū)域顯示出小范圍的低阻異常(圖13中藍(lán)色的低阻區(qū)域)。
壓裂結(jié)束后,異常區(qū)域內(nèi)全部充滿壓裂劑,這些區(qū)域視電阻率主要體現(xiàn)為壓裂液的低阻(1Ω·m)特征(圖13右)。圖中的藍(lán)色低異常區(qū)域與模型(圖12)中的煤層氣分布區(qū)域基本一致。
分析圖13可知,采用本文算法并結(jié)合對(duì)稱四級(jí)電阻率測(cè)量裝置,可以定性地反演異常體的水平分布,計(jì)算結(jié)果與模型相吻合。因此,該方法在煤層氣壓裂監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。
圖13 第一次壓裂(左)及壓裂完成后(右)z=150m平面視電阻率相對(duì)異常分布圖
本文應(yīng)用高階自適應(yīng)有限元算法實(shí)現(xiàn)了直流電阻率模型正演,算例表明該算法具有較高的精度。
(1)形函數(shù)階數(shù)p=3時(shí),數(shù)值模擬有限元解收斂最快,可以用少量的自由度個(gè)數(shù)得到精確的有限元解。
(2)在點(diǎn)源附近電勢(shì)劇烈變化的區(qū)域,可通過(guò)加密網(wǎng)格提高解的精度;在離點(diǎn)源較遠(yuǎn)處,解析解比較光滑,可通過(guò)提高單元上形函數(shù)的階數(shù)提高解的精度,效果顯著。
(3)合成數(shù)據(jù)模型的模擬結(jié)果證明三維直流電阻率法是煤層氣儲(chǔ)層壓裂監(jiān)測(cè)的一項(xiàng)重要補(bǔ)充技術(shù)。
感謝河南理工大學(xué)對(duì)本項(xiàng)目提供了高性能計(jì)算資源!