油气田产量预测的一种功能模拟模型

论述了油气田开发系统的非线性特征，特别是描述系统变化的产量指标在整个开发过程中的非线性．认为油气田累积产量随时间呈不对称“Ｓ”型有限增长；并基于不对称有限增长信息的微分方程，提出了一种预测油气田产量的功能模拟模型及其相应的参数求解方法．同时，文章还对油气田产量兴衰的四个阶段，以及油气田瞬时产量和年产量的关系进行了研究．模型从系统辨识理论和控制论的观点出发，从时间流中考察油气田产量系统的非线性特征，具有多功能性．它不但可以预测油气田的累积产量、瞬时产量和年产量，而且可以预测油气田的可采储量，同时还可以预测最高瞬时产量、最高年产量及其发生时间与相应时刻的累积产量，还可预测年产量与瞬时产量兴衰过程的时间界线．经实例验证表明，模型具有很好的适用性和有效性．     

油气田产量递减灰色系统模型的建立及预测

本文根据灰色系统理论与油气田产量变化规律的相似性特点,针对油气田产量递减许多因素的不确定性,建立了油气田产量递减的灰色预测模型。通过油气田实例,进行灰色预测模型与油田常用的几种产量递减模型的对比分析得出,灰色模型预测的相对误差之和最小、均方差之和最小的,关联程度最高。结果表明：该灰色理论预测方法计算简单、精度高,结果可靠,可以在油气田产量预测方面进行推广。     

地震预测滤波方法在生产井产量预报中的应用

准确的预测油气田生产井的生产动态变化,在油气田开发过程中极为重要。用地震勘探中的预测滤波模型,对华北油田南马庄马2断块油藏生产井的未来产量进行了预测。试算结果表明,用测滤波模型进行井的未来产量预测是有效的,并且从预测的结果中可以得到一些有益的启发。该模型与其它模型相比,具有算法简单、运算速度快、符合率高等特点。     

油气田动态灰色预测模型的选择方法

现有六种油气田动态预测的灰色系统模型,但在实际应用中需要根据具体油气田选择适当的模型。本文从关联度的概念出发,提出了一种灰色模型的选取方法,经过实例验证,证明行之有效,从而克服了选取预测模型的盲目性。另一方面,文中对各时间序列(如压力、油产量、气产量及水产量)间的相互影响给出了定量描述,使预测过程更主动。     

控制论方法在油气田产量规划中的应用

油气田产量规划可以采用线性规划及动态规划方法 ,但是在实际应用中有很大的难度。根据系统理论 ,应用控制论方法建立了油气田开发产量规划状态模型 ,并给出了其求解方法。对某油田产量数据进行了拟合 ,建立了该油田产量状态模型。应用矩阵检验表明 ,该模型完全能控。确定了该油田产量规划的控制变量 ,得到了产量状态模型的系统特征方程。     

控制论方法在油气田产量规划中的应用

油气田产量规划可以采用线性规划及动态规划方法，但是在实际应用中有很大的难度。根据系统理论，应用控制理论方法建立了油气田开发产量规划状态模型，并给出了其求解方法。对某油田产量数据进行了拟合，建立了该油田产量状态模型。应用矩阵检验表明，该模型完全能控。确定了该油田产量规划的控制变量，得到了产量状态模型的系统特征方程。     

粮食作物产量的分析与预测——以广东省为例

本文采用时间序列分析方法对广东省1978-2010年的粮食作物产量数据进行序列拟合,建立相应的时间序列模型,并以此模型对该列数据进行未来5年的预测,可以为粮食作物产量数据的分析、预测提供一种参考资料。     

三种预测油气田产量数学模型的比较

系统地介绍了三种预测油气田产量的数学模型 ,即逻辑斯蒂模型、胡 -陈 -张模型和 Wang- Li模型 .从数学模型的建立、模型的特点及适用范围对这三个模型进行了分析 ,可为油气田的实际生产选择适宜的预测模型提供了依据     

一种时变耦合模型在油井产量预测中的应用

 油井产量随时间的变化关系受多种因素的影响,它们之间是一种极其复杂的非线性关系,常规油藏工程研究方法往往受相关参数的不确定性所限,预测误差偏大。分析认为油井产量数据具有时间序列特征,引入相空间重构技术,利用G-P法求出最佳嵌入维数,对油井产量构成的时间序列进行混沌特性识别。在此基础上,利用支持向量机（SVM）方法,构建具有时变特性的混沌-SVM耦合模型,该模型对中、短期的油井产量预测具有很高的精度,在实际应用中,可以不断补充新的历史数据,进行滚动预测,可靠性更高。实例W8-5井的应用效果也表明,预测结果平均相对误差仅为7%,显示出模型具有较好的预测效果和实用价值。     

遗传算法在油田产量预报中的应用

油田开发方案设计中,产重预报正确与否与油田开发成败息息相关,它决定了油田生产规模,投资决策等。正确预测油田产量对改善开发生产效果和提高措施作业效益有重要作用,油田产量预报方法很多,如递减曲线法、神经网络法、Poisson分布法等。各种油气田产量预报模型的应用关键在于参数估计,常规参数估计方法为试凑法和最小二乘法,工作量大,可靠性差,所以引入了一种新型遗传算法求取参数最优估计值,并通过遗传算法在Г模型中的应用实例说明了该方法在油气产量预报中的可行性。     

页岩气解析模型产量预测技术优化方案

页岩超低渗、强非均质性以及复杂缝网特征使得解析模型法产量预测参数输入不确定性大,生产历史拟合多解性强,产量预测难度大.基于页岩气井生产长时间段呈线性流动的特点,开展线性流分析和解析模型产量预测工作,提出首先通过线性流分析解释确定解析模型参数初值和范围、再进行历史拟合和产量预测的思路和方法流程.研究表明:根据页岩气流动阶段诊断可以初选解析模型;运用流动物质平衡方法可确定动用储量和气藏尺寸;采用线性流不确定性分析可以确定渗透率和裂缝半长等参数范围.该方法可提高解析模型历史拟合和产量预测精度,同时提高了工作效率,经8口井应用测试结果表明:方法提高单井历史拟合速率40％以上,提高产量预测精度18.1％.     

灰色系统理论在工业产品产量预测中的应用

通过对甘肃省主要工业产品产量的分析,根据工业产品产量与时间的关系,利用灰色预测理论建立了GM(1,1)灰色预测模型,其研究模型不仅与实际工业产品产量相吻合,还可以对未来几年主要工业产品产量进行预测。     

榆林气田气井动态预测

为了对榆林气田山2气藏的气井生产动态进行预测.建立了适合于定容气藏的具有补给作用的物质平衡模型,它考虑了由于气藏开采中高产区与低产区之间压力差异导致的气量补给.利用建立的数学模型对榆林气田南区的气井进行了生产动态预测的研究.结果表明:模型可以预测气井在稳产期和递减期的地层压力、井底压力及气井产量、采收率等参数随时间的变化规律,以及气井在不同配产下的稳产时间.利用该模型可以据此对气田开发方案进行调整,对于气田的有效开发具有重大意义.     

基于深度森林算法的油井产量预测研究

为了克服传统机器学习算法产量预测模型的缺点,以深度森林算法理论为基础,综合油井相关各项数据,建立了油井产量预测新模型。首先应用KNN最邻近方法和Z-Score标准化方法对油井相关数据进行预处理,利用MDI特征选择方法选择对油井产量影响最大的特征向量,然后将选出的特征向量作为深度森林模型的输入变量,建立深度森林产量预测模型,利用网格化搜索优化模型参数,最后在测试集上运行模型,对模型性能进行评估。研究结果表明,相对于BP神经网络等传统机器学习算法模型,深度森林模型的产量预测精度更高,可以准确预测油井产量,同时相对于深度神经网络等复杂学习算法,该算法参数少、调参及应用简单,为油井产量预测提供了一种新的方法和思路。     

利用组合模型预测油田开发指标

将灰色理论GM(1,1)模型与水驱特征曲线结合起来,选取产量极差值最低的曲线作为GM(1,1)模型预测对象,在预测出未来产量的基础上,利用水驱特征曲线预测出其他开发指标.该方法既解决了GM(1,1)模型缺少水驱规律的问题,又解决了水驱曲线预测中缺少时间的问题.将该方法应用于火烧山H2油组,结果表明,该组合模型为一套切实可行的预测油田开发指标的方法.     

基于多变量时间序列模型的高含水期产量预测方法

针对油田高含水期地质条件复杂、地层物性变化多样导致产量预测正确率低的问题,提出一种基于多变量时间序列模型即多变量长短期记忆神经网络(LSTM)的产量预测方法。在基于极限梯度提升算法(XGBoost)筛选产量主控因素的基础上,建立综合考虑产量与地质、开发等影响因素之间相关性特征,并兼顾产量自身的时序性变化特征的产量预测模型;实验选取中国某中高渗透砂岩区块油田生产历史数据进行高含水期产量预测模型的训练和测试,并与单变量长短时记忆模型以及其他全连接网络模型结果进行比较。结果表明：该方法具有较好的预测性能,新模型克服了传统全连接神经网络无法描述产量时序数据相关性,以及单变量LSTM无法表征高含水期产量变化受多因素影响的问题,有效地提高了油田高含水期产量预测的准确性。     

苏里格西区含水气藏合理产能评价方法研究*

油气田的合理产能是油气田开发工作者最为关心的问题,是衡量开发方案执行情况以及制定开发调整方案的基本依据。合理产能的评价常用的方法主要有：采气指示曲线法、数值模拟法、产量不稳定分析法以及矿场生产统计法等方法,具体应该选用哪种方法需要根据油气田自身特点而定。针对苏里格气田西区的苏59区块投产时间较短,气水同产,难以进行产能评价及合理产量确定等问题,开展了对区块的产水特征研究。采用生产资料拟合建立气井模型和矿场生产统计两种方法对该区块进行合理产能评估,并用两种方法的配产结果进行综合分析,进而评价区块气井的合理配产情况,为苏里格气田西区含水气藏气井产能评价及合理产量的确定提供了依据。     

用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的预测方法。     

原油产量自适应预测方法的研究

基于现代时间序列分析原理及系统辨识方法，建立了多变量自适应预测模型，并用该模型对某注水油田的原油产量进行了实际预测。结果表明，预测精度比传统的预测方法大大提高，该方法可为油田编制原油稳产计划提供科学依据。     

基于时序分析与神经网络的能源产量预测模型

实际生产系统中存在大量时间序列问题，为了研究系统的结构和规律，我们需要建立时间序列模型，对其进行预测和分析。目前时间分析方法多采用AR或ARMA模型，但由于实际问题错综复杂，导致模型求解困难，实际中难以应用。为了解决上述问题，首先分析了生产系统时序分析的基本原理，利用BP神经网络建立了时序—神经网络模型，然后利用该模型对能源产量进行了预测。通过预测结果的分析可看出，该模型具有利用方便、动态性能好、预测准确性高等优点，在实际中具有一定的实用价值。