油田措施配置随机规划模型

措施规划对于延长油田稳定产年限，合理地安排稳产措施十分必要。针对油田开发实际中存在的不确定现象，利用规划论中处理随机现象的机理，建立了油田措施的机会约束随机规划模型，并采用遗传算法进行求解。在华北晋４５断块稳产措施规划中的应用结果表明，随机规划数学模型更能反映生产实际，是解决油田措施规划问题的有力工具。     

油田措施规划的随机期望值模型

措施规划对延长油田增产稳产年限,降低开采成本,提高采油速度和采收率,实现措施优化配置十分必要.以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、工作量等目标,建立了油田措施规划的随机期望值模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施规划提供了新的决策依据.     

油田措施规划的模糊期望值模型

措施规划对延长油田增产稳产年限、降低开采成本、提高采油速度和采收率、实现措施优化配置十分必要.以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、工作量等目标,建立了油田措施规划的模糊期望值模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施规划提供了新的决策依据.     

油田增产措施配置的随机相关机会规划模型

以最大化措施增油量高于规划措施增油量这一事件的机会函数为目标,兼顾成本、措施量等目标,建立了油田增产措施随机相关机会规划模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田增产措施配置提供了新的决策依据.     

油田产量构成二层规划模型及其应用

针对石油企业的组织结构越来越复杂,往下分层也越来越细,要求开发规划的指标也越来越多,以前的单层规划优化模型在应用上就存在很大的局限性,甚至已经不能满足油田开发规划要求的生产实际。将二层规划模型应用在油田开发规划中,建立了上、下产量最大,上、下效益最好,上层投资最低、下层成本最低的产量构成二层优化模型。这些模型成功地解决了油田各分项产量(通常含自然产量、措施产量、新区新井产量、老区新井产量)与对应的各项工作量及其它开发指标的最优构成问题。将模型应用于国内多个中、后期油田的开发规划中,产生了很好的经济效益。     

中高含水期油田产量稳产态势表征方法研究

通过对胜利油区不同类型油田在中高含水期的开发趋势的分析,研究了用稳产趋势指数来表征中高含水期油田稳产态势的方法,并确定了不同类型中高含水期油田的稳产趋势指数,为分析油田的开发趋势提供依据。     

电潜泵井非故障检泵的原因及对策

随着地层能量逐渐衰竭和综合含水率不断升高,潜油电泵采油已经成为东河塘油田保持稳产的重要手段之一。文中对电潜泵采油过程中引起的油井出砂和结垢成因进行了分析,提出了相应的技术对策和措施,从而提高检泵周期,保证油田安全稳定生产。     

注水泵节能措施及节能效果调查分析

油田注水是油田二次开发保持高产稳产的重要有效措施,也是＂三低＂油田增产稳产的主要方法。为实现能降耗的目标,经过市场调研,发现采用变频调速装置可对注水泵的电动机实行变转速调节,实现注水泵变水量控制,从而有效的节约电能损耗。     

油田开发规划决策软件系统

针对油田开发规划所要解决的开发动态预测、产量构成优化、措施结构优化、产量最优配置、措施最优控制和综合规划方案。从用户需求的角度介绍了“油田开发规划决策软件系统”的结构设计和数据流程,并进行了模块功能设计,开发了“油田开发规划决策软件系统”,经多个油田试用取得了很好的效果。     

油田开发优化决策的目标规划模型

提出了油田开发中的多目标问题 ,确定了油田开发措施增油中的多目标体系 ,建立了措施增油的多目标规划模型 ,研究了油田开发目标权重的计算方法。以油田开发措施增油方案为例 ,进行了目标规划模型的建立、求解和优化策略分析 ,为油田开发措施增油提供了定量决策依据     

油田产量开发规划模型研究及应用

本文对如何完成油田开发产量任务,合理地安排各种措施工作量进行了研究,建立了多目标线性规划模型,并利用计算机编写相关程序,求出最优方案,应用到具体的油田某区块产量规划实例中,解决了油田产量最优规划问题。     

油田开发最优规划模型的求解

根据油田开发的各种成本投入形式,建立了油田开发的非线性规划模型,提出了一种油田规划模型的求解方法,为油田的合理开发提供定量依据。对某口井进行了算例分析,利用该优化模型得到了其最优参数     

油田开发措施规划方法研究

进行措施工程的优化将有助于提高油田开发的经济效益．本文在对措施规划影响因素分析和措施经济效益评价的基础上，综合考虑措施效果、潜力、含水、费用等因素建立了利润最大化非线性措施规划模型．与已有模型相比，本文研究建立的模型所考虑的因素更加全面，考虑了资金的时间价值，同时引入了满足措施增油量与实施井次数、费用之间非线性关系的约束条件．利用基于实数编码的自适应遗传算法进行了有效的求解．应用实例表明，基于本文模型编制软件具有运算快捷、可操作性强的特点，运算结果可有效地指导油田措施的规划，使编制的油田调整方案能获得好的经济效益．     

基于机器学习的石油多峰模型研究及应用

油田在实际开发过程中，受新区块投产、开发方案调整和"三采"措施等因素的影响，年产量数据会呈现多峰形态。针对经典的Hubbert、HCZ等模型不能直接拟合多峰数据序列的问题，开展了基于机器学习的油田产量多峰预测模型研究。基于Hubbert模型，对多峰数据序列进行分段最小二乘拟合，在拟合误差函数中引入控制分段个数的罚分项，采用动态规划算法，自动求得最优分段的多峰预测模型，该模型运用在实际的油田产量数据上，预测结果达到预期目的。提出了一种通过自动最优分段的线性回归学习来建立油田产量多峰预测模型的方法，在实际应用中具有建模简单、自适应性强的优点。     

基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。     

基于利润最大化的油田开发非线性规划

根据油田开发的实际情况 ,将油田的产量和利润细分为 9个部分 ,以获得最大利润为目标 ,同时综合考虑了成本、投资等约束 ,建立了油田开发非线性规划数学模型。为了能够获得全局最优解 ,给出了基于遗传算法的非线性规划求解算法。利用某油田的实际开发数据 ,对提出的优化方法进行了验证 ,并给出了一组最优解。验证结果证实了所建模型的合理性和优化方法的有效性