鄂尔多斯盆地低渗透气藏水平井经济开采预测模型

针对目前国际油气价格大幅度变动,中国国内大部分油田出现成本费用大于产出效益的问题,本文基于财务净现值计算方法的理论,利用数理统计分析构造模型方法,建立了鄂尔多斯盆地低渗透气藏水平井产能经济下限预测模型,并通过不同建井费用和不同内部收益率下的矿场实例进行了验证。结果表明,该模型对不同情况下水平井产能经济下限预测准确,误差相对较小,可用于类似地质条件下水平井的产能经济下限预测,研究结果对水平井开采的最终效益最大化及对低渗透气藏水平井经济有效开发具有借鉴价值。     

渤海窄条带状油田水平井产能研究

目前,国内外许多学者对水平井产能作了大量的研究,然而,利用前人推导的水平井产能公式计算窄条状油田的水平井产能误差较大,无法合理预测该类型油田的水平井产能。利用镜像反映和势叠加原理等渗流理论,推导了窄条状油田的水平井产能公式,并与现场实际产量进行对比,相对误差小于10%。本文的结果对水平井在窄条状型油田开发中的实际应用提供了理论基础。     

基于BP神经网络的油气产量历史预测

分析了常规油田开发模型所存在的问题;探讨了应用神经网络技术进行油气产量历史预测的可行性。油田实际资料验证评价结果表明:该法模拟预测精度高,效果好,简单实用,不失为油气产量动态预测的一条新途径。     

单井压裂产能预测分析

随着油田开发的不断深入,原有的压裂后产能预测方法已不能满足油田开发需要。为了更科学合理地预测压裂后油井产能,本文以萨中开发区高含水后期为例,在现有方法的基础上,提出了一种预测压裂后产能的新方法（因素分析——公式推导——实例验证）,其基本思路是：首先对影响油井压裂后产能的各因素进行分类分析,然后利用正交设计法对各主要影响因素按照影响权重进行量化打分,再根据打分情况由统计学原理拟和出压裂后产能预测公式,最后对产能预测公式进行实例分析以检验其合理性。就萨中开发区高含水后期而言,在影响油井压裂效果的地质因素中,我们分别考虑了压裂层砂岩厚度、隔层频数、含水、渗透率、生产压差、无因次导流能力、平均单缝厚度、渗流强度、表皮系数等九个因素的影响。通过逐一分析,认为前六个因素对油井压裂效果的影响较大,因此针对这六个因素并进行了模糊分析,结合正交设计法给出了各影响因素在油井适宜压裂情况下的量化界限,然后根据这一界限拟和出相应的压裂产能预测公式,最后实例验证。研究结果表明,这种预测方法能够基本准确地预测压裂后产能,能够切实满足油田开发需要,为压裂方案中的选井选层提供了可靠的理论依据。     

原油产能预测中色谱指纹的特征选取方法研究

通过动态监测油井分油层的产能可以掌握油井的生产状况,监测产能在油田生产中具有重要的意义.目前基于色谱指纹的产能预测越来越受到油田相关部门的重视,但是目前色谱指纹的选取还是依靠专业技术人员进行选取,这导致特征选取存在一定的主观性.到目前为止还没有研究者对色谱指纹特征的选择问题进行系统的研究.为了对色谱指纹特征选取问题进行分析,本文分别采用主成分分析(PCA)、线性相关以及随机森林中的重要性分析理论进行特征选取,最后提出了一种新的联合特征选取方法.对来自南海某油田的配比数据进行了测试,实验结果表明,本文提出的方法取得了很好的试验效果,在原油产能预测领域有较大的应用价值.     

油层含油性判别分析

大安寨油组是川中油田的主力产油层,油气多产于碳酸盐岩地层,开采时间较长,不少井产量下降,甚至枯竭,因而研究大安寨油井含油特征、预测产能是十分必要的。根据试油井段的产能分析,将储层分为干层、低产层和高产层三类;应用测井、地质及试油试采资料,归纳出不同类型产层的定性特征;并建立起判别产层的模型,形成一套选取产层和预测产能的方法。     

利用支持向量机方法预测储层产能

支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。     

乌尔逊凹陷南一段储层评价方法研究

储层综合评价是油田开发地质、油藏工程研究的重要组成部分,搞好此项研究工作,对提高开发效果和开发水平、实现科学管理油田,都有重要的现实意义。乌尔逊凹陷作为海拉尔盆地最重要的含油气凹陷之一,油气资源丰富。通过对乌尔逊凹陷南一段储层特性的分析,应用自适应神经模糊推理系统对其进行综合评价,建立其反映储层特性的非线性评价参数体系。并将该评价模型用于乌尔逊凹陷中两个井区进行有利储层预测,预测结果与实际情况一致,从而为油田储层评价提供一套便捷有效的研究方法。     

神经网络在辽河滩海地区油气储层产能预测中的应用

从达西二维产量公式出发 ,研究储层产能的理论方程 ,通过相对渗透率与含水饱和度的函数关系为纽带 ,导出油气储层产能与储层有效孔隙度、渗透率以及电阻率之间的多元关系式 ,在此基础上 ,结合测井学的基本理论 ,探讨了利用测井资料进行储层产能预测的基本思想 ,最后采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统 ,该方法用于辽河油田滩海地区海南构造带东营组三段储层的油气产能预测 ,效果良好 ,从而证实了方法的有效性     

南海XX油田水平井完井防砂方法研究

根据南海XX油田的特点,优选了该油田水平井的完井防砂方法为裸眼内直接下优质防砂筛管完井防砂,并预测了防砂完井后的产能,研究了不同表皮系数对水平井产能的影响。在分析地层砂粒度分布的基础上,通过室内出砂模拟实验,确定了该油田各油层的防砂筛管挡砂精度。     

低渗透油田水平井产能公式改进

在前人研究的基础上,对水平井的产能公式进行了分析。应用数理统计方法对低渗透油藏水平井产能公式进行了改进,使水平井的产能公式更加完善。将改进的公式应用到大庆外围低渗透油田。其计算结果与水平井实际的生产数据比较接近,对大庆外围低渗透油田水平井的设计具有一定的指导意义。     

利用测井资料预测油气储层产能的方法研究

油气储层产能作为一个表示动态特征的参数,是储层评价的重要指标之一。依据测井资料进行产能预测是测井资料综合解释的一个新的拓展方向。文中讨论了测井产能预测的原理,采用模糊模式识别的人工神经网络技术建立了预测系统,并给出了成功的预测范例,从而证实了方法的有效性。     

神经网络在辽河滩海地区油气储层产能预测中的应用

从达西二维产量公式出发，研究储层产能的理论方程，通过相对渗透率与含水饱和度的函数关系为纽带，导出油气储层产能与储层有效孔隙度、渗透率以及电阻之间的多元关系式，在此基础上，结合测井学的基本理论，探讨了利用测井资料进行储层产能预测的基本思想，最后采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统，该方法用于辽河油田滩海地区海南构造带东营组三段储层的油气产能预测，效果良好，从而证实了方法的有效性。     

潜山油藏鱼骨井优化设计及产能预测研究

变质岩潜山裂缝性油藏具有储层低渗、非均质性强、高角度裂缝发育等特点。鱼骨井能够增大与油藏接触面积,提高裂缝钻遇率,有效改善潜山类油藏开发效果。但受井型结构及储层影响,其产能变化复杂,现有方法难以预测。针对该问题,基于数理统计原理,对实际潜山油藏进行储层建模。在模型中实施不同井型结构的鱼骨井数值正交试验设计,通过极差分析研究鱼骨井井身结构对产能的影响。对实验结果进行多元回归分析,建立回归预测模型并完成预测。经检验,预测结果与实际生产数据对比精度约为90%,符合预测要求,证明该理论方法及研究结果有效,在实际油藏研究中具有适用性。     

基于BP神经网络的油气钻井成本预测

油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标.对钻井成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上,运用BP神经网络算法,建立了考虑成本因素之间相互关系的油气钻井成本神经网络预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据,将线性回归方法与神经网络方法进行对比,结果表明该模型具有较高的预测精度.     

基于人工神经网络的油田产量多因素非线性时变预测

运用人工神经网络技术对多因素非线性影响下的油田产量进行了预测 ,结果表明 ,该方法既能考虑新井开井数、注水井开井数、注水量、老井开井数及老井措施量对油田产量的影响 ,还能间接地全面考虑储层非均质性对油田产量的影响 ,且预测快速、简便、精度高 ,是对油田油产量进行中短期预测的有效方法 ,对于产能建设、产量规划、措施安排具有一定的指导意义     

油气田资源量预测3种方法的比较

目的介绍3种油气资源量计算方法及其优缺点。方法根据同样的资料,应用3种方法计算一个地区的资源量。结果油田规模序列法适合预测一个油气体系中大油田的规模序列;发现过程模型法使用到了尽可能多的油田勘探数据,算法严谨,预测效果较好;分阶段的油田序列模型法所需的数据少、弹性大,不同的评价人预测的资源量有较大的差异。结论由于基于模型的不同,不同方法计算出的资源量有较大差别。     

纳米孔隙中毛管力效应对致密油藏产能的影响

传统的相平衡计算模型无法准确计算纳米孔隙中的油气相态变化,因此须对传统的闪蒸计算模型进行改进。今通过计算油气两相压力不相等情况下油气的相平衡,得到考虑毛细管力效应的油气黏度、密度及溶解气油比等物性。毛细管力采用Young-Laplace公式进行计算,计算了某多组分混合物的相态平衡常数,结果与实验值符合良好,从而验证了本文算法计算相平衡的准确性。还以Bakken致密油藏为例,基于黑油模型研究毛细管力对相平衡影响时的油藏产量预测,结果表明忽略毛细管力的影响,会使预测的油气产量低于实际的油气产量。本研究较好地解释了毛细管力对油气的相态平衡及其对致密油藏产能预测的影响。     

用测井参数预测多层合试产能的方法

油气储层产能评价与预测对于油气田的勘探与开发有着重要的意义。过去人们利用测井参数对储层产能的预测都是基于单层测试资料。本方法是建立在多层合试产能的基础上 ,通过对测试产能的剖分 ,建立单层产能数据。用遗传神经网络建立预测模型 ,在实际资料的应用中取得了良好的效果     

灰色遗传识别在 XX 气田储层预测中的应用

本文介绍一种新的油气预测方法——灰色遗传识别法在储层预测中的应用。该方法是一集灰色识别、神经网络、遗传算法三者为一体的、思路新颖的新型油气预测系统。文中首先简要介绍系统的方法原理、特点及计算步骤,然后再描述其在ＸＸ气田产能、有效厚度、孔隙度及ＫＨ值（渗透率×有效厚度）等多目标储层预测中的模式建立的思路、特征优选、识别计算的过程及结果,最后展示该区产能、有效厚度、孔隙度、ＫＨ值的单测线多目标预测图及工区平面预测分布图,结果与气田地质专家的认识相当一致,显示了本方法在油气预测中的良好应用前景。