对“用灰色系统理论分析油田产量递减规律”一文的讨论

近年来,人们逐渐开始采用现代控制理论的一些概念和方法,建立了各种油田产量动态预报的方法。祁宏同志以灰色控制理论中灰色动态预测模型 GM(1,1)为基础,提出了油田产量递减规律的灰色分析预测法。笔者曾使用 GM(1,1)模型对国内外20几个油田实例的产量递减规律进行分析处理,发现在进行油田产量预测时,预测精度很不理想;随着预报步数的增大,预测值一般总是逐渐     

预测较长阶段油田产量的灰色新存代谢模型法

本文运用灰色系统GM(1,1)模型的三种拓扑选择模型预测油田产量,并加以对比,推荐其中精度最高的新存代谢模型为预测油田产量的最佳模型。它是油田编制长远规划时进行产量预测的方法之一。所谓灰色系统是指部分信息已知、部分信息未知的系统,基于灰色系统GM(1,1)模型的预测称为灰色预测。在将其运用于油田产量预测的过程中,可将已经发生的一系列原油产量看作一组数列,作累加生成后建立微分方程求解。     

抽油机井躺井的区块预测方法

准确的进行区块抽油机井躺井预测对油田作业费用预算、作业安排、产量计划意义重大。本文根据抽油机井躺井随机性和突发性强的特点,将灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型相结合,利用灰色GM(1,1)预测模型对油田现场的原始数据进行趋势化处理,利用马尔可夫预测模型计算预测值的状态转移概率,由此形成了考虑随机因素影响的灰色马尔可夫预测模型。现场试验证明,该方法计算精度较高,实用性强。     

数列预测在油田产量预测中的应用

本文利用邓聚龙教授提出的灰色系统理论的GM(1,1)模型,采用等维灰数递补的动态预测法,建立了江苏油田不同时区原油产量的预测模型群,对江苏油田1987～1992年的原油产量进行了逐点检验,其预测精度是高的,并准确预报了江苏油田1993年的原油年产量,预测模型群的建立为江苏油田开发规划的制定提供了量化的科学依据。在预测过程中,笔者用TURBO BASIC语言对GM(1,1)模型程序重新改写,保留其核心部分,强化其输入部分,采用人机对话的方式,大批量处理数据文件,极大提高了预测速度。     

灰色拓扑法在压裂井产量预测中的应用

灰色拓扑预测方法是在灰色预测模型GMI(1,1)的基础上发展起来的一种新的预测方法。它的优点是:可以实现由任何杂乱无章的数据预测以后某段时间内的动态数据,而且精度不受影响。鉴于矿场上大多数油井产量变化的无规律性,应用常规方法难以有效地预测其动态。因此,根据压裂前的油井日产油量,应用上述的灰色拓扑预测方法,建立了GM(1,1)模型群,并由此预测了油井压裂有效期内(如该井不压裂时)的产量动态,从而真实地评价了压裂的增产效果。该方法实用性强,适用于压裂前产量波动比较大的油井。矿场资料证明,其可信度较高,可作为科学评价油井压裂效果的重要依据。     

电潜泵工作寿命的灰色马尔柯夫模型预测

灰色预测模型和马尔柯夫预测模型是两类应用比较广泛的预测方法,由于处理数据序列的方式不同,它们具有不同的特点.本文根据灰色系统理论,将GM(1,1)灰色预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型.该模型不仅拓宽了灰色预测的应用范围,而且预测结果比其它随机波动性较大的数据列模型的预测结果精确得多.利用该模型对电潜泵工作寿命进行预测,取得了令人满意的效果;结果证明,该方法简单,精度高,实用性强.     

一种计算油田可采储量的新方法

在灰色系统模型GM(1,1)的基础上,结合两种水驱曲线确定的废弃采油量,得到能够预测油藏有效开发时间和可采储量的新方法,扩大了灰色系统模型GM(1,1)的应用范围,从而更好地指导油田的开发实践。     

基于改进的GM(1,1)模型的高分辨率声波测井数据滤波处理

高分辨率声波测井数据中包含了大量与地层无关的干扰信号,这些干扰信号会导致测井数据与岩心分析得到的孔隙度的匹配性变差,从而降低了所构建的孔隙度模型精度。在分析GM(1,1)模型灰色滤波方法和步骤的基础上,对其进行了改进,即通过修正模型中的k值来提高灰色模型的预测精度,并利用改进的GM(1,1)模型对实际高分辨率声波数据进行了滤波处理。结果表明,采用改进的GM(1,1)模型对高分辨声波测井数据进行滤波处理能够有效降低随机干扰噪声,提高声波测井数据与岩心分析数据的相关性。     

基于组合模型的产量动态预测方法研究

产量递减预测模型是油气藏工程研究中的一种重要手段.鉴于目前常用的Aprs、GM(1,1)等模型预测奈件的局限性,提出一种新的组合模型.首先对原始产量数据进行平滑处理后,将其分解成趋势性跟随机性两部分,用更加适合于递减数据预测的GOM(1,1)模型进行趋势性部分数据预测,而后引入RBF网络时GOM(1,1)模型残差进行修正,最后得到组合模型预测结果.经实例验证,对于呈递减趋势的产量数据,该组合模型的精度与传统单一方法相比有明豆提高,适合于工程研究应用.     

基于灰色模型与时间序列的油井产量长短期分类预测

为解决单井产量在试采及稳产期预测计算方法精度不足、计算效率较低、适用范围较小的问题,提出一种将预测模型划分为短期产量和长期产量的分类预测方法。短期产量预测在灰色预测模型GM(1,1)的基础上,针对短期生产环境的变化增加产量转换的参数修正,并对模型的离散过程进行优化,从而弥补灰导数离散过程的偏差;对于长期产量预测,采用时间序列的方法,结合BP神经网络以及短期采样特征值的提取结果,对累积产量数据进行建模和预测。利用2018～2020年多个油井的产量数据信息,进行模型训练、预测和比对,针对模型预测结果进行精度分析。结果表明,长期预测模型预测结果的平均相对误差为0.091 4,短期预测模型预测结果的平均绝对误差为0.118 7,计算精度高于传统ARIMA算法的平均相对误差0.156 6,可满足实际工况需求,为油井产量的预测提供了一种新方法。     

应用灰色动态模型对事故进行预测分析

利用灰色动态模型的主要方法和观点,分析企、事业发生的工伤事故(损失工作日),建立灰色数据预测模型GM(1,1)的基本模型和微分方程式,并根据累加生成数列结果,预测事物进一步发生、发展的规律,从而预测其在今后一段时间内的变化。最后对统计实例进行计算和相关关联度分析,精度达88％,拟合程度较好。此方法对企、事业单位的安全生产有一定的指导意义。     

灰色马尔可夫预测模型在螺杆泵寿命预测中的应用

螺杆泵作为一种新兴的人工举升方式目前在油气田发挥巨大的作用，准确地进行现场螺杆泵寿命预测对油气田作业生产安排、产量计划意义重大。为此，根据螺杆泵失效随机性和突发性强的特点，将灰色GM(1，1)预测模型和马尔可夫预测模型相结合，利用灰色GM(1，1)预测模型对油气田现场的原始数据进行趋势化处理，利用马尔可夫预测模型计算预测值的状态转移概率，由此形成了考虑随机因素影响的灰色马尔可夫预测模型。将该模型用于油气田现场螺杆泵寿命预测，结果证明，该方法计算精度较高，实用性强。     

年度措施产油量配产方法研究

年度、月度措施产量是多因素影响的灰色本征系统。根据灰色理论的基本原理提出措施产量的多项式预测模型、组合预测模型与GM(1.1)预测模型。文中对具有突变性单调或非单调的初始序列所建立的预侧模型进行了多次残差修正与周期修正,使其预测误差在控制范围内。同时提出对定量预测模型进行定性调整,使之更符合实际。在实际计算中是多种预测模型的综合应用。该预测方法改变了过去仅凭经验预测措施产量的状况,具有科学性、实用性和可操作性。经实例计算证明是可行的。     

用置信度加权平均方法预测油田生产动态

根据灰色预测GM(1，1)模型基本理论，提出用待预测点之前历史上的不同时间序列作为子序列，分别对未来某一指标进行灰色预测，得出一系列的预测结果，并以灰色预测的置信度作为权重，对预测结果进行加权平均，得出最终的预测结果。应用此方法对辽河油区某水驱开发砂岩油田的年产油量进行了灰色预测，取得了比较好的效果，为油田未来若干年的开发决策提供了依据。     

基于BP神经网络的注采比预测

采用编制的计算机程序计算了注采比与水油比法、多元回归法、物质平衡法、GM(1,1)模型和BP神经网络预测法的拟合注采比与实际注采比之间的误差大小,其平均相对误差分别为1.67%、1.08%、19.22%、1.38%和0.88%。对各种预测法产生误差的原因进行了理论分析,得出BP神经网络预测方法的精度最高,而且具有较好的自适应性,能够反映影响注采比的各种因素与注采比的内在关系。因此,BP神经网络方法可用于预测油田注采比。