多元线性回归方法在油田产量预测中的应用

本文应用多元线性回归的方法,对油田产量进行预测,采取后退法对影响产量的因素进行优选,得到相对最优的回归预测模型。该模型克服了传统预测方法的局限性,综合考虑了新区、老区等各种影响产量的因素。预测结果表明,该模型适用于油田产量预测。     

基于多元线性回归预测气井稳产时间新方法

气井的稳产时间是生产部门进行合理配产时需要考虑的主要因素,也是影响气藏最终采收率的主要因素,所以准确预测气井稳产时间对于气井(藏)科学开发具有重要意义.目前能够较准确预测气井稳产时间的是数值模拟法,其他方法如经验法、生产压差法、节点优化配产法等预测气井稳产时间,因其使用条件差异大,计算也较复杂,故在四川盆地东部地区实际...     

多元线性回归法预测聚合物驱产油量

聚合物驱油技术是继水驱后开发老油田有效驱替方式之一。为了进一步提高聚合物驱增油效率,通过多元线性回归方程,结合聚合物驱替特征曲线法和经验回归方法推导出了聚合物驱不同阶段产油量预测公式,简化聚合物驱油方案设计,对油田稳产具有一定意义。     

用于油田产量预测的多元线性回归和自回归模型

为了预测油田的动态产量,通过对多个自变量进行综合回归分析,确定了影响油田产量的重要因素和自变量的数目,并建立了相应的多元线性回归预测模型。基于多元线性回归模型和计算统计量,分析了回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量自回归预测模型。将两种预测模型应用于某油区,获得了较为满意的预测结果。     

准噶尔盆地气测多元线性回归解释方法研究

应用多元线性回归分析方法,以准噶尔盆地2008年底之前所钻探井试油井段的气测录井资料为分析样本数据,结合试油结论对比,运用SPSS统计分析软件进行多元线性回归,分别建立了标准油层、油水同层、水层(含油水层、含气水层)及干层(含油层、含气层)的多元线性回归模型。模型的检验分析反映其显著性明显,样本数据回判分析表明油层和干层的正判率较高,水层和油水同层的正判率较低。利用该方法对2009-2011年新钻探井部分试油井段进行解释评价,总体解释评价符合率为85%。     

基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法

相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值。对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据。采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义。     

多元线性回归法在DX北带砂砾岩储层孔隙度定量预测中的应用

从三个方面讨论了多元线性回归法在砂砾岩储层孔隙度定量预测中的应用:①在分析测井解释孔隙度基础上,开展地震地质层位解释,进而提取多种地震属性,进行属性优选;②通过对地震属性的相关性及物理意义的分析,确定强度总和、负振幅总和、零点相位数是最优地震属性组合;③通过对地震属性参数与储层孔隙度离散数据的趋势性分析,识别和去除奇异值的影响,提高数据间的相关性,进一步提高储层孔隙度预测精度,从而达到定量预测储层孔隙度的目的。预测结果符合地质规律,预测精度较高,验证了该方法的有效性和可行性。图5表2参7     

多元线性回归预测油田的产油量

通过分析影响油田产量的因素并对其进一步筛选,运用统计学的方法得到最优化的回归方程,即产量预测方程。油田开发调整时,产量出现严重的波动,常规方法的在产量预测方面的应用受限,文中提出的产量预测方程克服了这方面的局限性,此方程在油田产量预测方面的应用取得了较好的效果。     

多元线性回归预测油田的产油量

通过分析影响油田产量的因素并对其进一步筛选，运用统计学的方法得到最优化的回归方程，即产量预测方程。油田开发调整时，产量出现严重的波动，常规方法的在产量预测方面的应用受限，文中提出的产量预测方程克服了这方面的局限性，此方程在油田产量预测方面的应用取得了较好的效果。     

压裂作业效果多元线性回归模型及措施技术经济界限

加砂压裂是低孔、低渗砂岩储层改造的主要措施之一。而准确地评价压裂增油效果是结合经济效益确定措施界限的基础。基于国内某油田已进行压裂施工井的实际增油效果数据,应用多元线性回归分析法建立了从基础井网到三次井网的压裂措施增油模型。应用此模型进行增油幅度预测,计算出二次井网平均增油幅度为1.93,与实际结果1.95相比误差仅为1.03%,符合性较好。应用此模型根据各影响因素的权重值,找出了各井网影响压裂效果的2项主控因素,结合不同油价确定了下一步措施各井网主控因素的技术经济界限。该方法所建立的增油模型从油田实际生产数据出发,适用性较强,整套模型建立方法可推广至其他区块。     

酸岩反应速率影响因素的多元线性回归分析研究

利用多元线性回归分析法,以某油田灰岩岩芯的酸岩反应动力学实验数据为基础,建立并求取了酸岩反应速率与其影响因素间的多元线性回归模型,并对方程进行了验证评价,通过求取各因素的标准化回归系数来评价影响酸岩反应速率的4个主要影响因素:酸液浓度、地层温度、酸液粘度和圆盘转速,结果表明,它们对酸岩反应速率影响程度的大小顺序依次为:粘度>转速>温度>浓度,为灰岩的酸压施工提供了参考依据。     

基于随机森林与多元线性回归的咪唑啉衍生物缓蚀剂的构效关系研究

以15种不同十一烷基咪唑啉衍生物缓蚀剂为研究对象,采用随机森林与多元线性回归相结合考察了分子结构对其缓蚀效率(IE)的影响。首先,从能量、电荷、分子表面与信息量、立体构象与拓扑特征6个方面对15种咪唑啉类缓蚀剂进行了全面表征,共得到55个分子结构参数;然后运用随机森林(RF)与多元线性回归(MLR)分别对特征参数进行了优化,筛选出top10的8个重叠参数。从8个参数中随机挑选3个,使用留一法(LOO)进行多元线性回归模型构建,最终得到了最优的特征组合为分子总能量(Te)、信息含量(Ic)与分子折射率(Mr)。基于此得到的最优定量结构-缓蚀效率关系模型,其相关系数R~2为0.843,关系式表示为IE=-5.517-0.010 1×Te+15.601 7×Ic+0.222×Mr。考察样本后去掉一个奇异样本,其相对误差达到18.9%,剩余14个样本留一法建模,模型效果大大提高,其R~2为0.911。结果表明,Te、Ic、Mr与缓蚀效率具有较高的正相关性,分子结构越稳定、对称性好及折射率高,则其IE值就越高,为设计新型高效的缓蚀剂提供了理论指导。     

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。     

基于MATLAB的气动马达万有特性曲线绘制方法研究

万有特性曲线可以作为分析气动马达性能的重要依据,有利于合理选择气动马达,降低耗气量,提高工作效率.利用MATLAB软件强大的数据处理能力和绘图功能,分别采用多元线性回归方法和BP神经网络技术处理气动马达台架试验数据,最终将等耗气率曲线、等功率曲线及外特性曲线较好地拟合在同1张图上,为气动马达与传动系统的合理匹配提供了直观、可靠依据.     

基于多元线性回归及模糊综合评判的平桥南区页岩气井压裂效果评价体系

针对页岩气井的压裂效果受众多地质及工程影响因素联合作用的特点,为探究各影响因素的权重大小,分析影响压裂效果的主控因素,以四川盆地东部平桥南区页岩气井为研究对象,在常规单影响因素分析的基础上,使用多元线性回归方法对压裂效果影响因素进行权重分析,引入模糊综合评判法对压裂主控因素排序,建立一套新的压裂效果评价体系.应用结果表...     

基于人工神经网络的致密储层渗透率预测

致密储层渗透率求解困难.在基于流动单元指数与岩石粒度研究的基础上,通过设置3组不同输入参数的BP神经网络模型比较分析,发现采用微球电阻率测井值、自然伽马相对值、岩石骨架相关的中子和密度值(M、N)和孔隙度值作为输入参数的BP模型预测精度最高,然后用这些输入参数做为广义回归神经网络算法的输入,对岩心渗透率进行训练与预测.对比3种线性模型与2种神经网络模型对3口验证井岩心渗透率数据的预测误差,结果表明,针对研究靶区致密储层,线性模型对于渗透率的预测精度较低,神经网络模型可有效提高渗透率的预测精度,在训练样本较小的情况下,BP神经网络对渗透率的预测效果比广义回归神经网络略差.通过22口井实际资料处理结果分析表明,基于广义回归神经网络算法的渗透率模型可提高预测精度.     

基于BP神经网络的储层微孔隙结构类型预测

剩余油层分布是油田进入高含水期后研究的主要课题之一,在影响剩余油层分布的各种因素中储层的微孔隙结构是根本原因。本文提出了基于BP神经网络的储层微孔隙结构类型预测方法。该方法利用人工神经网络技术所具有的非线性、容错性和较强的模式识别能力实现了综合推理,进行孔隙结构类型预测。采用该方法,对大庆油田采用五厂储层样本进行了处理,在10%的可接受误差时,符合率达80%以上,结果表明该方法用于预测储层微孔隙结构类型是可行和有效的。