反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式

针对联合井网水平井蒸汽驱产能公式研究较少的问题,基于新疆风城油田典型区块建立油藏数值模拟模型,运用数值模拟方法分析蒸汽驱综合系数与主要影响因素的关系,通过正交设计与多元非线性回归方法得到蒸汽驱综合系数经验模型,并推导出反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式。研究表明,该公式与数值模拟、人工神经网络计算结果误差率约为10%,满足工程要求;实例表明,某油田Z区块公式计算得到日产油为133.41m³/d,与实际数据误差为6.42%。该研究为风城油田稠油油藏蒸汽驱产能的预测提供了借鉴。     

基于灰狼算法优化的支持向量机产能预测

针对常规的线性回归以及经验公式等油井初期产能预测方法应用范围有限、预测误差较大,并且难以表征初产在多因素影响下的非线性变化规律等问题,提出了基于机器学习算法的产能预测方法。以某特低渗油田为例,从地质、开发和工程3个方面,选择了影响初期产能的10种因素,采用皮尔逊相关关系分析了各因素之间的线性相关性,使用随机森林方法确定了初期产能的主控因素,首次采用灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）建立了油井初期产能的预测模型。结果表明：特低渗油田初期产能的主控因素为：压裂加砂量,射孔段厚度,初始含水饱和度,油层有效厚度和加砂强度;与多元线性回归模型和网格寻优的支持向量机模型相比,灰狼算法优化的支持向量机初期产能预测模型精度高而且运算速度快。研究结果可为油井初期产能评估提供参考。     

油田产量的多变量预测研究

研究了神经网络模型和多元线性回归模型用于产量预测的原理和方法 ,采用神经网络模型和多元线性回归模型对油田油产量进行预测 ,综合考虑各种地质因素及人为因素对油产量的影响 ,提出了油田产量的多变量预测方法。对我国某油田的实际数据进行拟合预测的结果表明 ,神经网络模型和多元线性回归模型用于油田产量的多变量预测都可得到较满意的结果 ;与多元线性回归模型相比 ,神经网络模型的预测精度更高 ,而且快速简便。     

渤海油田水平井采收率经验公式研究

海上油田普遍采用水平井高速开发,开发特征与陆地油田存在一定差异.石油天然气行业标准中规定的采收率经验公式主要以陆地油田为样本点,在海上油田适用性较差.通过分析现有采收率经验公式在渤海油田的适用性,利用数值模拟和实际数据开展水平井采收率影响因素分析,并利用多元线性回归构建渤海油田水平井采收率经验公式.实际应用表明,预测相...     

油井压裂前后产量递减规律预测方法

采用非线性回归和多元线性回归数学方法,建立了以指数递减规律来描述油井压裂前、后产量递减规律的数学模型。利用该方法所建立的模型,可实现对特定区块压裂油井的产量历史拟合及预测。为确定油井压裂增油效果和有效期,以及评估整个油田开发经济效益提供理论依据。将该方法应用于南一区块,结果表明,由于单井按指数回归的曲线能较好地描述采油指数的动态递减规律,因此模型拟合结果压前符合率为71．4％,压后符合率为74．7％。     

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。     

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。     

大庆长垣外围油田水平井初期产能预测

常规水平井产能公式在实际应用中预测值偏高,压裂水平井产能公式中有关裂缝参数难以获取,急需建立适合大庆长垣外围油田的水平井初期产能经验公式。通过各因素对产能影响相关性分析,确定最终经验公式拟合以Borisov公式为基础,引入修正系数及压裂规模参数,实现对该公式中未考虑因素的拟合。应用2012年以前投产水平井相关数据,按射孔完井、穿层压裂及分段压裂3种方式分别建立了经验公式;利用2012年之后投产的水平井产能数据对所建立经验公式进行验证,相对于理论公式,经验公式更接近实际产量,可用于新区水平井产能预测。     

海上层状油藏油井水驱采出程度预测

针对S油田目标井组水驱期间油井采出程度差异大的问题,运用统计学方法研究影响采出程度的主要因素。通过建立多元线性回归模型,进行敏感性分析,筛选出影响采出程度的主要因素为油井产水量、油井有效厚度、主力层地层系数。通过拟合得到油井水驱采出程度的经验公式。利用所得经验公式对目标井组相邻油井进行了采出程度预测,计算出的采出程度与实际值较为接近,精确度为0.96。研究成果为预测海上层状油藏油井水驱采出程度提供了有效途径,为油田后续措施的实施提供了理论依据。     

Γ模型在超稠油产量预测中的应用

从超稠油生产规律的特殊性出发,将Г模型引入超稠油产量预测中,给出了确定模型参数的简单方法,并用该方法对曙光油田超稠油产量进行了拟和预测,预测结果与实际数据符合较好,证明利用该模型方法预测超稠油产量是可靠、有效的.     

产量构成非线性优化模型的研究与应用

将油田产量构成分解为9部分，以总产量的利润之和最大为最优目标，以平均吨油成本不大于规定成本作为成本约束条件，以各产量部分投资之和不超过总投资作为投资约束条件，以9个决策变量要满足其上下限为决策变量约束条件，建立了产量构成非线性优化模型，可用于求得规划期内每年总产量和各部分产量及其成本、利润等指标。应用油田开发历史数据，用带有外部激励的自回归滑动平均模型预测优化模型参数，用最小二乘法多项式拟合产量与工作量之间的非线性关系，用遗传算法求解非线性模型。对某油田产量构成非线性优化结果符合该油田的实际。     

渤海水驱砂岩油藏采收率经验公式研究

本文以渤海水驱砂岩油田为研究对象,立足油田开发生产特征,分析油田采收率影响因素,利用多元线性回归方法建立了渤海水驱砂岩油田采收率经验公式。公式适用性较好,平均相对误差为7%。     

渤海油田采收率标定方法研究及在渤海A油田的应用

水驱曲线法和经验公式法是常用的采收率标定方法,由于甲、乙、丙、丁四种水驱曲线无统一选型标准,且经验公式均采用来自陆地油田的数据作为样本,因此这些方法在渤海油田适用性较差。通过理论推导,绘制出水驱曲线含水上升规律特征模式图版,将目标油田含水上升规律与图版对照,可快速指导水驱曲线选型。考虑海上油田"少井高产"开发模式,确定6项采收率影响因素,以渤海水驱砂岩油田作为样本数据,利用多元线性回归方法建立了渤海水驱砂岩油田采收率经验公式,提高了海上油田采收率标定精度。     

Г模型在超稠油产量预测中的应用

从超稠油生产规律的特殊性出发，将Г模型引入超稠油产量预测中，给出了确定模型参数的简单方法，并用该方法对曙光油田超稠油产量进行了拟和预测，预测结果与实际数据符合较好，证明利用该模型方法预测超稠油产量是可靠、有效的。     

海上稠油油田蒸汽吞吐产量确定新方法

针对目前蒸汽吞吐产量预测模型假设条件简单、普适性差等问题,一般采用测试法和类比法综合确定海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量。由于目前海上油田通常只开展常规测试,无法直接获得热采开发初期产量。笔者提出海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量确定新方法,建立蒸汽吞吐相对于常规开发的初期产量倍数预测模型,通过蒸汽吞吐产量倍数,将常规测试确定的产量转化为蒸汽吞吐产量。研究表明,蒸汽吞吐初期产量倍数主要受储集层渗透率、原油黏度、注入强度、蒸汽干度等因素影响,利用正交试验设计和多元回归等方法,建立海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量倍数与油藏地质参数及注入参数之间的非线性预测模型,该模型经实际生产数据验证,预测误差小于5%,可靠性高,能够为海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量的确定提供依据。     

一种预测水驱油田含水率的新模型

在水驱油田开发中,预测含水率随开发时间的变化规律具有重要的意义.基于水驱油田含水率上升规律,将一种预测油气田累积产量的模型用于含水率的预测,从而建立了一种新的预测水驱油田含水率的模型,且该模型可以简化为Logistic模型.运用二元回归法求解该模型.用胜利胜坨油田和河南双河油田的实际含水率数据对该模型进行了验证,通过对...     

威布尔模型的典型曲线及应用

威布尔模型是一个重要的预测模型,可以用于预测油田的产量和可采储量。该模型具有3个待定常数,属于非线性模型,在以往利用线性迭代试差法或非线性迭代试差法求解时,这2种方法比较繁琐且存在一定的不确定性。基于威布尔模型的基本方程,推导建立了模型的无因次关系式,研制了可用于人工拟合或计算机自动拟合的典型曲线,该典型曲线只有1个待定模型常数。根据拟合求解的模型常数可以对油田的产量、累积产量和可采储量进行预测。通过实例应用表明,研究内容和方法均正确有效。     

瑞利模型在原油相对密度预测中的应用——以胜利油区东辛油田为例

原油相对密度随着开采时间发生变化,其变化规律的定量预测为油田开采工作提供了可靠的理论依据.通过对瑞利模型公式的推导,建立了原油相对密度随开采时间变化的预测模型,并将其应用于胜利油区东辛油田辛10、辛11断块区,利用该区原油相对密度的开发动态数据进行回归分析.研究结果表明,瑞利模型适用于油层物性较好且开采井段位于油层顶部的油井,在开采初期拟合效果较好,预测误差小于0.5%,开采晚期,由于受多种因素的影响,应用效果变差.     

特高含水期油田产量预测新方法

特高含水期是油田重要的开采阶段．我国东部大部分油田已经进入特高含水期．研究处于该阶段的油田产量预测问题具有重要意义。由于处于特高含水期阶段的油田一般采集到的开发指标和影响因素的样本数较小,所以基于统计学理论的常规预测方法都不太适合该阶段的产量预测。文中从数据挖掘和机器学习角度提出了油田产量预测的新方法——基于主成分分析和支持向量机（SVM）方法的油田产量预测模型。先把由影响产量的众多因素构成的高维向量通过主成分分析技术进行数据降维后作为SVM的输入,通过SVM训练得到模型,并利用遗传算法（GA）优选模型的参数建立特高含水期油田产量预测模型。与其他方法相比,该方法减少了模型输入变量的维数,提高了模型收敛的速度和预测精度,能较好地反映特高含水期油田产量的动态变化规律．     

油田技术经济产量预测模型的建立与应用

以技术为中心的传统油田产量预测方法,考虑因素单一,不能直观反映原油价格、生产成本等经济因素和开发投资、产能建设等决策因素对原油产量的影响,难以适应目前以经济效益为中心、科学投资决策的石油开发形势。文中利用多元线性回归定量分析方法,综合考虑经济与技术多种因素,优选出了对油田产量影响显著的生产时间、百万吨产能投资、新建产能、生产成本和油价5个因素,并建立了相应的多元线性回归产量预测模型。在此基础上,研究了如何应用Excel办公软件实现快速回归预测和分析。通过某油田实际参数与产量关系的预测与验证,表明新建立的预测模型简单、实用、可操作性强,预测误差小于2.3%,对油田科学规划决策具有一定指导意义。