齐波夫定律在济阳坳陷最终探明储量预测中的应用

齐波夫定律在含油气盆地的资源评价、勘探潜力分析和预测中应用非常广泛.该文对齐波夫定律的原理和数学模型作了介绍,并根据济阳坳陷油气勘探开发的现状,利用该方法对其最终探明石油地质储量进行了预测.济阳坳陷油气资源丰富,石油地质复杂,目前石油资源探明程度仅为50.3%,作者应用该方法进行预测,济阳坳陷最终探明石油地质储量为60.0×108t,展示了其良好的油气勘探前景.      

应用巴内托定律预测江汉油田潜江组石油地质储量

应用巴内托定律预测油气资源属概率统计预测方法,是由已发现的油气田可采储量去预测尚未发现的油气田可采储量,它是一种评价油气资源的新方法。本文介绍了巴内托定律的预测原理。预测步骤和预测结果,并具体预测了江汉油田潜江组的资源量,取得了较好的效果。从统计规律及地质条件来看,预测结果是可信的。此外,根据潜江组资料采用拟合法求出了该定律用于潜江组时的系数k为1.192。     

齐波夫天然气储量预测法在川东地区的应用探讨

川东地区石炭系和三叠系飞仙关组鲕滩储层在部分地区勘探程度较高，经统计表明，地质静、动态相近的某一储层连片区块内，其储量数与大小排序符合齐波夫定律。用齐波夫方法估算那些目前处于“单身”气藏周边相关联圈闭的储量后，结合已有的地震、地质等资料，能够分析寻找到新的钻探目标。文章从引用的预测方法入手，列举了川东地区几个储层连片区块内（石炭系或飞仙关组）气田已探明的储量，以地质分析为前提，预测到铁山坡已获储量区块的外围、南门场构造主体北段仍存有可观储量，沙坪场、西河口、高峰场邻近石炭系还存在勘探有利目标。估算川东开江-梁平海槽东北侧飞仙关组储层连片区前十名气藏的储量之和将超过3200×１０^８ｍ^３。     

预测特高含水期自然递减率的一种新方法

目前,很多油田都已进入了特高含水期,此阶段的自然递减率变化受多种因素影响,所以很难用传统的数学方法表达其变化规律,并对其变化趋势进行预测.在分析了遗传算法和基本反向传播算法各自的优势和原理的基础上,针对前向网络反向传播算法收敛速度缓慢和易陷入局部极值点的缺点,将有全局寻优特性的遗传算法与反向传播算法有效地结合,提出了一种快速、高效的前向网络学习算法,即GA-BP算法.此方法在特高含水期油田自然递减率预测中的应用结果表明,此方法比基本BP算法具有更好的适应性,预测精度较高,能够较好地反映自然递减率与其影响因素之间的内在关系,所以利用改进BP神经网络方法预测特高含水期自然递减率是有效的、可行的.     

泥浆帽控压钻井裂缝漏失规律

泥浆帽控压钻井是针对严重漏失地层的一种前沿钻井工艺,漏失压力的确定是泥浆帽钻井参数设计的关键。由于裂缝边界条件的复杂性,漏失压力预测目前还没有可靠的方法。通过对不同形式组合缝以及弯曲缝的数值模拟,分析漏失压差和裂缝参数对漏失量的影响规律。研究表明:不同形式裂缝可通过等效裂缝开度进行描述,漏失量与裂缝开度之间基本满足立方定律,但随着串联缝漏失速度的增大和弯曲缝弯曲度的增加误差增大,因此在一定范围内可根据立方定律对漏失压力进行预测。为泥浆帽钻井漏失压力的预测和参数设计提供了理论依据。     

应用支持向量机方法预测储层敏感性

介绍了支持向量机的基本理论;通过单相关分析找出影响储层敏感性的主要因素,应用测井资料提取这些敏感性参数,使用支持向量机算法,以影响敏感性的主要因素作为支持向量机网络的输入层,预测储层的敏感性.分别使用支持向量机和BP神经网络2种方法对×油田的测井资料进行了处理、分析.对比结果表明,用支持向量机得到的速敏、水敏、盐敏的预测结果具有更高的预测精度.这说明支持向量机预测储层敏感性是一种切实可行的方法.     

基于GA-ANFIS的油气储层地震预测方法及应用

基于GA-ANFIS理论，将遗传算法与模糊神经网络技术有机地相结合，构成一种新的油气储层地震非线性预测方法。这种新的预测方法在油气储层预测中，利用地震数据和测井数据之间的非线性映射关系建立训练样本，将GA算法与ANFIS网络中的学习算法相结合，构成混合算法来优化ANFIS网络的前提参数和结论参数，并在遗传算法中加入禁忌搜索算法，这种混合算法自始至终将各算法按一定概率比例进行，其概率自适应变化，加快了网络收敛速度和提高了网络性能，获得了良好的预测效果。在测井数据约束下，应用所提出的方法对碳酸岩盐储层和砂岩储层分别进行了平面预测和剖面预测，并按储层有效性指数进行了储层分级，这种分级反映了储层的有效性和含油气状况，提高了油气储层的实际预测效果，是对油气储层预测技术的一种新发展，开拓了油气储层预测发展技术。     

气井井筒压力温度预测矫正算法分析

气井天然气水合物监测过程中，需要由井口的温度、压力和流量计算井筒的压力温度分布。但分析认为，敞开式的理论方法与现场实际相比存在较大的误差，理论预测后的矫正算法设计与分析可降低误差。在开井与关井两种生产状态井筒温度压力的理论预测方法结果的基础上，设计了两点法矫正、梯度矫正和多点矫正等3种算法。以滴西1426气井实测的井身压力温度分布为例，进行了3种算法的误差对比。结果说明，矫正算法可提高预测精度。同时，针对不同生产状态设计了矫正后数据的使用方法，提出了相应建议。     

最小二乘支持向量机在重质燃料油调合中的应用

为解决重质船用燃料油调合中非线性指标预测准确度低的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性指标预测模型的应用。介绍了LSSVM的基本算法以及构建了预测模型,以重质燃料油调合中黏度和密度指标为例,对比一般计算模型,进行指标数据的计算。应用结果表明:基于LSSVM的预测模型,通用性强、预测精度高、自适应能力强,具有较高的应用前景。     

基于不同人工神经网络的催化裂化焦炭产率预测对比

在催化裂化装置（FCC）中,焦炭产率增加不但会使装置的总液收降低,而且会影响装置的热平衡,增加装置的操作难度。控制催化裂化装置焦炭产率十分重要,而其前提是能够准确预测装置的焦炭产率。催化裂化焦炭的生成和烧焦过程是一个连续的过程,影响参数众多且各参数之前互相影响,使用传统的方法建立多参数的预测模型具有一定的难度。本文利用人工神经网络(ANN)结合催化裂化装置的生产数据分别建立了GRNN神经网络预测模型和BP神经网络预测模型。对比分析结果表明,BP神经网络预测结果的准确度和稳定性优于GRNN神经网络。为进一步提高BP神经网络的预测效果,又分别使用了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对其进行优化。对比分析两种优化算法表明,两种优化算法均能提高BP神经网络的预测精度,综合考虑预测结果的准确性和稳定性两个方面,经遗传算法优化的BP神经网络预测模型优于经粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。     

基于大数据方法的持液率预测模型

为解决气液两相流持液率的问题,通过软件编程建立了一种基于大数据方法的新遗传算法优化经灰色关联熵加权的神经网络模型(Genetic Algorithm Optimizes Neural Network Model Weighted by Grey Relational Entropy, GA-GRE-BP),并选取基本的BP神经网络模型和传统模型分别对持液率进行了预测,用于新模型的准确性和可行性分析。研究结果表明:GA-GRE-BP神经网络模型相较于基本的BP神经网络模型,不仅收敛速度更快,而且预测精度有显著提升;相较于传统模型,其应用范围更加广泛且应用简便。由此可见,GA-GRE-BP神经网络模型用于预测气液两相流持液率是准确可行的。     

热力学性质对于准确预测管线运行至关重要

几乎所有管输天然气中都含有少量重组分。正确描述重组分的参数能更准确地预测气体露点和液体形成 ,这对天然气管线运行至关重要。本文用Maddox和Lilly法计算其参数 ,并详细介绍了一种计算单气相和气液两相天然气管线中压降的算法。将这种算法用于实际的和假想的管线都得出令人满意的结果 ,该算法可预测天然气管线中单相和低含液量气液两相流的压降和流动条件     

线性预测和最大熵原理

当前,线性预测法越来越广泛地被应用于人口统计、经济、气象以及信号分析等各个方面。本文所涉及的仅限一维线性预测。第一章:阐明了线性预测的定义,线性预测可以看作是一种广义的回归过程。这一定义使我们得以对事先离散化了的现象进行模型模拟和预测,然后,通过给出计算每一种情况下各个不同模型参数的方法,依次处理决定性的和随机性现象这两种情况。第二章:首先从信息理论开始论述了最大熵的原理。接着,介绍了一种利用最大熵原理计算频谱密度的算法。最后,说明了最大熵法和时间序列自回归分析法之间具有的对偶性。第三章:介绍了两种计算预测滤波因子和预测误差的方法,即博克斯和詹金斯(Box和Jen-kins,1970年)法及伯格(Burg,1975年)法,这两种方法都是应用最大熵原理对自协方差值进行外推。最大熵原理只能应用于无限的时间序列,而在实际中,经济学家或物理学家用的却是有限时间序列。尽管有这一局限性,博克斯和詹金斯还是设计出了他们的方法,而伯格则巧妙地运用正向预测和反向预测避免了上述这一矛盾。第四章:列举了几列在地震记录分析中应用这一方法的实例,指出:用于计算频谱密度的系数数量M起着根本性作用。同时还指出,用伯格法得出的结果最好。     

本福特定律在审计抽样中的应用研究

本福特定律作为一种数字统计的内在规律，近年来在国外自然科学和应用科学领域得到广泛研究和应用。国内会计和审计学界也开始进行了一些应用研究，但还处于初级阶段。结合本福特定律的历史发展和国外研究成果，通过具体应用案例分析，详细总结了该定律在审计抽样中的应用方法和使用效果。     

基于数据挖掘的长短期记忆网络模型油井产量预测方法

传统的BP神经网络及其改进算法广泛应用于产量预测,但并不适宜时间序列预测问题。基于产油量变化的时间序列特征,提出利用长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型实现具有长期记忆能力的时间序列预测,在描述LSTM神经网络的基本结构和算法原理基础上,阐述了样本数据处理,输入层、隐藏层和输出层节点数选择及表征方式,形成产量预测模型。实例应用表明,LSTM模型可以准确预测油井产量,整体平均误差约为1.46%,并指出无预兆停产、特殊情况以及部分数据量缺失是影响预测准确性的主要原因。该模型的提出对于大数据和深度学习在石油方面的应用研究具有重要意义。     

利用常规地质资料预测低渗透储集层产液量

产液量预测作为常规油气储集层精细解释评价的一种方法已在许多油田受到重视,而针对低渗透储集层的产液量预测更成为人们关注的焦点。该方法基于渗流力学理论和达西定律,经优选确定储集层厚度、地层压力、渗透率及流体饱和度为储集层产液量预测参数,并分析了各预测参数值的求取方法,进而通过回归分析预测产液量与实际产液量的相关性,建立了低渗透储集层产液量预测公式。实际应用表明,该产液量预测公式对于低渗透储集层的产液量预测效果较好,可作为低渗透油田纯油层或以产油为主的油水同层产能预测的一种有效方法;同时,该预测公式的建立方法也为从产液量预测研究逐步上升到产能预测研究奠定了基础。     

粒子群算法在油藏储量滚动预测上的应用

粒子群算法属于新兴的群智能技术,是一种基于种群的全局优化策略。算法的基本思想是在搜索空间和速度空间内随机初始化一批粒子,即确定粒子的初始位置和初始速度。使用残差平方和为目标函数,以相关系r作为对比参考。为了说明算法的有效性,以俄罗斯撒模特洛尔油田实际开发数据作为拟合模型的原始数据,使用CurveExpert软件作数据上的对比分析。将粒子群算法应用在油藏储量的滚动预测上,通过对几个经典模型的求解,表明了算法具有精度高、鲁棒性强的特点,证明了算法的可行性。对于油藏储量预算的其他非线性模型,本算法同样适用。     

用于FCC汽油辛烷值预测的非线性数学模型

依据汽油正构烷烃、异构烷烃、烯烃、环烷烃和芳烃(PIONA)的烃组成数据,将催化裂化(FCC)汽油单体烃组成分为37组,利用BP神经网络算法和支持向量机回归(SVR)分别建立了FCC汽油研究法辛烷值对37个变量的非线性数学模型。由MATLAB软件编写程序,利用Levenberg-Marquardt优化算法训练BP神经网络。支持向量机回归模型采用粒子群算法优化支持向量机参数及核函数参数,并采取交叉验证方法防止机器学习的欠学习和过拟合问题。计算结果表明:两种模型都能够较好地反映汽油单体烃组成与辛烷值之间的非线性关系;BP神经网络模型对辛烷值的预测性能好于支持向量机回归模型;增加样本数量,两种方法的预测准确性皆变好;针对40个样本的学习结果,两种模型预测的相对误差绝对值的平均值分别为0.148 7和0.167 4。     

基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测

准确、快速地获取泥页岩孔隙度对页岩油空间分布及勘探目标预测具有重要意义。针对利用测井响应方程预测孔隙度精度较低的问题,建立一种基于随机森林算法的孔隙度预测模型,与BP 神经网络、支持向量机和XGBoost 算法进行预测精度对比,并利用SHAP 方法分析测井参数的重要性和影响范围。研究结果表明：随机森林算法可以很好地预测泥页岩孔隙度,且预测效果好于BP 神经网络、支持向量机和XGBoost 算法;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测在渤海湾盆地某凹陷应用发现,对模型预测孔隙度最重要的前3 项测井参数为补偿中子、自然伽马和普通视电阻率;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测模型可以快速识别单井孔隙度,不仅可以弥补因无法连续取心而难以获取完整孔隙度分布特征的问题,还能大幅提高孔隙度预测效率与精度。     

统计学习理论在预测注水管道腐蚀速率中的研究与应用

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。文章针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,在注水管道腐蚀速率预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法,研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素,并应用LibSVM软件建立了注水管道腐蚀速率预测模型,从而提供了一种注水管道腐蚀速率预测新方法。实际应用结果表明,用支持向量机算法进行注水管道腐蚀速率的预测在样本有限的情况下具有明显的优势。