东河1井生产特征动态预测

本文对东河1井的生产过程及系统试井资料进行了综合分析,由此建立了产油量、油压与油嘴直径以及油管动压头损失与产油量之间的关系式。应用这些关系对油井产状、油层动用厚度及泄油半径进行了预测。并将预测结果与实测结果进行了比较。     

某超高压井系统试井特征曲线分析

本文对某超高压井系统试井资料进行了综合分析，由此建立了产油量、油压与油嘴直径以及油管动压头损失与产油量之间的关系。应用这些关系式并结合实际资料对直高压油井生产动态、油管动压头损失和停喷流压进行分析预测。     

基于传递函数模型的油田产油量预测方法

针对油田产油量预测方法无法考虑因素动态关系的局限性,首次应用时间序列传递函数模型建立了考虑因素动态关系的多因素油田产油量预测模型。应用传递函数模型的原理并按照建模步骤,以胜利油区某油田新井产油量预测为例,说明了传递函数模型数据准备、模型识别、参数估计、诊断校验及预测过程。研究结果表明,该预测模型既能在繁杂因素中剔除无关因素的干扰,识别影响油田产油量预测的主控因素,又能考察变化非同步且具有滞后性的因素动态关系;拟合程度好,预测精度高达98.4%。     

Weibull与HCZ预测模型在聚合物驱产油量预测中的应用

以建立聚合物驱产油量预测方法为目的，首先分析了Weibull预测模型和HCZ预测模型的特点及其对聚合物驱产油量预测的适用性，推导了2种模型预测聚合物驱产油量的过程。应用2种预测模型可计算聚合物驱最大产油量和最大产油量出现的时间、不同时刻的聚合物驱产油量、累积产油量、聚合物驱阶段采出程度等指标。现场应用证实，HCZ预测模型与Weibull预测模型相比，对实际产油量的拟合程度高，2种模型预测的聚合物驱产油量的误差均在10％以内。预测模型预测结果可靠，计算快，应用方便。     

上市储量评估中指数递减法合理递减率的选取

针对上市储量评估中指数递减法合理递减率的选取缺乏规范和指导,评估结果因人而异的现状,基于阶段递减率定义,对不同生产状况下的产油量递减率、含油率递减率和开井数修正产油量递减率进行了深入研究和对比分析,明确了3者之间的数学关系,确定了指数递减法产油量预测合理递减率的选取依据。研究表明：当评估单元产油量、含油率和开井数修正产油量均有明显的递减趋势时,选取开井数修正产油量递减率进行产量预测;产油量、开井数修正产油量无递减,含油率有明显递减时,选取含油率递减率进行产量预测。该研究可为指数递减法合理递减率的选取提供指导,为更好地开展SEC上市储量评估工作提供借鉴。     

一种预测聚合物驱开发动态的新模型

为建立聚合物驱产油量预测模型,对比了Weibull预测模型、广义翁氏预测模型、瑞利预测模型及HCZ预测模型的特点及其对聚合物驱产油量预测的适用性.分析影响聚合物驱产油量的因素,将聚合物驱注入量、开发时间及聚合物浓度等主要参数引入预测模型,建立了聚合物驱产油量预测的新模型.应用该模型成功预测了大庆4个聚合物驱区块的产油量.结果表明:预测曲线与实际产油量曲线的相关系数均高于0.985,预测的产量峰值及其对应的聚合物注入量的误差均小干3%,预测结果可靠.该预测模型可用于分析聚合物驱注入量、聚合物浓度、注入速度等因素对聚合物驱产量的影响;所需参数少,计算快,应用方便.图6表2参13     

基于G-A-SVM的油田注水动态预测模型

传统的油田注水动态预测方法在描述产油量与各种注水开发影响因素之间的复杂非线性关系时存在困难,引入遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的参数进行优化,建立了油田注水动态的GA-SVM预测模型。该模型利用SVM来建立注水开发影响因素和产油量之间的非线性关系;同时利用GA对SVM参数进行全局寻优,避免参数选择的盲目性。根据学习好的油田注水动态预测GA-SVM模型对1个待判样本进行预测,得到的年产油量值为52.25×104t,与实际产油量的误差为1.8％。     

低渗透油藏预测模型和水驱曲线联解法及应用

将考虑启动压力梯度的产量预测模型和水驱曲线特征方程进行联解,建立含水率与开发时间的函数关系,从而预测水驱油田的产油量、产水量、含水率等开发指标,这种联解法既保持了单独使用产量递减法或水驱特征曲线法的预测功能,又克服了二者的不足。利用该联解法,对低渗透油藏典型区块SD18的开发指标进行预测,绘制了产油量、累计产油量、含水率等开发指标随时间的变化曲线,预测数据和实际生产数据符合较好,该方法对于低渗透油藏的开发指标预测具有一定指导意义。     

低渗透油藏预测模型和水驱曲线联解法及应用

将考虑启动压力梯度的产量预测模型和水驱曲线特征方程进行联解,建立含水率与开发时间的函数关系,从而预测水驱油田的产油量、产水量、含水率等开发指标,这种联解法既保持了单独使用产量递减法或水驱特征曲线法的预测功能,又克服了二者的不足。利用该联解法,对低渗透油藏典型区块 SD18 的开发指标进行预测,绘制了产油量、累计产油量、含水率等开发指标随时间的变化曲线,预测数据和实际生产数据符合较好,该方法对于低渗透油藏的开发指标预测具有一定指导意义。     

基于长短期记忆神经网络的油田新井产油量预测方法

针对油田常用人工智能产油量预测方法无法考虑数据在时间上相关性的问题,提出了采用基于长短期记忆(简称LSTM)神经网络的油田新井产油量预测方法。在分别介绍反向传播(简称BP)神经网络、循环神经网络(简称RNN)、LSTM神经网络原理以及建模步骤的基础上,以某油田新井单井年产油量预测为例,对影响新井单井年产油量的开发指标进行了筛选,对相应LSTM神经网络进行了训练,并对新井单井年产油量进行了预测。将预测结果与支持向量回归模型和BP神经网络进行了对比,结果表明,该预测模型拟合效果更好,预测精度更高。基于LSTM神经网络的预测方法可以作为一种新的人工智能方法用于油田新井产油量的预测,为准确预测油田新井产量,指导油田开发决策提供了一种新的方法。     

一种新型二氧化碳驱特征曲线的建立与应用

目前由于缺少完善的CO₂驱特征曲线,矿场常利用水驱特征曲线评价CO₂驱开发效果,导致评价结果与矿场实际情况差距较大。针对该问题,通过理论推导,研究气油比与累计产油量关系,在此基础上,推导累计产气量与累计产油量、气油比与累计产气量、产气率与累计产气量、产气率与采收率关系式,利用现场数据及调研结果建立适用于特低渗透油藏CO₂驱特征曲线。二氧化碳驱特征曲线可用修正系数对累计产气量与累计产油量关系进行修正。实例应用表明,胜利油田A区块及吉林油田B区块CO₂驱最大采收率分别为17.47%、19.98%,以数值模拟预测结果为准,所建模型计算误差在5.00%以内,与水驱特征曲线计算结果相比更加准确。该研究可为注气开发区块指标预测及效果评价提供理论基础。     

Compertz预测模型的建立与应用

对Compertz预测模型进行了推导,建立了累积产油量、年产油量、最高年产油量及发生时间的预测模型。实 际应用表明,油田最高年产油量及发生时间的预测结果与实际数值符合程度较高。该模型既可以应用于预测油田 可采储量,也可应用于油田中长期规划。     

油田高含水期预测采收率的方法

基于水驱曲线关系的研究成果，得到了含水率与累积产油量或采出程度的半对数直线关系。该直线关系可以利用高含水阶段的资料，对油田的采收率进行有效的预测。     

模拟退火算法用于蒸汽吞吐井生产能力的预测

模拟退火算法是一种利用统计力学观点求解优化问题全局最优解的方法,是目前解决优化问题的一种比较先进的方法。本文应用模拟退火算法对蒸汽吞吐注采参数进行优化设计,并确定出了6个吞吐周期的最优周期产油量和周期注蒸汽量,较实际周期产油量和实际周期注汽量均有明显增加。将各周期的优化累积产油量和优化累积注汽量画在累积产油量与累积注汽量的双对数坐标中,得出累积注汽量和累积采油量关系曲线(简称注采关系曲线)。将该注采关系曲线外推估算了该井未来周期的累积产油量和累积注汽量,从而达到对蒸汽吞吐井生产能力的预测。     

基于多变量时间序列及向量自回归机器学习模型的水驱油藏产量预测方法

提出了一种基于多变量时间序列(MTS)及向量自回归(VAR)机器学习模型的水驱油藏产量预测方法,并进行了实例应用。该方法在井网分析的基础上通过MTS分析对注采井组数据进行优选,并将井组内不同采出井产油量及注入井注水量作为彼此相关的时间序列,通过建立VAR模型从多个时间序列中提取出相互作用规律,挖掘注采井间流量的依赖关系从而进行产量预测。水驱油藏历史生产数据分析结果表明,与数值模拟历史拟合结果相比,机器学习模型产量预测结果具有更高精度,同时不确定性分析提升了预测结果的安全性。通过脉冲响应分析对注入井的采油贡献量进行评价,可为注水开发方案调整提供理论指导。图10表5参28     

开发指标变化规律在渤海油田产量及工作量预测中的应用

渤海油区大部分主力油田都开采了10多年并且已进入中高含水递减阶段,具有丰富的开发指标统计规律。研究发现,自然递减率和储采比可以利用广义的ARPS递减方程拟合计算,综合递减率与自然递减率及含水率与时间半对数都呈线性关系。依据预测自然递减率、综合递减率、储采比及含水率可以预测基础产油量、综合产油量、总产油量及总产液量,依据总产油量、综合产油量及基础产量之间关系可以计算出措施产量;根据措施单井次增油量和新井单井增油量变化规律,即可确定措施和新井工作量。     

基于电阻电容模型的产油量模型的应用及改进

传统的产量递减分析方法大多是一些经验公式,不具备完善的理论基础,而数值模拟方法所需时间较长。为了快速地预测生产井的产油量,在物质平衡和信号处理的理论基础上,简要地介绍了阻容模型及基于阻容模型的产油量模型,并对单井的产油量模型进行了改进。结果表明,基于阻容模型的产油量模型能够较好地进行历史拟合,并且仅仅需要一定数目的产液量和注入量数据就可以快速地计算出单井产油量。模型的参数大小反映了注水井与生产井间的连通程度,参数值越大,井间连通性就越好。     

利用井控面积法研究ZW区块长6油藏剩余油分布特征

本次研究通过对单井累计产油量分小层进行劈分,利用各小层单井地质储量核算结果减去劈分后的各小层累计产油量,得到单井剩余地质储量。通过petrel软件对平面上剩余油的分布进行预测,阐明了剩余油平面和剖面分布富集层位及相应的位置,并提供了目的层段剩余油富集量及挖潜范围,为油田区块的开发调整及挖潜指明了方向。     

根据取样井数据预测射流泵采油井的产油量

本文研究了根据油井取样数据准确预测射流泵采油井产油量的方法。矿场工作人员易于应用该方法编程计算，并对测试结果进行处理。     

边水油藏调剖调驱潜力评价与效果分析

针对G油藏的实际地质情况,通过考虑剩余油分布、可采储量、油藏非均质性以及水流优势通道等参数对其调剖调驱潜力进行了评价。运用双对数模型、威布尔模型、俞启泰模型、灰色系统模型对G油藏产油量进行了预测。对比调剖调驱后的产油量与按自然递减计算得出的产油量,来评价调剖调驱增油效果,并结合油田实际生产数据进行了相关计算。计算结果表明,G油藏通过调剖调驱治理边水是可行的。认为G油藏调剖调驱前用威布尔模型预测较好。调剖调驱后用灰色系统模型预测较好。