应用改进灰色模型预测油田产量

准确的油田产量预测对油田开发调整部署和提高措施作业的效益有重要作用,本文应用灰色预测理论,使用精确差分格式和改进拟合参数的方法,建立了油田产量预测模型。由于拟合参数与误差之间存在着明显的非线性关系,因此选用新型的自适应遗传算法求取拟合参数的最优估计值。实例计算表明,自适应遗传算法计算速度快、精度高;而使用改进的灰色模型对油田产量的预测,其准确程度明显提高。     

基于改进灰色模型的天然气产量预测

针对灰色模型对天然气产量预测精度不高的问题，应用指数平滑法对样本数据进行处理，既充分利用样本中的有用信息，又减少其随机性；同时对灰色模型的背景值计算方法进行了改进，将样本数据变换成规律性强的呈指数变化的序列。实例分析表明，改进的灰色模型有较高的预测精度。     

基于Gompertz的灰色模型预测油田产量

随着我国合作开发的海外油田项目日益增多,从目前和长远来说,快速预测油田产量,对于项目的正确评估是一项重要任务。基于Gompertz模型可以很好表征和描述“S”型曲线的特点,以及灰色模型建模适用数据点较少的优点,提出一种基于Gompertz的灰色模型用以预测油田累计产量的新方法。经实例验算,该模型回归拟合历史数据具有强的抗干扰能力,拟合精度高;利用基于Gompertz的灰色模型预测油气田产量具有一定的准确性和可靠性。     

油田新井产量灰色预测方法研究

油田新井产量预测是油田开发过程中一个很重要的问题，选用合适的预测方法，准确地预测出油田新井原油产量，以提高油田开发效益。中所提出的油田新井产量的灰色预测方法具有所需样本少、预测精度高、计算速度快和操作方便等优点，特别适用于随机性强的新井生产系统有关指标的预测，它不仅对预测所需的数据多少不限，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。当原始时间序列隐含着指数变化规律时，灰色模型GM(1，1)的预测将是非常成功的。     

用压力幂数法预测油井的产量

文中简介了不同压力条件下的压力幂数法预测产量公式的导出、预测步骤,以及转抽和调参的预测实例。通过对大庆油田61口井的预测实践表明,该方法与PI-IPR法及相对采油指数法比较,平均误差较小,按其预测产量结果选泵和调参效果较好。     

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％。     

用灰色-马尔柯夫模型预测油田产量

油田产量变化受多种因素的影响，表现出既有宏观趋势的确定性又有微观波动的随机性，而精确预测油田产量一直是油田开发的重要研究任务，因此，根据灰色预测和马尔柯夫链的基本原理，考虑其各自的特点，构造出预测油田产量的灰色马尔柯夫预测模型。该方法可以优势互补，使得预测结果更加合理可靠。实例表明，该方法预测精度高，能有效预测具有某种变化趋势而随机波动较大的油田产量。     

用灰色-马尔柯夫模型预测油田产量

油田产量变化受多种因素的影响,表现出既有宏观趋势的确定性又有微观波动的随机性,而精确预测油田产量一直是油田开发的重要研究任务,因此,根据灰色预测和马尔柯夫链的基本原理,考虑其各自的特点,构造出预测油田产量的灰色马尔柯夫预测模型。该方法可以优势互补,使得预测结果更加合理可靠。实例表明,该方法预测精度高,能有效预测具有某种变化趋势而随机波动较大的油田产量。     

用灰色模型预测油田建设工程投资

油田开采进入稳产开发阶段,每年需要追加投资。科学地预测投资走势,可为油田制定长期的发展计划提供科学依据。投资预测问题是典型的灰色系统,其特征是系统内部有已知信息又含有未知、不确定信息。以往的年工程投资数据是已知信息,而未来的设备、材料、人工费用及工程造价指数等是未知信息。这一系统可由ＧＭ（１,１）数学模型描述。利用该方法,以某油田１９９２～１９９７年的地面工程建设投资为基础数据,预测了从 １９９８～２００５年的投资额。 从１９９７～２００５年该油田投资增长率为１５．８％,２００５年投资额是１９９７年的３倍,得到了令人可信的预测结果。     

灰色预测模型在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本是油气田生产消耗的主要项目，为了有效地控制油气操作成本，必须制定准确的油气操作成本计划。而油气操作成本在我国是最近几年才提出来的，数据项比较少，给油气操作成本预测带来一定的难度。为此，文章根据灰色预测的基本原理，采用灰色系统理论进行油气操作成本预测，就可以弥补对预测所需的数据少，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。     

油水井灰色关联分析系统在水驱开发中的应用

利用油水井生产动态数据,采用灰色关联分析方法,建立了油水井灰色关联分析系统,选定注水井的视吸水指数作为母序列,采油井的采液指数为子序列,并给出了分析系统的实现流程。现场应用关联分析结果来调整井网,使水驱效果得到了改善,实现了增油控水的目的。     

聚合物驱产量预测的组合优化模型

选择了14个非线性模型建立模型库,并根据这些模型在一段时间内的预测误差分析,选取最优的非线性模型。采用了一阶指数平滑模型、神经网络模型进行聚合物驱产量的预测和比较分析;引入了目标函数的评优算法来确定前述的预测方法的最佳组合策略。结果表明,神经网络模型和组合优化模型的预测结果都能较好地逼近实际曲线,在绝大部分区段优于非线性优化模型和一次指数平滑模型的预测结果。这是因为这两种模型都综合考虑了多种产量影响因素,使预测结果更符合实际聚合物驱开采规律;而组合优化预测模型是建立在最大信息利用的基础上,它集结了单一模型所包含的信息,有着更好的预测效果。     

各向异性稠油油藏水平井产能预测模型

为研究各向异性稠油油藏水平井产能预测模型，将稠油视为宾汉和幂律两类流体类型。基于各向异性理论，推导了宾汉流体型和幂律流体型稠油油藏水平井产能预测新模型，该模型可用于分析各向异性因子对产能预测的影响，并进一步与基于各向同性理论推导的水平井产能预测模型进行比较，初步探讨了影响产能预测的因素。结果表明，油藏各向异性程度对水平井产能预测有明显影响，非均质性越强，新模型的预测结果与各向同性模型的差异越大，且两类流体的各向同性模型预测结果都偏高。     

用组合模型预测聚合物驱产油量

聚合物驱产油量预测结果的可靠性直接关系到油田开发年度规划和中长期规划的部署,因此预测模型的选择尤为重要。在简要介绍组合预测模型的基础上,建立了基于Weibull 预测、HCZ 预测和广义翁氏预测3 种单项预测方法的最优加权法组合预测模型;以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的加权系数,实现产量预测模型的最优组合,并利用实际生产数据通过与Weibull 预测模型、HCZ 预测模型和广义翁氏模型的预测精度对比分析,验证了组合模型的有效性和实用性。     

应用变系数改进灰色GM(1,1)模型预测油田产量

产量递减预测模型是油气藏工程研究中的一种重要手段。应用灰色预测建模理论,提出了一种变系数GM(1,1)模型及其参数估计的方法。变系数GM(1,1)模型结合原始数据系列的变换,改进了灰色预测模型。通过对油田产量预测的实例计算表明,改进的灰色预测模型的预测精度明显提高。     

海上油气生产系统展望

阐述了包括固定平台生产系统，浮式生产系统以及水下生产系统在内的各种海上油气生产系统的特征、应用范围及发展趋势。     

应用节点分析法进行油气井产能预测研究

介绍了节点分析法预测油气井产能的基本原理,研究了Vogel方法模拟流入动态关系以及Beggs-Brill方法模拟流出动态关系的基本过程.从节点分析法的角度建立了新的油气井产能预测模型.以×油田19个储层为例对流出动态模型进行了检验,并应用所建立的产能预测模型对A油田B井协调产能进行了预测,以试油资料对结果进行了验证,效果较好.结果表明建立的产能预测模型可以有效地计算油气井的协调产能,也表明应用节点分析法预测油气井的产能具有重要的意义.     

A New Oilfield Production Prediction Method Based On GM(1,n)

Oilfield production prediction is one of the most important contents in dynamic analysis of oilfield development. At first, the authors produce an improved neural network algorithm. It not only keeps the property of high predicting accuracy, but it also greatly improves the convergence rate by choosing a new searching direction. Then, by considering the shortcomings of the variation tendency of prediction indices, they combine it with the GM (1,1) prediction model and get a new functional simulation prediction method. At last, the authors put this new method into actual oilfield production prediction and gain good predicting results.