钻井周期预测方法研究

钻井周期是油气田进行工程投资测算、勘探开发钻机部署的一个关键参数。为此,系统分析了国内石油钻井周期定额统计方法(经验估算法、统计分析法、技术测定法等),在中国石油天然气股份有限公司现用的3、5、2分段加权平均法钻井周期定额预测模型的基础上,提出了先用黄金分割原则处理已完钻时效数据,再用3、5、2分段法进行工时测算的新的钻井周期预测方法。改进后的预测钻井周期方法与地质深度、工程难度的联系更为紧密。应用该方法,对定额水平测算和分析结果表明,采用黄金分割测算的钻井周期工时定额值比3、5、2分段法测算值要先进1.23%～6.78%,先进率在工程实践允许的范围内。该研究成果为钻井周期定额编制,提供可靠的理论依据。     

基于HMC算法的贝叶斯神经网络方法在套损预测中的应用研究

近年来,大庆油田南一区出现了严重的套损问题,产生了巨大的经济损失。本文根据大庆油田南一区西西区块地质、开发及工程部分数据,首次采用混合蒙特卡洛(HMC)算法学习的贝叶斯神经网络方法(BNN)来对套管状况进行预测。并与BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法进行预测分析比较,HMC算法学习的BNN的预测结果比BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法的误差值小。结果表明HMC算法学习的BNN具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为套损预测提供有力的手段,具有较好的应用前景。     

非线性时序建模预测方法初探

非线性时序预测在社会、经济、工程等领域均具有重要的实用意义，本文详细介绍了三种常用的方法，并在此基础上对他们进行了探讨：分析各自的特点及适用范围，便于推广应用。     

海上钻井成本影响因素和预测方法探析

为了促进经济发展,我国加大了石油资源勘查力度,同时也注重拓展海上石油资源的开采规模。在海上钻井过程中,由于海上条件复杂、多变,所以要额外增加石油开采成本,从而加大了海上钻井成本控制的难度。所以,在海上钻井过程中,为降低石油资源开采成本,需要加大成本管控力度,提升海上钻井的效率。基于此,本文分析影响海上钻井成本的影响因素,并给出科学的成本预测方法。     

渤海海域油气田水基钻井废弃物危险特性研究

渤海油气田在钻井开发过程中采用水基钻井液,产生的水基钻井废弃物并未列入《危险废物名录》中.本文在渤海油气田6个作业区块选取6 口目标井,分别从反应性、易燃性、腐蚀性、毒性、浸出毒性和急性毒性等6个方面对渤海油气田水基钻井废弃物的危险特性开展研究.经过检测分析,结果表明渤海海域油气田水基钻井废弃物各项指标均未超过相应的限...     

采油井措施增产效果预测方法研究

通过分析不同影响因素与措施效果的内在联系,采用经验类比法与BP神经网络法建立了措施效果的预测模型。模型克服了解析法、数值模拟法、统计回归法进行措施效果预测的固有缺陷,综合考虑了影响措施效果的油藏地质、开发工艺等因素,可以方便地预测措施后的产量递减规律。实例应用表明,两种预测方法单井次最大相对误差25%,平均相对误差15%,取均值后单井次最大相对误差18%,平均相对误差8%,基本能够满足矿场进行措施效果预测的工程需要。     

基于CO_2腐蚀形貌特征的腐蚀预测方法研究

采用灰度数据矩阵统计、小波变换及二值化等方法对不同油管钢经CO2腐蚀后的表面形貌图像进行特征提取。采用二值特征提取算法计算出以像素点个数表示的孔蚀面积,采用像素点集合求得蚀孔数目,并用能量灰度数据矩阵统计特征值,反映孔蚀表面腐蚀形貌凹凸起伏变化的复杂特征。结合多层前馈式反向传播BP神经网络,以腐蚀形貌图像的各向异性能量参数和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立了基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,诊断结果与实验结果基本吻合。     

偏高岭土高性能混凝土抗压强度预测研究

以水胶比、用水量、砂率、水泥强度、水泥用量以及偏高岭土、矿粉和粉煤灰用量为输入向量,采用SPSS回归方程分析和基于Levenberg-Marquart算法的BP神经元网络预测模型对偏高岭土高性能混凝土的抗压强度进行了预测研究,并与试验值进行了对比.结果表明:与SPSS回归方程分析预测结果相比,BP神经元网络预测值与实测值线性拟合度高,拟合值为0.997,两者之比的平均值和标准差分别为0.999和0.010,网络预测最大相对误差不超过2.1%,模型预测精度高,结果可靠,为偏高岭土高性能混凝土的抗压强度预测提供了指导依据.     

钻井机械钻速预测及优化研究

钻井速度对油气勘探开发速度及效益具有重要影响。本文概述了钻井机械钻速的主要影响因素,介绍了几种较新的钻速预测方法,并提出了钻井机械钻速的优化方案。     

煤灰熔融温度预测方法研究现状

为准确预测煤灰熔融温度,论述了国内外建立煤灰熔融温度预测模型的现状,重点分析了线性回归法、BP神经网络法、支持向量机法和Fact Sage软件法的应用情况及误差。回归分析法的应用最为广泛,其中利用最小二乘法拟合的预测公式的相关性系数较高,但适应性较差;BP神经网络法适应性较强,但必须输入大量数据对模型进行训练;支持向量机法虽然优于回归分析法与BP神经网络法,但不能阐明煤灰熔融过程中矿物演变规律,不能科学说明灰熔融特性变化机理。Fact Sage软件法不仅有较高的预测精度,还可阐明煤灰熔融过程中矿物质演变规律,优化煤灰熔融温度的评价标准,建立更可靠的预测模型。因此,Fact Sage软件法是应用前景广阔的煤灰熔融特性预测方法。     

基于BP神经网络的天然气负荷预测方法改进

改进用影响因素最为输入变量的BP神经网络进行短期负荷预测的传统方法,讨论基于BP神经网络的两种天然气负荷预测方法,分析其稳定性和误差分布及平均误差大小,最后得出用前4年的数据作为输入变量,后一年的数据作为目标矢量的网络训练方法,误差分布均匀且平均误差非常小,可达到天然气负荷预测的要求。     

天然气消费预测方法评析方法研究

天然气消费预测方法一般都是建立在对历史数据序列分析的基础上,不同的是数据处理方式和应用特点。根据数据处理方式不同,预测方法可以有很多利,其中最常用的有：回归预测法、ARMA方法、指标分析法、灰色预测法、人工神经网络方法等。     

油气田污水处理的方法及环境保护

由于社会和经济的不断发展,我国的工业化进程也在快速进行,而在这个过程中石油起着不可替代的作用。在石油生产加工的过程中,不可避免地会使用到水资源,为了节约水资源并高效利用,就需要提高石油生产过程中水资源的利用效率,同时还需要对产生的污水进行合理的处置。主要对油气田中污水的处理方法及环境保护进行了简要的分析,具体对油田污水的产生的原因及污水处理的意义做了阐述,并且对国内外同行业中污水处理的方法进行了介绍。     

动态微分模拟方法在油气田开发投资预测中的应用

根据灰色预测基本理论,在GM(1,n)建模的基础上,充分考虑各指标因素之间的关联性和制约性,建立了油田开发投资预测的动态微分模拟方法,该方法可以根据历史信息实现功能同构,构造多时间序列数据,能够很好地用于油田开发投资成本预测。以国内某油田为例,进行油田开发投资动态微分模拟预测,预测投资与实际投资误差为0.127%。结果表明,动态微分模拟方法具有较好的准确性和适用性。     

论钻井过程中提高钻井效率的具体途径及方法研究

钻井过程中钻井效率的提升必须依赖于现代化的高科技,综合使用有效的钻井技术以促进钻井工程保质保量的顺利进行。笔者根据自身工作经验,对钻井过程中提高钻井效率的具体途径及方法进行了一番详细的分析研究。     

注水井分层启动压力预测方法研究

分层启动压力是确定分层注水方案的主要依据,但由于受测试工艺的制约,大量注水井难以采用分层测试方法获得分层启动压力。文中提出了一种基于BP神经网络的分层启动压力预测方法,介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后把它应用到分层启动压力的预测中。结果表明该模型能很好实现预期效果,对注水井分层启动压力预测工作有重要意义。     

基于神经网络的地应力预测方法研究

探讨了基于PDP神经网络模式的地应力预测方法，并给出了一实例的计算结果。     

熟料颗粒角速度实验及预测研究

在水泥熟料流动状态换热研究中,一般认为颗粒的旋转运动对整体换热效果具有一定影响.在所建立的颗粒角速度实验装置上,利用姿态传感器采集颗粒转角信号,对多工况下颗粒的旋转角速度进行了实验测定.研究发现角速度随推料速度的增大而增大,颗粒的推程运动角速度大于返程运动角速度,在一个推程内,颗粒自旋角度占颗粒圆周的17％ ～25％,对颗粒堆积体的换热有较大影响.基于神经网络理论对实验数据进行处理,建立了颗粒转角的BP神经网络模型,预测值相对于实验值平均误差为14％,该模型为考虑颗粒旋转的水泥熟料流态换热研究提供了分析及验证基础,同时对于其他颗粒的角速度研究具有一定的借鉴意义.     

煤炭发热量的二次回归方程预测分析

以灰分、全水分为煤样指标建模了煤炭发热量的非线性二次回归预测模型,通过测试及对比,该模型具有较高的预测精度,预测结果能够满足工程需要,预测效果优于线性回归模型及神经网络模型等。另外,该预测模型还具有容易程序实现、操作简便等特点     

基于线性回归及灰色-威布尔模型的化工机械设备损耗预测

将灰色模型与威布尔分布有机结合,采用建立的灰色模型和灰色-威布尔组合模型来预测化工机械设备损耗故障概率情况,通过实际案例计算分析表明:组合模型预测评估与实际情况具有更高的吻合度.又采用灰色模型和一元线性回归模型对比预测损耗故障,结果表明:灰色模型具有更好的预测精度.