油田开发规划决策支持系统优化模型

油田开发规划决策支持系统是一项系统 工程其设计的知识面广。内容复杂。决策问题的核心是资源的合理利用和分配。单目标线性规划模型就是在定产量的基础上建立起来的一种资源优化分配方法。追求在一定产量的基础上力求成本最低。多目标线性规划模型则是追求产量最高成本最低等目标而建立的-种分配模型。根据决策变量在约束条件的作用下,充分发挥油田的潜力。建立模型合理分配资源达到最优化生产。这就为油田开发决策者制定规划方案提供了科学方法和理论依据。     

油田开发规划决策支持系统优化模型

油田开发规划决策支持系统是一项系统 工程其设计的知识面广。内容复杂。决策问题的核心是资源的合理利用和分配。单目标线性规划模型就是在定产量的基础上建立起来的一种资源优化分配方法。追求在一定产量的基础上力求成本最低。多目标线性规划模型则是追求产量最高成本最低等目标而建立的-种分配模型。根据决策变量在约束条件的作用下,充分发挥油田的潜力。建立模型合理分配资源达到最优化生产。这就为油田开发决策者制定规划方案提供了科学方法和理论依据     

油田开发多年规划单目标产量优化模型及应用

信赖域方法是研究最优化问题的有效方法之一。对于油田开发中的多年规划问题,根据功能模拟原理建立油田开发指标关联关系,可以建立油田开发多年规划单目标产量优化的非线性模型。从优化模型建立的三大要素（目标函数、决策变量、约束条件）分析出发,建立了以效益最好（定产量、定成本）为目标的优化模型,结合求解非线性规划的信赖域方法,提出一种油田开发多年规划单目标产量优化模型的求解算法,为合理开发油田提供了定量依据,并进行了实例分析,得出了较好的效果。     

最优化方法及其在油田开发规划中应用综述

介绍了最优化方法的基本理论和建模流程.论述了应用于油田开发规划的3种模型:总成本最低目标函数模型、产量最大目标函数模型、利润最大目标函数模型,介绍了这些模型的约束条件和求解方法.同时,还介绍了用于油田开发的另外两种规划方法,逐年规划方法和二层规划方法,并对石油企业今后如何建立模型和优化算法提出了建议.     

油田开发二层规划优化模型研究

二层规划方法与理论是研究大系统和复杂系统的有效方法之一.从油田开发指标关联关系的建立出发,利用二层规划方法及理论对油田企业开发规划问题进行研究,并建立了以效益最好(定产量、定成本)为目标的油田企业优化模型.该优化模型成功地解决了油田企业产量分配问题以及采油厂各分项产量(通常含自然产量、措施产量、新区新井产量、老区新井产量)及对应的各项工作量及其它开发指标的最优构成问题,同时给出了模型的遗传算法步骤,并进行了实例分析.     

天然气开发五年规划产量分配优化模型研究

天然气开发规划的一个重要问题是五年规划问题。在利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的天然气开发规划年度单目标及多目标优化模型的基础上,引入其他更多的开发指标以及资金的时间价值建立了天然气开发五年规划产量分配优化模型,提出了合理求解思路,应用于某气田并进行了实例分析和结果对比,取得了满意的效果。     

油田开发规划多目标优化方法

在油气田开发中 ,需要对产量、利润等多个目标进行合理的规划决策。根据油田开发的实际情况 ,将油田的产量、利润细分为九个部分 ,建立了油田开发规划目标数学模型 ,将利润、产量、成本、投资四种油田开发指标分成不同的优先级进行优化。在该模型中 ,可以根据不同的需要对优先级进行设置。通过对模型的数学处理 ,将模型转化成标准的多目标规划形式。利用某油田的有关数据 ,通过目标单纯型算法 ,给出了满意解。     

修正Hubbert峰型开发模型推导及应用

文中针对Hubbert模型的局限性,建立了修正Hubbert峰型开发模型。该模型满足产量预测的基本条件,即初始产量不为0,初始累计产量为0;当生产时间趋于无穷大时,瞬时产量为0,累计产量为可采储量。使用该模型,无论在资料缺少的开发早期,还是在开发中后期,都能容易地确定出油田开发的主要指标。同时,还提出了油田开发早期、中晚期修正Hubbert模型参数的确定方法 ,并制作了lg VD-l_g Rp,lg V_D-lg at和lg R_p-lg at 3个无量纲图版,给出了这3种典型图版的匹配方法和步骤,进行油气田产量、开发速度和采出程度等主要开发指标预测,为制定早期开发决策和中后期开发调整方案提供了依据。修正Hubbert峰型模型,还可以用作智力开发模型、生命力模型、工农业生产模型和经济模型。     

油气勘探开发投资优化

以探明储量增长模型为基础建立了油气累计勘探投资与油气累计探明储量之间的关系模型;用数据包络分析法(DEA)建立了油气新建产能-油气开发工程建设投资模型.结合对数形式的油气开发操作成本模型构建了油公司油气开发投资-油气产量的关系模型;在投资-储量-产量关系模型的基础上,以企业利润最大化为目标,考虑产量构成、储采比及开采速度等方面的约束条件,构造了石油公司勘探开发投资多阶段优化模型,并用遗传算法给出了既定条件下石油公司多阶段最优化投资结构.该方法可以为石油公司制定长期发展战略规划、长期勘探开发投资方案提供方法依据,以减小勘探、开发投资中的盲目性及主观性,促进油气资源的合理、有序勘探开发.     

油田开发二层多目标措施结构优化模型及算法

本文讨论了油田开发规划的措施结构优化问题。基于二层多目标规划原理,将油田企业视为一个二层系统(上层是油田公司,下层是各个采油厂,并且两个层面相对独立),以总措施产量最大、总效益最好为目标建立了油田开发规划的二层多目标措施结构优化模型,并给出了适用于该模型的改进的Pareto多目标遗传算法的算法设计和实现步骤。该优化模型成功地解决了油田公司措施产量分配问题以及采油厂各分项措施产量对应的各项工作量、其它开发指标的最优构成问题。     

油气井产量递减分析新方法

针对油气田产量递减规律,广大研究者提出多种产量递减模型,如:Arps模型、SEPD模型、Duong模型以及它们之间的组合模型等。在实际生产中,由于递减模型种类繁复,使用条件不同等原因,在应用递减分析时难以选择最优递减模型。通常做法是利用线性拟合或非线性拟合方法拟合实际生产数据,通过相关系数高低来确定选择的模型,这种选择办法需对每种模型都进行拟合,计算工作量较大。鉴于此,提出一种新的产量递减模型,通过理论验证,确定新模型既包含Arps递减规律,也涵盖SEPD模型和Duong模型。实际生产数据分析表明,该方法拟合精度高,适用范围广,可有效避免模型选择问题,为递减分析方法选择提供了依据。     

出砂预测模型综述

油田现场中经常可以碰到出砂的情况,严重的出砂极大地干扰了油田生产,因此建立一个准确实用的出砂预测模型来预测现场出砂具有极大的意义.参考了国内外各种出砂预测技术的文献,发现在各种出砂预测模型中,都不外乎是在理论上或实验室内所设计的出砂预测模型.     

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。     

一种改进的多循环油气田产量预测模型

生命旋回模型法是预测油气田产量的主要方法,该方法中生命旋回（产量循环）的个数是影响预测结果的重要因素。以往多是从产量变化曲线的走势或某个时间点发生的重要事件确定循环个数,受主观判断的影响较大,容易造成结果的不准确。为此,以生命旋回模型法中常用的广义翁氏模型为基础模型,建立改进的多循环广义翁氏模型,确定油气田产量预测中的循环个数,以此来改善模型的预测效果。将改进后的模型应用于大庆油田的产量预测,其对年产量的拟合效果明显优于单循环模型和多循环模型,对未来产量变化的预测能力也基本等同于加入更多循环个数后的预测模型,从而有效避免了不必要循环的加入所导致的预测时间的增加,证明了改进模型的有效性,为油气田产量预测提供了新的思路。     

几种油气田产量预测模型的对比

分析对比了Rayleigh模型、HZC模型以及Weibull模型,并建立有关参量之间的数学关系。分析对比表明,Rayleigh模型的最高年产量时的累计产量为可采储量的39.35%,适用于产量快速上升,到达最高年产量后又快速下降的油气田;HZC模型的最高年产量时的累计产量与可采储量的关系由参数B控制,较Rayleigh模型适用范围广;而Welbull模型最高年产量时的累计产量与可采储量的关系由参数α控制,其适用范围较前2种模型更广。     

页岩气井扩展指数递减模型研究

页岩气藏渗透率极低,用传统产量递减模型对页岩气井进行预测,结果过于乐观。为寻求适用于页岩气井的产能评价方法,以Arps递减分析方法为基础,对扩展指数递减模型展开研究。在模型应用过程中,将传统的递减曲线分析方法与概率预测框架相结合,根据单井初始递减率进行同类井的划分,在计算单井递减曲线参数的基础上,利用P指数概率准则求取具有代表性的井组递减曲线参数值,据此对单井进行概率性预测,从而规避了页岩气藏复杂性及上产措施对产量递减分析的影响,提高了页岩气藏产量动态预测的准确性。利用美国多口页岩气井的实际生产资料,进一步验证了该方法在页岩储层应用的准确性与可行性。     

用遗传算法求解广义S形增长模型

广义S形增长模型在用于预测油气田累积产量和含水率方面功能显著,但该模型是具有多个未知参数的非线性模型,常规求解方法存在的不足可能会造成计算精度变差,从而影响预测效果。以累积产油量广义S形增长模型的求解为例,说明了采用遗传算法求解的方法和效果。遗传算法可提高求解的精度,是求解广义S形增长模型的较好方法。     

12种预测油气田产量模型之间的关系

针对 文献[1]提出的油气田产量预测广义数学模型,通过对待定参数取不同的特征值,可以得到Weng旋回模型、对数正态分布模型、瑞利Rayleigh)预测模型、贝塔旋回模型、预测资源量的Hubbert模型、HCZ模型、Arps递减模型和Kopatov递减模型等目前已出现的多种产量预测模型;Weng旋回等产量预测模型是文献[1]中的产量预测广义数学模型的特例。因此,文献[1]中的广义数学模型通式”的推出,使各类预测模型与广义预测模型之间有机联系起来,使产量预测模型研究提升到了更高的层次,必将产生积极的指导意义。     

水驱油田产量自然递减率多因素分析模型的建立

从产量递减率定义出发,首先导出了综合递减率与开井数、含水、产液厚度、压力、相对产液指数、井网密度、表皮系数等多因素分析模型。在此基础上,结合一般油田的生产测试数据特点和自然递减率与综合递减率的关系,建立了自然递减率多因素分析模型。该模型可准确地分析各相关因素对递减率的影响程度,从而为制定控制油田自然递减率的调整对策提供了依据。经油田实际应用,效果很好,值得推广应用。     

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。