油田原油产量改进的二次指数最优预测方法研究

指数平滑法是根据上期实际数和预测值,用指数加权法进行预测的一种方法。根据油田原油产量为随机线性变化趋势,采用二次指数平滑方法进行预测。在传统的方法基础上,根据二次指数预测的特点,对线性模型的参数经过数学推导,得到更为简单和方便的计算方法,可以大大地简化计算过程并提高计算的速度。油田原油产量预测的计算涉及大量的数据,对二次指数平滑计算方法的改进给原油产量预测的计算提供更大的方便,有着现实的重要意义。     

改进的Logistic模型在原油产量预测中的应用

石油产量的预测是一项复杂的工作,尤其是总体产量预测.以中国原油产量数据为出发点,分析得到原油年产量曲线形态近似呈S形,建立了原油产量的Logistic预测模型.分析了传统Logistic模型的特征,从数学角度对其做了改进,并运用改进的Logistic模型对中国原油产量进行预测分析,得到原油产量近期的发展趋势.由2003-2008年的实际原油产量与模型预测产量对比分析可知,预测模型的相对误差为0.23%,精度为99.77%,精度标准为一级.运用此模型模拟预测了中国2009-2032年的原油产量,中国原油产量先呈逐年递增的趋势,递增的增长率将会逐年减小,到2018年将达到最大值19 580.1×104t/a;之后将呈逐年递减的趋势,递减的幅度会随着时间的推移逐渐增大,到2031年将首次低干l8 000×104t/a.纵观整个预测趋势,中国原油产量保持18 000×104t/a以上的稳产期预计长达25a.     

多开发单元原油产量预测方法及应用

针对多开发单元原油产量预测难这一现状,本文通过对经典模型及现场统计规律的回顾,提出多开发单元原油产量预测应采用多种方法同步进行,然后综合选值的工作思路.该方法在沈阳油田应用后,取得了非常理想的效果.     

几种水驱油田原油产量预测方法的比较和应用

在油田的开发过程中 ,产量预测是油田开发的一项重要内容 ,是制定开发规划、编制开发调整方案、提出增产挖潜措施的依据 ,因此准确而又符合油田实际的产量预测对油田的开发和生产具有重要的指导作用。水驱油田的产量预测方法多种多样 ,主要有经验公式类、物质平衡方程类、油藏数值模拟类及通用方法类等 ,因此有必要对常用的预测方法进行对比分析 ,找出每一类方法的优缺点和适用条件 ,以作出符合实际的产量预测。1 几种常用水驱油田产量预测方法( 1)采油指数递减法。一个油田的年产油量可以近似地表示为采油指数和生产压差的关系 ,即ｑｉ=Ｎ…     

灰色理论在江苏油田原油产量预测中的应用

结合江苏油田复杂小断块油田特点,通过分析影响原油产量的主要因素,选择与之相应的灰色综合预测模型——GM（1,h）模型,对原油产量进行预测。并通过实例证明了该方法具有预测精度高、计算速度快、方便实用等优点,从而为油田开发建设提供科学决策依据。     

小波神经网络在油田产量预测中的应用

在油田开发中,准确的产量预测对开发调整部署和提高措施作业效益有重要作用,它决定了油田生产投资的规模和决策方向.但是,油藏是一个复杂的多变量非线性动力学系统,由于油藏储层的非均质性和决定油田产量因素的不确定性,往往很难对油田产量进行准确的预测.小波神经网络是小波分析与前馈神经网络的融合,具有比BP网络更好的收敛性,同时具有处理复杂性、时变性和防震性的功能,可以对地质条件比较复杂、影响因素不确定的油田进行产量预测.通过对油田产量预测的实例计算表明,该方法具有很强的理论指导和较好的实际应用效果.     

基于神经网络模型的混合原油黏度预测

采用BP(back propagation) 神经网络模拟了混合油配比和温度与黏度之间的映射关系,建立了混合油黏度神经网络预测模型.将鲁-宁输油管道混合油的预测黏度与实际黏度进行了对比,结果表明,利用BP神经网络进行混合油黏度预测是可行的,完全可以满足工程需要的精度要求.     

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。     

原油产量及综合含水率的灰色理论预测

灰色预测理论是我国学者在80年代初创立的一种动态趋势预测理论。近年来已被成功地广泛应用于复杂多变的农业系统、工业控制系统、经济管理、环境保护和生态系统等领域。灰色预测理论,实质上是一种动态趋势预测的定量化,用于油田产量及综合含水率变化的宏观预测所需的样本(数据、项目)数较少而可靠性较高。为便于应用,本文从基本理论出发,建立了数学模型和残差精度检验方法,并编制了计算机程序,对油田开发的长远规划、决策和年度计划的编制等有较高的参考价值。     

多模型自适应原油产量精确预测方法

原油产量的精确预测是原油优化配产的前提.在总结前人大量的产量预测方法的基础上,提出了多模型自适应产量预测方法.该方法是单模型自适应预测技术的自然推广.它不仅在不同时间段具有不同的轨迹方程与预测对象的变化规律进行最佳匹配,而且该最佳匹配方程的参数在预测时也是时变的,是一个完善的自适应预测系统.该方法具有预测精度高、适应性强、计算简单、方便的特点.     

吉林油田原油产量突破500万吨

到2004年底，中国石油所属吉林油田原油年产量突破500万吨，达500．9万吨，创40多年来的历史最高水平。     

基于LSTM神经网络模型的石油单井产量预测

在油田开发过程中,预测石油单井日产量往往受多种不确定因素影响,本文基于具有时间记忆优势的LSTM神经网络模型,使用生产时间、冲程、冲次、日产液、含水率、泵效、日产气以及井口温度作为输入参数,建立单井日产量预测模型。并通过手动对预测模型参数（最大训练次数与全局学习率）进行调优,使得预测模型具有较高精度,通过实例预测,最终平均绝对误差0.100、均方差0.019以及平均绝对百分误差1.431%。该模型对于单井日产量具有广泛的通用性,并且具有一定的参考意义。     

GM(1.1)与BP神经网络组合模型在原油产量预测中的应用

为了维持油田能够长期稳定高产，必须制订科学合理的生产方案。而常规预测方法对数据依赖大，预测精度不高。为此，在灰色预测理论的基础上引入BP神经网络模型，建立了GM（1．1）和BP神经网络组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点，克服了原始数据少，数据波动性大对预测精度的影响，同时也增强了预测的自适应性。最后通过实例对比分析，说明了组合模型的有效性及可应用性。     

原油产量及其结构变化分析方法研究

原油产量是油田的基本生产指标,影响原油产量的因素很多。文章从原油产量的构成和影响因素的角度,从原油产量动态、原油商品产量变化、按不同标志分组分析原油产量结构等方面采用因素分析的方法对原油产量的变动及变动原因进行了分析,其分析结果对油田合理安排生产,提高油井生产利用率和采用最恰当的增产措施,具有重要的指导意义。     

前馈神经网络用于压裂效果预测

本文提出用前馈神经网络进行油田压裂效果预测，并介绍了几种行之有效的加速学习算法。结果表明，前馈神经网络能够很有效地进行油田压裂效果的预测。     

不同类型油藏产量预测方法优选

合理而准备地预测油田（区块）未来产量,是实现原油产量稳定发展及制定减缓产量递减合理对策的重要基础。文中以辽河油区不同的油品性质和开发特点为基础,经实例分析,优选出一套适合具体油藏条件的产量预测方法,希望对兄弟油田的产量预测提供借鉴。     

残差修正模型在原油年产量预测中的应用

本文用灰色系统理论的预测方法,建立了吉林新立油田原油年产量的残差修正模型,对新立油田1988~1992年的原油产量进行了预测,经实际资料验证,预测结果与实际是相符的,相对误差为0.32%,对1991年和1992年的年产量预测结果认为是肯定的。     

用神经网络模型评价中东原油的PVT特性

对于油藏动态计算和分析而方，压力、体积、温度（ＰＶＴ）特性的重要性在于能精确计算如泡点压力、溶解气油比和原油地层体积系数等油藏参数。收集和分析多年积累的ＰＶＴ资料来确定不同类型油气系统。几乎所有的这相关分析线性的、非线性多重回归技术或图象技术完成的。一旦人工神经网络训练成功，视为可靠的获得原油ＰＶＴ特性结果提供一种新的可供选择的方法。在本研究中，我们提出为预测中东原油的ＰＶＴ特性的神经网络模型。该