论Usher、Logistic和Gompertz三种增长曲线的使用价值

Logistic和Gompertz增长曲线是Usher增长曲线的特例，分别给出了它们用于油田开发指标预测的函数表达式。提出了一种求取Usher增长曲线参数的重复二元回归法。根据庆祖集油田的实际资料，用Usher、Logistic和Gompertz增长曲线以及功能极强的广义增长与递减曲线等4种曲线拟合计算的结果表明，广义增长与递减曲线、Usher曲线与实际值拟合得很好，其预测功能很强；Logistic曲线拟合得也较好，也有较大的使用价值；而Gompertz曲线由于峰值产量对应的累积产量与最：赶可采储量比值的变化范围较小，因而拟合结果较差，使用价值相对较小。指出了用于油田开发全程的广义增长曲线是今后增长曲线的研究方向。     

b^t型增长曲线预测油田开发指标方法

提出了一种预测油田开发指标的新型的增长曲线，推导了这种增长曲线的Qt～t、tm、Qtmax以及RPR的计算公式。用图形研究了这种增长曲线的Qt～t关系的变化特点。根据研究发现了一个重要的关系，即油田产量达到最大值Qtmax时对应的累积产量NP（Qtmax）与最大可采储量NRmax的比值恒等于，即，称为，型增长曲线预测油田开发指标的准数。提出了根据实际资料计算NRmax、b、a等参数的重复线性回归法。庆祖集油田的计算实例表明这种增长曲线实际应用的重大价值。     

Np=NRmaxt^b／（t^b＋a）型增长曲线预测油田开发指标的0.5准数及其应用

提出了一种预测油田开发指标的新型增长曲线Np=NRmaxt^b/(t^b a），推导了油田开发指标Qt、tm、Qtmax以及RPR的计算公式。用图形研究了这种增长曲线的Qt-t关系的变化特点。研究发现，油田生产时间t与相应产量Qt的乘积达到最大值（tQt)max时，累积产油量Np=(tQt)Rmax与最大可采储量NRmax的比值恒等于0.5，称为Np=NRmaxt^b/(t^b a）型增长曲线预测油田开发指标的0.5准数。提出了根据实际资料计算NRmax、b、a等参数的方法，依奇克里克油田的计算实例表明，这种增长曲线在实际应用中具有重大价值。     

一种预测油田开发指标的准广义增长曲线

提出了一种用于预测油田开发指标的新型准广义增长曲线－b^t^c因子型增长曲线。研究表明，其对应峰值产量的累积产量与最大可采储量之比变化范围为0－1.0；在直角坐标上，Qt-Np关系的最后段可以同时反映它们向上凹和向下凹两种情况；Np-t和Qt-t关系都有解析式。提出了求取这种增长曲线的参数的重复二元回归法。庆祖集油田的计算实例表明这种增长曲线有较大的使用价值。     

广义增长与递减曲线预测油田开发指标通用公式

提出油田开发指标计算的广义增长与递减曲线通用公式,它既是增长曲线又是递减曲线,可以反映开发全过程瞬时产油量与累积产油量关系曲线向上凹和向下凹这两种情况。除此之外,作为增长曲线,它还可以描述开发任一时间出现的产量峰值情况,因而可以描述与预测油田开发全程指标,优于一般的增长曲线;作为递减曲线,它在任何情况下都可以计算出最大可采储量,因而可以描述与预测油田递减阶段开发指标,优于Arps递减曲线。马坊油田、任丘油田、双台子油田代表不同的油藏和驱动类型,应用该通用公式计算这些油田的产量变化,计算曲线与实际数据拟合得很好,广泛适用于不同的油藏类型及驱动类型,可以用油田开始开发阶段的动态数据计算。算例还表明,拟合的生产时间越长,计算结果越准确。图3表2参8(俞启泰摘)     

增长曲线评价油田调整效果方法

提出了应用威尔布增长曲线和一种新型增长曲线Ｎｐ＝ＮＲ（ｂ＾ｔ－１）／（ｂ＾ｔ＋ａ）评价油田调整效果的方法。评价的指标是调整前后油田最终可采储量ＮＲ的变化。     

三种增长曲线在油田开发指标预测中的应用

将Weible、Gomperts、Logistic三种增长曲线用于油田开发指标的描述和预测，推导了相应的累积产油量、产量、储采比、最大产量和最大产量出现时间的计算公式。对三种曲线的产量－时间曲线形态及参数求解方法的分析表明：Weible曲线使用价值最大，Logistic曲线较小，Comperts曲线最小。通过实例讨论了Weible曲线在油田开发指标预测中的应用效果。     

预测水驱油田开发指标的联解法

本文将水驱曲线法和数学模型法相结合，提出了一种预测水驱开发油田的含水率，产油量，产水量，产液量和相应的累积产量随开发时间的变化，以及可采储量的联解法，该方法克服了在预测水驱油田开发指标中，水驱曲线法和数学模型法存在的缺陷和局限性。     

预测水驱油田开发指标的联解法

本文将水驱曲线法和数学模型法相结合,提出了一种预测水驱开发油田的含水率、产油量、产水量、产液量和相应的累积产量随开发时间的变化,以及可采储量的联解法.该方法克服了在预测水驱油田开发指标中,水驱曲线法和数学模型法存在的缺陷和局限性.     

Hubbert模型与水驱曲线联解法

将 Hubbert预测模型与甲、乙、丙型水驱曲线法相结合 ,提出了一种预测水驱开发油田的含水率、产油量、产水量、产液量和相应累积产量随开发时间变化 ,以及可采储量的联解法 ,并编制了相应的实用软件 ,使方法应用更可靠 ,更方便。该方法克服了 Hubbert预测模型法和水驱曲线法在水驱油田开发指标预测中各自的局限性。     

双极预测模型在油田开发中的应用

水驱特征曲线，Gompertz预测模型在预测水驱油田开发指标中都有它们的局限性。为此，提出了一种适用范围更广的新的预测模型－双极预测模型，该模型可以对水驱开发的油田含水率，油田的采收率以及可采储量等指标进行预测，该模型仅涉及到低渗透油田含水率与采出程度一组数据，同样可以推广到其它性质的油田，它在不同程度上反映了油田的开发效果，通过油田的实际运用表明，新模型是实用而有效的。     

大庆外围低渗透油田可采储量评价方法研究

油田开发大体可分为开发前期、开发初期、稳定开采期、开发调整期、开发后期五个开发阶段，对处于不同开发阶段的油田，其可采储量评价方法也不同?大庆外围油田由于开发时间短，多数油田综合含水较低，因此，评价外围油田可采储量主要采用以下方法：标定采收率系列方法、经验公式法、经验图版法、实验室法、数值模拟法、水驱特征曲线法和递减曲线法。对于一个具体油田，由于受油田地质开发因素、油田所处的开发阶段及方法本身应用条件的制约，应用上述方法时会遇到一些问题。通过对大庆外围低渗透油田的可采储量计算方法进行评述，总结出一套外围油田可采储量预测原则，在应用中便于参考。     

基于Usher模型及水驱特征曲线的综合预测模型

将Usher模型与常用水驱特征曲线相结合,建立了一种能预测水驱油田在不同开发时期的含水率、产油量、产水量、产液量和相应累计产油量等开发指标以及可采储量的联解模型。此模型克服了产量预测模型中缺少含水率和水驱特征曲线缺少开发时间等开发指标的缺陷。油田实际开发数据与预测结果的对比表明,此联解模型的预测精度相对较高,能够满足水驱油田开发指标的动态预测要求。     

油田开发指标经验预测方法

将产量衰减曲线与水驱特征曲线结合起来应用，给出了一套较为完整的油田开发指标经验预测方法。既解决了衰减曲线预测中缺少含水率的问题；又解决了水驱特征曲线预测中缺少时间的问题。同时还可以用来预测油田剩余开采年限与油田废弃时的采油速度。通过实例计算，指明了高含水期是油田开发的一个重要阶段。研究认为，在应用产量衰减曲线预测可采储量时应当十分谨慎，其预测结果要比实际偏高很多。     

油田可采储量计算方法

油田的可采储量和剩余可采储量,是油田开发建设的物质基础,因此,需要准确地加以预测和确定。根据我国多年预测、计算和标定油田可采储量的经验,结合即将修订的《石油天然气储量规范》内容的要求,经过归纳、筛选之后,文章介绍了适用于不同开发阶段,可预测油田可采储量和剩余可采储量的不同方法,其中包括类比法、相关经验公式法、驱油效率法、产量递减法、水驱曲线法和预测模型法。     

水驱油田的稳产模式

根据大量的国内外水驱油田的开发经验，建立了水驱油田的稳产模式图。     

预测水驱油田含水率的一种方法

基于西帕切夫水驱曲线和 HCZ累积产量预测模型 ,建立了水驱油田含水率随油田开发时间变化的关系式。该方法克服了甲、乙型水驱曲线的不足 ,适用于含水率低于 5 0 %的情况下水驱油田含水率的预测。矿场实例运用结果表明 :该方法计算简单、方便 ,预测的含水率精度较高 ,比较符合油田的开发实际 ,可作为水驱油田制定中、长期开发规划的依据     

预测油气田可采储量和剩余可采储量的快速方法(为庆祝克拉玛依油田勘探开发50周年而作)

可采储量和剩余可采储量是油气田开发的重要指标,尤其剩余可采储量,是油气田未来开发的物质基础.目前,对于水驱开发的油田,预测可采储量的方法有：水驱曲线法、产量递减法、预测模型法和数值模拟法.然而,当油气田业已进入递减阶段之后,产量递减法则是最为重要的预测方法.它也是国际上通用的标准方法.基于产量递减法,提出了预测油气田技术可采储量、经济可采储量、剩余技术可采储量和剩余经济可采储量的快速方法.这些方法的实用性、有效性和可靠性,已被我国12个油田的实际应用所证实.     

封闭油藏动态及可采储量的一种预测模型

当油田开发进入中后期时,对其经济可采储量的预测,是进行油田开发评价的重要内容。从分析封闭油藏累积产油量与地层压力的相关曲线分布特征及其统计规律入手,在机理上对曲线分布特征的产生给予明确的解释与说明。基于对生命体系生长曲线的研究,引入广义Usher 模型,给出了一种适用于封闭油藏溶解气驱阶段关于油藏动态指标预测的新模型。采用非线性最小二乘法对模型求解,即可确定出模型的各项拟合参数及可采储量。经实例验证,是行之有效的,并具有计算简单、操作方便及预测精度高等特点。