基于新鲜度函数的油气产量组合预测方法

在总结前人产量预测方法的基础上,提出了基于新鲜度函数的多模型组合预测油气产量的方法.该方法是单模型预测技术的自然推广.同时,将新鲜度函数引入组合预测,有效地刻划了时间序列的变化趋势,对传统的优化组合预测和模糊自适应变权重组合预测方法都有不同程度的改进.改进后的组合预测方法不仅综合利用了各种预测方法的有用信息,而且该最佳组合预测的权系数也是时变的,该方法具有预测精度高、计算简便的特点.     

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.     

考虑吸附和毛管压力影响的凝析气藏物质平衡方程研究

由于储层多孔介质界面现象的存在,采用类似干气的传统物质平衡方法来计算凝析气藏的储量并预测其产量必然与实际的储量和产量存在差异。基于相平衡计算模型建立了考虑吸附和毛管压力影响的凝析气藏物质平衡方程,利用该方程可以准确计算凝析气藏的储量并预测其产量。将该方法运用于实际凝析气藏中,结果表明该方法所计算的储量和预测的产量均小于传统物质平衡方法和不考虑吸附和毛管压力影响的物质平衡方法所计算的结果,且与现场实际结果更为匹配。该研究对于凝析气藏的开发具有指导意义。     

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。     

预测较长阶段油田产量的灰色新存代谢模型法

本文运用灰色系统GM(1,1)模型的三种拓扑选择模型预测油田产量,并加以对比,推荐其中精度最高的新存代谢模型为预测油田产量的最佳模型。它是油田编制长远规划时进行产量预测的方法之一。所谓灰色系统是指部分信息已知、部分信息未知的系统,基于灰色系统GM(1,1)模型的预测称为灰色预测。在将其运用于油田产量预测的过程中,可将已经发生的一系列原油产量看作一组数列,作累加生成后建立微分方程求解。     

一种新型蒸汽吞吐产能预测解析模型

介绍一种在Marx-Langenheim模型基础上发展起来的新型蒸汽吞吐产能预测解析模型.该模型沿用蒸汽吞吐分为热油区和冷油区的研究方法,但在热油区采用更符合热传导规律的非等温模型,同时考虑原油粘度,油水相对渗透率的温度敏感性,用能量守恒方程和物质平衡方程分别计算加热区半径、平均压力,然后利用拟稳态渗流方程来预测蒸汽吞...     

复杂海底自由表面多次波预测方法

针对崎岖海底多次波路径复杂、绕射波及绕射多次波发育等情形,自由表面多次波压制技术（SRME）预测多次波模型存在数据信噪比低、动力学和运动学信息欠准确等不利因素,提出了基于单程波及双程波波动方程延拓的多次波预测方法。即基于波动方程并联合SRME技术,利用岩石物理模型对地震记录进行波场延拓,得到预测的多次波模型;同时采用自适应匹配相减方法提高复杂海底多次波压制效果。理论模型及实际数据试验表明：相对于单一的SRME多次波预测法,所提方法预测的多次波模型具有更高信噪比、与实际多次波在大多情况下的运动学和动力学特征吻合度更高。该方法理论上需已知准确岩石物理模型,由于海洋地震资料多次波主要是自由表面相关多次波,因此在仅已知海水及海底岩石物理参数情况下,该方法也能预测大部分与自由表面相关的多次波。     

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.     

剪切作用与加剂原油粘度关系的数学模型

分析了剪切作用对加剂大庆原油粘度的影响规律,建立了剪切后加剂原油粘度与剪切过程中粘性流动熵产关系的数学模型.根据剪切效应的一般规律及机理,提出了近似确定模型中参数的简易方法.按照此方法,只须测定一定温度下空白原油的粘度或表观粘度、未剪切时加剂原油的粘度或表观粘度,及在某一个剪切温度下及某一个粘性流动熵产条件下原油的粘度或表观粘度,即可近似确定该数学模型中的参数,从而预测在不同温度时剪切后的原油在该温度下的粘度或表观粘度.结合含蜡原油粘度与温度关系机理模型,还可以预测同一加剂原油经受剪切后在其他温度下的粘度.对中原原油和加剂轮南丘陵混合原油加剂试验数据的验证结果表明,该模型有较好的预测准确性.     

应用逆散射级数波场预测和2D卷积盲分离压制层间多次波

多次波压制是地震数据处理的重要环节。基于波动方程的预测相减法是压制层间多次波的常用方法,它包括层间多次波预测以及自适应相减两个步骤。文中提出了一种改进的层间多次波压制方法,通过引入阶跃函数、有限积分区间等假设条件简化逆散射级数公式,实现层间多次波的预测;然后引入2D卷积盲分离方法实现层间多次波的自适应匹配相减。理论模型试算及实际资料应用效果表明,该方法能在不依赖速度模型前提下高效实现层间多次波预测;采用的多道卷积盲分离自适应相减方法,比传统L₂范数最小化自适应相减方法和单道卷积盲分离自适应相减方法,能在有效压制层间多次波的同时,更好地保护一次波。     

不同含水和压力条件下的油井流入动态

根据多相渗流理论推导出适合于不同含水、流压和静压条件下的油井流入动态预测公式,并用埕北油田30套系统试井资料对该方法和其他方法进行了对比验证,该方法的预测精度可达到-0.1％;同时指出,P_(wf)=2/3 P_b是油井的临界流压;当P_(wf)<2/3 P_b时,油井产量随流压的降低而大幅度降低。临界流压是地层的特征参数,不随地层压力发生变化。     

用累积产油量与剩余可采储量比预测油田产油量

本文雁研究累积产油量与剩余可采储量之比随开采时间的变化规律出发，以油田开发理论和皮尔模型的基本原理为基础，利用油田开发的实际资料，通过统计分析，建立了适合油田进入稳产阶段到开发结束各阶段产油量预测的一种方法，此方法经油田实际资料验证，普遍具有可行性。     

土壤测氡在油气勘探中的应用及其成效分析

土壤放射性测氡是一种简便易行、经济快速、效果十分明显的勘探方法。该方法是通过寻找地下油水过渡带,确定油田边界来实现勘探目的;它的机理可以从纵向上,自然γ从油层到地表由强到弱渐变,平面上油层上方不同层面井中自然γ呈油田周边强顶部弱的特征得到证实。试验表明,无论是含油区还是含气区,是构造型还是岩性型油气藏,对应其边缘都存在明显的氡值异常。无油气的空构造圈闭区不存在氡异常。应用土壤测氡评价砂体含油性,其成果不但与已知相吻合,肯定和否定的两口探井也被后期钻探所验证。对新区某构造含工业气的预测结果得到了证实,为滚动开发区确定的边界与生产实际相一致。该方法为老区扩边提供了新的开发井位,显示了良好的应用前景。     

弱胶结砂岩油藏出砂量预测技术研究进展

出砂预测方法的发展经历了一个从简单到复杂、从定性到定量的曲折发展过程。目前,随着稠油冷采和出砂管理新技术理论的提出,油气井开采过程中出砂量的预测更是成为迫切需要解决的问题。对弱胶结砂岩油藏出砂机理和出砂量预测技术的研究进展进行了综合论述。将油气井出砂预测模型分为：现场工程法、应力一应变分析模型、蚯蚓洞模型和流固耦合模型,指出了不同模型的适用范围及其相互联系,并针对各种预测方法的不足之处提出了研究方向。     

基于人工神经网络的油气产量组合预测方法

回顾了前人关于油气产量的预测方法,概述了传统组合预测方法的基本原理,在此基础上,对组合预测方法中基于最小二乘法的最优权重确定方法进行了改进,提出基于BP神经网络模型的最优权重确定方法,并将其应用于具体实例.结果表明,基于神经网络的组合预测模型能有效地提高油气产量预测精度,是比较优越的预测方法.     

基于机器学习方法的油井日产油量预测

油藏数值模拟是进行油田产量预测最为常用的方法,但其准确性建立在精确的地质模型和较高质量的历史拟合基础之上。为了克服数值模拟计算耗时长、成本高和所需数据资料多等缺点,建立了一种利用机器学习方法,根据现场广泛易得的油藏静态资料和开发动态参数实现油井日产油量的快速准确预测。传统的BP神经网络无法准确描述产量变化在时间维度上的相关性,因而基于长短期记忆神经网络(LSTM),建立能够考虑生产动态数据变化趋势和前后关联性的产量预测模型,是实现油井日产油量预测更为有效的途径。首先根据平均不纯度减少(MDI)方法,分析各个因素对单井产量的影响程度,基于特征参数的重要性进行数据降维,排除不相关的冗余特征,确定影响油井产量的主要因素。结合筛选出的特征参数和日产油量数据对LSTM模型进行训练和优化,建立最终的油井产量预测模型。利用实际油田数据对建立的模型进行验证和应用效果评价,结果表明基于LSTM模型的产量预测值与实际值高度一致,能准确反映产量的动态变化规律,为油井产量预测提供了一种新的方法。     

考虑启动压力梯度的低渗压敏底水油藏产能及水锥预测方法研究

控制底水锥进和确定油井合理产能是底水油藏开发面临的核心问题,前人预测产能时未考虑启动压力梯度、压力敏感效应等因素的影响,导致油井产能、见水时间的预测结果与实际情况相差较大,不利于油井的高效开发。基于流体在低渗透多孔介质中的渗流特征,建立了一种低渗透底水油藏考虑启动压力梯度、压力敏感效应等因素的油井水锥及产能预测方法。矿场试验表明,该方法预测结果更接近于油井实际情况,可以用来预测低渗透底水油藏油井初期产能、确定合理生产压差和预测底水突破时间,对于低渗透底水油藏开发方案的设计具有重要指导意义。     

砂岩油田产量预测的数学模型

砂岩油田占我国油田总数的80%以上,因石油是油田中的有限资源,国内外都很重视油田产量的变化,关心已投入开发的油田原油产量的预测。研究砂岩油田产量的预测问题,主要的目的是为了满足有关部门近期或中远期产量的变化和产量近似值的判断,在编制有关计划和安排各方工作时予以参考。技术进步对于开发油田的速度和提高采收率都有较大的影响,对于未来的预测没有包括技术进步的因素,在油田上采用了新技术并取得明显效果以后,其产量比预测的高,因此,自那以后的产量需要重新进行预测,以期更加接近实际一些。这种情况的产生,是因为我们所采用的预测的方法中“对于信息的定义和性质不作任何事先的假设,是从实际情况——现在指的是数据序列——里面找出信息来,这样看待信息可以说是偏于唯象的”。      

基于甲型水驱规律曲线的表征方法改进

甲型水驱曲线可以用泰勒展开方法近似成双曲递减曲线来研究油藏产量递减规律,该方法仅在含油率初值邻域内具有二阶精度,导致在产量预测后期误差较大。为了更加精确地建立甲型水驱曲线与Arps递减规律之间的联系,提高甲型水驱曲线预测油田分年产量的计算精度,通过对常用的水驱曲线递减率公式进行对比、分析,提出了甲型水驱曲线递减率的幂函数拟合表征方法,利用方差函数最小值分析方法得到了甲型水驱曲线在不同含水阶段含油率幂函数拟合的误差。结果表明：含水率越高,含油率幂函数拟合方法的误差越小;当含水率大于70%时,甲型水驱曲线含油率幂函数拟合方法不仅在含油率初值邻域内拟合较好,且在全局内拟合最优。改进的含油率幂函数拟合方法可以用来快速预测甲型水驱曲线的产量剖面,实例应用表明该方法计算精度较高,适用于符合甲型水驱特征且含水率大于70%的油藏的产量预测。