预测可采储量的简便方法

预测可采储量的简便方法张虎俊（玉门石油管理局玉门采油厂）主题词油田（藏），可采储量，预测，计算方法ＡＳＩＭＰＬＥＡＮＤＲＥＬＩＡＢＬＥＭＥＴＨＯＤＦＯＲＴＨＥＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮＯＦＲＥＳＥＲＶＥＳ．￥ＺｈａｎｇＨｕ－ｊｉｎ（ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＤｅ...     

预测油田天然气可采集量的方法

油田中的天然气,包括气顶气和溶解气,是重要的资源和能源。因此在计算和上报原油地质储量和可采集量的同时,也必须计算和上报油田中天然气的地质储量和可采储量。     

应用衰减曲线确定可采储量的截距法

本文基于修理的Копытов经验公式，提出了应用衰减曲线确定油、气藏可采储量的截距法，应用实例表明，该方法既简便，直线段出现时间又早，很适合油、气藏工作者应用。     

预测油气田产量和可采储量的F模型

预测产量和可采储量是油气田编制开发规划、设计调整方案以及分析开发动态等研究工作必不可少的重要内容。用数学模型或增长曲线方法可以对油气田产量变化的全过程进行描述。根据数理统计学中的F分布,在完成模型转化的推导中首次引入时间转化常数,建立了预测油气田产量和可采储量的新数学模型———F模型。推导了F模型产量、累积产量、最高产量及其发生时间的计算公式,其中的产量和累积产量公式分别用贝塔函数和不完全贝塔函数表达。由于F模型中包含4个常数,模型曲线调节余地较大,因此既适用于油气田产量呈单峰的情形,也适用于产量为纯递减的情形;4个模型常数采用重复线性回归方法求解,便于在计算机上实现。应用F模型描述冀中坳陷的任丘雾迷山组碳酸盐岩油田和岔河集下第三系砂岩油田的产量变化,结果表明,该模型适用范围广,有较好的实用价值。图3参6(朱亚东摘)     

预测油气田产量和可采储量的简易模型

首次提出将瑞利（Rayleigh）分布模型用于预测油气田产量和可采储量。模型的参数C是最高产量发生的时间tm，油气田的可采储量等于最高年产量与其发生时间乘积的1.6487倍。该模型与其它模型相比，无待定常数，不需要复杂的数学运算，只要给出正确的油气田最高年产量与其发生时间，即可方便、快速、准确地计算可采储量和预测递减期的年产量。通过我国两个油田的实际应用表明，该模型在进行油田规划配产、计算可采储量方面具有较强的实用性。     

油气田可采储量的简便预测方法

基于Ｍｏｏｒｅ的预测模型，提出了一种预测油气田可采储量的简便方法，油气田的实际应用表明，此方法简便，可靠。     

预测油气田产量的简单模型

基于大量油气田开发的实际资料，建立了预测油气田产量、累积产量和可采储量的简单模型。该模型可简化为著名的龚帕兹（Gompertz）模型和赫伯特（Hubbert）模型。     

广义数学模型的简化

文献（１）在对前人关于生命总量有限体系等领域的研究成果进行系统研究的基础上,经过深入的理论推导、综合和归纳,得到了预测油气田产量的广义模型。本文则通过严格的数学推导,对广义数学模型进行简化,从而得到了经济增长预测领域著名的Ｇｏｍｐｅｒｔｚ模型,社会各个领域广泛应用的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型,美国矿产资源领域预测资源量的Ｈｕｂｂｅｒｔ模型,在生命科学中应用的ｖｏｎ Ｂｅｒｔａｌａｎｆｆｙ模型及Ｕｓｈｅｒ     

Rayleigh模型在气藏产量预测中的应用

Rayleigh模型可预测气田产量、可采储量、最高年产量及最高年产量时间，具有形式简洁、算法简单、计算准确等优点。文章建立并运用Rayleigh模型预测X气田JP气藏可采储量和产量，实例证明该模型是一种简便、适用、可靠且适合现场技术人员掌握的预测模型。     

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基于概率统计中的ｘ＾２分布，对原翁氏预测模型进行了系统的推导，得到了预测油气田产量、可采储量、最高年产量及其发生时间的广义模型，并提出了求解模型的线性试差法，并在两个油田进行了实际应用。     

Logistic模型的推导及自回归方法

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在油气田开发中，产量、累积产量和可采储量的预测始终是油气藏工程师的一项重要任务。它直接关系到油气田中长期开发方案的编制与调整。通过对Ｕｓｈｅｒ模型微分方程式的分析，指出目前用于油气田产量预测的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和Ｇｏｍｐｅｒｔｚ模型是Ｕｓｈｅｒ模型的两种简化形式；首次推导了Ｕｓｈｅｒ模型用于油气田产量、累积产量、可采储量和最高年产量及其发生时间的预测数学模型；讨论了３个模型在实际应用中的变化特征；阐述了Ｕｓｈｅｒ模型参数的计算方法，并在具体实例中加以应用。实践结果表明，Ｕｓｈｅｒ模型比Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和Ｇｏｍｐｅｒｔｚ模型具有同等或更高的预测精度。     

哈伯特二次函数的推导与应用

哈伯特（Ｈｕｂｂｅｒｔ）模型，可以用于预测油气田的产量、累积产量和可采储量。然而，在建模过程中，他首先假设，油气田的产量Ｑ或ｄＮＰ／ｄｔ可以表示为累积产量ＮＰ的二次函数。作者在Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型推导的基础上，对哈伯特二次函数的关系式进行了推导，再现了哈伯特模型的推导过程，并应用于油田的预测。     

一种预测油气田产量及可采储量的新模型

基于概率统计学中的Γ（ｘ２）分布，提出了一种新的预测模型。该模型可用于预测油气田的产量、可采储量、最高年产量及其发生的时间。实际应用结果表明，该模型比较实用，预测的各项指标是比较可靠的。     

Weng 旋回与Poisson 、Gamma 分布的对比与分析

通过对Weng 旋回与Poisson、Gamma(亦记为Γ)分布模型的对比和分析表明, Weng旋回模型原式的自变量为特定的时间变量, 即其时间为实际发生时间的1/B.故模型原式在自变量从0~+∞积分, 其结果并非是真正的可采储量, 而是对应于特定时间的积分值, 这一数值等于可采储量的1/B;Weng 氏模型原式与Poisson分布尽管具有相似的表现形式,但却是两个完全不同的模型, 因为二者的自变量不具有同一数学意义;Weng旋回模型的本质符合连续型Gamma 随机分布的数学原理,以往对模型参数n规定取正整数的假设是不妥和多余的。在上述研究的基础上, 给出了Weng旋回模型的简明式和结构式, 使其上升到了一定的理论高度, 更加具有实际意义和Weng 氏特色, 同时给应用者带来了方便。     

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油气田产量和可采储量的预测是油藏工作中一项十分重要的任务，它是编制油气田开发规划部署，进行油气田开发（调整）方案设计，以及油气田开发动态分析的重要内容。基于对大量油气田开发实际动态资料的统计研究，建立了一种预测油气田产量、累积产量、可采储量、最高年产气量及其发生的时间的新模型。该模型还可以预测剩余可采储量、剩余可采储量的储采比或采油速度等参数。油气田实际应用结果表明，该模型不仅适用于油气田产量存在单峰的情形，而且也适用于油气田投产之后持续递减的情形。     

预测油气田产量及可采储量的一种新模型

基于概率统计学中的Г（ｘ＾１／２）分布，提出了一种新的预测模型。该模型可用于预测油气田的产量，可采储量，最高年产量及其发生的时间。实际应用结果表明，该预测模型是实用、有效的。     

预测油气田产量和储量的Weibull模型（为纪念克拉玛依油田勘探开发40周年而作）

基于概率统计学中的Ｗｅｉｂｕｌｌ（威布尔）分布，提出了一个新的预测模型。该模型可用于预测油气田的产量、累积产量、可采储量、储采比、最高年产量及其发生的时间。实际应用结果表明，该预测模型是十分有效的。     

油气田产量与可采储量预测方法

本在大量统计资料基础上，得到了油气田累积产量与年产量的关系方程。利用该方程可预测油气田中，后期年产量与可采储量。对油田生产和规划部署具有一定参考价值。