油气田产量预测的一种功能模拟模型

论述了油气田开发系统的非线性特征，特别是描述系统变化的产量指标在整个开发过程中的非线性，认为油气田累积产量随时间呈不对称“Ｓ”型有限增长；并其于不对称有增长信息的微分方程，提出了一种预测油气田产量的功能模拟模型及其相应的参数求解方法，同时，文章还对油气田产量兴衰的四个阶段，以及油气田瞬时产量和年产量的关系进行了研究，模型从系统辨识理论和控制论的观点出发，从时间流中考察油气田产量系统的非线性特征，具     

用分形模型统一各种油气田产量预测模型

讨论应用变维分形模型N=C／r^D（其中分维数D可以是关于r的幂级数,三角级数等,而不是常量）统一各种油气田产量预测模型（因为各种预测模型都可以变换为变维分形模型）。为了使预测的效果更好,有时需要将数据点预先加以处理（如平移,求累计和等）。文中用实例讨论如何应用变维分形模型预测油气田产量。     

预测控制滚动优化模型及优化参数的选取

对预测控制模型的建立、滚动优化计算及优化参数的选取进行了理论探讨。     

灰色系统在预测原油产量方面的应用

为了使油田能够长期稳定高产，必须编制科学合理的生产计划，而在计划编制过程中，对原油产量进行科学预测又是十分必要的。为此，本文选定ＧＭ（１．１）模型，通过对原油生产的实际分析，建立了老井原油递减后产量的预测模型，并经过实征，具有预测精度高，计算速度快、方便实用等优点。     

基于组合理论的页岩气藏产量预测模型研究

页岩气藏低孔低渗的特性使得传统Arps递减曲线并不适用于页岩气藏产量递减预测。为解决Arps递减模型存在的问题,在调研国内外文献的基础上,分析适用于页岩气藏产量递减的PEL、Duong和YM-SEPD模型,根据组合理论提出一种优化页岩气藏产量预测的组合预测模型。通过实例计算,组合模型的预测精度明显高于单模型预测结果,平均相对误差仅为9.2%,可用于页岩气藏产量预测。     

人寿保险收入的数学模型与预测

为克服传统预测方法中用非时变参数模型预测时变参数系统的状态所造成的较大误差，将时间序列分析与数理统计分析相结合，设计了新的动态预测模型，并获得了相对于传统方法较高的预测准确度．该模型也为其他相似于保险业的行业发展预测提供了借鉴．     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正道推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

关于统计预测过程中趋势模型的建立问题

本文讨论了在进行统计预测中的选择趋势模型与模型中参数的确定问题     

应用人工神经网络预测油井产量和产水量

论述了应用人工神经网络技术预测油井产油量和产水量的方法，利用油井过去实际每个月的日平均产油量和产水量做为网络的训练样本，经网络学习后，输入油井待预测时间的，可预测出相应时间的日平均产油量和产水量，同时，编制的通用软件经胜利油田２１口井实际产油量和产水量检验，结果表明：网络是一种可行性的预测油田单产量的方法。     

多元曲线漂移模型与半参数曲线预测

研究多元非参数模型曲线族，对每一条曲线建立一个多元非参数回归方程，许多形状相似的曲线借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族，研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归、交叉核实等方法来拟合这样的曲线族并进行曲线预测。     

多元曲线漂移模型与半参数曲线预测

研究多元非参数模型曲线族,对每一条曲线建立一个多元非参数回归方程,许多形状相似的曲线借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族,研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归、交叉核实等方法来拟合这样的曲线族并进行曲线预测。     

地震预测滤波方法在生产井产量预报中的应用

准确的预测油气田生产井的生产动态变化,在油气田开发过程中极为重要.用地震勘探中的预测滤波模型,对华北油田南马庄马2断块油藏生产井的未来产量进行了预测.试算结果表明,用测滤波模型进行井的未来产量预测是有效的,并且从预测的结果中可以得到一些有益的启发.该模型与其它模型相比,具有算法简单、运算速度快、符合率高等特点.     

两种油气田产量预测模型的参数辨识方法对比分析

准确预测油气田产量和可采储量对油气田的科学开发决策至关重要。而油气田的开发是一个非常复杂的非线性演变过程,基于自然界生物生长的增长规律建立起预测油气田产量和可采储量的Logistic—Verhulst模型,对比分析了模型参数的辨识方法,通过应用实例,采用不同的参数辨识方法模拟预测了油气田的产量和可采储量。研究表明,logistic模型参数灰色GM辨识方法精度较高,结果合理,这为Logistic模型的准确模拟预测油气田的产量和可采储量提供了有效、规范的参数辨识方法．也为油气田提供了制定中、长期开发规划的依据。     

用BP神经网络进行作物水分-产量预测研究

根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络用于描述作物水分产量关系可以取得较好的效果,其预测的准确性基本能满足生产实践的需求.     

基于EMD-ARMA的我国水泥产量预测

运用EMD算法和ARMA模型相结合的方法对我国水泥产量进行了预测.首先利用EMD技术对原始信号进行分解,得到频率单一、平稳的本征模函数和光滑的趋势余波,然后运用ARMA模型对本征模函数和余波分别进行预测,最后将本征模函数和余波预测值合成,完成对于我国水泥产量的预测.结果显示:EMD-ARMA模型的平均预测误差比ARMA模型的平均预测误差减小了68.080 3%.由模型预测得到2019年我国水泥产量为22.253 66亿t.     

地震预测波方法在生产井产量预报中的应用

准确的预测油气田生产井的生产动态变化，在油气田开发过程中极为重要。用地震勘探中听预测滤波模型，对华北油田南马庄马2断块油藏生产的未来产量进行了预测。试算结果表明，用测滤波模型进行井的未来产量预测是有效的，并且从预测的结果中可以得到一些有益的启发。该模型与其它模型相比，具有算法简单、运算速度快、符合率高等优点。     

GM（1，1）模型在广西糖产量预测中的应用

在分析广西糖业发展的基础上,以实际数据为基础,建立了广西糖产量灰色预测模型,并将模型应用于广西未来糖产量的预测,认为该模型可用于对广西区糖产量进行预测.该模型误差较小,对决策有一定的参考价值.