小波神经网络的油田开发动态指标预测方法

针对现存油田开发动态指标预测方法的不足,借助小波神经网络思想、原理,本文构造了小波神经网络油田开发动态指标预测模型,研究了模型的求解,并应用于实际油田开发动态指标的预测中。实例分析表明,提出的小波神经网络的油田开发动态指标的预测方法是正确和可行的。与人工神经网络的预测方法相比,小波神经网络的预测方法不仅能有效地提高预测精度,而且能提高收敛速度,可作为油田开发动态指标预测的替代方法。     

改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用

由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测.针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型.改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开.实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法.     

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.     

神经网络在油田动态预测方面的应用

常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中各有其局限性.BP网络则能克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预测模型.在对各种BP网络改进方法进行全面综合研究的基础上,总结并提出了自组织优化学习因子方法,进一步增强了BP网络的自适应性能.同时依据BP网络的特点,提出了多变量预测技术,并将该技术应用到油藏数值模拟和油田开发规划之中,取得了较好的成果,为神经网络广泛应用于油田开发找到了突破口.     

基于长短期记忆神经网络的油田新井产油量预测方法

针对油田常用人工智能产油量预测方法无法考虑数据在时间上相关性的问题,提出了采用基于长短期记忆(简称LSTM)神经网络的油田新井产油量预测方法。在分别介绍反向传播(简称BP)神经网络、循环神经网络(简称RNN)、LSTM神经网络原理以及建模步骤的基础上,以某油田新井单井年产油量预测为例,对影响新井单井年产油量的开发指标进行了筛选,对相应LSTM神经网络进行了训练,并对新井单井年产油量进行了预测。将预测结果与支持向量回归模型和BP神经网络进行了对比,结果表明,该预测模型拟合效果更好,预测精度更高。基于LSTM神经网络的预测方法可以作为一种新的人工智能方法用于油田新井产油量的预测,为准确预测油田新井产量,指导油田开发决策提供了一种新的方法。     

高含水后期油田开发指标预测

将乙型水驱特征曲线与指数递减预测模型相结合,提出了一种预测水驱油田进入递减阶段开发指标和可采储量的联解法,并针对油田进入递减阶段含水率的变化特点对乙型水驱特征曲线预测法进行了改进.该方法克服了乙型水驱特征曲线和指数递减预测模型在动态预测中存在的各自缺点,并提高了含水率预测的精度,为油田进入递减阶段开发指标的预测提供了较好的预测方法.将水驱开发成熟油田生产数据与该方法预测结果进行对比分析比较,表明该方法实用有效.在今后的开发过程中可以利用该方法对开发指标进行预测,以指导实际开发生产.     

数字油藏类比知识在开发全过程动态预测中的应用

针对勘探及开发评价阶段开发动态预测的挑战,提出了基于数字油藏类比知识实现油田开发快速动态预测的新思路和方法。动态预测综合了类比油藏样本统计分析、动态属性模拟和递减曲线分析,并开发了互联网条件下的预测分析工具。实现上述过程需建立全球油藏数字化类比知识库,类比样本选取,类比统计分析,动态预测和开发策略类比四个基本步骤。以处于开发准备阶段的裂缝性碳酸盐岩油藏A油田为例,预测结果提供了产量、含水率及不同开发阶段持续时间和最终采收率。并进一步导出水油比、采出程度等开发动态指标。应用与A油田具有相似油藏特征的成熟老油田开发动态与预测结果比较,验证了方法的有效性和可行性。基于数字化的提高采收率类比分析,进一步提出了开发概念策略。     

特高含水油田常规开发动态指标预测方法分析

因为油田有相当一部分剩余可采储量将在特高含水期采出,所以如何将油田的剩余可采储量高效地在此阶段采出,是目前我国各油田急需解决的问题.解决此问题的基础就是对该阶段油田的开发动态指标进行准确的预测.针对特高含水油田的开发特点和面临的问题,结合油田常规开发动态指标预测方法的特征和实用性分析,对常规动态分析预测方法从机理和缺陷方面进行了评价,提出了在不考虑预测可靠性的前提下,适合该阶段的常规动态分析预测方法依次是油藏数值模拟法、预测模型法、递减规律法、联解法和水驱特征曲线法.指出了研究新的预测方法的必要,并指明了研究特高含水油田开发动态指标预测新方法的方向:支持向量机预测、基于时变系统的功能模拟预测、组合预测和智能预测.     

水驱砂岩油田开发分析

本文所介绍的油田开发动态指标分析、预测方法,是以油田开发理论分析为基础,利用油田实际生产数据和所开展的注水开发全过程试验数据,通过统计分析、研究油田主要开发指标的变化规律和特点所建立的。应用此方法进行油田各项开发指标的预测,经生产检验是可行的。通过对本油田开发规划的优选,其结果是令人满意的。     

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。