广义翁氏模型求解方法研究与应用

广义翁氏模型是石油产量预测的基础模型,准确求解模型的参数显得尤为重要。借助高等数学的知识,对陈元千的线性试差法进行了研究与改进。此外,借助最优化的理论,提出了应用Gauss-Newton法进行模型求解的思路。在此基础上,编制了相应的程序,并对实际油田产量进行了拟合。结果表明:改进的线性试差法计算简便但是精度稍低;而GaussNewton法精度更高,但是需要进行多次迭代、计算量大。     

石油产量预测的麦克斯韦模型

使用广义翁氏模型研究石油产量预测问题时,常采用线性试差法进行模型参数估计,该方法因需要预先设定1个参数值,并在此条件下求得另2个参数,所以受到的人为影响因素较多。基于统计学中的麦克斯韦分布,建立了两参数的麦克斯韦模型,提出了非线性最优化、一元多项式回归、二元线性回归这3种参数估计法求解麦克斯韦模型中的2个参数。依据1971-2016年挪威石油产量数据,对比了3种方法的求解过程及计算结果,并分析了3种方法的优缺点。结果表明：3种方法的计算结果与实际数据均非常吻合,由此证明了麦克斯韦模型的适用性及其参数估计方法的准确性;回归方法所得均方差极小,说明该方法具有较高的精度,而非线性最优化方法拟合的最高产量发生时间更为准确。这一研究为油气田的产量预测提供了新的模型和有效的模型参数估计方法。     

产量研究中翁氏模型和Logistic模型的简易求解

翁氏模型和Logistic模型都属于全程预测模型,但在开发初期油气田生产资料缺乏,往往预测准确性差,而到中后期油气田生产数据众多,且上述两种模型非线性程度高,即使通过线性化处理,三参数不同于常规的两参数线性回归,采用试算法或查图版拟合过程复杂,笔者在油气田开发到达中后期出现产量峰值后,利用峰值时间,‘将模型中的三参数转化为两参数,从而将拟合过程变为简单的二元线性回归。通过实例计算,将两模型分别进行拟合研究后表明,该简易方法求解的模型参数拟合程度理想,在开发的中后期能方便的确定出油气田开发的重要生产指标,具有一定的实用性。     

预测产量及可采储量的广义数学模型

数学模型是油藏工程的重要预测工具之一，不但可以全程预测油气田的产量，而且可以预测油气田的可采储量。目前能用于实际预测工作的数学模型有广义翁氏模型、威布尔（Ｗｅｉｂｕｌ）模型，瑞利（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）模型、ｔ模型、ＨＣＺ（ＨｕＣｈｅｎＺｈａｎｇ）模型、逻辑推理（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）模型、哈伯特（Ｈｕｂｂｅｒｔ）模型和龚帕兹（Ｃｏｍｐｅｒｔｚ）模型，每种数学模型都有一次线性试差求解法。在对上述８种数学模型的综合理论研究和分析的基础上，建立了２类广义数学模型，并提出了新的二重线性试差求解法，可以大大提高数学模型的实用范围和预测精度。     

多解产量预测模型求解与参数优选

在油田的生产规划和对外合作中，产量预测是一个重要技术支持，目前双曲递减模型翁氏模型得到了广泛应用，但其中的传统手工试差法不仅繁杂，且难以得到最满意解。文章通过区间试差络编程技术，说明了获得类似双曲模型和翁氏模型等多解模型最优解的实现方法和快速求解技巧。     

MATLAB数学软件在油藏工程模型参数求解中的应用

原油高压物性经验公式、产量递减分析中双曲递减模型、广义IPR曲线模型、油气田产量广义翁氏模型等油藏工程模型均涉及到参数求解的问题,为了寻求更为简单的参数求解方法,提出了应用MATLAB数学软件中的非线性回归函数nlinfit()求解模型参数的新方法,该方法非常简单,克服了目前各种确定模型参数方法的不足。实例分析表明,新方法的预测结果总体上优于文献中的预测结果,方便了油藏工程研究人员,具有一定的实际意义和应用价值。油藏工程领域内涉及到参数求解的问题均可用nlinfit()函数确定出模型参数。     

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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。     

威布尔模型的典型曲线及应用

威布尔模型是一个重要的预测模型,可以用于预测油田的产量和可采储量。该模型具有3个待定常数,属于非线性模型,在以往利用线性迭代试差法或非线性迭代试差法求解时,这2种方法比较繁琐且存在一定的不确定性。基于威布尔模型的基本方程,推导建立了模型的无因次关系式,研制了可用于人工拟合或计算机自动拟合的典型曲线,该典型曲线只有1个待定模型常数。根据拟合求解的模型常数可以对油田的产量、累积产量和可采储量进行预测。通过实例应用表明,研究内容和方法均正确有效。     

广义流变体常Q模型表征参数反演

基于标准线性体的广义流变体模型提出了独立表征τ值法,以保证每个基本标准线性体具有独立的表征参数。该方法摒除了广义流变体模型中所有标准线性体具有相同松弛时间的不合理假设,解决了常规τ值拟合方法常Q值精度较低的问题。基于最速下降法的迭代反演求解算法提高了黏滞性表征参数精度。尤其是在天然地震和勘探开发地震频谱范围内,采用较少的标准线性体实现了常Q模型的高精度反演,对于大幅提高时间域黏弹性介质波动方程数值模拟计算效率具有重要意义。     

应用广义伽马旋回模型预测油气田产量与可采储量

基于概率统计中的广义伽马分布密度函数,建立了一种预测油气田产量、可采储量、最大年产量及其发生时间的新模型,并给出了求解该模型的线性试差法,最后通过两个油田的实际应用,表明该预测模型是实用有效的。图１表２参４（陈志宏摘     

零井源距VSP初至旅行时反演

本文在Byun反演各向异性参数方法的基础上,将最小平方反演技术用于零井源距VSP初至旅行时反演,以求取层速度和地层深度。文中给出了求解地层参数的准确计算公式。该方法的特点是在迭代反演之后进行相似性分析,将迭代反演的结果作为相似性分析的初值,然后根据最小均方误差求出地层参数的准确值。对理论模型和实际资料的计算表明,该方法是有效的。相似性分析可以部分地克服上层参数计算带来的累积误差,提高反演的精度。     

油气储集层线性与非线性联合预测方法技术及应用

本文所论述的油气储集层联合预测方法技术是由线性预测方法技术与部分非线性预测方法技术组成的,线性预测方法技术涉及综合参数法和广义线性分类器法,非线性预测方法技术涉及突变理论预测法和混沌预测法。这种联合预测方法技术充分发挥了两类预测方法的优势,可在线性预测的基础上,利用非线性预测方法技术优选出油气储集层的最佳有效部位和／或局部油气富集带。应用实例表明,联合预测方法技术进提高油气储庥层预测效果的一种有效     

基于随机神经网络的储集层孔隙度预测技术在Y3区块的应用

随机神经网络是通过对样本数据进行训练,寻求预测值和实测值之间误差最小的一种数学内插方法。通过曲线重构反演技术对原始地震数据体进行波阻抗反演,以提高地震资料对储集层的识别精度;在滤波参数选取中,通过共轭梯度算法计算最小检验误差,选取最佳的褶积算子和属性个数,使地震属性和目标参数最佳限度地吻合,避免了神经网络过度训练的缺陷。随机神经网络技术在Y3区块实际资料应用中,取得了良好的预测效果,相比线性回归法和传统神经网络方法提高了预测精度。     

油田技术经济产量预测模型的建立与应用

以技术为中心的传统油田产量预测方法,考虑因素单一,不能直观反映原油价格、生产成本等经济因素和开发投资、产能建设等决策因素对原油产量的影响,难以适应目前以经济效益为中心、科学投资决策的石油开发形势。文中利用多元线性回归定量分析方法,综合考虑经济与技术多种因素,优选出了对油田产量影响显著的生产时间、百万吨产能投资、新建产能、生产成本和油价5个因素,并建立了相应的多元线性回归产量预测模型。在此基础上,研究了如何应用Excel办公软件实现快速回归预测和分析。通过某油田实际参数与产量关系的预测与验证,表明新建立的预测模型简单、实用、可操作性强,预测误差小于2.3%,对油田科学规划决策具有一定指导意义。     

海上稠油油田蒸汽吞吐产量确定新方法

针对目前蒸汽吞吐产量预测模型假设条件简单、普适性差等问题,一般采用测试法和类比法综合确定海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量。由于目前海上油田通常只开展常规测试,无法直接获得热采开发初期产量。笔者提出海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量确定新方法,建立蒸汽吞吐相对于常规开发的初期产量倍数预测模型,通过蒸汽吞吐产量倍数,将常规测试确定的产量转化为蒸汽吞吐产量。研究表明,蒸汽吞吐初期产量倍数主要受储集层渗透率、原油黏度、注入强度、蒸汽干度等因素影响,利用正交试验设计和多元回归等方法,建立海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量倍数与油藏地质参数及注入参数之间的非线性预测模型,该模型经实际生产数据验证,预测误差小于5%,可靠性高,能够为海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量的确定提供依据。     

高5块低渗油气田产量预测方法分析

由于受沉积环境的影响,低渗透油气田储层砂体连通性差,渗透率低,油水流动阻力大,生产规律完全不同于常规油气藏,生产中油气产量变化极其复杂,预测难度大。介绍了双对数模型、威布尔模型、俞启泰模型、灰色系统模型和微分模拟模型等5种目前进行油气产量预测的主要模型,以渤海湾盆地高5块低渗透油气田为研究对象,利用生产动态数据,运用5种模型分别对研究区产量进行了预测和分析,对比了各种方法在油气田不同开发阶段的预测精度,指出灰色系统模型对预测产量的单调上升或单调下降较为准确,而其他模型则可用于对油田开发指标的全程预测。但对渤海湾盆地高5块而言,5种常用模型的预测都存大较大的误差,为此重新拟合出了一种精度较高的线型预测模型。     

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气井生产数据自动拟合是一个非线性参数估计问题，这类气藏工程问题中Hessian矩阵常常是严重病态的，其病态来自于待估计参数本身的不敏感性、观测数据不包含某个待估计参数的响应和参数之间有关相关性等。围绕克服Hessian 矩阵的病态形成了多种方法，但是均没有挣脱求解正则化方程组的限制，而且具有克服病态能力强、运算中不放大误差的优点，成为目前求解病态方程组和线性最小二乘问题的最好方法。文章提出一种气井生产数据自动拟合分析方法，其应用实例表明该方法性能良好，是目前在计算机自动分析生产数据这一领域中最为先进的方法。     

Fracture gradient prediction: an overview and an improved method

Abstract The fracture gradient is a critical parameter for drilling mud weight design in the energy industry. A new method in fracture gradient prediction is proposed based on analyzing worldwide leak-off test (LOT) data in offshore drilling. Current fracture gradient prediction methods are also reviewed and compared to the proposed method. We analyze more than 200 LOT data in several offshore petroleum basins and find that the fracture gradient depends not only on the overburden stress and pore pressure, but also on the depth. The data indicate that the effective stress coefficient is higher at a shallower depth than that at a deeper depth in the shale formations. Based on this finding, a depth-dependent effective stress coefficient is proposed and applied for fracture gradient prediction. In some petroleum basins, many wells need to be drilled through long sections of salt formations to reach hydrocarbon reservoirs. The fracture gradient in salt formations is very different from that in other sedimentary rocks. Leak-off test data in the salt formations are investigated, and a fracture gradient prediction method is proposed. Case applications are examined to compare different fracture gradient methods and validate the proposed methods. The reasons why the LOT value is higher than its overburden gradient are also explained.     

Weng旋回参数求解的简单方法

基于对Weng旋回的研究,提出了一种Weng旋回参数求解的简单、适用方法.该方法只需要进行两次简单的线性回归即可实现,克服了Weng旋回参数求取的麻烦,方便了油气藏现场工作者,具有一定的实际意义和使用价值.