一种新型油气产量预测模型
剩余油分布预测方法
剩余油分布预测方法剩余油分布预测方法是石油勘探和生产中的关键技术之一、它是指利用地质、地球物理和工程数据等相关信息来预测和评估油田中未探明和未开发的油层的位置、规模和产量分布。
准确的剩余油分布预测对于油田的规划、开发和生产决策具有重要的意义，可以帮助公司进行合理的油田开发，提高油田生产效率和油田开发利润。
本文将介绍一些常用的剩余油分布预测方法。
一、地质模型方法地质模型方法是一种常用的剩余油分布预测方法，它通过分析油田的地质构造和沉积环境等方面的特征，建立油层的地质模型，从而预测剩余油的分布。
常用的地质模型方法包括测井解释、地震解释和地质统计方法等。
测井解释是通过对油井的测井数据进行解释和分析，来确定油层的厚度、含油饱和度和渗透率等地质参数，从而预测剩余油的分布。
地震解释则是利用地震数据进行观测和解释，以揭示油层的结构和性质。
地质统计方法是利用统计学原理和方法，通过对地质数据进行统计分析，来研究剩余油分布的统计规律和概率特征。
常用的地质统计方法包括变异函数法、克里格法和高斯模拟法等。
二、地球物理方法地球物理方法是一种基于物理学原理和技术手段来预测和评估剩余油分布的方法。
常用的地球物理方法包括地震反演法、电法勘探法和重力法等。
地震反演法是通过分析和处理地震数据，来揭示油层和岩层的物理性质和油气藏的地质构造，从而预测剩余油的分布。
电法勘探法则利用电阻率差异来揭示油田的地下构造和油气藏的分布。
重力法是利用地球重力场的变化和异常来揭示油田的地下构造和油气藏的分布。
三、数值模拟方法数值模拟方法是一种通过建立油田的物理数学模型，利用计算机进行模拟计算，来预测剩余油分布的方法。
常用的数值模拟方法包括有限差分法、有限元法和计算流体力学方法等。
有限差分法是一种通过在有限距离上进行微分，将微分方程转化为代数方程组的方法，利用计算机进行数值求解。
有限元法则是一种通过将问题区域划分为有限数量的几何元素，利用一组简单的近似函数来描述系统的物理过程。
几种产量递减模型的分析和比较
（８）
它 们 的 可行 性 ， 比较 分 析 各 个 模 型 结 果 之 间 的 差 别 。
关 键 词 产 量 递 减 采 收 程 度 Ｌｉ— Ｈｏｒｎｅ模 型
ＤＯＩ： １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—６４１Ｘ．２０１０．８．００８
１．２ Ａｒｐｓ模 型 存 在 的 问题 因为油 田现场生产 数据显 示大部 分递减为 双 曲
一
㈩
Ａｒｐｓ给 出产 量和递 减率 的关 系式 ，如下表示 ：
Ｄ旦 一ｆ＼ １ ｑ ／
（２）
、一
其 中 ｂ是递减指 数 ，取 值范 围是 ０≤ ｂ≤ １。 当 ｂ一０时为指 数递减 ，有
业 一
（３）
界 ；②井底压 力保持 定值 ；③井 以固定生产 能力或 接近某一 固定 生产 能 力 生产 。但 是 在很 多情 况 下 ， 特 别是在 非稳定 流 中 ，井的有效 供油 面积在不 断增 长 ，因此 用 Ａｒｐｓ公 式 不 能 准 确 预 测 井 的 未 来 产 量 ，有效供 油 面积 必须保 持一定或 者达到 了伪稳定 流状 态后产 量递减分 析才 能开始 。
根 据 现 场 油 藏 工 程 师 的 经 验 ，Ａｒｐｓ公 式 中 的 指数递 减模型有 低估产 量而 调和模型有 高估产 量的
刘 敏 等 ：几 种 产 量 递 减 模 型 的 分 析 和 比 较 ３１
趋 势 ｊ。 而 在 一 些 现 场 实 例 中 ，甚 至 出 现 了 油 田 的 型 中累计产 量 （或采 收率 ）与产 率关 系 的变 化 ；但 递 减 产 量 数 据 根 本 就 不 符 合 这 两 种 模 型 的 情 况 ］。 Ｌｉ—Ｈｏｒｎｅ模 型 中 的 ａ和 ｂ有 明 显 的 物 理 意 义 ， 同 时
基于灰色理论的新疆某油田石油产量预测分析
（ １ ）
第二步 ： 对 【 ｑ ’ （ ｆ ） 作一次累加 ， 求得一次累加生
成数 列
内领先 的各类试井设备和生产测井设备 ； 在测试项 目 上， 具备各类工程测井能力 ； 在测试资料解释方面， 配
（ （ ） ＝｛ Ｘ ０ ） （ １ ） ， ‘ ’ （ ２ ） ， …， ‘ （ ） ｝ ；
新 疆 石 油 科 技
２ ０ １ ３ 年第４ ５ １ Ｊ （ 第２ ３ 卷）
・９ ・
基 于灰 色理 论 的新 疆 某 油 田石 油 产 量 预 测 分 析
刘栋 梁
克拉玛依新科 澳石油天然气技 术股份有 限公 司，８ ３ ４ ０ ０ ０ 新疆 克拉玛依
摘 要 灰 色时间序列预测是对系统行为特征指标建立一组灰色预测模型， 这一模型用观察到的反映预测对象特征的时间序列
略、 石油公 司制定勘探规划等都十分关键。影响油气 储量增长趋势的影响因素很多 ， 不同类型盆地油气储 量、 产 量增 长 规律 差别 也 较 大 。本文 主要 假 设在 地 下 原油储量丰富、 没有 自然因素的干扰 、 国家宏观政策没 有对原油的开采量做出调控的情况下 ， 在现有技术的
基 础上 ， 以过去 几年 的开采 数据作 为基 础 ， 对未 来近几 年 新疆本地某 油 田的开采 量进行预 测分析 。
备 了高水平专业技术人员 ， 对服务地区地质条件熟悉 并 具 有 丰富解 释 经验 ， 动 态监测 综 合解 释能 力 和技术 在 国内处 于先进 水平 。 目前 ， 新疆 地 区石 油 产 量 年 均增 速 为 １ ３ ％， 远超 全 国平 均 水平 。油 气 产量 的高 速增 加 必 然 伴 随油 田 服 务 业 务 量 的大 幅 增 长 。对 新 疆 油 田的产 油 量进 行 预测在工作中也显得十分必要。
高等油藏工程专题-油藏动态评价与预测
圆形封闭油藏内边界定压模型：
qDd
qt
qi
qD
ln
re rw
1
2
tDd
Dit
1 2
re rw
2
tD 1 ln
re rw
1
2
Fetkovich“解析”递减典型图版：（定pwf）
不稳态流动的双对数“典型图版”（Fetkovich，1973） 首次以油藏模型为基础建立递减典型图版 首次建立了压力不稳定特征同生产分析的联系
圆形封闭油藏一口直井
无限导流压裂直井
无限导流裂缝井
简化解 不稳态阶段显示了无限导流裂缝井的线性流特征
有限导流压裂直井
无限导流裂缝井
不稳态阶段显示了有限导流裂缝井的双线性流特征 每一组典型图版对应于不同的裂缝导流能力Fcd
− Fcd=10：中到高裂缝导流能力 − Fcd=0.5：低裂缝导流能力
-6.0
动储量:
5.14×108m3
动储量采出程度: 53.5%
目前地层压力:
13.3MPa。
通过分析可以确定油藏的动储量及油藏性质参数 （渗透率、表皮因子），并可评价目前地层压力
增压时机预测
压力系统划分
例二
目的：阐述该系统分析方法如何应用 于增压时机预测
压力系统的主控因素为沟槽，其次为致密带。
问题
物质平衡时间
液体物质平衡时间：
气体物质平衡时间： 物质平衡时间示意图
实际应用中，只要通过物质平衡时间代替实际生产时间，就可以处理 现场实际生产中压力和流量变化剧烈的井，
使递减典型图版的实用性大大的增加，这以后针对低价典型图版的研 究越来越多
物质平衡时间
物质平衡时间
PIPESIM INTRODUCTION
油气生产系统模拟与优化设计全面解决方案一、PIPESIM 主要功能介绍PIPESIM Suite是针对油气生产系统（油藏、井筒、地面集油管线和输油管道）的设计和分析模拟的世界公认的工程应用软件。
油藏、井筒和地面管网一体化模拟与优化设计软件由以下主要模块组成：PIPESIM―单井/单管生产模拟与节点分析PIPESIM-Net―油气田管网模拟分析HoSim―水平井及分支井计算模拟PIPESIM-GOAL―油田/区块生产最优化设计PIPESIM-FPT―油气田开发规划PIPESIM单井和管道设计和分析主要功能：1.流体黑油与组份模型PVT物性计算2.油气井IPR计算和产能预测3.压力温度剖面精确计算4.油井停喷压力预测5.油气井节点分析6.油气井系统分析a)系统入口压力对产量的关系b)系统出口压力对产量的关系c)系统产量对任意参数的变化关系7.油气井生产参数优化设计8.水平井产能计算9.油藏数值模拟数据表生成。
包括Eclipse、VIP、 PORES、COM4等格式10.井筒／管道内水化物生成预测11.流态计算预测12.完井参数分析设计13.注水井压力系统分析计算14.地面设备模拟。
地面设备可包括：分离器、压缩机、减压器、油嘴、泵、加热器和冷却器等。
PIPESIM主要特点：1.精确模拟多相流2.众多的多相流计算模型a)20种以上垂直管流模型b)15种以上水平管流模型c)提供摩擦和持液2个修正系数d)除提供Baker Jardine公司的多相流计算程序外，还提供Tulsa大学和Shell公司的多相流计算程序。
3.先进的PVT物性预测a)多种可组合选择的黑油模型流体物性计算方法b)多种可选状态方程的组份模型c)丰富可选的组份物质库d)用户可由实验数据拟合修正计算模型e)水化物预测和抑制剂对水化物形成的影响分析4.不同类型完井方式的多种产能计算方法5.多层生产的油气井IPR和产能计算6.准确的油嘴压差和温差计算7.丰富的功能设计8.图形用户界面提供了易于操作而功效强大的建模系统和数据输入系统，可以快速地建立研究模型并提供详细的设计模拟。
井筒物理模型-概述说明以及解释
井筒物理模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述井筒物理模型是指将井筒的结构、材料以及周围环境抽象成为数学和物理模型的过程。
通过建立井筒物理模型，我们能够更好地理解和描述井筒的各种特性和行为。
这种模型将井筒的物理现象和过程转化为数学方程和物理规律，能够帮助我们预测井筒在不同条件下的表现和响应。
井筒作为石油工业中极其重要的设施，其结构和性能对于油气的开采具有重要影响。
而井筒物理模型则能够提供一种全面、系统的方式来理解和研究井筒的特性。
它可以帮助工程师和研究人员更好地设计和优化井筒的结构，提高油气开采的效率和可持续性。
通过建立井筒物理模型，我们可以研究井筒在不同地质条件下的动力响应，包括地震波传播、地层变形和应力分布等。
这些研究为我们提供了在实际工程中更准确地评估井筒的稳定性和安全性的手段。
此外，井筒物理模型还可以用于研究井筒的流体力学行为，如油气流动和压力分布等，以便更好地理解和优化井筒的开采效果。
总而言之，井筒物理模型是建立在数学和物理基础上的一种工具，用于研究和描述井筒的特性、行为和响应。
它对于优化井筒设计、提高油气开采效率以及确保井筒的稳定性和安全性具有重要意义。
通过持续的研究和创新，井筒物理模型将在未来发挥更大的作用，并为石油工业的可持续发展做出贡献。
文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分，具体结构安排如下：1. 引言部分引言部分主要对井筒物理模型进行概述，介绍其定义和背景。
首先简单描述井筒物理模型的概念，即对地下井筒系统进行建模，并通过物理实验或数值模拟等手段来研究其性质和行为。
接着介绍文章的结构，即各个章节的主要内容和目的。
最后明确本文的目的，即探讨井筒物理模型在实际应用中的作用和意义。
2. 正文部分正文部分涵盖了井筒物理模型的定义和背景以及其在不同应用领域中的具体应用。
首先详细介绍井筒物理模型的定义，包括其所涉及的物理变量、参数和方程等，以及建模的基本原理和方法。
页岩油气产量递减典型曲线预测推荐做法
页岩油气产量递减典型曲线预测推荐做法白玉湖;陈桂华;徐兵祥;陈岭【摘要】针对页岩油气产量递减典型曲线预测因预测方法不一致而导致预测结果因人而异的问题,建立预测产量递减典型曲线的推荐做法及基本流程。
对目前典型曲线模型进行分析和对比,给出典型曲线模型选择建议。
本文在典型曲线关键参数确定方法的基础上,建立了单井和区块确定性典型曲线预测流程;针对单井和区块,在有、无生产数据条件下,建立了相对应的不确定性典型曲线预测方法。
本文方法可为页岩油气产量递减典型曲线预测提供规范性做法。
【期刊名称】《非常规油气》【年(卷),期】2017(004)003【总页数】5页(P49-53)【关键词】页岩油气产量递减典型曲线推荐做法【作者】白玉湖;陈桂华;徐兵祥;陈岭【作者单位】中海油研究总院,北京100028;中海油研究总院,北京100028;中海油研究总院,北京100028;中海油研究总院,北京100028【正文语种】中文【中图分类】TE328页岩油气藏作为一种非常规油气藏，其储层非均质性极强，具纳米级孔隙尺度、纳达西级渗透率，因此其商业性开发必须依赖于对页岩储层的体积改造。
长水平井多级压裂技术是页岩油气得以商业开发的关键技术之一，体积改造进一步加剧了储层的非均质性，这导致了页岩油气产能评价技术与常规天然气具有很大的差别。
页岩气产能评价方法大体上可以分为3类：第一类是基于生产动态数据的典型曲线方法[1]；第二类是基于基质和裂缝耦合的气体渗流机理的简化解析方法[2-3]；第三类是考虑储层和流体复杂因素及渗流、解吸附等机理的数值模拟方法[4-7]。
目前工程实践中应用最广泛的就是典型曲线方法。
但在应用典型曲线预测递减的过程中仍旧存在一系列问题，缺乏统一的流程和方法，比如与典型曲线相关的关键参数的确定方法、典型曲线的预测流程、如何进行不确定性递减预测等。
本文以实践为基础，结合理论研究成果，给出了在页岩油气实际生产中确定产量递减典型曲线的推荐做法及基本流程，以期为页岩油气产能评价工作提供参考和指导。
油井产能预测方法的研究
油井产能预测方法的研究油井产能预测方法的研究是石油工程领域的重要课题，通过对油井产能进行准确预测，可以为油田开发和生产管理提供重要参考，促进石油资源的高效利用。
本文将从数据采集、特征提取和建模方法等方面综述油井产能预测的研究进展。
一、数据采集油井产能预测的第一步是采集相关数据，包括地质特征、工程参数以及生产数据等。
地质特征包括油藏类型、孔隙储层的渗透率、孔隙度等；工程参数包括钻井参数、压裂参数、孔隙压力等；生产数据包括初始生产速度、动态生产速度等。
这些数据可以通过现场监测、地质勘探和物理实验等手段获取。
二、特征提取特征提取是油井产能预测的关键步骤，通过对采集到的数据进行处理，提取出能够反映油井产能的关键特征。
常用的特征包括地质参数特征、工程参数特征和生产数据特征。
地质参数特征可以通过地质勘探和地质模型等手段获得，如油藏类型、储层渗透率等；工程参数特征可以通过监测和实验等手段获得，如钻井参数、压裂参数等；生产数据特征可以通过对历史生产数据进行统计和分析得到，如生产速度、产液含量等。
通过合理选择和提取特征，可以更好地描述油井产能的变化规律。
三、建模方法在油井产能预测中，常用的建模方法包括经验模型、统计模型和机器学习模型等。
经验模型是基于经验公式和规律进行建模的方法，根据已知的规律和关系，通过曲线拟合等方法推断未知的产能。
统计模型是基于统计原理和数据分析进行建模的方法，通过对采集到的数据进行统计和分析，建立概率模型进行产能预测。
机器学习模型是基于机器学习算法进行建模的方法，通过对大量的原始数据进行训练和学习，建立预测模型进行产能预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
四、模型评估模型评估是判断产能预测模型优劣的关键环节，通过对模型的预测结果进行评估，可以评判模型的准确性和鲁棒性。
常用的评估指标包括均方误差、决定系数、平均相对误差等。
通过与实际产能进行对比，计算模型的误差和相关性，判断模型的可靠性和适用性。
(完整版)油藏工程常用计算方法
油藏工程常用计算方法目录1、地层压降对气井绝对无阻流量的影响及预测 (3)2、利用指数式和二项式确定气井无阻流量差异性研究 (3)3、预测塔河油田油井产能的方法 (3)4、确定气井高速湍流系数相关经验公式 (4)5、表皮系数分解 (4)6、动态预测油藏地质储量方法简介 (5)6。
1物质平衡法计算地质储量 (5)6.2水驱曲线法计算地质储量 (7)6.3产量递减法计算地质储量 (8)6。
4Weng旋回模型预测可采储量 (10)6.5试井法计算地质储量 (10)7、油井二项式的推导及新型IPR方程的建立 (16)8、预测凝析气藏可采储量的方法 (17)9、水驱曲线 (17)9。
1甲型水驱特征曲线 (18)9.2乙型水驱特征曲线 (18)10、岩石压缩系数计算方法 (19)11、地层压力及流压的确定 (20)11。
1利用流压计算地层压力 (20)11。
2利用井口油压计算井底流压 (21)11.3利用井口套压计算井底流压 (22)11.4利用复压计算平均地层压力的方法（压恢） (23)11。
5地层压力计算方法的筛选 (24)12、A RPS递减分析 (24)13、模型预测方法的原理 (26)14、采收率计算的公式和方法 (27)15、天然水侵量的计算方法 (27)15。
1稳定流法 (29)15。
2非稳定流法 (30)16、注水替油井动态预测方法研究 (38)17、确定缝洞单元油水界面方法的探讨 (42)1、地层压降对气井绝对无阻流量的影响及预测如果知道了气藏的原始地层压力i p 和其相应的绝对无阻流量*AOF q ，就可以用下式计算不同压力R p 下的气井绝对无阻流量：()2*i R AOF AOF p p q q =。
2、利用指数式和二项式确定气井无阻流量差异性研究指数式确定的无阻流量大于二项式确定的无阻流量,且随着无阻流量的增大两者差别越明显。
当无阻流量小于50万时,两者相差不大。
3、预测塔河油田油井产能的方法 油井的绝对无阻流量：⎪⎭⎫ ⎝⎛-=25.2b R o AOF FEp p J q （流压为0）。
一种新的“改进一点法”在普光气田产能预测中的应用
一种新的“改进一点法”在普光气田产能预测中的应用黄德明1,付德奎1,刘 欣2,李 娜2,黄炳光2(1.中石化中原油田普光分公司,四川达州 635000;2.西南石油大学,四川成都 610500) 摘 要:由于“一点法”产能预测是一种经验公式预测的方法,常规一点法预测产能时又存在一些误差;通过对常规一点法的改进,得到了改进的一点法,该应用的关键是确定C 值的大小,系数C 值与具体气井的渗透率K 、A 、B 有关,是一个综合了开发因素(地层压力pR)与地质因素(渗透率K)的物理量。
利用研究地区的C 值关系式可以快速计算出地层压力下降后的C 值,进而代入一点法公式计算出无阻流量。
该方法具有可推广性,可为其它气田快速计算无阻流量提供一种借鉴。
关键词:新的改进一点法;C 系数;无阻流量;产能预测 中图分类号:T E 32+8 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)16—0019—0219 2012年第16期 内蒙古石油化工收稿日期5:2012-0-19该公式的关键是确定C 值的大小,由公式(10)可以看出,C 值与具体气井的渗透率K 、A 、B 有关,而A 、B 和地层压力p R 有关系,所以C 值的大小和具体气井的K 、p R 有关。
可以这样讲,系数C 值是一个综合了开发因素(地层压力pR)与地质因素(渗透率K)的物理量。
2 实例分析依据二项式计算得出的单井无阻流量,得出各个单井的C 值,作A 气田33口气井C /P R 与K 的曲线关系图,如图1所示,可以看出拟合关系很好,相关系数为0.941,因此可以用拟合出的关系式来计算该气田各个单井的C值。
图1 A 气田主体气井C 值与P R 和K 的关系图表1 A 气田改进一点法单井无阻流量表井号地层压力(MPa )产量(104m 3/d)流压(M Pa )C(M Pa/m 4)QAOF(104m 3/d)X147.430.0046.150.0044438333.9X 252.072.0046.800.0019559243.2 由图1拟合出了适合于研究地区的C 值关系式C =6×10-5p R k- 2.0,利用此关系可以快速计算出地层压力下降后的C 值,进而代入一点法公式计算出无阻流量,实用方便,结果见表1所示。
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收稿 日期 ：２０１７—１１—１８ 改回 日期 ：２０１７．１２．２０ 基金项 目：中国石 油大学科 学基金项 目 （２４６２０１４ＹＪＲＣ０１５）资助 。 作者简介 ：周 芸 ，女 ，１９９３生 ，硕士研究 生 ，从事 油气 田开发方 面研究 。Ｅ一，ｎａｉｌ：ｚｈｏｕｙ＿ｒｓｃ—ｃｕｐ＠ １６３．ｃｏｍ 网络 出版地址 ：ｈＲｐ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１２８６．ｔｅ．２０１８０４２７．０９１４．００１，ｈｔｍｌ 网络 出版 时间 ：２０１８—０４－２７Ｔ０９：１４：２４
中图分类号：ＴＥ３２８
文献标识码 ：Ａ 文章编号：１０００－３７５４ （２０１ ８）０５—００７６．０５
Ａ ＮＥＷ Ｍ ｏＤＥＬ ＦｏＲ ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ ｏＩＬ ＡＮＧ ＧＡＳ ＰＲｏＤＵＣＴＩｏＮ
ＺＨＯＵ Ｙｕｎ ，ＺＨＯＵ Ｆｕｊｉａｎ 。 ＦＥＮＧ Ｌｉａｎｙｏｎｇ （１．Ｕｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｇａｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ。Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２２４９，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２２４９，Ｃｈｉｎａ）
２０１８年 １Ｏ月 第 ３７卷第 ５期
大庆 石油 地质 与 开发
Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｇｅｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｏｉｌｆｉｅｌｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｄａｑｉｎｇ
ＤＯＩ： １０．１９５９７／Ｊ．ＩＳＳＮ．１０００．３７５４．２０１７１ １０１ １
Ｏｃｔ．， ２０１８ Ｖｏ１．３７ Ｎｏ．５
田往年生产数据拟合分 析表明 ：该最优化模 型不仅保持 了广义翁 氏模 型的优势 ，而且 弥补 了 Ｈｕｂｂｅａ预测模型 的
缺点 ；利用最优化数学 方法 将 ２种模 型有效结合 ，预测结果较 为精 准 ，适用于油气 田产量预测 。
Байду номын сангаас
关 键 词 ：油气 产量预测 ；动态拟合 ；广义翁 氏模 型 ；Ｈｕｂｂｅ￣模型 ；最优化模型
一 种 新 型 油 气 产 量 预 测 模 型
周 芸 周 福 建 冯 连 勇
（１．中国石油大学非常规天然气研究院 ，北京 １０２２４９；２．中国石油大学工商管理学院 ，北京 １０２２４９）
摘要 ：高效预测油气 田产量走势一直是石油领域一项重 要研 究 ，精准预测油气 田动 态产量是合理制定油 田规划方
案 、实现高效管理 和开发的关键步骤 。为 了确保方 案 的科 学性 及合理 提高产 量预 测的精 确度 ，根 据油气 开采 过
程 中产量动态变化 规律 ，选 取了 Ｈｕｂｂｅａ预测 和广 义翁氏预测 ２种常规数学模 型 ，在最优化 理论的基础 上全方位
考虑 了其特征性 ，建立 了以广义翁 氏模型和 Ｈｕｂｂｅａ模 型为基础 的新型油气产量 预测 的最优化模型 。通 过对某油
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｈｉｇｈ—ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｔｈｅ ｏｉｌ，ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｄｙｎａｍ ｉｃ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｆｉｅｌｄｓ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｓｔｅｐ ｔｏ ｒｅａｓｏｎａｂｌｙ ＣＯＢ — ｐｉｌｅ ｔｈｅ ｏｉｌｆｉｅｌｄ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｐｒｏｇｒａｍ ，ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｈｉ【ｇｈ－ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｇｒ ａｍ ａｎｄ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｔｏ ａ ｃｅｒｔａｉｎ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｄｅｇｒｅｅ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅ ｌａｗｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｔｗｏ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｍａｔｈｅ． ｍａｔｉｃａ ｌ ｍｏｄｅｌ ｉ． ｅ．Ｈｕｂｂｅｒｔ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａ ｌｉｚｅｄ Ｗ ｅｎｇ Ｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｗｅｒｅ ｃｈｏｓｅｎ。 ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ。ａｌｌ－ｒｏｕｎｄ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎ ｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｎｅｗ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ ｓｔａｔｅｄ ａｂｏｖｅ．Ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａ ｎ ａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅ· ｖｉｏｕｓ ｙｅａｒｓ ｄａｔａ ｏｆ ａｎ ｏｉｌｆｉｅｌｄ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍ ａｌ ｍ ｏｄｅｌ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｐｒｅｓｅｒｖｅｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｗ ｅｎｇ ｓ ｍｏｄｅｌ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｔｏ ｍａｋｅ ｕｐ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｏｆ Ｈｕｂｂｅｒｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ；ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉ— ｃａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ，ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ ａ ｒｅ ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｍａｔｃｈｅｄ，ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｍｕｃｈ ｍｏｒｅ ｐｒｅｃｉｓｅ，ＳＯ ａｌｌ ｔｈｅ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ａｒｅ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｄｙｎａｍｉｃ ｍａｔｃｈ；ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｗ ｅｎｇ Ｓ ｍｏｄｅｌ；Ｈｕｂｂｅｒ ｔ ｍｏｄｅｌ；ｏｐｔｉ— ｍ ｉｚｅｄ ｍ ｏｄｅ】