基于多项式趋势面分析的油井初期产量预测
油田开发效果评价及递减规律分析方法
油田开发效果评价及递减规律分析方法引言油田开发是指通过钻井、注水、采油等工艺手段，从油田地下储层中开采石油资源的过程。
油田开发效果评价是指对油田开发过程中的产量、效率、经济效益等指标进行评价，以判断油田开发的效果是否达到预期目标。
递减规律是指油田的产量会随着开采时间的增加而逐渐减少的规律。
本文将介绍油田开发效果评价的方法和递减规律分析方法。
一、油田开发效果评价方法1. 产量评价方法产量评价是对油田开发产出的石油数量进行评价。
可以通过分析油井的产量数据、不同层位储油量的变化等指标，来评估油田的产量情况。
常用的产量评价方法有油井产能分析、物化学分析、地质分析等。
2. 效率评价方法效率评价是对油田开发过程中的资源利用效率进行评价。
可以通过计算油井生产能力、注水效果、采收率等指标，来评估油田的开发效率。
常用的方法有生产效率评价、注水效果评价、采收率评价等。
二、递减规律分析方法1. 趋势分析法趋势分析法是通过对油田产量数据进行趋势分析，来判断递减规律的趋势。
可以使用统计分析工具对历史产量数据进行回归分析，得出递减规律的数学模型，进而预测未来的递减趋势。
常用的方法有线性趋势分析、指数趋势分析、多项式趋势分析等。
2. 强度分析法强度分析法是通过对油井密度、注水压力、采油率等指标进行分析，来判断递减规律的强度。
可以通过计算油井的平均产量、平均注水压力、平均采油率等指标，来评估递减规律的强度程度。
常用的方法有强度指数法、趋势强度法、比例强度法等。
结论油田开发效果评价和递减规律分析是油田开发管理中的重要任务。
通过合理选择评价指标和分析方法，可以对油田开发的效果和规律进行科学评价和分析，为油田开发的决策提供支持和参考。
基于系统动力学的中国石油产量预测分析
从图４中可以看出：剩余石油可采储量和剩余可采储量采油速度是控制年石油产量的两个重要指标，两
者乘积为年石油产量；剩余可采储量采油速度则受可采储量采出程度影响，随着可采储量采出程度的逐渐提 高，剩余可采储量采油速度则越来越快．
根据系统动力学原理，结合上面的因果关系图，本文建立了中国石油产量预测的系统动力学流图，见图５ 所示．
（１．中国石油大学（北京）工商管理学院，北京１０２２４９；２．中海石油研究中心，北京１０００２７）
摘要根据系统动力学基本原理构建了中国石油产量预测的系统动力学模型，确定了剩余可采储 量、采油速度等模型变量参数．预测结果显示：中国最终可采储量在１２３—１４３亿吨之间、平均值为 １３４亿吨，中国石油产量已经进入高峰平台期，将在２０１５年左右迎来产量最高峰，峰值产量在１．９２ 亿吨左右，未来石油储采比仍将缓慢下降，并将在２０４２年首次降到ｉ０年以下． 关键词石油最终可采储量；石油产量；预测；系统动力学
万方数据
２１０
系统工程理论与实践
第３０卷
型，利用反馈、调节和控制原理进一步设计反映系统行为的反馈回路，最终建立系统动力学模型，并借助计算 机对此模型进行模拟实验【５－６１． ４．２中国石油产量预测的系统动力学建模
４．２．１中国石油产量预测的系统分析及流图
经过整理和分析中国历年来实际的石油勘探开发数据，本文建立了中国石油产量预测的系统动力学因果 关系图，主要变母有年新增石油可采储量、累计石油可采储鼍、累计剩余石油可采储量、累计产量、采出程 度、剩余可采储量采油速度、年石油产量和储采比等１３个变量，因果关系如图４所示．
ｋ导＝ａ＋，０１９ｔ ‘Ｐ
通过回归分析，可以得到Ｏｔ和ｐ，从而根据式（１０）可以得到
Ｂ＝一（ｐ＋１）
数学建模-对石油气田的产量的预测
对于不可再生资源石油气田产量的预测的计算与研究一、摘要根据某油气田的历年产量分析，我们将其。
并且对于这个模型的利用，我们进行了进一步的探讨。
的开发是一个非常复杂的非线性演变过程, 从上个世纪五十年代开始，石油气田的产量一直呈上升趋势，但是由于石油气是不可再生资源，一个气田的总量是有限的，所以开采量不可能一直上升。
同时，石油气产量也受很多其他因素影响，例如开采技术，开采政策等等，所以需要我们根据已知的数据设计出一种合理的模型，能够预测石油气田的产量，从而对石油气未来的开采生产起到一定的指导作用。
二、问题的提出为了能过充分的享用地球的不可再生资源，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。
所以我对石油气田产量进行了预测，以下是我的分析和研究。
三、 模型的假设1、假设忽略一切人为因素对石油气田的产量的影响。
2、假设石油气田的资源丰富，在可预期的范围内可采。
四、 问题的分析如下图所示：注：产量的单位是3810m 。
根据表格信息作图如下：根据近几年的石油七天的产量作图分析的结果显示：石油气田的产量先是呈现增加的趋势，后开始减少，又分析了图形中曲线的走向，所以不妨假设从1957年到1968年为一段一元二次函数，1969年至1976年为一段一元三次函数。
从而简化函数模型。
五、模型的建立1、变量的设定时间年份t变量石油产量 m2、建立模型从1957年到1968年为一段一元二次函数，1969年至1976年为一段一元三次函数。
从而简化函数模型。
从1957年到1968年21111m a t bt c =++32m=-0.0000t +0.0000t -0.0040t+2.6026从1969年至1976年 3222222m a t b t c t d =+++利用matlab 求出a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2的值 六、 模型求解1957年到1968 用MATLAB 可得到如下的模拟轨迹图：1969年至1976图6.1（程序见附录10.1）用MATLAB可求出该曲线的大致方程：2=-+-m t t0.00000.0043 4.2234图6.1（程序见附录10.2）同理，也可以求出第二段的函数：32m=-0.0000t+0.0000t-0.0040t+2.6026七、模型检验可以根据类似的情况，将实际值和模拟值进行比较，从而算出相对误差，如果误差大的话，可以重新拟合，重新找出函数来描述石油气田的产量的变化趋势，从而更好的反映问题。
水平井产能预测方法及动态分析精品文档
水平井长度(m)
泄流半径(m)
Giger
水平井产能 Borisov
(m3/day·MPa
)
R&D
Joshi
数值
3.694 187.870
1.015 20.7 0.1079 250 169 198 170 169 157
不同完井方式下水平井产能预测
1、理性裸眼水平井产能预测
为考虑实际水平井眼的偏心距以及储层的各向异性的影响，对 Joshi公式进行了改进，得到如下产能预测公式。
不同油藏类型水平井产能预测
1、局部穿透因子
Z PR Pxyz Py Pxy
2、附加阻力因子
P x y z 2 L b1 l
h1 nl rw 4
n K K x z 1.0 5
P xy 8 L b 2 h K K x y F 4 L b 1 2 F 4 y 4 0 b L F 4 y 4 0 b L
Renard&Dupuy
应用条件:裸眼井、等厚、均质、无限大油藏、单相流动
Jh
542.8hKh Bo cos-1hx+(h/L)l2nhrw
不同完井方式下水平井产能预测
1、理性裸眼水平井产能预测
参数
水平向渗透率(μm2)
原油粘度(mPas)
原油体积系
油藏参数 储层厚度(m)
井眼半径(m)
外筛管直径 为5英寸, 内 筛管直径为 3.5英寸.地层 砂粒度中值 0.42 mm.。 其它同左
54.17
108.34
0.6435
一、水平井产能预测研究
不同完井方式 不同油藏类型 不同泄油体 考虑摩擦阻力 多分支水平井
基于改进LSTM的复杂断块油藏油井产量预测方法
2024年第4期
勘探开发
的模型。
表1 各类参数特征向量
此在|则处理和疑现时间序列中的间歇和延迟事件时 −)|=有出信很门息|好和的则=y的细传成胞送y−效状，∆。态门−L组结∆S+T成构+M，控单++其制元中信由细息遗胞取忘|∆状舍门态的、|∆−贯传输穿 送入−整，门| 个门、( )链结输|
构控制遗信忘=息门取、舍输∆= ，入1 能∆门+学、=习输1+长出(期门)依计赖算∆ 性公。∆式分别为：
= ( ℎ1 −1 +
+)
=
()
（5）
1是上一其时中刻，的ℎ −隐1是藏上状一 时态刻，的 隐为藏s状 ig态m，od 为函1 s数ig， mod 函为数遗，忘为门遗（、忘3门）为、输为入输门入、门、
= ( ℎ −1 +=1
+)
（6）
门、值元系|状出矩其向y状数、为态量门阵中态输结−，和，共矩出输分=出算ℎ单同为为阵门入别−结门输、候确，和元1值为出选是|单果状定状则和门、遗值元、y上，态=m越视取。态状向状候忘=a一结、情大共态量x态=选门yt−分k时算结Δa，gρ关将况共，同、n值输分、i∈别(算ℎ∆刻(同=结ihk联而确(一孔入别=k输向) −结(确为表(的)=0果度值表定定为般隙、1果入量，定ℎ∆遗示隐和遗，++公示。。，的。−度门的ℎ∞候忘忘关t=1藏式ℎa最当−取、乘=+=、选=门分)=nt门系1状+称a+−1、如大hρn输值值、、积+1别ℎ渗 =h、≤系态(位((+下输向差 ((出(用区(=为=输透0数、，入量为)i：值)门.)来间遗、=5入+门的ℎ；率ℎℎℎ t分4。)偏ℎa 更1−为为忘|、乘∆6分n−门+−−m1等−+辨h31置11输新积+11别门（)i 时s、(n+分+++=1出系用−i项为细k|∆、1)0Δ6输ig，−)门别来遗，数，m个胞输i)出偏o更分忘为((+L1k。d状具入置新S)−门门）辨遗表)函其矩出T+ρ态项+细+门体、)M|偏，越力忘示为数为，中阵门胞，(输的、参其矩出置具小计L最最门)状输，候入)，，和（S)输最)|为为T数中阵门项态算体，门好小、M出选ℎ单4出终输候，，，和的、，），过为取分，输差−计门、值门元输输最出选ℎ1单L程遗算进辨值入通值是S状向的出出终状−门、值元过T如忘1门行；力、常可门输上M态权由量是态状程向状下的门出的、一、重输如结上，态共量态权由：、输最输分下时一算结重，输同共：出终入输别分出门单用函算刻时结算为同确门输入值别为元来数、门结刻的结果输确定的出值为和状更，输遗其为的的果果隐入定，。权由和遗态新候f隐中出候忘权，=，藏。门t为重候输=忘共细藏，选门重选门Wt状、遗==a=、选门状同胞fhn偏值矩值、、态、忘(th-值、态确状1置((输向阵向 W(是，(门输向，定态、i项，入量、量上ℎ、、入量ℎℎℎ。，为，b门的−ℎW，一为i−门的−−f1t、计为o−L111s、乘输分时分+s、乘1S+分i++算b输iT输g积入+刻别i别输g积、别Mm过入m出o用的值为出o为用的b为d程门do门隐来和门遗分来遗最函遗函如+、++偏藏偏候更忘更别终忘忘数数+下o置状置新选新t门为门)输门为，，：))项态细项值细、、遗出输、) ，，胞为，输向输胞忘为由出输L状遗σL入量入状门遗输门S入为ST态忘门T的门、态M出忘状门s（Mi，门的、g乘、输门态，门的、计7m、计输最）积输和入结o、输算最d出终算为过出终门输过为输程门输的出程输入如的出权由如入门下权由重输下门、：重输：、
趋势面分析
趋势面分析趋势面分析是拟合数学曲面的一种统计方法。
通常要找到一个合适的曲面精确表达实际问题往往比较困难，但却可以利用多项式函数来近似逼近它。
在小麦氮磷肥配合实验中，每6672m 施纯氮量设置0、5、10、15、20和25（单位：0.5kg ）共六个水平；每6672m 施52o p 量为0、5、10、15（单位：0.5kg ）共四个水平，共24个处理组合，获得了产量数据。
令z 表示产量，x 表示施氮量，y 表示施磷量，则),(y x f z =。
分别用一次、二次、三次多项式：y b x b b z 210^++=xy b y b y b x b x b b z 52432210^+++++=2928736254332210^xy b y x b xy b y b y b y b x b x b x b b z +++++++++= 来逼近它，经检验应选用二次多项式进行拟合效果最好，拟合结果为：xy y y x x z 964.0244.278.31284.0434.626.16122^+-+-+= （1）试将坐标轴进行平移、旋转以确定上述回归方程的几何图形为抛物面、双曲型抛物面和椭圆抛物面中的哪一种，写出算法并编程计算。
（2）用等值线图法找出满足450350^≤≤z （单位：0.5kg ）的x 与y 的区域，并绘出相应的等值线图（仅绘出450350^≤≤z 部分，等值线以25为增量），写出相应的程序。
（3）利用程序求出使产量达到最大时的施氮量和施磷量及其产量值，依此确定绘图区域（使图形尽量对称），并绘出相应的三维图形，将产量大于450的部分用红颜色绘出，其余部分用蓝颜色绘出。
（4）再利用句柄图形操作，通过编写程序将上述图形中实验布设区域图形颜色改为黄色，并将实验布设区域内产量满足450350^≤≤z 的部分改成绿色，然后裁掉实验布设区域外产量小于350的部分。
解答： （1） z=161.26+6.434*x-0.284*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y 关键矩阵：T =-0.2840 0.48200.4820 -2.2440[x,y]=eig(T);I=det(y)if I >0style='椭圆抛物面'else style='双曲抛物面'(2): [x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.284*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y;v=[350:25:450];contour(z,v)(3) [x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.274*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y;s=size(z);for i=1:151for j=1:251if z(i,j)>maxmax=z(i,j);elseendif z(i,j)>450t(i,j)=z(i,j);elset(i,j)=nan;endendendx=0:0.1:25;y=0:0.5:15;for i=1:length(x)for j=1:length(y)ifmax==161.26+6.434*x(i)-0.274*x(i)^2+31.78*y(j)-2.244*y(j)^2+0.964*x(i)*y(j);x1=x(i);y1=y(j);elseendendendt=find(z1);s=size(z);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)>450z1(i,j)=z(i,j);endendendplot3(x,y,z,'b');hold onk=find(z2);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)<450z2(i,j)=z(i,j);endendendz2=NaN;plot3(x,y,z1,'r');图形为：（4）[x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.274*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y; h1=mesh(z);set(h1,'FaceColor',[1,1,0])set(h1,'EdgeAlpha',[0])hold on;ctrl=find(z<350);z(ctrl)=NaN;s=size(z);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)<=450 & z(i,j)>=350z3(i,j)=z(i,j);endendendh2=mesh(z3);set(h2,'FaceColor',[1,1,0])set(h2,'EdgeAlpha',[0])图形为。
石油储量与产量预测模型研究
石油储量预测模型的建立
模型原理：基于地质统计学和数学模型 模型输入：包括地质、地球物理、地球化学等数据 模型输出：预测的石油储量 模型验证：通过历史数据和实际生产数据进行验证和调整
石油储量预测模型的应用
石油公司：用于制定开采计划，优 化资源配置
投资机构：用于评估投资风险，制 定投资策略
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政府机构：用于制定能源政策，保 障国家能源安全
研究机构：用于研究石油市场趋势， 为决策提供依据
石油产量预测模 型研究
石油产量预测模型的原理
基于历史数据 的时间序列分
析
考虑影响石油 产量的多种因 素，如油价、 政策、技术等
使用统计方法 建立预测模型， 如回归分析、 时间序列分析
等
对模型进行验 证和调整，以 提高预测准确
基于机器学习的方法：利用机器学习算法，如神 经网络、支持向量机等，建立储量预测模型
基于贝叶斯网络的方法：利用贝叶斯网 络理论，建立储量预测模型
基于模糊逻辑的方法：利用模糊逻辑理 论，建立储量预测模型
基于专家系统的方法：利用专家系统的 理论，建立储量预测模型
基于灰色系统的方法：利用灰色系统理 论，建立储量预测模型
石油储量与产量预测模 型研究
汇报人：
目录
石油储量与产量预测 模型概述
01
石油储量预测模型研 究
02
石油产量预测模型研 究
03
石油储量与产量预测 模型比较分析
04
石油储量与产量预测 模型应用案例分析
05
结论与展望
06
石油储量与产量 预测模型概述
石油储量与产量预测模型的定义
大庆长垣外围油田水平井初期产能预测
大庆长垣外围油田水平井初期产能预测
刘如俊
【期刊名称】《大庆石油地质与开发》
【年(卷),期】2016(035)004
【摘要】常规水平井产能公式在实际应用中预测值偏高,压裂水平井产能公式中有关裂缝参数难以获取,急需建立适合大庆长垣外围油田的水平井初期产能经验公式.通过各因素对产能影响相关性分析,确定最终经验公式拟合以Borisov公式为基础,引入修正系数及压裂规模参数,实现对该公式中未考虑因素的拟合.应用2012年以前投产水平井相关数据,按射孔完井、穿层压裂及分段压裂3种方式分别建立了经验公式;利用2012年之后投产的水平井产能数据对所建立经验公式进行验证,相对于理论公式,经验公式更接近实际产量,可用于新区水平井产能预测.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】刘如俊
【作者单位】大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆 163712
【正文语种】中文
【中图分类】TE348
【相关文献】
1.大庆长垣外围油田萨葡油层综合分类研究 [J], 王宏伟
2.大庆长垣外围油田剩余油类型及分布规律 [J], 王秀娟;彭珏;刘卫丽
3.大庆长垣外围油田含水与采出程度关系图版的改进 [J], 朱海慧
4.大庆长垣外围油田剩余油类型及分布特征研究 [J], 骆雯
5.大庆长垣外围油田规划编制中产量预测方法 [J], 赵玉双
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玛湖致密砾岩油藏水平井生产动态分析及产能预测——以玛131小井距立体开发平台为例
第43卷第4期新疆石油地质Vol.43，No.42022年8月XINJIANG PETROLEUM GEOLOGY Aug.2022文章编号：1001-3873（2022）04-0440-10DOI ：10.7657/XJPG20220409玛湖致密砾岩油藏水平井生产动态分析及产能预测——以玛131小井距立体开发平台为例曹炜1，鲜成钢1，吴宝成2，于会永2，陈昂2，申颍浩1（1.中国石油大学（北京）非常规油气科学技术研究院，北京102249；2.中国石油新疆油田分公司工程技术研究院，新疆克拉玛依834000）摘要：为厘清玛131小井距立体开发平台的产能水平和生产动态特征，进行了生产特征、不稳定产量及产能预测，构建了动态分析及产能预测工作流程，确定了等效地层渗透率、有效裂缝半长等预测单井产能的关键参数。
目标油藏原油易脱气，早期下入井下气嘴可有效减轻脱气现象；返排前期油嘴过大，会导致裂缝体积大幅减小，需要控压返排；基于递减曲线和解析模型的P50产能预测结果可以互为补充，提供更为准确合理的产能预测区间；百三段水平井的平均有效裂缝半长大于百二段一亚段，其井距存在优化的空间。
关键词：玛湖油田；致密砾岩油藏；有效裂缝半长；等效地层渗透率；单井控制储量；动态分析；产能预测中图分类号：TE331文献标识码：A©2018Xinjiang Petroleum Geology.Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0International License 收稿日期：2021-10-25修订日期：2022-01-06基金项目：中国石油战略合作专项（ZLZX2020-01）第一作者：曹炜（1999-），男，硕士研究生，陕西西安人，地质工程一体化，(Tel)156****0218(E-mail)156****************通讯作者：鲜成钢（1971-），男，四川南充人，教授，博士生导师，地质工程一体化，(Tel)186****9591(E-mail)*********************.cnProduction Performance Analysis and Productivity Prediction of Horizontal Wells in MahuTight Conglomerate Reservoirs ：A Case of Ma 131Dense⁃Spacing 3D Development PadCAO Wei 1，XIAN Chenggang 1，WU Baocheng 2，YU Huiyong 2，CHEN Ang 2，SHEN Yinghao 1（1.Research Institute of Unconventional Oil &Gas Science and Technology ，China University of Petroleum ，Beijing 102249，China;2.Research Institute of Engineering Technology ，Xinjiang Oilfield Company ，PetroChina ，Karamay ，Xinjiang 834000，China ）Abstract ：In order to clarify the productivity and production performance of Ma131dense ⁃spacing 3D development pad ，the production characteristics and unstable production/productivity were predicted ，a workflow for performance analysis and productivity prediction was es⁃tablished ，and the key parameters such as equivalent formation permeability and effective fracture half ⁃length ，etc.were determined for sin⁃gle well productivity prediction.Oil in the target reservoir is easy to be degassed ，which may be effectively alleviated by running the gas nozzle into the hole in the early stage.The use of over ⁃sized oil nozzle in the early stage of flowback may greatly decrease the fracture volume;in this case ，a pressure ⁃managed flowback is necessary.The P50productivity prediction results obtained from the production decline curves and the analytical model can complement each other ，providing a more accurate and reasonable productivity prediction interval.The average effective fracture half ⁃length of horizontal well in T 1b 3is greater than that in T 1b 12;therefore ，the well spacing can be further optimized.Keywords ：Mahu oilfield;tight conglomerate reservoir;effective fracture half ⁃length;equivalent formation permeability;single well controlledreserves;performance analysis;productivity prediction玛湖凹陷位于准噶尔盆地中央坳陷西部，西邻西部隆起，东接英西凹陷、夏盐凸起和达巴松凸起，整体呈北东—南西向展布的长椭圆状。
基于测井资料的早期单井产能预测方法
基于测井资料的早期单井产能预测方法董红;董丽丽;于希南;田宇;岳一星【摘要】根据辽河油田S区沙4段岩心分析资料、试油资料和测井资料,建立起S 地区沙4段储层产能指数与油相渗透率的解释模型.同时基于比采油指数方程预测S区油井的比采油指数,预测结果与实际试油结果基本吻合.【期刊名称】《重庆科技学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(017)004【总页数】4页(P73-76)【关键词】测井资料;油层;产能预测;油相渗透率【作者】董红;董丽丽;于希南;田宇;岳一星【作者单位】长城钻探工程有限公司测井公司,辽宁盘锦124011;重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331;重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331;重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331;重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】TE155正确评价储层产能，不仅可检查油气勘探的成果，而且也可为油气田的开发提供最基本的理论依据［1］。
通过试油、试采数据可有效评价油层产能，但成本较高。
近年来，研究者开始尝试利用常规测井资料预测油层产能，实现储层产能的定量与半定量预测评价。
该方法主要利用测井资料估算比采油指数，或通过研究比采油指数与影响储层产能的关键因素之间的关系，最终确定采油指数的估算方法，达到预测储层产能的目的。
目前在许多油田和地区已展开了相关的研究工作，但储层参数的计算方法普遍采用的是地区经验公式，研究成果多具有地域局限性［2-5］。
本次研究基于平面径向稳态渗流原理，拟利用单位厚度的采油指数预测油层的产能。
利用辽河油田S地区沙四段井的测井资料，建立不同岩性储层产能指数与油相渗透率的模型，并利用这些模型直接完成储层产能评价。
1 产能预测基本模型基于平面径向稳态渗流原理，利用单位厚度的采油指数预测油层产能，公式如下: 储层的产液量公式:式中:PI—比采油指数，m3/(m·d·MPa);Q—地面原油产量，m3/d;K—油层有效渗透率，10-3μm2;h—储层厚度，m;μo—原油黏度，mPa·s;Boi—原油体积系数;Δp—生产压差，kPa;re—储层供液半径，m;rw—油井半径，m;S—表皮系数。
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Ξ基于多项式趋势面分析的油井初期产量预测
翟汝霞,李汉林,连承波(中国石油大学地球资源与信息学院,山东 257061)
摘 要:油井初期产量是编制油田开发方案的重要参数,而油气储层的物性特征是油井初期产量的主控因素。根据已知油井初期产量、油气储层孔隙度和渗透率,通过最优拟合原则建立油井初期产量与油气储层孔隙度和渗透率最佳预测数学模型,基于预测数学模型对未知油井初期产量进行预测分析。结果表明,基于趋势面分析的油井初期产量预测方法是可行,其结果可靠,可以为油田编制开发方案提供参考依据。关键词:产量;储层物性;趋势面分析
1 引言油井初期产量评价与预测对油气田的勘探开发有着重要的意义,它既是提高勘探效果的关键环节之一,也开发部署于规划的重要基础数据。油井产量的影响因素众多,而油井初期产量的主要影响因素为油气储层的物性特征。前人对基于储层物性的参数的产量预测方法做了大量的研究,其主要方法为线性回归、灰色模型和神经网络[1-4]。这些方法均有其各自的优点,一定条件下可以取得满意的预测效果,但也存在一些确定。线性回归和灰色模型方法对预测指标和参数之间的复杂关系适应性较差,而神经网络方法对学习样本的要求很高。为此,本次基于储层物性主要参数,利用趋势面分析的方法,对油井初期产量进行预测,试图寻求最佳的预测方法。2 多项式趋势面分析的基本原理趋势面分析就是在点(Pi(xi,yi,z
i
)的控制下,拟
合一个连续的数学曲面,以此研究变量在区域上和局部范围内变化规律的一种统计方法[5]。多项式是趋势面分析常用的数学模型,多项式曲面的一般形式:
z=Β1+Β2x+Β3y+Β4x2+Β5xy+Β6y2++
式中,z为因变量;x,y为自变量。若多项式中自变量的最高次数为k,则称这种多项式为k次多项式。多项式曲面的形态将随着k的增大而变得更加复杂。假设Β1、Β2、Β3、…的估计值为b1、b2、b3、…+,那么得趋势多项式方程:
zδ=b1+b2x+b3y+b4x2+b5xy+b6y2++
把已知的xi,y
i
(i=1,2,…,n)代入上式,得到因
变量的趋势值:
zδi=b1+b2xi+b3yi+b4x2i+b5xiyi+b6y2i++
确定多项式系数所依据的原则是使Q
1=
∑n
i=1(z
i
-z
δ
i)2达到最小。
趋势面的拟合度是指观测值与趋势值在总体上
的逼近程度。记:
Q1=∑ni=1(zi-zδi)2;Q=∑ni=1(zi-zδ)2;Q2=∑ni=1(zδi-
zγ)2;且有Q=Q1+Q2。定义C=Q2
Q×100%为趋势面
的拟合度。3 基于多项式趋势面分析的油井初期产量预测多项式趋势面分析的原理表明,结合实际资料,
根据最优拟合原则调整多项式自变量最大次数,可以建立因变量与自变量的最佳数学关系,对因变量和自变量之间的复杂关系具有较强的适应性。基于这一认识,本次以储层物性主要参数孔隙度和渗透率为自变量,油井初期产量为因变量,通过最优拟合建立数学模型进行预测分析。本次研究发现利用多项式趋势面分析的所建立模型预测结果非常接近实际产量,说明多项式趋势面分析能够建立油气储层物性参数与油井初期产量的复杂关系。4 结语油井初期产量评价和预测是编制油田开发方案的重要组成部分,而油气储层的物性特征是油井初期产量的主控因素。在一定的范围内,油气储层孔隙度和渗透率与油井初期产量具有较强的相关性。利用多项式趋势面分析的方法可以较好的表达油井初期产量与油气储层孔隙度和渗透率之间复杂的内在联系。根据已知油井初期产量、油气储层孔隙度和渗透率,通过最优拟合原则可以建立油井初期产量与油气储层孔隙度和渗透率最佳数学模型,基于拟合的数学模型可以对未知油井初期产量进行预测分析。实例分析表明,基于趋势面分析的油井初期产量预测方法是可行,其结果可靠,可以为油田编制开发方案提供参考依据。[参考文献][1] 王美石,陈祥光.多元线性回归方法在油田产量预测中的应用[J].油气田地面工程,2004,
23(11):25～26.
231内蒙古石油化工 2007年第9期
Ξ收稿日期:2007-04-14
作者简介:翟汝霞(1984—),女,山东潍坊人,硕士研究生,专业:矿产普查与勘探。Ξ油砂岩成气的热模拟分析
戴鸿鸣,刘文龙(西南石油大学,四川成都 610500)
摘 要:热模拟分析表明油砂岩具有较高的生气能力,可成为侏罗系储层优质的气源岩,进一步开展油砂岩分布、成藏和成气条件研究,对川西地区北部侏罗系油气勘探有重要意义。关键词:油砂岩;热模拟;侏罗系;成因研究
1 油砂岩热模拟分析实验条件111 油砂岩成气的热模拟实验条件①仪器:采用HP5890A气相色谱仪,外接SGE
热解器。②样品:由于岩石矿物的组成结构对烃类生成和排驱机理有重要作用,因此在研究中采用20～60目之间的岩石颗粒直接分析。热模拟样品选自青林1井侏罗系沙溪庙组油浸砂岩,井深1508m。③热模拟生烃部分:用澳大利亚生产的SGE热解器改装的热模拟生烃装置,由热解炉和温度控制系统两部分组成,可以从室温开始,迅速升温至900℃,并且可以在任意温度段恒温操作。④定量分析部分:用美国生产的HP5890A型气相色谱仪改进的定量分析装置,可以完全收集热模拟生成的烃产物,经色谱柱分离,FID鉴定,定量分析C1～C5各烃组分。⑤数据控制和处理部分:由计算机和色谱软件组成的数据系统可以设定和执行各种色谱操作参数,采集分析数据和处理数据。⑥操作:样品在一定温度下加热恒温30min,用氦气作载气,经液氮冷阱收集产物,色谱仪分析产物组成和含量。一个岩石样品可在不同的几个温度阶段连续进行上述分析测定。112 岩石热模拟产物C1～C4碳同位素分析实验条件①仪器:GCCDeltas同位素质谱仪,外接SGE
热解器。②样品:由于岩石矿物的组成结构对烃类生成和排驱机理有重要作用,因此在研究中采用20～60
目之间的岩石颗粒直接分析。热模拟样品选自青林1井侏罗系沙溪庙组油浸砂岩,井深1508m
。
③热模拟生烃部分:用澳大利亚生产的SGE热解器改装的热模拟生烃装置,由热解炉和温度控制系统两部分组成,可以从室温开始,迅速升温至900℃,并且可以在任意温度段恒温操作。④定量分析部分:样品经色谱柱分离后,燃烧进入同位素质谱仪检测各组分的同位素值。⑤操作:岩石样品在一定温度下加热恒温30min,用氦气作载气,经液氮冷阱收集产物,Al2O
3
色谱柱分离产物。燃烧进入同位素质谱仪检测各组
分的同位素值。一个样品可在不同的几个温度阶段连续进行上述分析测定。
[2] 徐波,薛中天,韩继勇.用灰色系统模型预测油井产量[J].石油钻采工艺,2001,23(3):48～49.[3] 李栓豹,陈雷.多元线性回归分析在安塞油田产量预测中的应用[J].承德石油高等专科学校学报,2004,6(4):27～31.[4] 谭成仟,吴少波,宋子齐.神经网络在辽河滩海地区油气储层产能预测中的应用[J].西安石油学院学报,2001,16(3):21～24.
[5] 李汉林,赵永军.石油数学地质[M].东营:石油大学出版社,1998:133～164.
PredictionofoilwelloutputBasedonPolynomialTrendSurfaceAnalysisZHAIRu-xia,LIHan-lin,LIANCheng-bo(SchoolofEarthResourcesandInformation,PetroleumUniversity,Shandong257061,China)
Abstract:Oilwelloriginaloutputisoneofimportantparametersforoilfielddevelopmentplanning.Reservoircharacteristicsarethemaincontrollingfactorsofoilwelloriginaloutput.Inthelightoftheknowndataaboutreservoircharacteristicsandoilwelloriginaloutput,thepredictionmodelwasconstructedbasedonpolynomialtrendsurfaceanalysis.Themodelwasusedtopredicttheunknownoilwellsoriginaloutput.Theresultsofanexampleillustratethatthemethodissimpleandreliableincalculation,andisusefulforpredictingoilfieldoutput.Keywords:Output;ReservoirCharacteristics;TrendSurfaceAnalysis
331 2007年第9期
内蒙古石油化工
Ξ收稿日期:2007-04-15