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。

注水开发油田动态的微分模拟预测

本文从中后期注水开发油田的多时间序列数据分析,建立了油田状态的微分动态模拟,并由此进行预测,得到了通过油田整体状态变量研究其单一状态变化趋势的新方法。并对国内HL注水开发油田进行了试算,取得了较好的效果。

基于知识解析的油田动态开发辅助决策系统研究

设计了基于知识解析的油田动态开发辅助决策系统模型,建立支持关系数据推理的油田开发知识表达模型。该模型包括元概念层、生产知识层、规则层。在此基础上,完成知识解读并且分析生产状况。研究生产事实-数据分析机制,实现知识驱动的关系数据分析与推理。基于模型设计,开发了油田动态辅助决策支持系统。

油田动态预测方法研究

通过对几十年来在油田动态预测方面研究成果的总结分析得出：在解决这一类复杂问题中存在着两种截然不同的研究方法：一是传统的分析方法，它强调系统状态变化的因果性，坚信还原论对油田动态系统的有效性。二是现代系统分析方法，它认为油田动态系统是一种信息不完全系统，依据输入输出信息，再参照系统物理知识和其它方面的了解进行建模。事实上，带有经验色彩的确定性模型在预测中仍占有主导地位。

等时法分析油田动态特征

受新井投产的影响,采用常规的递减规律分析方法不能准确判断区块的递减规律以及精确预测区块产量。提出等时法,即将各区块每年投产的生产井的动态资料,放在同一时刻投产的处理方法,并以我国西北部某油田几个区块为研究背景,采用这种方法分析了区块递减特征,提高了产量预测精度,判别了井间连通情况。

油田动态功能模拟的原理与途径

现代控制理论的重要分支——系统辨识技术的飞速发展,为各类动态系统的状态预报开辟了一条更加广阔的道路。但迄今为止,油田动态系统的辨识却仍然局限于物质与能量的研究。本文介绍了系统辨识中功能模拟的一般原理与途径,讨论了油田动态功能模拟的可能性,以期对丰富油藏工程的研究方法、提高油田动态预测水平能有所裨益。

论油田动态分析与开发调整

我国是目前世界上第二位的能源生产和消费国,虽然能源总量丰富,但作为一个典型的人口大国,能源的人均拥有量严重不足,煤炭和水力资源的人均拥有量只有世界平均水平的50%,而石油储量的人均占有值值只有世界平均值的11%。在这种情况下,作为战略资源的石油,必然成为我国能源开发的重中之重,随着我国石油开发技术的不断改进,前人的不断摸索,我国在油田开采技术和动态分析上取得了长足进步,本文将就油田开采过程的动态分析与开采过程中的方案调整展开论述。

油田动态系统的延迟性与套管损坏的灾变性分析

本文分析了油田动态系统的非平衡性,讨论了系统的延迟性及其伴生的自平衡性,指出系统的延迟决定了因果在时空上的分离性,进而使套管损坏具有灾变特征。同时认为,充分注意系统的延迟性,对于分析套管损坏的原因,评价预防套管损坏措施的效果是极为重要的。

油田动态分析软件的开发与应用

油田动态分析涉及大量的基础资料分析和基础图形的绘制,这些都给开发研究带来了诸多不便。本文为开发工作者介绍了一套新近推出的用于开发研究和动态分析的网络数据库应用软件。

油田动态监测资料在江汉油田开发中的应用

本文阐述了油田动态监测资料在江汉油田开发中的应用，包括产液剖面、吸水剖面、油层压力和井温测井资料的应用，并举有实例。

油田动态体系的特点及自适应预测实践

注水开发砂岩油田的动态体系是一个具有时变特点的非平稳随机过程系统,因此应用系统分析方法解决油田动态预测问题,在一定范围内较之分析方法有更大的优越性。本文提供了一个针对这种特点所选择的预测方法,对D油田产量进行五年预报,并有经过实际资料检验的实例,可以说明系统分析方法解决油田动态预测问题的实用价值。

油田动态分析模型及软件包研制

本软件是在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上采用Ｃ＋＋语言与ＦｏｘＰｒｏ嵌套开发的油田动态分析及配产实用软件包，该软件建立了“油田生产动态数据库系统”具有生产报表，采油曲线，配产，可采集量计算，井网密度计算等功能，配产预测和可采储量计算除包括目前常用的分析方法以外，还增加了“全过程”等新的数理模型，具有较强的实用性和一定的先进性，本软件已在油田动态分析，配产实际应用中，取得良好的效果。

产量递减曲线在油田动态分析的应用

本文从Ｊ．Ｊ．Ａｒｐｓ递减方程出发，推导出差法求解递减数的数学公式，进而建立产能预测，储量计算的的数学模型。结合油田生产实际，编制了计算机应用软件，并列举实例说明产量递减曲线在油田动态分析中的应用。

基于OFM软件功能提升油田动态水平分析

在传统工作方法中,要想掌握油气生产动态,需采用人工调用方法,得出基本数据,但是该种数据获取方式不能实现实时化、精准化、全程化,而利用OFM软件功能,可构建统一的多维分析图表,实现低产井生产数据多维分析,并帮助管理者及时跟踪单井产量变化情况,生产销量更高,因此应用前景更加广阔。基于此,文章展开以下分析,先介绍OFM软件的特点和主要功能,之后总结油田动态分析中OFM软件的应用,发现:OFM软件会自动更新区块动态,可动态化实现数据的计算与输出,可帮助管理者实现油藏数据动态分析,工作效率大大提高。故在应用过程中,技术人员应该首先建立基本数据库,根据生产经营内容,建立注水井数据库、计量产量数据库、生产井单井产量数据库,之后输入动静态资料,通过生产曲线模板绘制出生产曲线,必要时可以任意组合产量构成图,依据Eclipse油藏数值模拟器历史数值,生成开发策略文件提供基础数据,接着依托OFM软件多维分析和可视化,从不同的角度分析重点油田生产情况,统计相关指标,研究采出井及油气生产单元运行情况,利用0FM系统报表的编辑功能,更改数据,再进行新一轮的逻辑运算。利用以上OFM软件,可实现一个人即可监控全部油田生产动态,全程跟踪各油田生产形势,与传统单井动态分析工作方法相比,能实现油田开发动态预警监控的实时化,且可以对油田生产予以动态预警,能为盘活油井资产利用率提供借鉴。

中子水流氧活化测井技术在油田动态监测中的应用

随着油田开发的不断深入,油田动态监测显得越来越重要。中子水流氧活化测井技术作为一种新型测井技术,具有高精度、高分辨率、低侵入性等优点,在油田动态监测中得到了广泛的应用。基于此,从中子水流氧活化测井技术的概念和原理入手,介绍了其在油田动态监测中的应用,包括深水位随钻测井技术、欠平衡钻井技术、地层测井技术的应用以及新型技术FPSO技术。最后,探讨了中子水流氧活化测井技术在油田动态监测中的应用的未来发展趋势。

油田动态分析技术在低渗透油田注水开发中的应用

油田动态分析技术在低渗透油田注水开发中发挥着关键作用。通过对油藏状态、注水效果、生产数据等进行实时监测与分析,该技术可以优化注水方案、预测开发效果、识别生产风险,为科学决策提供依据。为充分发挥该技术的潜力,需要加强基础数据管理、提升分析模型精度、强化实时预警能力、推进多学科协同,不断提高低渗透油田注水开发的效率和效益。

基于Power BI的油田注水运行动态分析与可视化展示

利用Power BI对定边采油厂的注水运行情况进行动态分析和可视化展示,提供了一种高效、可视化的分析途径。利用数据库等资料,经过ETL (Extract-Transform-Load)、数据建模等过程,从日动态监测、月运行指标两方面创建可视化动态分析监测模型,完成日注水压力、配注合格率、水质达标率等多个维度监测模型。Power BI具有可视化程度高、易操作、易建模、自主性强等特点,可高效解决油田注水运行数据分析最后"一公里"的问题,可拓展作为油田开发动态分析的一种高效工具。

油田开发动态指标预测方法

将产量衰减曲线与水驱特征曲线结合起来应用,给出了一套较为完整的油田开发动态指标经验预测方法。既解决了衰减曲线预测中缺少含水率的问题,又解决了水驱特征曲线预测中缺少时间的问题,同时还可用来预测油田剩余开采年限与油田废弃时的采油速度。