一种新型产水量预测模型的建立及应用

油田产水量预测是油田经济评价中一项重要的参数,目前产水量预测模型基本上运用在水驱油田特高含水期,但是对于复杂断块油藏中低含水的含水率预测研究较少。针对该问题,结合油藏渗流原理,通过二项式公式表征水相相对渗透率随含水饱和度变化规律,拟合精度较高,对于各个阶段的产水量预测均适用。在此基础上,建立了适合断块油田新型产水量预测模型。该方法在国外油田已开发断块应用效果较好,对类似复杂断块油田开发过程中产水量的预测提供理论支持,指导油田合理规划。

基于BP神经网络的煤层气井产水量预测研究

基于时间序列预测思想,运用MATLAB软件,构建适合于煤层气井产水量预测的BP神经网络模型。以沁水盆地南部柿庄TS-006井为预测实例的结果表明:BP神经网络模型能够较准确地预测出煤层气井未来7 d的产水量,其平均绝对误差和平均相对误差分别为-0.08 m3/d和-0.91%,从而可为煤层气井排采制度的调整提供科学依据。