聚类质心与指数递减方法改进的哈里斯鹰算法

为了提高哈里斯鹰算法的寻优性能,提出KmHHO算法。首先,将所有种群看作一个聚类,用Kmeans算法计算聚类的质心,再用质心代替算法中的均值。然后,为了控制算法的探索和开发阶段,用指数递减的猎物逃逸能量,代替原算法中线性递减的猎物逃逸能量。最后,通过在23个benchmark函数上5个算法寻优性能的对比,验证KmHHO的改进效果,并利用Wilcoxon秩和检验,分析KmHHO与其他4个算法的差异性。实验结果表明,在23个benchmark函数中,KmHHO能够在14个benchmark函数上取得最优值,整体性能高于GWO、HHO和AO,但与DAHHO相当。

页岩气井扩展指数递减模型研究

页岩气藏渗透率极低,用传统产量递减模型对页岩气井进行预测,结果过于乐观。为寻求适用于页岩气井的产能评价方法,以Arps递减分析方法为基础,对扩展指数递减模型展开研究。在模型应用过程中,将传统的递减曲线分析方法与概率预测框架相结合,根据单井初始递减率进行同类井的划分,在计算单井递减曲线参数的基础上,利用P指数概率准则求取具有代表性的井组递减曲线参数值,据此对单井进行概率性预测,从而规避了页岩气藏复杂性及上产措施对产量递减分析的影响,提高了页岩气藏产量动态预测的准确性。利用美国多口页岩气井的实际生产资料,进一步验证了该方法在页岩储层应用的准确性与可行性。

页岩气产量幂律指数递减分析

页岩气藏属于特低孔、特低渗的非常规天然气藏,且存在吸附–解吸及扩散等特征,采用常规产量递减方法分析页岩气井存在较大误差。针对Arps产量递减方法无法利用气井早期生产数据进行产量预测的不足,引入幂律指数递减分析方法,基于所建立的数学模型绘制不同递减指数下的幂律指数递减典型图版,分析了递减指数对产量递减的影响,并对四川盆地某页岩气井生产数据进行了分析,对比发现幂律指数递减与Topaze预测结果十分吻合,而双曲递减会导致储量估算过高。研究表明:页岩气井早期产量表现出幂律指数递减特征,利用幂律指数递减分析方法可对气井产量、可采储量及递减率进行快速预测;页岩气井单井产量低,但生产周期极长,单井可采储量较大。

FWG1幂指数递减开发模型

本文提出了FWG1 幂指数递减开发模型,提出了开发速度,采出程度等开发指标的数学关系式。分析了参数对FWG1幂指数递减开发模型的影响。当c1/n t= 1 时,VD=e- 1为不动点。提出了开发初期FWG1 幂指数递减开发模型的确定方法,便于开发初期决策。制作了FWG1 幂指数递减开发模型的log VD～log Rp 图版,log VD ～log(c1/nt)图版,logRp ～log(c1/n t)图版。提出了开发中晚期FWG1 幂指数递减开发模型的判断方法,三点抛物线法和三种图版匹配的拟合方法,为开发中晚期预测奠定了基础。FWG1 幂指数递减开发模型是一种既有快速又有慢速的综合递减开发模型。

指数递减法在凝析油气藏中的应用

指数递减法是油气藏工程中的一个重要预测方法。它可以用于预测油气田递减阶段的产量、累积产量和可采储量。将指数递减用于凝析气藏的预测,取得了很好的效果,并得到了凝析气藏的总井流体产量、干气产量和凝析油产量的递减均符合指数递减的重要结论。

广义指数递减模型改进及其在油气田开发评价中的应用

基于油井产量递减的统计研究和理论分析,Arps提出了著名的指数递减、双曲线递减和调和递减,尤其是指数递减因简单、实用和可靠得到了广泛应用。然而,Arps的3种递减只适用于油气田投产即进入递减的无峰开发模式产量和累积产量的预测。在Arps的指数递减的基础上,笔者提出了广义指数递减模型,在此基础上进行了进一步推导,得到了更为简单实用的预测方法,适用于无峰、单峰、均峰和多峰等开发模式,可用于产量、总累积产量、可采储量、剩余可采储量、采出程度和储采比等多个参数的预测。实例应用表明,本文提出的广义指数递减模型实用有效。

一种基于步长指数递减策略的果蝇优化算法

为解决传统果蝇算法中收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出基于步长指数递减策略和t分布扰动策略的果蝇优化算法。根据指数函数逐步递减的性质,将传统果蝇算法中果蝇个体的步长更新策略变为指数函数自适应步长;并在果蝇群体位置更新时加入t分布扰动,使个体位置有着随机性,减少了算法陷入局部最优的可能性。在实验过程中选取5个标准函数在迭代次数相同的情况下对算法进行仿真对比实验,结果显示,该改进算法比传统的果蝇算法在收敛速度和寻优精度上都得到了明显的优化。

SEC上市油气储量指数递减曲线评估法参数研究

通过采用单因素数理分析法,对SEC上市油气储量指数递减曲线评估法中的Arps递减曲线方程进行了特征分析。认为影响上市油气储量评估结果的主要影响参数可以分为2类,一类是油藏参数,另一类是经济参数;并确定出几个重要影响参数与SEC油气储量之间的数理方程。由此,可以定量确定几个重要影响参数对SEC油气储量的影响规律、影响程度;并且可以通过储量方程定量调整各主要影响参数之间的数量关系来促进油气储量评估结果的稳定,同时也达到减少油气田新增勘探区块投入开发的目的,最终促进SEC油气储量替代率的稳定。

推导指数递减公式预测油藏剩余可采储量

随着我国石油天然气工业的迅猛发展,如何更有效地提高油田生产的采收率,进而提升产能效率,正受到越来越多的重视。在这个过程中,如何预测和计算油藏的剩余可采地质储量,正越来越凸显了它的重要作用和意义。对注气前剩余可采地质储量的准确预测有助于更加合理的经济产量配置和提高油气田的开发效率,对高效合理地开发油气藏有着非常重要的理论和现实意义。通过指数递减公式的推导以及对XH3井油藏剩余可采储量进行预测研究,研究内容符合油藏剩余可采储量预测的理论思路,能够更好地服务于油田剩余可采地质储量的预测研究工作,具有一定推广价值。

基于权重指数递减粒子群算法在光伏MPPT中的应用

针对光伏阵列局部遮阴情况下输出电压-功率曲线呈现多峰特性,传统粒子群算法进行最大功率跟踪时会陷入局部最优的问题,提出了权重指数递减粒子群算法。该算法通过改变粒子搜索方式,在每次迭代结束前对搜寻到的最优粒子执行精英突变,对反方向空间进行搜索;并添加惯性权重调节参数,其惯性权重随迭代次数的增加以指数形式递减,使算法前期跳出局部最优点的能力提高以及后期搜索更加准确。仿真结果表明,该算法在遮阴或者光照突变情况下,均能准确的追踪到最大功率点,能有效避免陷入局部最优点,收敛速度较快,能够在复杂情况下实现最大功率追踪。

基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、收敛精度不高、稳定性不强等问题,提出基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法(GDEDBA)。将指数递减策略引入速度更新公式,使算法迅速进入局部寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式,使局部新解中所有粒子与当前全局最优粒子产生信息交流与学习,防止陷入局部最优,增加种群多样性;设计扰动控制因子来控制高斯扰动的扰动范围,增强算法的稳定性。15个测试函数的仿真结果表明,改进算法的寻优性能显著提高,收敛速度更快,求解精度更高,稳定性更强。

指数递减油田开发后期井网密度的确定

在分析油田井网密度与最终采收率关系的基础上，根据收支平衡的基本经济原理，导出了已开发油田打加密调整井的合理井网密度和极限井网密度的一种求解方法。应用该方法在不同油价下对F油田分区块进行了测算、分析，指出了中区、东区是F油田打加密调整井的主要地区，为合理高效开发好F油田提供了依据。

上市储量评估中指数递减法合理递减率的选取

针对上市储量评估中指数递减法合理递减率的选取缺乏规范和指导,评估结果因人而异的现状,基于阶段递减率定义,对不同生产状况下的产油量递减率、含油率递减率和开井数修正产油量递减率进行了深入研究和对比分析,明确了三者之间的数学关系,确定了指数递减法产油量预测合理递减率的选取依据。研究表明:当评估单元产油量、含油率和开井数修正产油量均有明显的递减趋势时,选取开井数修正产油量递减率进行产量预测;产油量、开井数修正产油量无递减,含油率有明显递减时,选取含油率递减率进行产量预测。该研究可为指数递减法合理递减率的选取提供指导,为更好地开展SEC上市储量评估工作提供借鉴。

基于修正幂律指数递减的致密气井产能评价新方法

致密气是我国天然气勘探开发的重要新领域之一,目前已经有许多致密气井投产,并积累了大量的气井试采动态数据。本文以有效分析致密气井现场试采数据进而指导气井下一步的生产为目标,研究气井不同渗流阶段瞬时递减率的变化规律,对常规气井幂律指数递减模型进行分段修正,引入直线段特征线分析方法,并给出了这种分析方法在致密气藏多段压裂水平井中应用的理论依据,将原来毫无章法的散点拟合求参变为直线拟合求参。研究表明,通过对产量的分阶段评价,降低了原有方法进行产能预测时极易出现的多解性问题;致密气井前期产量递减规律为修正幂律递减模式,后期为双曲递减模式。

常数因子法确定油井标准指数递减方程

指数递减方法是油气井(藏)处于产量递减期预测的一个重要方法。它可以用于预测递减阶段的产量、累积产量和可采储量[1]。文中对红河油田处于递减期的生产井加以分析,提出一种新的确定标准指数方程的方法-常数因子法。常数因子法是指在同一区域,通过现已处于递减期的n口生产井,对现有的生产数据进行分析,拟合出各单井的指数递减规律方程,然后应用统计学方法计算出常数因子c,再利用最小二乘法原理可得到初始递减率D,从而可确定该区域内处于递减期生产井的标准指数递减方程,特别是对于递减初期的生产井可以用其少量生产数据确定其递减方程。

基于统计估算法的可能最大暴雨递减指数研究

基于工程设计所需,短历时的PMP估算是PMP估算研究的前沿与热点问题之一。梳理了统计估算法和暴雨递减指数的计算方法及特点,基于统计估算法的优点,在现有实测暴雨资料的基础上,提出了通过计算不同历时的PMP值来推求PMP量级暴雨的分段递减指数值的新方法,并以岔巴沟流域为例进行了实例分析。结果表明:该方法推求的PMP短历时暴雨递减指数中,1~6 h时段的暴雨递减指数n 2值小于6~24 h时段的暴雨递减指数n 3值;各时段的暴雨递减指数值与相当量级的万年一遇设计暴雨递减指数值基本接近,可以反映PMP量级暴雨的递减指数特征。该研究结果可为类似区域由长历时PMP推求短历时PMP的暴雨递减指数值提供一种新的思路。

黑河流域暴雨递减指数分析

暴雨递减指数是暴雨计算公式中主要的参数之一,也是无实测流量资料地区,小流域设计洪水计算的重要参数。甘肃省使用的暴雨递减指数值率定于1978年,受当时技术条件限制,在暴雨递减指数值率定时,没有考虑重现期和流域内的地形地貌差异。利用黑河流域最新短历时降水系列资料,进行了研究区暴雨递减指数变化特征的分析和研究。结果表明,暴雨递减指数的取值与暴雨重现期及暴雨发生地的地形条件密切相关。

Arps递减指数n<0或n≥1怎么办

Ａｒｐｓ递减曲线当递减指数ｎ＜０或ｎ≥１时，不能计算可采储量，因而进行较长时间的预测结果不可靠。为此，人们先后提出的Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｙ１递减曲线已经很好解决了Ａｒｐｓ递减指数ｎ＜０时的指标预测方法问题，提出的Ｙ２递减曲线，不论ｎ＜０或０≤ｎ＜１或ｎ≥１，即ｎ为任意值的情况下，都能描述不同的递减规律，并计算出可采储量，其功能已超过了Ａｒｐｓ递减曲线，具有推广价值。

产量递减方程中递减指数变化范围的理论探讨

应用函数的定义域、函数的极限等数学知识 ,对双曲线递减函数中变量的取值范围进行了深入的讨论 ,给出了变量的合理取值范围 ,并指出了油田产量呈指数递减、双曲线递减、调和递减时变量的变化范围。

概率法预测非常规油气藏产量的广延指数递减模型

非常规油气藏的储量估算是一件非常困难的任务，其原因是这类油气藏的地质不确定性很大，多段压裂长水平井中流体流动型式极其复杂，而且还有其他很多复杂条件。为了解决这些复杂的问题，我们提出了一个处理评价流程，把传统的递减曲线分析（DCA）法和概率预测法综合在一起。广延指数递减（SEPD）模型可以反映开采动态。我们的储量评价流程有两方面的用途：（1）预测已有生产历史的老井的未来生产动态；（2）预测无产量数据的新井的未来生产动态。对于新油田模拟案例，要采用与所研究油田有关的一系列设计变量，做出多种试验设计（design of experiments，DOE），在对这些设计进行统计的基础上开展数值模拟。而对于已在产的老井，往往要根据重新增产处理、人工举升装置的安装或其他因素对早期的产量数据进行调整，以便能够反映真实的产量递减趋势。然后根据最高产量对新生产井或在产老生产井的产量数据进行分组，从而使类似的生产井具有共同的广延指数递减模型参数。在采用生产井分组法确定了模型参数的分布之后，就可以对单口生产井的产量进行概率预测。文中介绍了非常规油气藏老并或新钻井生产动态的概率预测方法。与其他概率预测方法不同，所介绍新方法要求对具有相似生产特征的井进行分组，这样就可以获取自相一致的广延指数递减模型参数，从而省去了必须确定与油气藏和完井参数有关的不确定性的麻烦。