在计算机辅助设计中油田可采储量的预测方法初探

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   摘 要:本文论述了在计算机辅助设计中油田各阶段可采储量的预测方法,为实现油田生产与安排系统的实现提供科学的预测方法。
   关键词:计算机辅助设计;油田生产;储量;预测方法
   In computer aided design of Recoverable Reserve Prediction
   Suo HongWei
   Abstract:This paper discusses in the computer aided design of oilfield recoverable reserves during prediction method,For the realization of the oilfield production and arrangement of system implementation to provide scientific forecasting method。
   Key word:Computer aided design;Oil production;Reserves;Prediction method
   在油田生产中,针对上个季度工作和主要开发技术指标完成情况以及存在的问题,预测及部署下一个季度主要后续完善工作量和主要开发技术指标,是一个较为复杂的系统管理过程,它涉及到地质勘探、动态分析、综合规划、生产管理、领导决策、各部门协同执行等多个环节,是一个循环的过程。其中,不同生产阶段对可采储量的预测方法的应用,直接影响下一步生产计划的部署,成为油田生产计划安排的关键。
  
   1 递减规律法
  
   J.J.Arps将产量递减规律归纳为三种类型,即:
   整理上式得:
   对实际数据回归分析,求取n、a、b值,则:
   式中:Q0递减期初始产量;
   D0初始递减率;
   n:递减指数,0≤n≤1;
   t:递减阶段生产时间;
   根据所求n、D0 、Q0建立产量预测方程,从而进行产量预测。
  图1 递减模型预测图
  Fig1 Decline model forecast map
  
   2 甲型水驱曲线法
  
   大量天然水驱或人工注水驱油藏,在fw≥50%后,LgWp~Np关系曲线上出现明显的直线段,即所谓甲型水驱曲线,其关系式:
   LogWp=A+BNp
   上式对t微分处理变化后,可得到油藏达到经济极限含水率时的可采储量计算公式:
   根据大量水驱砂岩油藏实际资料统计得到计算动态地质储量公式:
  
  
   3 乙型水驱曲线法
  
   大量天然水驱或人工注水驱油藏,当fw≥50%后,LgLp~Np关系曲线上出现明显的直线段,即所谓乙驱水驱曲线,其关系式:
   LogLp=A+BNp
   将上式对t作微分处理变化后,引入fwl,同样可得到计算可采储量的关系式:
   式中:Lp—为累积产液量,单位104t,下同;
  
   4 丙、丁型水驱曲线法(纳扎洛夫法)
  
   纳扎洛夫根据大量水驱油田开发数据的统计研究,当fw≥50%时有如下两个经验公式:
   公式(1)即为丙型水驱曲线表达式;
   公式(2)即为丁型水驱曲线表达式。
   引入fwl,将分别得到丙、丁型水驱曲线法计算可采储量的关系式:
   这两种方法简单、应用方便、精度较高,目前在各大、中、小油田被广泛使用。
  
   5 HCZ(全过程)
  
   基于对油气田开发资料的统计分析,发现油气田的产量(Q)和累积产量(Np)之比(Q/Np)与其开发时间(t)之间存在着如下的半对数线性关系式:
   Lg(Q/Np)=A-B*t 令 a=10-A 、b=2.303*B,对(1)式作适当变化将得到预测油气田累积产量的模型:
  
   该模型既适用于油气生产的全过程,也适用于油气生产的递减阶段。
  
   6 Γ模型
  
   将Γ分布密度引入油气田产量预测中,提出产量预测Γ模型:
   由此还可进一步预测油气田可采储量:
   最高年产量发生的时间:
   最高年产量:
  
   模型中待定常数C值的求取通常采用非线性最小二乘法进行分析。对(1)式两边取对数:
  
  
   采用单变量寻优算法或试差法求出α、A、B值,由C=10A、β=-2.3026B求出Γ(α)。将α、β、C、Γ(α)值代入Γ模型进行产量、可采储量及最高年产量发生时间。
   式中:Q:瞬时产量;t:生产时间;
   α、β、C:待定常数,均大于0;
   α>1时油气田产量变化存在单峰;
   α≤时适用于油气田投产后产量持续递减的情形
   Γ模型不但适用于油气田产量变化存在单峰的情形,也适用于油气田产量呈纯递减的情形。
   面对着众多数据有时无从下手导致手工操作慢,而且准确率低,给油田管理和工作带来很大不便。通过上述油田可采储量预测方法的应用,实现对油田下一步生产的科学部署,科学合理地采用工艺措施,依此加强软件开发应用力度,很好地解决了油田生产管理问题,已成为计算机辅助指导油田生产的重要途径。
  
  参考文献
  [1]陈民锋,郎兆新.基于自适应遗传算法的油田产量灰色预测模型.系统工程学报.2003(04).
  [2]高文君,徐君,王作进.对油气田产量预测广义模型的完善与研究.石油勘探与开发.2001(03).
  [3]李社文.贝塔旋回模型在油田产量及可采储量预测中的应用.新疆石油地质.2000(01).
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  作者简介:索红卫(1969-),女,山东利津人,山东胜利职业学院建设工程分院教师,主要研究方向为计算机信息技术应用。
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