简介:对能源行业而言,页岩气藏已成为最重要的天然气资源之一。不过由于页岩本身很复杂,再加上到目前为止页岩气井的生产历史都还较短,使得对这类气藏产量的预测很困难,这一问题在页岩气井生产的早期尤其明显。为了能用于页岩气藏的储量估算和产量预测,我们对阿普斯双曲线方程进行了修改。尽管阿普斯方程因其简便和易操作而在大多数情形下用起来很便捷,但这种方法有自身的局限性[例如其假设条件是边界主导的流动(boundary-dominatedflow),而且井底流动压力、泄油面积、渗透率和表皮因子都是常数]。通过利用产量不稳定分析(RTA)理论对生产数据进行分析,可以建立解析模型,用于页岩气藏的产量和采收率的预测。由于基于RAT的模型不会受到阿普斯方程法的很多假设条件的限制,相较于利用修改后的阿普斯双曲线方程得到的产量递减曲线而言,这些模型得到的结果更精确。本文介绍了一个实用的RTA操作流程,用来确定发育多裂缝的水平页岩气井的关键生产动态参数。这是一种确定性的方法,可用于页岩气井长期生产动态的预测。该方法较阿普斯方程的一个最大的优点是可以在不同的经营策略下进行产量预测。利用这种方法,还可以对不同完井设计方案和作业情景(如压缩装置安装延迟)下的生产和经济影响进行研究。我们利用马塞勒斯页岩区带150多口井的资料对该方法进行了检验。结果表明,其预测结果与利用递减分析和油藏模拟得到的结果有很好的可比性。本文还介绍了这种方法在马塞勒斯页岩区带的应用实例,通过这些实例来说明其工作流程和结果。
简介:为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制,在Bayes整体风险最小的准则下,建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量纳向前m步Bayes最优线性预洲及其风险矩阵的循环递推方程,使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes预测的适用范围,有一定纳理论意义和实用价值。
简介:布里坦尼亚(Britannia)凝析气田位于北海中部,大约蕴藏着4.3Tcf的湿气地质储量。该气田正在开发,采用了装配有36个井槽的单一采油、钻井和居住平台(安装在10井槽底盘上)以及约距平台15km的一个海底管汇中心。为了满足销售天然气的需要,当前正在这两个位置预先钻井。预计1998年10月初次产气。根据测井和岩芯数据,本文介绍了该气田井下产能概率估算方法的研究过程。这种方法取决于利用井下动态解析模型的一种决策树处理法,而这个解析模型则已与几口评价井试井的单井径向组分模拟模型进行了拟合。这里的分析处理分三步:(1)把径向组分模拟模型调整为评价井的中途测试(DST)数据,以便为非达西表皮效应和毛细管数效应等提供调整参数。(2)然后利用这些调整参数提供较长期的向井流动动态模拟预测,并且为复制这些较长期预测结果设计一个解析流入方程。(3)结合适当的垂直举升动态关系,将这个解析流入方程纳入决策树中,并通过识别输入数据的不确定性,利用这一方程求出单井产气能力的概率“S”曲线。然后将单井“S”曲线合并在一起,以得出对总体井下产能的概率估算,并用于优化该气田的开发方案。
简介:致密砂岩气藏是一种重要的非常规油气资源。致密砂岩储层非均质性很强,渗透率极低,而且使用水平井开发时井眼轨迹复杂同时还需进行水力压裂,因而用传统模拟方法进行生产动态预测和开发优化时面临诸多挑战。本文的目的是建立一个适用于致密砂岩气藏的数据驱动的预测工具.该预测工具以人工神经网络为基础,这种神经网络可以作为物理驱动的模拟方法(即数值模拟模型)的有力补充.本文所设计的工具用于在已知初始条件、作业参数、油藏/水力压裂特征等参数的情况下代替数值模型预测水平井动态本文的预测工具以数据驱动的模型为基础,用10年累计天然气产量数据对其进行了盲测,结果表明误差只有3.2%。另外,本研究还建立了一个图形用户界面,以便于工程师在实际生产中使用该工具,用户可以通过该界面在极短时间内得到某个油藏的可视化动态评价结果。以WillianlsFork组为例,通过评价不同井设计方案下的生产动态,并结合由蒙特卡洛模拟给出的不确定性,对该工具的适用性进行了验证。结果表明,利用该工具可以在合理的准确度范围内快速地获得水平井生产动态的P10、P50和P90估算值.
简介:摘要为促进公司安全管理实现信息化,科学预测公司安全生产形势,最大限度地降低事故发生概率及后果的严重程度,实现公司安全稳定发展,公司自2016年5月开始运行安全标准化管理信息平台系统,对不可接受风险自动预测预警。主要做法如下?
简介:本文根据某高层建筑物监测的动态数据,用灰色理论的方法,建立等维新息模型,能较好地预测该建筑物的沉降发展趋势
简介:摘要社会的不断进步和发展,城市的开发利用也与以前相比有了很大的提高,地上空间和地下空间都在进行开发利用,但是因为在对地下空间进行开发的过程中,会受到各种各样的条件的限制,例如环境因素、技术因素、人文因素等等。从而导致对于基坑的开发也有了很高的要求,人们进行开发的时候,因为各方面条件的限制,只能增加基坑的开发的深度。所以说,对于基坑开发的深度进行预测研究,是非常有必要的。基坑开发深度的预测不仅对周边环境有很大影响,对于建筑施工的稳定性也有很大的影响。研究表明,动态施工反演的技术方法,可以通过对基坑的开发深度进行很多步的预测,不仅能够很好预测到基坑围护的结构性变形,而且也能够很好的预测到基坑围护的内力。但是这种方法也存在一定的缺陷,采用动态施工反演的预测方法不能够很好的预测到周边的环境。致使出现和实际相差甚远的现象。另外神经网络对于地下空间的开发预测方法也逐渐被利用,并且取得了很好的效果。
简介:摘要本文通过采取步长和初始时间序列不同的两种情况,根据运用公式1计算的结果初步推断出动态数列直线趋势预测方法和参数的取值的规律,并对此规律进行数学证明和实例验证,并由此提出公式2和3。通过本文的论述可以得出,按照直线趋势预测法进行预测,预测值与取时间序列的第一个取值无关,也与时间序列间的步长大小无关,只要时间序列间的步长相等即可,预测值都是一样的,且预测值呈等差数列。