一種新的油田產(chǎn)量預測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及油田開發(fā)技術領域，特別是涉及到一種新的油田產(chǎn)量預測方法。
【背景技術】
[0002] 油田的產(chǎn)量預測是油田開發(fā)工作中的重要內容，對把握油田開發(fā)形勢部署與調整 個油田開發(fā)方案有著重要意義。用于油田產(chǎn)量預測的方法很多。從統(tǒng)計和信息型預測方法 的角度，可W分為兩個層面，一是單因素預測問題，二是多因素預測問題。在單因素預測領 域，所采取的主要研究方法是曲線擬合，僅能考慮單個因素的變化，無法考慮多因素作用。 而在多因素預測領域，要么方法無法考量產(chǎn)油量歷史數(shù)據(jù)的作用，要么都是靜態(tài)問題，無 法考慮因素之間變化非同步、具有后效性的動態(tài)關系。因此急需一種針適應性好，操作性強 的方法進行產(chǎn)量預測。為此我們發(fā)明了一種新的新的油田產(chǎn)量預測方法，解決了 W上技術 問題。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種應用于油田開發(fā)中影響產(chǎn)量的因素篩選、產(chǎn)量預測及風 險評價的新的油田產(chǎn)量預測方法。 本發(fā)明的目的可通過如下技術措施來實現(xiàn)：新的油田產(chǎn)量預測方法，該新的油田產(chǎn)量 預測方法包括：步驟1，初步篩選確定影響產(chǎn)量的因素；步驟2,對基礎數(shù)據(jù)進行處理；步驟 3,自變量白噪聲化，建立自變量自身的時間序列模型；步驟4,確定影響產(chǎn)量的決定因素； W及步驟5,利用時間序列模型建立產(chǎn)量的預測模型，并檢驗模型合理性。
[0004] 本發(fā)明的目的還可通過如下技術措施來實現(xiàn)： 該新的油田產(chǎn)量預測方法還包括，在步驟1之前，選取待預測的目標油田，開展產(chǎn)量預 測及風險評價工作。
[0005] 在步驟1中，初步考察影響油田產(chǎn)量的因素為反映油田開發(fā)階段的綜合含水，反 映物質基礎的采出程度、單井控制儲量，反映開發(fā)條件的采油速度、新井投產(chǎn)井數(shù)、年注水 量的因素。
[0006] 在步驟2中，對初選因素數(shù)據(jù)序列中銀齒狀波動、明顯不符合運行規(guī)律的錯誤數(shù) 據(jù)進行處理，對序列中缺失值進行填充，并將處理后的數(shù)據(jù)序列標準化。
[0007] 在步驟3中，同時通過差分、自回歸、移動平均方法對自變量進行處理，建立自變 量時間序列模型。
[000引在步驟3中，建立的自變量時間序列模型為： 1) 綜合含水；ARIM(0，1，0) (2，1，0)12 2) 單井控制儲量；ARIM(1，1，0) (1，0,0)12 3) 采出程度；ARIM(0,2，1) 4) 采油速度；ARIM(1，1，0) 5) 新井投產(chǎn)井數(shù)；ARIM/UO, 1，1) (1，1，0)12 6)年注水量；ARIM(0，1，0)。
[0009] 在步驟4中，檢驗分析井產(chǎn)量與自變量之間的相關性，刪除相關性較低的自變量， 保留相關性強的自變量作為影響產(chǎn)量的決定因素。
[0010] 在步驟5中，預測模型影響因素為標準化后的新井投產(chǎn)井數(shù)，綜合含水，因變量的 殘差該幾個主要因素，同時檢驗結果顯示擬合精度、系數(shù)檢驗、殘差檢驗均通過檢驗。
[0011] 該新的油田產(chǎn)量預測方法還包括，在步驟5之后，對預測結果進行風險分析。
[0012] 本發(fā)明中的新的油田產(chǎn)量預測方法，能夠識別真正影響油田產(chǎn)量的決定因素，并 能分析決定因素與產(chǎn)量在時間上的動態(tài)關聯(lián)W及產(chǎn)量的自相關性，對產(chǎn)量進行預測，并對 預測產(chǎn)量進行風險評價。
[0013]
【附圖說明】
[0014] 圖1為本發(fā)明的新的油田產(chǎn)量預測方法的一具體實施例的流程圖； 圖2為本發(fā)明的一具體實例中的新井投產(chǎn)井數(shù)與產(chǎn)量的相關關系圖； 圖3為本發(fā)明的一具體實例中的A油田2013年新井年產(chǎn)油模擬分布直方圖。
【具體實施方式】
[0015] 為使本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉出較佳實施 例，并配合所附圖式，作詳細說明如下。
[0016] 如圖1所示，圖1為本發(fā)明的一種新的油田產(chǎn)量預測方法的一具體實施例流程 圖。在步驟101，選取待預測的目標A油田，開展產(chǎn)量預測及風險評價工作，流程進入到步驟 103。
[0017] 在步驟103,初步篩選確定影響產(chǎn)量的因素。從影響油田產(chǎn)量的因素入手，篩選得 到可能對油田產(chǎn)量產(chǎn)生影響的因素。初步考察影響A油田新井產(chǎn)量的因素為反映油田開發(fā) 階段的綜合含水，反映物質基礎的采出程度、單井控制儲量，反映開發(fā)條件的采油速度、新 井投產(chǎn)井數(shù)、年注水量。流程進入到步驟105。
[0018] 在步驟105,基礎數(shù)據(jù)處理。對提供的數(shù)據(jù)源異常點、缺失值進行處理，同時對不同 量綱的數(shù)據(jù)標準化。對初選因素數(shù)據(jù)序列中銀齒狀波動、明顯不符合運行規(guī)律的錯誤數(shù)據(jù) 進行處理，對序列中缺失值進行填充，并將處理后的數(shù)據(jù)序列標準化。流程進入到步驟107。
[0019] 在步驟107,自變量白噪聲化。同時通過差分、自回歸、移動平均等方法對自變量 進行處理，建立自變量自身的時間序列模型。自變量白噪聲化，即建立自變量的時間序列模 型。
[0020] 1)綜合含水；ARIM (0，1，0H2，1，0) 12 2) 單井控制儲量；ARIM(1，1，0) (1，〇,〇)12 3) 采出程度；ARIM(0,2，1) 4) 采油速度；ARIM(1，1，0) 5) 新井投產(chǎn)井數(shù)；ARIM/UO, 1，1) (1，1，〇)12 6) 年注水量；ARIM(0，1，0)。流程進入到步驟109。
[0021] 在步驟109,確定影響產(chǎn)量的決定因素。檢驗分析新井產(chǎn)量與自變量之間的相關 性，刪除相關性較低的自變量，保留相關性強的自變量作為影響產(chǎn)量的決定因素。經(jīng)評價 篩選，僅新井投產(chǎn)井數(shù)、綜合含水為影響新井產(chǎn)量的決定因素，其他因素對產(chǎn)量幾乎沒有影 響。同時分析得到，新井投產(chǎn)井數(shù)對新井產(chǎn)量影響具有一個月的滯后，綜合含水對新井產(chǎn)量 的影響具有半年的滯后。如新井投產(chǎn)井數(shù)與產(chǎn)量之間的相關關系見圖2。流程進入到步驟 111。
[0022] 在步驟111，利用時間序列模型建立產(chǎn)量的預測模型，并檢驗模型合理性。預測模 型影響因素為標準化后的新井投產(chǎn)井數(shù)，綜合含水，因變量的殘差幾個主要因素。同時檢驗 結果顯示擬合精度、系數(shù)檢驗、殘差檢驗均通過檢驗。預測結果見表1。
[0023] 表1 2013年預測新井單井年產(chǎn)油期望值與實際值對比
流程進入到步驟113。
[0024] 在步驟113,對預測結果進行風險分析。2013年新井年產(chǎn)油量概率最大產(chǎn)量16. 5 萬噸，2013年新井年產(chǎn)油量W 95%概率出現(xiàn)在14. 3-19. 3萬噸之間，見圖3。
【主權項】
1. 一種新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，該新的油田產(chǎn)量預測方法包括： 步驟1，初步篩選確定影響產(chǎn)量的因素； 步驟2,對基礎數(shù)據(jù)進行處理； 步驟3,自變量白噪聲化，建立自變量時間序列模型； 步驟4,確定影響產(chǎn)量的決定因素；以及 步驟5,利用時間序列模型建立產(chǎn)量的預測模型，并檢驗模型合理性。2. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，該新的油田產(chǎn)量預測 方法還包括，在步驟1之前，選取待預測的目標油田，開展產(chǎn)量預測及風險評價工作。3. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟1中，初步考察 影響油田產(chǎn)量的因素為反映油田開發(fā)階段的綜合含水，反映物質基礎的采出程度、單井控 制儲量，反映開發(fā)條件的采油速度、新井投產(chǎn)井數(shù)、年注水量的因素。4. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟2中，對初選因 素數(shù)據(jù)序列中鋸齒狀波動、明顯不符合運行規(guī)律的錯誤數(shù)據(jù)進行處理，對序列中缺失值進 行填充，并將處理后的數(shù)據(jù)序列標準化。5. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟3中，同時通過 差分、自回歸、移動平均方法對自變量進行處理，建立自變量時間序列模型。6. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟3中，建立的自 變量時間序列模型為： 1) 綜合含水：ARIMA(0，1，0) (2，1，0)12 2) 單井控制儲量：ARIMA(1，1，0) (1，0,0)12 3) 采出程度：ARIMA (0, 2,1) 4) 采油速度：ARIMA(1，1，0) 5) 新井投產(chǎn)井數(shù)：ARIMA(0, 1，1) (1，1，0)12 6) 年注水量：ARIMA(0，1，0)。7. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟4中，檢驗分析 井產(chǎn)量與自變量之間的相關性，刪除相關性較低的自變量，保留相關性強的自變量作為影 響產(chǎn)量的決定因素。8. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，在步驟5中，預測模型 影響因素為標準化后的新井投產(chǎn)井數(shù)，綜合含水，因變量的殘差這幾個主要因素，同時檢驗 結果顯示擬合精度、系數(shù)檢驗、殘差檢驗均通過檢驗。9. 根據(jù)權利要求1所述的新的油田產(chǎn)量預測方法，其特征在于，該新的油田產(chǎn)量預測 方法還包括，在步驟5之后，對預測結果進行風險分析。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種新的油田產(chǎn)量預測方法，該新的油田產(chǎn)量預測方法包括：步驟1，初步篩選確定影響產(chǎn)量的因素；步驟2，對基礎數(shù)據(jù)進行處理；步驟3，自變量白噪聲化，建立自變量自身的時間序列模型；步驟4，確定影響產(chǎn)量的決定因素；以及步驟5，利用時間序列模型建立產(chǎn)量的預測模型，并檢驗模型合理性。該新的油田產(chǎn)量預測方法應用于油田開發(fā)中影響產(chǎn)量的因素篩選、產(chǎn)量預測及風險評價，能夠識別真正影響油田產(chǎn)量的決定因素，對產(chǎn)量進行預測，并對預測產(chǎn)量進行風險評價。
【IPC分類】G06Q10/04, G06Q50/06
【公開號】CN104951842
【申請?zhí)枴緾N201410118229
【發(fā)明人】王濱, 顏子, 趙偉, 彭國紅, 張超, 張金鑄, 張孝天, 孫穎, 丁力
【申請人】中國石油化工股份有限公司, 中國石油化工股份有限公司勝利油田分公司地質科學研究院
【公開日】2015年9月30日
【申請日】2014年3月27日