基于模型優(yōu)選的油田動態(tài)指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,石油及其化工產(chǎn)品被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運輸和國防等各個領(lǐng)域,大多數(shù)工業(yè)化國家仍然對它有很高的依賴性。當(dāng)前,石油作為保障國家經(jīng)濟安全的重要戰(zhàn)略性資源,受到世界許多國家的高度重視。
　　 石油是不可再生的資源。在沒有更多油田可開采的現(xiàn)實情況下,通過科學(xué)的預(yù)測和正確的決策提高現(xiàn)有油田產(chǎn)量,保持油田高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn),具有十分重要的意義。
　　 預(yù)測是決策的基礎(chǔ),正確的油田生產(chǎn)決策取決于科學(xué)的預(yù)測。設(shè)計與開

2、發(fā)更為完善的油田動態(tài)指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)可以為油田生產(chǎn)決策提供更為便捷、準(zhǔn)確的生產(chǎn)預(yù)測,為更大程度上提高石油產(chǎn)量提供科學(xué)的手段。
　　 本文結(jié)合大慶油田的生產(chǎn)實際,研究、設(shè)計并部分實現(xiàn)了油田生產(chǎn)管理智能決策支持系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)--基于模型優(yōu)選的油田動態(tài)指標(biāo)預(yù)測子系統(tǒng)。
　　 油田開采是一個龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)工程。同時,油田開采又是一個動態(tài)過程。本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的分析,得出通過多模型融合可以提高預(yù)測精度和可靠性的結(jié)論。在實

3、際預(yù)測中,根據(jù)選擇的預(yù)測問題,預(yù)測系統(tǒng)自動運行所有的預(yù)測模型,系統(tǒng)根據(jù)不同預(yù)測模型對同一問題的預(yù)測結(jié)果,通過比較預(yù)測誤差,自動選擇誤差最小的預(yù)測模型,確保了預(yù)測的精度和可靠性。本文在調(diào)研的基礎(chǔ)上選取產(chǎn)液量、產(chǎn)油量、含水量變化等主要指標(biāo)作為預(yù)測參數(shù)。根據(jù)預(yù)測問題的特點,選取時間序列預(yù)測模型、回歸分析預(yù)測模型和經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷茸鳛橛吞锷a(chǎn)預(yù)測模型。
　　 系統(tǒng)總體構(gòu)成包括:定義預(yù)測問題、選擇預(yù)測模型和確定預(yù)測參數(shù)三個基本功能模塊。具體包括