已开发低品位油藏开发效益评价优化模型研究

通过关联分析确定已开发低品位油藏开发指标诸多影响因素及其对开发指标的影响程度。将影响较大的因素划出并结合专家以往经验,形成了已开发低品位油藏开发评价指标体系。结合开发评价指标体系,将对开发指标影响较大的因素作为效益模型的约束条件,建立已开发低品位油藏效益最大化优化模型。将该模型应用到某已开发低渗透低品位油田开发实际中,得到已开发低品位油田最优效益,为实现已开发低品位油藏开发效益最大化提供了理论支撑。     

油藏经营管理综合评价的层次分析方法

经过多年的实践,油藏经营管理已成为油公司高效开发油田的基本模式。针对油藏参数繁多、指标复杂,既有定性分析,也有定量分析,一般的规划方法难于适用油藏经营管理,采用层次分析方法研究了油藏经营管理的综合评价问题。在建立油藏经营管理的综合评价指标体系基础上,使用层次分析法建立了油藏经营管理综合评价模型,确定模型中各指标参数的权重,使用单因素评判法对方案中指标规范化,由此作出最优的油藏经营管理的决策。实例分析表明,层次分析法能够快速、简捷、有效地解决油藏经营管理的综合评价问题     

预测油气田产量的β模型

通过对油气田产量变化规律进行系统研究,推导建立了预测油气田产量的β模型。该模型不但可以预测油气田产量、累积产量随生产时间的变化,而且可以预测可采储量、最高年产量及其发生的时间。实例检验该模型是可信的。     

紧急情况下的物流配送模型

物流配送中心建立后,主要是维持正常的供货能力,加强客户服务,维持客户与配送中心及厂商的合作关系。在研究紧急情况下的物流配送的必要性的基础上,建立了考虑公路运输的紧急情况下的物流配送模型,并考虑多种运输方式,以时间、费用为目标建立了0-1整数规划模型及目标规划模型。     

油田开发规划措施结构优化模型及其应用

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系,对采油厂或开发单元研究并建立了油田措施产量最大(定措施工作量、定措施费用)、措施费用最低(定措施产量、定措施工作量)、措施效益最好(定措施工作量、定措施产量、定措施费用)的措施结构优化模型。这些优化模型成功地解决了油田(或采油厂)各项措施产量(通常包括压裂、酸化、大修以及其它措施等)及对应的各项工作量及其它开发指标的最优构成问题,将模型应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。     

油价波动对石油生产企业决策的影响

文章针对人们普遍认为石油生产企业（油气勘探开发）是油价上涨的直接受益者，而对其受到油价波动影响关注不够，以及石油生产企业很少研究应对油价波动的最优策略现状，研究了实质上受油价波动影响最大的石油生产企业的决策问题。在分析油价波动的原因及其变化规律基础上，剖析了油价波动对石油企业决策的影响，认为油价剧烈波动对石油企业来说是把双刃剑，使其决策难上加难；提出了石油企业应对油价波动的有效决策策略，这可供相关领导决策参考。     

一类与BB型对偶剖分相关的广义差分格式的L2模误差估计

广义差分法的研究涉及到对求解区域做某种剖分及相应的对偶剖分,对区域做三角形剖分时,最常用的对偶剖分是所谓的外心对偶剖分和重心对偶剖分[4][2],在计算流体中,还经常用到另一种对偶剖分即重心相联对偶剖分(BB型对偶剖分)[6]。[6]对一类椭圆     

非线性模糊层次分析的油藏经营管理评价模型

油藏经营指标繁多、复杂,具有很强的模糊性、不确定性和非线性。本文将非线性模糊方法与层次分析方法结合,建立了适合油藏经营管理的评价模型,该模型既有传统模糊综合评价模型的优点,又能够反映个性指标的突出影响,克服了传统线性模糊综合评价模型对突出影响因素的不足,有效地决策出油藏经营管理最优方案。     

变形双重介质分形油藏渗流数学模型与解析解

以Warren-Root模型为基础,引入分形参数df、θ和压缩系数αf、βf,考虑压力对具有分形特征的渗透率和孔隙度的影响,建立了变形双重介质分形油藏不稳定渗流数学模型.通过线性化和正则扰动方法得到简化的数学模型.应用拉普拉斯变换得到在井底定压、定产-封闭外边界和定压边界条件下拉氏空间的解析解.对定产-封闭外边界条件下分形维数df和渗透率压缩系数αD对井底压力的影响进行了分析.其无因次井底压力曲线明显不同于均质油藏和无变形的双重介质油藏.传统的Warren-Root模型和变形双重介质模型是本文所建模型的特例.     

基于动态隶属度的模糊时间序列在我国居民消费水平预测上的应用

准确预测我国居民消费水平对促进经济持续协调发展具有重大的理论和现实意义。根据1952～2013年我国居民消费水平数据,本文提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列预测方法。首先对数据聚类并模糊化处理得到隶属度序列;然后再对隶属度序列进行时间序列分析建模得到预测值;紧接着对其去模糊化实现我国未来三年居民消费水平的预测;最后,将预测结果与传统时间序列方法预测结果相比较,新方法的预测平均绝对误差(MAE)、均方误根差(RMSE)较传统时间序列方法分别减少了23和28。结果表明,本文的预测方法相对于传统时间序列预测方法具有较高的预报精度,可用于居民消费水平的预测。