[发明专利]基于时变系统的油田开发指标功能模拟预测方法

说明书

本发明公开了基于时变系统的油田开发指标功能模拟预测方法，通过引入调整因子，调整预测值，就避免了往后参数辨识的累积误差。相当于将神经网络的高精度拟合特点渗透到了微分模拟的参数辨识过程中，既保证了历史的高精度拟合，作为预测方法又充分考虑了状态变量自身的变化趋势，充分解决了现有技术中通过微分模拟预测油田开发指标时存在较大偏差的问题。

技术领域

本发明涉及油田开发动态预测领域，具体涉及基于时变系统的油田开发指标功能模拟预测方法。

背景技术

近年来随着国家对原油的需求与油田公司生产能力的矛盾日益突出，制定合理完善的油田开发规划就显得尤为重要，目前各大油田都将开发规划位放在龙头的位置。其中，对于油田开发指标的动态预测则成为了重中之重。

不同油藏在不同开发阶段的开发动态指标及影响因素的关系不同，这种关系通常是非线性的，而目前研究影响开发指标的各非线性因素间的关联关系的分析方法较少。现有技术中，在油田开发指标的动态预测方面，目前主要采用了神经网络模拟和微分模拟方法。神经网络模拟的模拟拟合精度高，预测指标与影响因素指标联系紧密，但其缺点是：网络结构一经确定，其预测就仅与输入信息有关，这就导致预测结果与趋势不符合；神经网络的高精度拟合是以学习训练的次数为代价的，计算需要的时间是较长，甚至可能出现某一步的模拟算法不收敛。微分模拟预测在预测过程中更加注重预测指标的自身变化趋势。用微分模拟预测油田开发指标，尽管克服了神经网络模拟对油田开发指标预测未能重视油田开发指标自身变化趋势的缺陷，但仍然只适合于短期或单步预测，当进行长期或多步预测时会导致较大的偏差。因为在油田开发指标微分模拟过程中，由历史数据确定的模型参数未随时间的推移而发生变化，是将其视为非时变系统的。因此，现有技术中从时变系统的角度考察油田开发指标的系统模拟，在相关的参数识别中会遇到很大的困难。

发明内容

本发明的目的在于提供基于时变系统的油田开发指标功能模拟预测方法，以解决现有技术中通过微分模拟预测油田开发指标时存在较大偏差的问题，实现既保证了历史的高精度拟合，又充分考虑了油田开发变量自身的变化趋势的目的。

本发明通过下述技术方案实现：

基于时变系统的油田开发指标功能模拟预测方法，已知采样点列为{X(t_i)},{U(t_i)}(i＝1,2,......,N)，模拟预测的最大时间步长为N+M，包括以下步骤：

(a)从已知采样点列中确定N组输入输出样本数据，定出基于时变系统的油田开发指标功的输入变量U(t)、输出变量X(t)；其中，输入变量为开发指标的影响因素集，U(t)＝(u₁(t),u₂(t),…,u_m(t))^T；输出变量为要预测的开发指标集，X(t)＝(x₁(t),x₂(t),…,x_n(t))^T；

(b)设置k＝1,X(t_N+k)＝0；

(c)得到新的采样点列：{X(t_i)},{U(t_i)}(i＝1,2,......,N+k-1)；分别用微分模拟方法、神经网络模拟方法对新的采样点列中的油田开发指标进行模拟，分别计算出N+k步的预测值X⁽¹⁾(1,t_N+k)、X⁽¹⁾(2,t_N+k)；输入预测时间u_i(t_N+1)，取输出变量X(t_i)为产油量，带入上述N+k步的预测值中，得到微分模拟预测结果x₁(1,t_N+1)、神经网络模拟预测结果x₁(2,t_N+1)；

(d)确定调整因子λ；