典型文献
基于贝叶斯推断的产量递减综合预测新模型
文献摘要：
油气井产量递减分析对于产能建设和后期方案调整优化具有重要意义,其中单井最终可采储量(EUR)的准确计算对非常规油气规模效益开发尤为关键.为了解决定量评价生产历史拟合和EUR预测时的不确定性问题,以实际生产数据为例,分析了6种不同经验式产量递减模型的适用性,进而使用贝叶斯推断原理结合马尔科夫链—蒙特卡洛(MCMC)算法模拟各模型参数的后验概率分布,最后以各模型贝叶斯概率为权重建立综合递减模型,定量分析了EUR预测的不确定性,并建立一种新的产量递减分析方法.研究结果表明:①AM(Adaptive Metropolis)算法能够有选择性地模拟模型参数抽样过程,增加单一模型EUR不确定性预测的可靠性;②贝叶斯概率可量化各模型间EUR预测结果的相对可信度,综合模型EUR置信域介于各单一模型置信域之间;③综合模型方法视各个模型均为潜在优选模型,在充分发挥不同模型间数据拟合技术优势的前提下,进一步提高了单井EUR预测的可靠性和可信度.结论认为,综合预测新模型具有相互兼容、相互制约的技术优势,并可以有效改进单一模型单井EUR预测结果的不确定性和风险性,为我国非常规油气的开发提供有益借鉴.
文献关键词：
非常规油气;EUR;贝叶斯推断;产量递减模型;马尔科夫蒙特卡洛采样;概率;规模效益开发
中图分类号：
作者姓名：
王军磊;位云生;齐亚东;倪佳;于伟;袁贺;朱汉卿;雷丹凤
作者机构：
中国石油勘探开发研究院;中国石油西南油气田公司页岩气研究院;德克萨斯大学奥斯汀分校
文献出处：
引用格式：
[1]王军磊;位云生;齐亚东;倪佳;于伟;袁贺;朱汉卿;雷丹凤-.基于贝叶斯推断的产量递减综合预测新模型)[J].天然气工业,2022(11):77-87
A类：
马尔科夫蒙特卡洛采样
B类：
贝叶斯推断,预测新模型,油气井,产量递减分析,产能建设,调整优化,单井,最终可采储量,EUR,非常规油气,规模效益开发,定量评价,历史拟合,生产数据,产量递减模型,马尔科夫链,MCMC,算法模拟,后验概率分布,贝叶斯概率,AM,Adaptive,Metropolis,模拟模型,定性预测,可信度,综合模型,置信域,模型方法,优选模型,数据拟合,相互制约,风险性
AB值：
0.251921
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