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申请/专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所

摘要：本发明提出一种基于递减曲线的油田单井产量预测方法，采用物元分析和BP神经网络相结合的方法来预测产量，通过对油田单井历史产量进行分析，结合油田历史生产数据与静态参数，建立油田单井递减曲线，并采用物元方法对油田所有单井建立物元模型，并进行分类，形成典型特征库。通过物元方法建立待识别样本物元模型，计算与典型特征库的关联度，从而准确判断递减曲线类型，采用BP神经网络，将递减曲线类型考虑到输入变量中，实现精确预测单井产量。

主权项：1.一种基于递减曲线的油田单井产量预测方法，其特征在于包括以下步骤：根据每个区块各油田单井历史产量数据，建立单井递减曲线特征区间；并根据递减曲线特征区间对待识别井判断递减曲线类型；通过示功仪获取油田生产数据，并根据递减曲线类型采用BP神经网络进行单井产量预测；所述根据每个区块各油田单井历史产量数据，建立单井递减曲线特征区间，包括以下步骤：1构建三个递减曲线特征参数：半对数坐标下，产量Qi与时间Δti的斜率：半对数坐标下，累产Npi与产量Qi的斜率：直角坐标下，累产与时间乘积与时间的斜率：则递减曲线特征为：2建立递减曲线类集：递减曲线类集为F＝{F1,F2,F3}，特征类型分别为指数递减曲线、调和递减曲线、双曲递减曲线；对于某一递减类型Fii＝1,2,3，若Fi发生，则具有特征类型集：{c,v|cij,vij,i＝1,2,3j＝1,2,3}其中，cij为Fi的第j个特征，vij为Fi的第j个特征量值；递减曲线允许波动范围为节域，即X＝ai'j,bi'j，X表示Fi的第j个特征量值的波动范围，即节域，ai'j,bi'j分别表示Fi的第j个特征量值的下限和上限；3建立递减曲线类集的物元模型： 其中，Ri为第i种特征类型的物元模型，vi1,vi2,vi3分别为特征类型的特征区间量值；c1、c2、c3分别表示该特征类型对应的三个特征，aij、bij分别表示第i种特征类型对应第j个特征的下限和上限；4待判断递减曲线的物元模型如下： 其中，Rx表示待诊断递减曲线的物元模型，vx1,vx2,vx3分别为待识别样本S的指数递减曲线特征值、调和递减曲线特征值、双曲递减曲线特征值。

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