[发明专利]一种油气田产量递减影响因素分析方法

权利要求书

1.一种油气田产量递减影响因素分析方法其特征在于，主要包括以下步骤：

A.确定影响因素集

根据油气田的地质情况和各自的生产时间状况，确定影响油气田产量递减的因素，递减影响因素集用X表示，假设影响油气田产量递减的因素有m个，待分析的因素集可表示为：X＝{x₁,x₂,…,x_m}；

B.确定分析序列

根据影响因素集中的各个因素，获取对应的历史数据，并确定一个因变量因素和多个自变量因素，设因变量数据构成参考序列：X₀＝(x₀(0),x₀(1),…,x0(n))^T；各自变量数据构成比较序列：X_i＝(x_i(0),x_i(1),…,x_i(n))^T,i＝1,2,…,m；其中n为变量序列的长度；

C.变量序列无量纲化

由于选取各因素的物理意义不同，导致原始变量序列数据具有不同的量纲或数量级，为了保证各因素具有等级性和等权性，对其进行正向化和无量纲化，应用均值法进行无量纲化后的序列可表示为：

Xi′(k)=Xi(k)1nΣk=1nXi(k),i=1,2,...,m,k=1,2,...,n]]>

D.计算关联系数

关联系数表示第i个比较序列与参考序列关联程度，其表达式为：

ξ0i(k)=Δ(min)+ρΔ(max)Δ0i(k)+ρΔ(max),i=1,2,...,m;k=1,2,...,n]]>

其中，Δ_0i(k)＝|x'₀(k)-x′_i(k)|,1≤i≤m,1≤k≤n；Δ(max)＝max{Δ_0i(k)},1≤i≤m,1≤k≤n；Δ(min)＝min{Δ_0i(k)},1≤i≤m,1≤k≤n，ρ为分辨系数；

分辨系数ρ作为最大值的系数，充分体现系统各因素对关联度的影响，同时具有抗干扰作用，即能够削弱观测序列中异常值对整个关联空间的误差影响，确定分辨系数ρ的方法如下：

Δk=1mnΣi=1mΣk=1n|x0′(k)-xi′(k)|]]>

设δ＝Δk/Δ_max，则ρ的取值范围为：δ≤ρ≤2δ，且满足：当3Δk＜Δ_max时，δ≤ρ≤1.5δ；当3Δk＞Δ_max时，1.5δ≤ρ≤2δ,△_max为最大差△(max)的值；

E.计算关联度并排序

比较序列X_i与参考序列X₀的关联程度是通过关联系数来反映的，通过计算平均值得到比较序列X_i与参考序列X₀的关联度：

γ0i=1nΣk=1nξ0i(k)]]>

对各个比较序列与参考序列的关联度从大到小排序，关联度越大，则比较序列与参考序列变化的态势越一致，两者关联度就越大，反之越小；

F.组合层次分析法确定因素重要性

利用层次分析法，用两两比较法分析因素重要性，构造判断矩阵，采用几何平均法、算数平均法、特征向量法、最小二乘法四种层次分析法计算方法建立组合层次分析法权重计算模型，利用四种方法分别求出权重向量，并进行排序和综合分析，最终根据因素权重值，按照从大到小的顺序排序，即为影响因素重要程度排序；

G.确定影响因素重要程度

对灰色关联的分析方法和组合层次分析方法得到的影响因素重要程度进行综合分析，最终获得影响产量递减各个因素的重要程度序列，设采用改进的灰色关联分析方法得到的关联度序列为：

X={xi1,xi2,...,xik,...,xim},k=1,2,...,m;]]>

其中k值即代表了该影响因素在该序列中的重要程度排序位置；

利用组合层次分析法得到的因素权重序列为：

X={xi1,xi2,...,xij,...,xim},j=1,2,...,m;]]>

其中j值即代表了该影响因素在该序列中的重要程度排序位置；

某个因素的最终重要程度利用以下方法获得：

Γi＝2m-(k+j)+2,1≤k≤m；1≤j≤m；i＝1,2,…,m

获得的Γ值越大，则该因素对产量递减因素的影响程度越大，反之越小，按从大到小的排序，获得各个因素对油气田产量递减重要程度。