基于BP神经网络的油气钻井成本预测

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1、2010年1月西安石油大学学报(自然科学版)Jan．2010第25卷第1期JoumalofXianShiyouUniversity(NaturalScienceEdition)Vo1．25No．1文章编号：1673-064X(2010)01-0087-04基于BP神经网络的油气钻井成本预测刘天时，赵越，马刚(西安石油大学计算机学院，陕西西安710065)摘要：油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标．对钻井成本进行准确预测，有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估．在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上，运用BP神经网络算法，建立了考虑成本因素之间相互关系的油气

2、钻井成本神经网络预测模型，并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据，将线性回归方法与神经网络方法进行对比，结果表明该模型具有较高的预测精度．关键词：成本预测；油气钻井成本；BP神经网络；线性回归中图分类号：TE22；TP183文献标识码：A石油生产投资大、周期长、风险大、油气资源不预测成本，必须首先预测钻井周期．文献[6]针对水可再生且储量分布受地域限制等特点使其与普通商平井的特征，把钻井费用分为与钻井作业时间相关品生产存在本质差异¨，这导致在成本预测中必须的费用和与井身结构相关的费用两大类．采用特殊的成本预测方法对其进行描述，而传统方文献[7]用钻机月速度，作为自变量

3、，以钻井综法是将非线性问题线性化或作线性化特殊处理来进合单位成本或钻井工程单位成本c作为因变量，建行成本预测，如：线性回归、非线性回归、趋势预立了幂律指数方程C=al～．文献[8]认为井的类测、混沌预测、因素分析预测等，而这些方法在实际型、钻井周期、钻井进尺，地质结构等都会影响油气预测环境中往往准确率不高．钻井成本的变化．神经网络具有良好的非线性品格、灵活有效的通过对文献和油田企业财务报表分析，可知油学习方式、完全分布式的学习结构、高度并行的处理气钻井成本从总体上分为固定成本与变动成本两部机制．其次神经网络能够实现非线性映射的能力，使分，其中固定成本包括：直接人工费、折旧

4、费、井控得神经网络具有良好的模式识别和在很高的精度内费、固控及野营房摊销费、资产占用费，安全费用及逼近非线性映射的能力J，所有这些都为神经网络制造费用．变动成本包括：直接材料费、QHSE费用，应用于油气钻井成本预测提供了可能．其他直接支出费．上述各因素与油气钻井成本关系具体分析如下：1油气钻井成本预测模型(1)井的类型一般分为气开发井、油开发井、气1．1成本影响因素分析探井和油探井．而由于地质取心的需要使探井作业Fisher根据美国1955、1956和1959年钻井作业数耗费较多钻机月以及对地质情况的不熟悉等因素使据，建立了井深与总成本y的指数函数模型：Y=得探井成本高于

5、开发井成本，气井成本高于油井成本[K(e一1)．文献[5]将钻井成本分为与井深有关的．成本和与钻井周期有关的成本两大类，认为要准确(2)对同一类型的井，钻井进尺与钻井周期的收稿日期：2009-09-01基金项目：陕西省自然科学基金资助项目(编号：2007F33)；陕西省教育厅专项科研资助项目(编号：07JK362)作者简介：刘天时(1960一)，男，教授，主要从事管理信息系统与计算机网络研究．E—mail：tshu@xsyu．edu．cn一88一西安石油大学学报(自然科学版)增加将使得钻井成本增加，即钻井周期与钻井进尺区块这非量化因素的量化处理显得尤为必要．通过是同一类型

6、油气井的成本动因．全面认识井的类型及油气井所在区块与油气钻井成(3)不同油田区块之间地质环境差异显著，油本之间的关系，得知探井成本高于开发井成本，气井气井所处地质结构越复杂，则单位进尺耗费成本越成本高于油井成本，故将不同井的类型对油气钻井多，也就是说不同区块的地质因素会同时影响到钻成本的影响程度量化如表2所示．井进尺和钻井周期两个因素．表2钻井结构对油气钻井成本影响量化规则(5)直接人工费用由工资、奖金、职工福利金、井的类型量化值工会经费、教育经费、住房公积金、基本养老保险金、油开发井气开发井基本医疗保险金、补充养老保险金、补充医疗保险油探井金、失业保险、劳动保护用品、防

7、暑降温费，长期佣工气探井费等构成，故直接人工费用的成本动因是钻井周期．考虑到不同油田区块之间地质环境差异显著，(6)直接材料费包括钻头费、钻井液费、润滑油油田所在区块对钻井周期与钻井进尺影响巨大．结费、钻具费用、套管费用、套管附件费用、水泥费、添合2008年中国石油某公司各区块中井口数大于20加剂费、仓储管理费、燃料费等，故直接材料费的成的l4个区块数据，并剔除部分异常数据作为分析样本动因是钻井进尺和钻井周期．本，将油气井所在区块对油气钻井成本影响的量化(7)其他直接支出费用包括运输费、固井作业值如表3所示：费、修理费、临时设