当前位置:文档之家› 裂缝性储层的预测方法及应用

裂缝性储层的预测方法及应用

裂缝性储层的预测方法及应用
裂缝性储层的预测方法及应用

储层地质学裂缝

第五章储层裂缝 裂缝是油气储层特别是裂缝性储层的重要储集空间,更是良好的渗流通道。世界上许多大型、特大型油气田的储集层即为裂缝性储层。作为一种特殊的孔隙类型,裂缝的分布及其孔渗特征具有其独有的复杂性,它不象正常孔隙那样通过沉积相、成岩作用及岩心分析能够较为容易地预测和评价。由于裂缝的存在对油气储层的勘探和开发会导致很大的影响,因而对油气储层中裂缝的研究就显得十分重要。本章主要介绍裂缝系统的成因、裂缝的基本参数、孔渗性以及裂缝的探测和预测方法。 第一节裂缝的成因类型及分布规律 所谓裂缝,是指岩石发生破裂作用而形成的不连续面。显然,裂缝是岩石受力而发生破裂作用的结果。本节分别从力学和地质方面简要介绍裂缝的成因分类及分布规律。 一、裂缝的力学成因类型 在地质条件下,岩石处于上覆地层压力、构造应力、围岩压力及流体(孔隙)压力等作用力构成的复杂应力状态中。在三维空间中,应力状态可用三个相互正交的法向变量(即主应力)来表示,以分量σ1、σ2、和σ3别代表最大主应力、中间主应力和最小主应力(图5-1)。在实验室破裂试验中,可以观察到与三个主应力方向密切相关的三种裂缝类型,即剪裂缝、张裂缝(包括扩张裂缝和拉张裂缝)及张剪缝。岩石中所有裂缝必然与这些基本类型中的一类相符合。 图5-1 实验室破裂实验中三个主应力方向 及潜在破裂面的示意图 图中A示扩张裂缝,B、C表示剪裂缝

1.剪裂缝 剪裂缝是由剪切应力作用形成的。剪裂缝方向与最大主应力(σ1)方向以某一锐角相交(一般为30°),而与最小主应力方向(σ3)以某一钝角相交。在任何的实验室破裂实验中,都可以发育两个方向的剪切应力(两者一般相交60°),它们分别位于最大主应力两侧并以锐角相交(图5-1)。当剪切应力超过某一临界值时,便产生了剪切破裂,形成剪裂缝。根据库伦破裂准则,临 界剪应力与材料本身的粘结强度(τo)及作用于该剪切平面的正应力(σn )和 材料的内摩擦系数(μ)有关,即, τ临界=τo+μσn 剪裂缝的破裂面与σ1-σ2面呈锐角相交,裂缝两侧岩层的位移方向与破裂面平行,而且裂缝面上具有“擦痕”等特征。在理想情况下,可以形成两个方向的共轭裂缝(即图5-1中的B、C)。共轭裂缝中两组剪裂缝之间的夹角称为共轭角。但实际岩层中的剪裂缝并不都是以共轭型式出现的,有的只是一组发育而另一组不发育。剪裂缝的发育型式与岩层均质程度、围岩压力等因素有关。当岩层较均匀、围岩压力较大时,可形成共轭的剪裂缝;而当岩层均质程度较差、围岩压力较小时,趋向于形成不规则的剪裂缝。 2.张裂缝 张裂缝是由张应力形成的。当张应力超过岩石的扩张强度时,便形成的张裂缝。张应力方向(岩层裂开方向)与最大主应力(σ1)垂直,而与最小主应力(σ3)平行,破裂面与σ1-σ2平行,裂缝两侧岩层位移方向(裂开方向)与破裂面垂直。张裂缝一般具有一定的开度,有的被后期矿物充填或半充填。 根据张应力的类型,可将张裂缝分为二种,即扩张裂缝和拉张裂缝。 (1)扩张裂缝 扩张裂缝是在三个主应力均为压应力的状态下诱导的扩张应力所形成图5-2 扩张裂缝的形成和应力单元

致密砂岩储层构造裂缝形成机制及定量预测研究进展_徐会永

第19卷第4期 2013年12月地质力学学报JOURNAL OF GEOMECHANICS Vol.19No.4 Dec.2013 文章编号:1006- 6616(2013)04-0377-08致密砂岩储层构造裂缝形成机制及 定量预测研究进展 徐会永1,冯建伟2,葛玉荣 3(1.中国石油大学期刊社,山东青岛266580; 2.中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580; 3.中国石油测井有限公司,新疆哈密735200) 收稿日期:2013- 03-02基金项目:山东省博士后基金项目“基于应力场模拟的低渗透砂岩储层裂缝多参数定量建模”(201003104) 作者简介:徐会永(1977- ),男,汉族,山东庆云人,副编审,博士,主要从事沉积学及石油地质学等方面的研究及科技论文编辑工作。E- mail :xhy7714@https://www.doczj.com/doc/d62425337.html, 摘 要:致密砂岩裂缝性储层已逐渐成为非常规油气资源勘探开发的重点,构造裂 缝形成机制研究及定量预测也相应成为热点问题。从构造地质学和地质力学角度对目前的裂缝研究方法进行系统分析,并对含微裂隙的岩石损伤力学实验分析、复合 地层本构关系及破裂准则的建立以及不同应力场作用下裂缝参数的定量表征方法进 行详细对比后认为,裂缝的产生、裂缝的位置和方向以及裂缝参数的量化是实现裂 缝准确预测的关键。今后裂缝研究的发展方向主要有3个,即基于构造地质学和岩 石损伤力学的宏观野外观察和微观室内试验相结合研究裂缝形成机制,考虑多重影 响因素并基于能量转换理论的复合岩石破裂准则建立,基于精细构造地质模型的有 限元数值模拟实现各期应力场作用下裂缝参数的三维定量表征。 关键词:致密砂岩储层;构造裂缝;形成机制;定量预测;非常规油气 中图分类号:P542;P553文献标识码:A 0引言 随着中国油气资源勘探开发逐渐由东部向西部、由常规储层向非常规储层转变,致密 气、页岩气和煤层气成为国家“十二五”规划后的开发重点[1]。很多学者认为在致密气、 页岩气和煤层气3种非常规天然气中,应该优先发展致密气[2 3]。致密气资源量数据相当可靠、开发致密气技术较成熟、致密气的分布与常规气在很多地方重叠、基础设施建设成本较低[3],因此致密气的开发前景比页岩气更明朗。中国石化已启动鄂尔多斯致密油气增储上产会战[3]。此外,来自国土资源部的数据显示,2011年全国天然气产量为1011.15?108m 3[4],致密气产量约为350?108m 3[3],约占全国天然气总产量的三分之一。 非常规气藏开发有很多相似之处,如都需要打水平井和丛式井、都需要压裂工艺等。国内已基本掌握了致密砂岩油气的开发配套技术,有些技术已达国际先进水平。但大规模开发不能照搬国外模式,还需要通过有的放矢的基础研究和工程技术的先导性试验,提出适合中

储层裂缝表征及预测研究进展

0引言 裂缝性油气藏是近年油气勘探开发的重点,如何对裂缝 进行准确表征,对不同类型裂缝的识别、分布规律的预测以及如何建立更加贴近实际的裂缝性油气藏地质模型,一直以来都是研究的重点和难点[1,2]。为此,国内外学者做了很多努力,最早的研究方法是通过对露头、岩心、薄片等地质分析来对裂缝特征进行描述,如Van Golf-Racht [3]在薄片观察的基础 上,提出了裂缝孔隙度、渗透率以及体密度的计算方法,Ruh - land 提出裂缝强度等概念[4]。随测井技术的发展,利用常规测 井数据分析,总结出了一系列数学统计方法:神经网络法、多元统计、灰色关联等,罗贞耀、戴俊生等[5,6]提出了裂缝物性参数计算方法。在裂缝预测方面,主要有数值模拟、非线性理论预测等方法,包括构造曲率法、构造应力场数值模拟、二维、三维有限元数值模拟、物探方法等[2,7]。本文通过系统总结分析 储层裂缝表征及预测研究进展 唐诚 中石化西南石油工程有限公司地质录井分公司,四川绵阳621000 摘要 全面、准确对致密储层的裂缝网络进行定量表征及预测影响着裂缝性油气田的高效开发。在系统调研国内外裂缝研究成果 且详细对比分析的基础上,从地质分析、测井识别、构造曲率法及应力场模拟、地震裂缝检测、非线性理论方法等着手,总结出了储层裂缝表征及预测研究的进展。研究表明,根据成因将储层裂缝划分为构造裂缝和非构造裂缝两大类,构造缝包括区域性裂缝、局部构造缝和复合型构造缝,局部构造缝指与断层和褶皱相关的裂缝;非构造缝主要分为收缩缝和与表面有关的裂缝两大类及9个亚类,裂缝类型不同,其特征及成因机理也不同。采用地质分析与测井解释相结合,建立露头、岩心与测井的识别模式对裂缝进行准确识别。利用地质、测井和构造应力等资料,建立数学模型,对裂缝参数进行定量计算。详细阐述并分析了多种裂缝预测方法的优缺点,最终指明了储层裂缝研究的不足与发展方向。 关键词裂缝性储层;裂缝表征;裂缝识别;裂缝预测 中图分类号P618.13文献标志码A doi 10.3981/j.issn.1000-7857.2013.21.013 Progress in Fracture Characterization and Prediction TANG Cheng Geologic Logging Company of Southwest Petroleum Bureau,Sinopec,Mianyang 621000,Sichuan Prvovince,China Abstract It is very important for exploration and development of oil and gas to comprehensively and accurately and quantitatively describe and predict fracture.Base on the basis of the literature investigation of fractures research findings around the world,from geological analysis,log fracture identification,curvature method,tectonic stress simulation,seismic fracture prediction and so on,the progress of fracture characterization and prediction are summarized.It is shown that the reservoir fractures can be classified into two types,including structural and non-structural fracture according to their origin.The structural fracture includes regional fracture,local fracture and complex structural fracture,in which the local structural fracture is related to fracture of fault and fold.The non-structural fracture can be classified into contraction fracture and related fracture of surface,which have 12sub-types.Every type of fractures has different characteristics and origin.The main identification of fracture is combination of geological analysis and log interpretation,and then pattern recognition of outcrop,core and well logging will be established.Also quantitative calculation method for fracture is proposed using geological,logging and tectonic stress data.With the aid of those bases,the advantage and disadvantage of methods for detection and prediction of the fracture distribution are discussed.Finally the shortcoming and development of fracture research are pointed out. Keywords fractured reservoir;fracture characterization;fracture identification;fracture prediction 收稿日期:2013-01-28;修回日期:2013-03-18 作者简介:唐诚,工程师,研究方向为石油地质录井与信息技术研究,电子信箱:110880280@https://www.doczj.com/doc/d62425337.html,

油气储层裂缝形成、分布及有效性分析

油气储层裂缝形成、分布及有效性分析 近年来,随着我国油田勘探技术的不断创新与发展,对于油气储层的研究也日益加深,并从多个角度对油气储层的特征加以阐释,针对以往存在的一系列问题通过合理化的理论分析,对油气储层未来发展有一定的指导意义。文章主要针对现阶段我国油气储层中形成裂缝的成因及分布情况进行了浅显的分析,希望通过介绍可以为相关研究人员提供一些参考建议,以便更好地推动我国石油工业的发展建设。 标签:油气储层裂缝;形成;分布;有效性 引言 随着各种新技术的层出不穷,对于石油探勘技术也提出了更高的要求,就目前发展阶段而言,全世界范围内仅有百分之二十是可采石油储量,受各种条件因素的限制,处于垂直及平面上的各种非均匀隔挡条件下的地下石油储量很难被开采出来。于我国而言,此等情况更是如此,约百分之七十左右的石油储量与世界油田相同,均已进入了高含水阶段的开采时期,地下油气水分布较为复杂,这就在更大程度上对石油勘探技术提出了新的挑战,因此必须加强对油气储层的认识,通过建模预测改变原有的开采技术。 从某种角度来讲,原有的开采技术方式已经很难适应时代社会发展的需要,导致油气储层裂缝现象所占比重越来越大,油气储层不仅能够作为油气存储空间而独立存在,更能充当油气管道运输油气资源,对于油气而言有着极其重要的意义。但现实情况中却存在很大问题,使其不能够发挥应有的效用促进我国石油工业的发展,其中主要的问题则是油气储层的裂缝问题。 针对油气储层裂缝等问题,相关学者在AAPG年会上针对此问题进行了详细地讨论,结合近年来的发展对油气储层有了新的认识与理解,并提出了新的解决措施,从而减少出现油气储层裂缝的现象,关于油气储层裂缝的研究已从宏观向微观发展,由理论沉积学向应用沉积学发展,并逐渐完善。预计今后相当长的一段时间内,都将对油气储层裂缝形成、分布状况等有着更深地研究。下面文章就针对现阶段油气储层裂缝的形成原因及分析进行详细的阐释,供相关人员参考。 1 油气储层裂缝形成的原因 关于油气储层裂缝的形成并不是一种作用力影响下就能够发生的,要考虑到多方面的影响因素,尤其是针对小范围的微裂缝更好给予足够地重视,绝对不能忽视。此外,应力的增强也是导致裂缝形成的主要因素之一。但两种裂缝的形成在本质上存在着较大的差异,第一种微裂缝的形成主要是指在构造力的作用下,单层结构并没有受到内部应力的影响,此等裂缝只是单纯的存在于表面,并不会构成极大的威胁,且范围较小,故而被称作微裂缝;第二种裂缝的形成主要是由

用水量预测方法综述(作业)

用水量预测方法综述 摘要:本文阐述了研究用水量预测方法的目的和意义,简要的介绍了六种目前常用的预测方法,并指出了每种方法的优缺点, 最后对不同情况水量预测方法的择优进行了分析和探讨。 关键词: 用水量预测人工神经网络预测方法择优 一、引言 水是人类赖以生存的基础,没有水,就没有生命。 随着经济建设的发展、产业和人口的增加,我国城市、工业、农业各方面用水量都在迅速增长,缺水城市和地区的范围日益扩大。全国640个城市中有333个城市缺水,其中严重缺水的有108个[1]。同时,水污染是我国面临的又一严峻的问题。缺水、水污染己经对我国的经济建设构成了严重的威胁[2]。因此,水资源规划和供水系统的优化调度变得越来越重要,作为供水管理前提和基础的用水量预测方法的研究也得到了快速的发展。 二、研究用水量预测方法的目的和意义 水量预测工作是水资源管理中掌握未来发展趋势的关键。而合理预测城镇规划期限内的用水量,使其与城镇发展实际相接近,对城镇今后的建设和发展具有极其重要的意义。通过预测未来的用水量,一方面,我们可以大致估计城市和农村的缺水量,着手寻找解决方案,减少经济损失。另一方面,用水量预测是水资源管理规划的重要内容。我国水资源开发利用分好几个部门,如不做好预测工作,就难以制定中长期水资源开发利用的总体规划和供水规划,就会影响国民经济计划的实现。所以预测用水量,无论在经济效益上还是宏观调控上都有重要意义。 三、用水量预测分类以及相应预测方法 用水量的预测方法按用水部门性质可分为生活用水预测、工业用水预测、农业灌溉用水预测、渔业用水预测等几方面。生活用水量的预测方法有综合分析定额法、趋势法和分类分析权重估算法,在预测时,可根据实际情况选用一种为主,其他亏法进行检验、校核。趋势预测法、分块预测法、相关法、分行业重复利用率提高法等是较为常见的工业需水量预测方法. 四、几种常用的用水量预测方法[3] a)自回归移动平均模型ARMA法 ARMA模型是自回归模型和移动平均模型的综合,它通过对相应数学模型的分析研究,能更本质地认识动态数据的内在结构和复杂特性。ARMA模型将预测对象时间序列加工成一个白噪声序列进行处理,所以它可对任何一个用水过程进行模拟,且预测速度快,能得到较高的预测精度。然而,ARMA模型具有预测周期短、所用数据单一的缺点,只能给出下一周期用水量的预测值,且无法剖析形成这一预测值的原因及合理的

蛋白质结构预测方法综述

蛋白质结构预测方法综述 卜东波陈翔王志勇 《计算机不能做什么?》是一本好书,其中文版序言也堪称佳构。在这篇十余页的短文中,马希文教授总结了使用计算机解决实际问题的三步曲,即首先进行形式化,将领域相关的实际问题抽象转化成一个数学问题;然后分析问题的可计算性;最后进行算法设计,分析算法的时间和空间复杂度,寻找最优算法。 蛋白质空间结构预测是很有生物学意义的问题,迄今亦有很多的工作。有意思的是,其中一些典型工作恰恰是上述三步曲的绝好示例,本文即沿着这一路线作一总结,介绍于后。 1 背景知识 生物细胞种有许多蛋白质(由20余种氨基酸所形成的长链),这些大分子对于完成生物功能是至关重要的。蛋白质的空间结构往往决定了其功能,因此,如何揭示蛋白质的结构是非常重要的工作。 生物学界常常将蛋白质的结构分为4个层次:一级结构,也就是组成蛋白质的氨基酸序列;二级结构,即骨架原子间的相互作用形成的局部结构,比如alpha螺旋,beta片层和loop区等;三级结构,即二级结构在更大范围内的堆积形成的空间结构;四级结构主要描述不同亚基之间的相互作用。 经过多年努力,结构测定的实验方法得到了很好的发展,比较常用的有核磁共振和X光晶体衍射两种。然而由于实验测定比较耗时和昂贵,对于某些不易结晶的蛋白质来说不适用。相比之下,测定蛋白质氨基酸序列则比较容易。因此如果能够从一级序列推断出空间结构则是非常有意义的工作。这也就是下面的蛋白质折叠问题: 1蛋白质折叠问题(Protein Folding Problem) 输入: 蛋白质的氨基酸序列

输出: 蛋白质的空间结构 蛋白质结构预测的可行性是有坚实依据的。因为一般而言,蛋白质的空间结构是由其一级结构确定的。生化实验表明:如果在体外无任何其他物质存在的条件下,使得蛋白质去折叠,然后复性,蛋白质将立刻重新折叠回原来的空间结构,整个过程在不到1秒种内即可完成。因此有理由认为对于大部分蛋白质而言,其空间结构信息已经完全蕴涵于氨基酸序列中。从物理学的角度讲,系统的稳定状态通常是能量最小的状态,这也是蛋白质预测工作的理论基础。 2 蛋白质结构预测方法 蛋白质结构预测的方法可以分为三种: 同源性(Homology )方法:这类方法的理论依据是如果两个蛋白质的序列比较相似,则其结构也有很大可能比较相似。有工作表明,如果序列相似性高于75%,则可以使用这种方法进行粗略的预测。这类方法的优点是准确度高,缺点是只能处理和模板库中蛋白质序列相似性较高的情况。 从头计算(Ab initio ) 方法:这类方法的依据是热力学理论,即求蛋白质能量最小的状态。生物学家和物理学家等认为从原理上讲这是影响蛋白质结构的本质因素。然而由于巨大的计算量,这种方法并不实用,目前只能计算几个氨基酸形成的结构。IBM 开发的Blue Gene 超级计算机,就是要解决这个问题。 穿线法(Threading )方法:由于Ab Initio 方法目前只有理论上的意义,Homology 方法受限于待求蛋白质必需和已知模板库中某个蛋白质有较高的序列相似性,对于其他大部分蛋白质来说,有必要寻求新的方法。Threading 就此应运而生。 以上三种方法中,Ab Initio 方法不依赖于已知结构,其余两种则需要已知结构的协助。通常将蛋白质序列和其真实三级结构组织成模板库,待预测三级结构的蛋白质序列,则称之为查询序列(query sequence)。 3 蛋白质结构预测的Threading 方法 Threading 方法有三个代表性的工作:Eisenburg 基于环境串的工作、Xu Ying 的Prospetor 和Xu Jinbo 、Li Ming 的RAPTOR 。 Threading 的方法:首先取出一条模版和查询序列作序列比对(Alignment),并将模版蛋白质与查询序列匹配上的残基的空间坐标赋给查询序列上相应的残基。比对的过程是在我们设计的一个能量函数指导下进行的。根据比对结果和得到的查询序列的空间坐标,通过我们设计的能量函数,得到一个能量值。将这个操作应用到所有的模版上,取能量值最低的那条模版产生的查询序列的空间坐标为我们的预测结果。 需要指出的是,此处的能量函数却不再是热力学意义上的能量函数。它实质上是概率的负对数,即 ,我们用统计意义上的能量来代替真实的分子能量,这两者有大致相同的形式。 p E log ?=如果沿着马希文教授的观点看上述工作 ,则更有意思:Eisenburg 指出如果仅仅停留在简单地使用每个原子的空间坐标(x,y,z)来形式化表示蛋白质空间结构,则难以进一步深入研究。Eisenburg 创造性地使用环境串表示结构,从而将结构预测问题转化成序列串和环境串之间的比对问题;其后,Xu Ying 作了进一步发展,将蛋白质序列表示成一系列核(core )组成的序列,Core 和Core 之间存在相互作用。因此结构就表示成Core 的空间坐标,以及Core 之间的相互作用。在这种表示方法的基础上,Xu Ying 开发了一种求最优匹配的动态规划算法,得到了很好的结果。但是由于其较高的复杂度,在Prospetor2上不得不作了一些简化;Xu Jinbo 和Li Ming 很漂亮地解决了这个问题,将求最优匹配的过程表示成一个整数规划问题,并且证明了一些常用

储层裂缝常规测井响应

双侧向—微球形聚焦测井系列 对高角度裂缝,深、浅側向曲线平缓,深側向电阻率> 浅側向电阻率,呈“正差异”。 在水平裂缝发育段,深、浅側向曲线尖锐,深側向电阻率< 浅側向电阻率,呈较小的“负差异”。 对于倾斜缝或网状裂缝,深、浅側向曲线起伏较大,为中等值,深、浅电阻率几乎“无差异”。 声波测井识别裂缝: 一般认为声波测井计算的孔隙度为岩石基质孔隙度,其理由是声波测井的首波沿着基质部分传播并绕过那些不均匀分布的孔洞、孔隙。但当地层中存在低角度裂缝(如水平裂缝)、网状裂缝时,声波的首波必须通过裂缝来传播。裂缝较发育时,声波穿过裂缝使其幅度受到很大的衰减,造成首波不被记录,而其后到达的波反而被记录下来,表现为声波时差增大,即周波跳跃。因此,可利用声波时差的增大来定性识别低角度缝或网状缝发育井段。 利用感应差别识别裂缝:钻井液侵入裂缝,使感应测井曲线有明显的降低。 密度测井识别裂缝 密度测井测量的是岩石的体积密度,主要反映地层的总孔隙度。由于密度测井为极板推靠式仪器,当极板接触到天然裂缝时,由于泥浆的侵入会对密度测井产生一定的影响,引起密度测井值减小。 井径测井的裂缝识别对于基质孔隙较小的致密砂岩,钻井使得裂缝带容易破碎,裂缝相交处的岩块塌落,可造成钻井井眼的不规则及井径的增大。另一方面,由于裂缝具有渗透性,如果井眼规则,泥浆的侵入可在井壁形成泥饼,井径缩小。因此,可以根据井眼的突然变化来预测裂缝的存在。 井径测井对于低角度缝与泥质条带以及薄层的响应很难区分;另外,其它原因(如岩石破碎、井壁垮塌)造成的井眼不规则,会影响到该方法识别裂缝的准确性。 自然伽玛能谱测井识别裂缝 测量地层中天然放射性铀(U238)、钍(Th282)、钾(K40)含量。 原理:正常沉积环境U元素含量低于或接近泥质体(钍+钾)的值,当有裂缝存在时,铀含量比泥质体大。 应用能谱的高铀值识别裂缝和地下流体的运移及活跃程度有关。当裂缝(孔洞)发育段的地下水活跃时,地下水中溶解的U元素才能被吸附及沉淀在裂缝(或孔洞)周围,造成U元素富集,使得自然伽玛能谱测井在裂缝带处显示出U含量增加,在地下水不活动地区,裂缝性储层的自然伽玛显示为低值。 (1)侧向、感应及微电阻率测井 裂缝在电阻率测井曲线上的响应取决于裂缝的产状(倾角与方位)、 裂缝的宽度与长度(纵向或径向)、裂缝中的充填物(胶结物、泥浆 滤液、地层流体等)以及泥浆侵入深度等因素。 1.电阻率测井响应特征 (2)侧向测井——高角度裂缝影响 电极型仪器将强烈地受垂直裂缝的影响,这是因为这样的裂缝实际上提供了低阻通道(并联)。所以在垂直裂缝的情况下,侧向测井的电阻率比感应测井的电阻率低。又因为垂直裂缝的有效导电截面在径向上不变,而孔隙的导电截面在径向上是逐渐增大的,所以在浅侧向探测范围内裂缝与孔隙的有效导电截面之比远比深侧向要小。 在Rmf≈Rw时,常观察到RLLD与RLLS的比值为1.5到2; 在Rmf Rw时,RLLS与RLLD的幅度差很小,有时甚至出现RLLS>RLLD。 (2)侧向测井——水平裂缝影响

国内物流需求预测方法文献综述

国内物流需求预测方法文献综述 (河北工程大学管理科学与工程阮俊虎) 物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、半成品和成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求,涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[1]。物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。实物量意义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量,如货运量、库存量、加工量、配送量等;价值量意义上的物流需求是所有物流环节全部服务价值构成的综合反映,如物流成本、物流收入、供应链增值等[2]。 物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况,以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用一定的判断、技术方法和模型,对物流需求的变化及发展趋势进行预测。国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究,提出不同的预测方法和手段。物流预测方法可以分为定性预测方法(如德尔菲法和业务人员评估法等)和定量预测方法,但多数是定量预测方法,因此,本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述,归为时间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。 1.时间序列预测方法综述 时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律,以此作为预测依据。常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。 增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率,类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大,或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。刘劲等[3](2002)在利用增长率系

人力资源需求预测方法概述全面)

人力资源需求预测方法概述摘要:由于经济全球化及信息技术的飞速发展,当今企业面临的内外部环境日趋复杂。当今企业在进行人力资源需求预测时,考虑的往往不是单个因素的影响,而是多种因素的共同作用和相互影响。人力资源需求预测方法总体上分为定性和定量两大类。通过对目前流行的各种需求预测方法进行归纳总结,理论联系实践,理论应用于实践,为企业人力资源规划提供了有用的建议和相应的指导。 关键词:人力资源需求预测定性方法定量方法 一、人力资源需求预测的内容 所谓预测,是指利用预测对象本身历史和现状的信息,采用科学的方法和手段,对预测对象尚未发生的未来发展演变规律预先作出科学的判断。信息的不确定性注定了预测的困难及其不完美性。企业的人力资源预测可以分为人力资源需求预测和人力资源供给预测。人力资源需求包括总量需求和个量需求,也包括数量、质量和结构等方面的需求。 人力资源需求预测是指对企业未来一段时间内人力资源需求的总量、人力资源的年龄结构、专业结构、学历层次结构、专业技术职务结构与技能结构等进行事先估计。 二、影响人力资源需求预测的因素 企业的人力资源需求预测不仅受到企业内部经营状况和已有人力资源状况等诸多内部因素的影响,还要受到政治、经济、文化、科技、教育等诸多不可控的企业外部因素的影响。使得企业在进行人力资源规划、人力资源需要预测时更为复杂。另外在企业人力资源需要预测中还必须注意到企业人力资源发展的规律和特点,人力资源发展中企业发展中的地位、作用,以及两者之间的关系,分析影响人力资源发展的相关因素,揭示人力资源发展的总体趋势。此外,在人力资源需求预测时,还要掌握预测中的定性、定量、时间和概率四个基本要素,以及他们之间的相互关系。 人力资源需求预测的定性要素是指在预测之前,必须对企业人力资源发展的性质进行叙述性的、非定量的描述,对企业人力资源发展的大致方向和

国内物流需求预测方法文献综述

国内物流需求预测方法文献综述 (河北工程大学管理科学与工程阮俊虎)物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、半成品和成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求,涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[1]。物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。实物量意义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量,如货运量、库存量、加工量、配送量等;价值量意义上的物流需求是所有物流环节全部服务价值构成的综合反映,如物流成本、物流收入、供应链增值等[2]。 物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况,以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用一定的判断、技术方法和模型,对物流需求的变化及发展趋势进行预测。国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究,提出不同的预测方法和手段。物流预测方法可以分为定性预测方法(如德尔菲法和业务人员评估法等)和定量预测方法,但多数是定量预测方法,因此,本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述,归为时间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。 1.时间序列预测方法综述时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律,以此作为预测依据。常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。 增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率,类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大,或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。刘劲等[3](2002)在利用增长率系数法对百色地区港口货运量进行了逐一分析。 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。根据预测时使用的各元素的权重不同,移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均。杨荣英等[4](2001)在讨论移动平均值的基础上,提出了移动平均线方法,并介绍了运用移动平均线进行物流预测的方法。李海建等[5](2003)利用二次移动平均线模型对芜湖市物流业发展的规模进行了预测。 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。韦司滢等[6]( 1999)将指数平滑法等其他多种方法应用在三峡移民工程建材配送决策支持系统中。黄荣富等[7(] 2003)、张云康等[8](2008)在进行指数平滑法预测的基础上进行了物流需求多种方法组合预测。 随机时间序列模型就是指在所研究对象的一组实测时间序列的基础上,通过

(推荐)酒店的预测方法概述

酒店的预测方法概述 数据的基本类型 大多数预测方法假定:历史数据中存在一些类型的数据能被用来进行预测。接下来我们要介绍的方法对数据的基本类型做了明确的假设。因此,预测者必须试图用最合适的预测方法与数据的基本类型相匹配。数据有三种类型:趋势型、季节型和周期型(将在下文讨论并绘于图B中)。 趋势型只是用于对业务活动长期评估的预测。趋势型的数据常常显示若干年的情况。图B显示了客房销售的趋势是增加的,我们可以运用我们后面提出的方法确定这一点。 当一系列数据随时间以某种方式波动时,就存在季节型。业务可能随季节、月、周,甚至一周中的几天而有规律地波动。饭店业中数据的季节性波动主要来自行业的外部力量。例如,许多度假型饭店在夏季有非常高的客房出租率,而在淡季则要停业。受季节波动影响的 图B 最后, 实际 当预 C。 正规

在时间序列法中,假设一种类型的数据会随时间重复发生,当确认后,就可以预测任何随后时间段内的数值。例如,如果12月份的季节型数据是30%的饭店出租率,低于已确认的月平均水平,那么可以估计来年12月份饭店出租率很可能还是30%且低于月平均水平。 时间序列法假设在源于序列的历史数据的基础上可以独立确认数据类型。他们没有考虑管理者面向未来做出的某些决策,如定价、广告等。接下来我们介绍时间序列法包括朴素法和平滑法。 因果分析法假设某一变量是其他变量的函数。例如,饭店中食品和饮料的销售量是饭店客房出租率的函数。因此预测食品和饮料的销售额要参考客房销售额的预测值。因果分析法包括一元和多元线性回归、非线性回归和计量经济法。我们只介绍一元线性回归法。 图C预测方法 (注:专业文档是经验性极强的领域,无法思考和涵盖全面,素材和资料部分来自网络,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注)

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档