【摘 要】
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考虑到在最近十几年间，分形方法已在一些领域获得成功应用，它被用来揭示复杂现象中深藏的有组织结构。而且许多学者认为分形方法在二十一世纪将会取得更多成果，因此我们讨论应用变维分形模型N=C/rD(其中分维数D可以是关于r的幂级数，三角级数等，而不是常量)统一各种油气田产量预测模型(因为各种预测模型都可以变换为变维分形模型)。为了使预测的效果更好，有时需要将数据点预先加以处理(如平移，求累计和等)。文中
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考虑到在最近十几年间，分形方法已在一些领域获得成功应用，它被用来揭示复杂现象中深藏的有组织结构。而且许多学者认为分形方法在二十一世纪将会取得更多成果，因此我们讨论应用变维分形模型N=C/rD(其中分维数D可以是关于r的幂级数，三角级数等，而不是常量)统一各种油气田产量预测模型(因为各种预测模型都可以变换为变维分形模型)。为了使预测的效果更好，有时需要将数据点预先加以处理(如平移，求累计和等)。文中用实例讨论如何应用变维分形模型预测油气田产量。当我们需要将某一预测模型变换为变维分形模型时，先由该预测模型计算出若干个已知数据点，然后通过求解方程组的方法确定与该预测模型等效的变维分形模型(亦即确定变维分形模型中的待定常数)。由于这种方法也适用于预测模型预先不知道(只知道若干离散的数据点)或预测模型不能用一个表达式给出、以及无需预先知道预测模型的情况，因此具有广泛的适用性。例如，将原有的大庆油田某开发层系年产量的预测模型转换为含有四个待定常数的变维分形模型之后，两者的计算结果极为接近，最大相对误差仅为0.86[％]。如果待定常数更多一些，则所得的变维分形模型的计算结果将更接近于原有模型。作为另一个实例，根据苏联最大的油田之一罗马什金油田1952～1979年的年产量(相当于只知道28个离散的数据点)，构造了一个仅含三个待定常数的变维分形模型，其计算结果介于翁文波公式以及神经网络方法的结果之间。
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