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comprehensiveevaluation;
combinationmethod
综合评价是日常生活中经常遇到的问题,它已渗透到政治、经济、军事、文化、体育、医学等各个领域,涉及到统计学、经济学、数学、工程学、信息学、计算机学等诸多学科,逐步形成一个多学科交叉的新领域。
评价方法也不断发展,愈来愈丰富。
由单指标向多指标、由定性向定量、由传统方法向多元统计、运筹学、模糊数学、信息论、灰色理论等方面发展。
所谓综合评价(Comprehensiveevaluation,CE)简单的说就是运用科学的方法从不同侧面对评价对象进行整体性评价。
CE方法大致分为九类:
定性评价法、技术经济分析法、多属性决策法、运筹学法、统计分析法、系统工程法、模糊数学法、对话式评价法、智能化评价法等。
但这些方法仍存在着多方法评价结论的非一致性、评价方法的适应性限制、理论研究与实际应用脱节等问题[1]。
CE体系的基本要素应包含评价人员、评价对象、评价原则、评价目的、评价指标、评价模型、评价环境(含上级要求、政策变化、设备支持系统等),它们有机组合,构成了一个CE系统。
然而,这种有机组合当前仍有一定难度,因此,今后CE的研究方向应是多评价方法集成,并综合评价对象集、评价目标集、评价人员集、评价方法及与其他先进技术于一体[2],形成“人—机—评价对象—评价方法”一体化评价模式。
各种评价在石油工业的勘探、开发、运输、炼制等亦广泛应用。
然而,这种“评价”并未体现系统的整体性。
油田开发效果是需要评价或评估的,但以往的评价往往是单项的,或侧重于油藏工程、或侧重于钻采工程、或侧重于经济评价、或侧重于油藏管理等,而且这些评价或寓于开发方案编制中,或寓于油藏动态分析中,或寓于规划计划中,等等,很少进行从整体性出发的油田开发效果综合评价。
有些研究虽然提到“综合评价”[3,4,5],但从文中评价指标看仍是纯技术性指标。
那么,要进行综合评价,就要建立评价体系,其中有一个必不可少的步骤是评价指标的筛选、优化。
1.影响油田开发效果的因素
油(气)田开发系统是开放的灰色的复杂巨系统。
油(气)田开发系统是由自然界自行组织与人为构筑相结合的共建系统,是一个复合系统[3],它具有社会性与自然性的二重特性[4]。
因此,在设计评价系统时,就应从整体性、综合性、系统性考虑,进行油田开发效果的综合评价。
CE具有多层次、多评价对象、多方案、多开发阶段的特点。
从油田开发系统论的整体性和二重性出发,可影响开发效果的技术、管理、经济指标达数十个之多,粗略统计大约有开发地质、油藏工程、钻采工程、开发管理、开发经济等类,其中部分因素如图1所示。
这些因素仍可继续分为更多低层次因素,充分体现了油田开发系统的层次性、动态性、系统性、开放性。
同时各因素间具有相互联系、相互约束的特性。
图1影响油田开发效果因素图
Figure1factormapofaffectoilfielddevelopmenteffect
2.评价指标筛选方法的问题
图1列出的影响因素有的具有相关性,有的具有相似性,它们不可能都是反映油田开发效果的指标,因此不可能也没必要全选为评价指标。
过去有相当多的人筛选指标往往是经验性的,很少按照科学的数学方法进行筛选。
在数学方法中,专家评选法、最小均方差法、极大极小离差法、相关系数法、回归分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、聚类分析法等都可以作为筛选方法。
由于这些被筛选指标具有不同特性与要求,有些指标如油藏类型、构造复杂程度、地层能量保持水平、水驱油状况、健康安全环保等基本上是定性类的指标,而定性类的指标往往带有一定的模糊性或者灰性。
有些指标如储量控制程度、储量动用程度、地质储量采出程度、剩余可采储量采出程度、月平均产量、年累积产油量、最终采收率、净现值等,期望它们的取值越大越好,称之为极大型指标;
有些指标如自然递减率、综合递减率、综合含水、含水上升率、采油成本、投资回收期等,期望它们的取值越小越好,称之为极小型指标;
有些指标如地质储量采油速度、剩余可采储量采油速度、地层能量保持水平、注采比、井网密度、储采比等,既不期望其值越大,也不期望其值越小,而是期望它们的取值能在某一范围内,称之为区间型指标。
它们不仅有量纲、单位的不同,而且有时数值的数量级也相差很大。
因而,在筛选评价指标前必需进行评价指标一致化、无因次化处理。
只有进行了科学的技术处理以后使用,才能使CE的结果不被歪曲或失真。
但是,一是这些被筛选指标的不确定性和动态变化特征,使评价指标一致化、无因次化处理增加了难度;
二是初选指标往往很多,处理工作量很大;
三是这些筛选方法本身也存在不足与局限性,而且大部分方法又相对复杂,限制了方法的使用。
如专家评选法、专家调研法、专家打分法、德尔菲法等其实质上是一样的,基本上都是向专家发函、征求意见的调研方法。
评价者可根据评价目的的要求、评价对象的特征,在设计的调查表在列出若干评价指标,分别征询专家的意见,将征询结果进行数理统计处理,并反馈给专家,经多次征询,若意见比较集中则将这些指标再次反馈给专家,最后确定评价指标。
这些方法实际是一种定性方法,除了主观性较强、评价结论难收敛外,还存在需多次反复,实际操作难度大,仅能用于静态评价等问题。
而最小均方差法、极大极小离差法、相关系数法、聚类分析法等
其他方法多属于统计分析方法,需要统计大量的数据,限制了它的适用性。
因此,为了扬长避短、方便快捷、适用有效,采取多方法的组合,并加以改进,形成了一种新的综合方法。
3.组合筛选方法
筛选时应遵循少而精、科学性、可行性、经济性等(其中可行性主要体现可操作性、可比性、指标可量化性与普适性等技术性指标)原则,并从系统论的整体性出发,优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映油田开发效果的指标体系。
组合筛选方法主要采用定性与定量相结合,技术、经济、管理等方面指标相结合的方法。
将图1影响油田开发效果的因素设计为调查表,进行初选。
此时,筛选对象众多,存在处理难度大、工作量大、单方法局限性等问题,为了在筛选指标时避免这些问题,采用将影响因素划分为5类即开发地质、油藏工程、钻采工程、开发管理(分为2组)、开发经济,便于油田开发专家一次分类打分法。
专家仅对具体指标进行打分,不涉及具体指标的量纲、单位、数值等,也不需要反复多次。
在此基础上,再采用比重法与聚类分析法进行筛选计算。
故本文的方法是简化的专家打分法、比重法与聚类分析法的优化组合。
①设n个油田开发专家,p个评价指标,构成矩阵
(1)
②确定专家加权系数
由于油田开发专家的综合能力的差异,则赋予相应的加权系数。
所谓综合能力,指观察能力、实践能力、思维能力、整合能力和交流(包括文字、语言、网络交流)能力,是对人们的德、智、体各方面的素质进行的评估和检测。
但这种综合能力难以量化。
笔者认为,在科技计算中应仅从技术角度考虑,综合能力可以工作经验、技术职称、最终学历、科学技术水平四方面体现,其中
工作经验以工作年限N表示,科学技术水平以获各级别奖为准,虽然不能完全体现其能力,但便于量化且一目了然。
因此,对工作经验、技术职称、最终学历、科学技术水平4方面赋予能表示其相对强弱的数值,以便考核某专家的综合能力。
其标准如表1.
表1专家综合能力评估指标表
Table1indextableofexpertscomprehensiveabilityevaluationindextable
指
标
工作经验
技术职称
最终学历
科学技术水平
标准
3
2
1
计算加权系数
:
(2)
③构建权矩阵A
(3)
分别计算列和
与总和
④计算比重
(4)
⑤进行给定置信水平(
)的聚类分析
在
油田开发各指标中,有相当多的指标间关系是模糊关系,因此,可利用模糊分类法对
进行分类。
将(4)式的计算结果按大小排序,给定置信水平(
)后,使
进行聚类。
此处简化了建立各指标间模糊关系与经多次合成运算求对应的模糊等价关系等步骤。
⑥若分类计算筛选评价指标,则采用
(5)
4.方法应用
整体计算
①设油藏类型(x1)、油藏物性(x2)、流体性质(x3)、构造复杂程度(x4)、储量丰度(x5)、综合含水(x6)、单井控制地质储量(x7)、储量动用程度(x8)、剩余可采储量变化率(x9)、油水分布或剩余油分布(x10)、地质储量采油速度(x11)、剩余可采储量采油速度(x12)、地层能量保持水平(x13)、水驱油状况(x14)、钻井成功率(x15)、措施有效率(x16)、机采系统效率(x17)、完井方式(x18)、自然递减率(x19)、综合递减率(x20)、含水上升率(x21)、最终采收率(x22)、地质储量采出程度(x23)、剩余可采储量采出程度(x24)、季平均产量(x25)、累积产油量(x26)、注采比(x27)、储采比(x28)、储量替换率(x29)、水平井与直井井数比(x30)、井网密度(x31)、井网形式(x32)、开发管理方法与政策(x33)、油水井综合时率(x34)、健康安全环保(x35)、采油成本(x36)、净现值(x37)、内部收益率(x38)、产出投入比(x39)、投资回收期(x40)、百万吨产能投资(x41)。
本次特请6位油田开发专家给初选指标打分,打分结果见表2
②计算专家加权值
按
(2)式计算,得
表2专家一次打分表
Table2thetableofexpertsascoring
类别
开发地质类
油藏工程类
钻采工程类
1组
指标
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
x12
x13
x14
x15
x16
x17
x18
x19
x20
x21
专家1
8
6
10
专家2
4
5
专家3
9
专家4
7
专家5
专家6
开发管理类
开发经济类
2组
x22
x23
x24
x25
x26
x27
x28
x29
x30
x31
x32
x33
x34
x35
x36
x37
x38
x39
x40
x41
③计算列和、总和与比重,计算结果见表3
表3各指标比重值
按大小排序表
Table3sorttablebysizeofEachindexproportionvalue
数值
④聚类分析
在[,]区间内,设
分别等于,。
当
时,可将x15、x8、x21、x22、x38即钻井成功率、储量动用程度、含水上升率、最终采收率、内部收益率分为一类;
时,可将x11、x19、x40、x4、x33、x1即地质储量采油速度、自然递减率、投资回收期、构造复杂程度、开发管理方法与政策、油藏类型分为一类;
时,可将x6、x20、x23、x5、x12、x2、x39、x36、x7、x31、x32、x24、x41、x37、x14、x10、x26即综合含水、综合递减率、地质储量采出程度、储量丰度、剩余可采储量采油速度、油藏物性、产出投入比、采油成本、单井控制地质储量、井网密度、井网形式、剩余可采储量采出程度、百万吨产能投资、净现值、水驱油状况、油水分布或剩余油分布、累积产油量分为一类;
余者另分为一类(图2)。
图2筛选评价指标聚类谱系图
Figure2clusterdendriticdiagramofscreeningevaluationindex
分类计算
①设油藏类型(x1)、油藏物性(x2)、流体性质(x3)、构造复杂程度(x4
)、储量丰度(x5)、综合含水(x6)、单井控制地质储量(x7),专家打分组成下列矩阵
②计算专家加权值,同上。
③计算列和与总和
={,,,,,,}
=
按(4)计算
⑤取最大值,若取
,则
={}
即开发地质类筛选的评价指标为油藏类型(x1)、构造复杂程度(x4)。
油藏工程类、钻采工程类、开发管理类、开发经济类计算方法与步骤同,不再重复。
分类筛选结果
分类筛选评价指标结果为油藏类型、构造复杂程度、储量动用程度、地质储量采油速度、钻井成功率、措施有效率、含水上升率
、最终采收率、自然递减率、开发管理方法与政策、综合递减率、地质储量采出程度、内部收益率、投资回收期。
两种分类方法比较
两种筛选结果见表4.
表4两种分类方法比较表
Table4comparativestatementoftwoclassificationmethod
相同
相异
整体筛选
分类筛选
从表4可看出,两种方法均筛选14个评价指标,其中有13个相同,说明两种筛选方法均可用。
评价指标是CE的基础。
确定评价指标必须与评价目的、评价对象相一致,评价目的不同,所需的评价指标也不一样。
评价
指标不宜太多,太多不仅增大工作量,而且也可能增加指标间的相互影响;
评价指标也不宜太少,太少有可能使指标的代表性降低。
因此,在上述所筛选的指标中,删除影响油田开发效果的指标,如油藏类型、构造复杂程度、钻井成功率、开发管理方法与政策等,保留反映油田开发效果的指标,如储量动用程度、地质储量采油速度、含水上升率、最终采收率、自然递减率、综合递减率、地质储量采出程度、内部收益率、投资回收期等,并结合某一评价对象评价目的需要,依据具体情况在其余指标中有所取舍。
5.结语
由于油田开发工程的发展,需要改变过去对油田开发效果单一评价及筛选指标凭经验的状况,而要进行综合评价。
CE体系的基本要素包含了评价人员、评价对象、评价原则、评价目的、评价指标、评价模型、评价环境(含上级要求、政策变化、设备支持系统等),它们有机组合,构成了一个CE系统。
确定评价指标是CE的基础,本文仅涉及评价指标要素中的指标筛选,而筛选指标又是确定评价指标体系的前提。
现采用简化了的
专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合,避免了评价指标因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行初选指标一致化、无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。
从组合法两种方法筛选的结果看,应该说是可行的,所筛选指标亦符合油田开发的基本规律和油田开发工作者的基本观念。
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中国石油大学出版社..
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