在实际生产数据分析中，将生产数据进行相应变化后，通过与典型图版拟合的式确定b、qi、Di，从而计算可采储量，并进行产量预测。
需要注意的是，参数b的取值对可采储量计算影响非常大。
典型气井ｂ值围0.4~0.5。
实际拟合中，也可能出现ｂ>1的情形，其原因可能为：
解释错误，b<1也可能拟合较好。
生产仍处于早期不稳定阶段，没有完全达到边界控制流动阶段。
压裂裂缝气井可能出现这种情况。
（2）Fetkovich法
Arps递减曲线典型图版只能用于分析边界控制流动阶段，Fetkovich将试井分析中的不稳定流动公式引入递减分析中，使图版扩展到边界控制流动之前的不稳定流动阶段，见图12。
图12Fetkovich典型曲线
在Fetkovich典型图版中，由早期不稳定流动阶段转变到边界控制流动阶段发生在tDd＝0.2~0.3时刻。
利用Fekovich典型图版分析生产数据分析时，将实际产量－时间数据曲线与典型图版进行拟合，利用右边晚期曲线的拟合结果确定qi，Di值，左边早期曲线的拟合确定re/rwa，并可以计算re，K，S。
该法适用条件是：
定井底流压生产，可用于两相或多相流动。
尽管Fetkovich典型图版包括了早期不稳定流动阶段，但必须等到生产达到边界控制流动后才能利用该图版，否则会使re/rwa的拟合存在多解性，如图13所示。
Fetkovich法的优越性在于：
从本质上属于经验做法，应用简单，不需要流压数据。
Fetkovich法的局限性在于：
分析结果唯一性差（双曲递减曲线在形状上十分相似）；根据历史生产条件仅能计算最终可采储量（不是地质储量）；动态预测仍无法脱离生产条件限制。
图13早期数据拟合存在多解性
（3）Blasingame法
Arps和Fetkovich典型递减曲线以产量数据为主，没有考虑到井底流压的变化，同时没有考虑到气体PVT性质随压力的变化，解释模型也仅限于直井径向流模型。
Blasingame在建立典型递减曲线图版时引入了拟压力规整化产量（q/Δpp）和拟时间函数tca。
物质平衡拟时间函数tca的引入，不但可使变产量解等效成定产量解，让分析既适用于变井底流压情况，也适用于变产量情况。
同时，还考虑了气体PVT变化及岩压缩系数变化（异常高压气藏）的影响。
在Blasingame曲线中，可以绘制拟压力规整化产量、拟压力规整化产量积分、拟压力规整化产量积分导数三个函数与物质平衡时间曲线，如图14所示。
早期的不稳定流阶段为一组re/rwa不同的曲线，由于应用了拟时间函数tca，这组曲线到边界流阶段汇聚成一条调和递减曲线。
拟压力规整化产量（q/Δpp）：
（13）
拟压力规整化产量积分函数：
（14）
拟压力规整化产量积分导数函数：
（15）
图14Blasingame递减曲线典型图版
对实际分析中，利用图版拟合的式，可以计算地层渗透率K，井的污染表皮系数S，井控供气半径re，井控原始地质储量OGIP，压裂井压裂裂缝半长Xf，水平井地层的纵、横向渗透率Kv，Kh等。
Blasingame的优越性在于：
由于采用了产量积分后求导的法，使导数曲线比较平滑，便于判断。
在解释模型选择上，除了直井径向流模型外，还包括压裂直井裂缝模型、水平井模型、水驱模型、井间干扰模型，这进一步扩大了典型图版的解释围。
Blasingame的局限性在于：
产量积分对早期数据点的误差非常敏感，早期数据点一个很小的误差都会在（q/Δpp）i、（q/Δpp）id曲线产生很大的累积误差。
（4）Agarwal－Gardner法
Agarwal等人在建立图版时，直接利用了拟压力规整化产量（q/Δpp）、物质平衡拟时间tca和不稳定试井分析中无因次参数关系。
q/Δpp与试井中1/pD（1/pD＝qD）的关系为：
（16）
tca与试井中tDA的关系是：
（17）
为提高分析的可靠程度，Agarwal等人又建立了产量归整化拟压力导数的倒数形式1/DER，即：
（18）
图15为Agarwal-Gardner递减曲线典型图版。
图版左边为不稳定流动阶段，是一组不同的re/rwa曲线，到边界控制流动阶段汇聚为一条调和递减曲线。
同样，通过对实际生产数据进行典型图版拟合的法，可计算得到K，S，re，OGIP等。
图15Agarwal-Gardner递减曲线典型图版
Agarwal-Gardner法可以处理径向流、裂缝和水驱等模型。
在典型图版中，产量规整化压力导数的倒数曲线与不稳定试井分析中压力导数曲线功能相同，能够更容易地辨别不同的不稳定流态。
tDA为0.1时，不稳定流转换成边界控制流，这在曲线图上是一条斜率为１的直线，所有典型曲线都具有这个特点。
但是该参数对数据质量要求高，若实际生产数据比较分散，那么导数曲线就失去了分析的意义。
总体来说，该法比Blasingame法更易具有多解性。
（5）NPI（normalizedpressureintegral）法
前面介绍的Blasingame、Agarwal-Gardner分析法都是利用压力规整化产量的形式对生产数据进行整理，NPI（规整化压力积分）法则是利用产量规整化压力的积分形式。
NPI法是由Blasingame提出来的，主要是通过积分后建立一种比较可靠的、不受数据分散影响的分析法。
NPI递减曲线典型图版的横坐标与Blasingame以及Agarwal-Gardner法相同，为物质平衡拟时间tca。
纵坐标为：
产量规整化拟压力：
（19）
产量规整化拟压力积分：
（20）
产量规整化拟压力积分的导数：
（21）
图16为NPI递减曲线典型图版，与上面提到的递减曲线典型图版一样，通过实际生产数据来与NPI典型图版的拟合，可以求得K、S、re、OGIP等，其求取过程与前面提到的Agarwal－Gardner法相同。
图16NPI递减曲线典型图版
（6）FMB（FlowingMaterialBalance）法
流动物质平衡（FMB）是基于Agarwal-Gardner典型曲线改进后的一种分析法。
该法与常规物质平衡分析相似，但是不需要关井压力数据（原始地层压力除外）。
它使用了压力归一化产量和物质平衡（拟）时间的关系来建立一种简单的线性曲线，可以推算出地质储量。
当气井生产处于拟稳定流动状态时，地层中所有位置的压力以相同的速率下降，如图17所示。
每条线1、2、3都表示了井以恒定产量生产时地层中的拟稳态压力。
此图表明从时间1到时间2，整个地层的压降相同（曲线是“平行”的），曲线2和曲线3之间也是如此。
传统物质平衡法需要在时间1关井，使地层压力稳定，这样可以得到平均地层压力pR1。
类似地，在地层压力剖面上，根据时间2和时间3的压力，可得出关井平均地层压力pR2、pR3，这样利用p/z曲线可计算单井动态储量。
显然，从pR1到pR2再到pR3的压降与沿曲线1、2、3上任选点的压降相同（三条曲线是“平行”的），即井底流动压力曲线（pwf1,pwf2,pwf3）应该与地层平均压力曲线（pR1，pR2，pR3）平行。
因此，利用流动井底压力也象用p/z曲线那样计算单井动态储量，如图18所示。
图17拟稳态示意图 图18流动物质平衡程示意图
对于半径为re的柱状气藏中心的一口直井，应用拟压力和拟时间表示的拟稳定状态程表示为：
（22）
其中，
（23）
整理可以得到：
（24）
在程24式中，q/⊿pp与2qtcapi/（ctiμiZi⊿pp）的曲线图上得到一条截距为Gi（天然气原始地质储量）的直线。
首先，计算拟时间；计算归一化累计产量（Qn）；绘制q/⊿p相对Qn曲线图；获得最佳拟合，并推算出OGIP；使用新的OGIP，重复上述步骤；一旦OGIP收敛，就可以使用下列程预测预期最终可采储量（根据某一特定的废弃压力）：
（25）
流动物质平衡法简单实用，无需关井压力，即可进行天然气地质储量的预测，优于前面介绍的典型曲线拟合法，但本法仅适用于衰竭的气藏（与p/z曲线相似）。
图19流动物质平衡程典型曲线
上述几种不稳定产量分析法，由于多涉及到复杂的运算，实际应用中需要借助软件来实现。
除Arps、流动物质平衡FMB两种法外，其他法实际上均是根据图版拟合及生产史拟合确定气井泄流围属性参数（K、re等），然后建立模型，并与实际流动压力（或产量）进行历史拟合，进行模型校正和微调，最终利用该模型进行气井合理产能的确定。
应用条件：
各种分析预测结果的精度，受资料品质的影响大，通常采用多法协同对比的式，来提高确定结果的可靠性。
四、数值模拟法
本法是应用油气藏数值模拟软件，通过进行多案的气井压力、产量等参数的预测对比分析，进而确定气井合理产能。
图20为采用数值模拟法对某井合理产能的预测。
通过3种产能案的模拟预测（2.5、2.0、1.5×104m3/d），确定的优化配产案为2.0×104m3/d，该案具有气井稳产时间长，累采气量较高的优势。
图20某井3种不同产能案的数模预测曲线对比
应用条件：
数模计算结果准容详尽，但是操作复杂，工作量较大，预测结果的可靠性依赖于地质模型的可靠程度。
对于能够建立可靠数值模型的气田，可以应用此法。
五、经验类比法
在已开发的气田中，若具有和与标定气井相似的地质、完井条件，那么可以参考已开发气田气井的生产井特征，对标定区块的气井产能进行确定。
应用条件：
具有可类比对象。
六、特殊气井的产能确定
对于出砂、出水、凝析气井及异常高压气井，在综合应用上述法的同时，还需考虑临界出砂压差、最小携液产量、应力敏感等因素。
（一）出砂气井
对于出砂气井，确定的气井产能需小于临界出砂流量，以确保气井安全生产。
（二）出水气井
对于出水气井，如果水不能及时随气流产出，则有可能在井底形成积液，造成气井不能正常生产。
同时，如果在井底有积液，水还会使得井底附近储层中含水饱和度升高，气相渗透率降低，影响气井的产能。
为此，在确定气井产能时应考虑目前油管直径下气井的携液能力，确定的气井产能应大于最小携液产量。
目前最小携液量法的确定，通常采用专业的软件来完成，也可以应用Turner等人给出的经典公式来确定。
Turner计算气流携带液滴的最低气体流速公式为：
（26）
式中：
σ—气液表面力，N/m；
ρL—液体密度，kg/m3；
ρg—气体密度，kg/m3。
将上式的流速转化为井的日需产气量则为：
（27）
式中：
qsc—产气量，104m3/d；
A—油管截面积，m2；
P—井口压力，MPa；
T—井口气流温度，K；
Z—井口流压及温度下的气体压缩系数。
图21产水气井流入、流出及最小携液量示意图
应用条件：
该法主要用于产水气井产能确定的附加约束条件。
（三）凝析气井
对于凝析气井，当井底附近压力降低到露点压力以后，随着凝析油的析出，气体流动的有效渗透率会降低，进而产生附加生产压差，且随着反凝析液的聚积，井围的液体饱和度不断上升，附加生产压差会越来越大。
因此，当井底压力下降到露点压力后，气井配产应注意控制生产压差，既不能生产压差过大，加快凝析油反凝析，也不能生产压差过小，使气井携液能力降低，引起井底附近凝析油的聚集。
建议采用矿场实际生产分析与不能低于最小携液气量计算相结合的式，确定气井的合理产量，见图23。
。
图22某凝析气井产气量、凝析油含量变化曲线
（四）应力敏感因素的影响
对于异常高压气藏，生产中随着地层压力的下降，储层的隙度和渗透率也会降低，进而影响到气井的产能。
例如，我国某异常高压气藏的岩心应力敏感性实验分析表明，从原始地层压力到废弃压力，储层的隙度平均下降6%，渗透率平均下降29%，岩隙有效压缩系数平均下降85%。
但岩心实验分析获得的储层物性变化规律，与实际地层条件下的物性变化规律可能不同。
俄罗斯天然气研究院利用不同时期的气井产能试井资料，研究确定了实际生产过程中储层应力敏感性变化（V.F.别列别利钦科，2007），与岩心实验分析的对比结果见图23。
具体过程如下：
根据产能试井确定A、B系数：
（28）
利用渗透阻力系数A的表达式来计算渗透率
（29）
其中
（30）
（31）
（32）
（33）
式中
Рa——大气压，MPa；
——天然气粘度，mPaּs；
Z——压缩因子；
ТR，Тsc——地层、标准温度，К；
Н——地层沿井剖面的产层总厚度，m；
A——二项式产能系数，MPa2/（1000m3/d）；
re——气井供源区围，m；
rw——气井半径，m；
S1、S2——考虑气井揭开程度和特征不完善系数；
Нр——射开程度，为射开厚度与总厚度（Н）之比；
——气井相对半径；
R0——射洞的半径，m；
n——射通道数，；
K——储层渗透率，D。
图23俄罗斯阿斯特拉罕气田储层形变研究结果
因此，对储层应力敏感气井产能的确定，关键在于如考虑渗透率应力敏感。
若采用压力敏感的拟压力函数，则其产能程如下：
（34）
（35）
（36）
将上式整理得：
（37）
满足线性关系，绘制两者关系曲线，其直线斜率为系数B，直线的截距为系数A。
求得系数A和B后，利用下式可求得气井的绝对无阻流量qAOF：
（38）
例如，用新法对某井的产能试井资料进行了解释，计算过程中用到的渗透率模量：
0，0.005，0.01，0.015，0.02MPa-1，产能评价如图24所示，渗透率模量取值0.01MPa-1，计算的绝对无阻流量为127.3×104m3/d，标准化二项式产能程为
不同渗透率模量下产能程和IPR曲线如表3、图24所示。
渗透率模量
对产能预测结果有着比较大的影响：
1/MPa时的无阻流量为不考虑应力敏感无阻流量的86%左右；
1/MPa时的无阻流量为不考虑应力敏感无阻流量的76%左右。
表3 某井不同渗透率模量下产能程及绝对无阻流量
γ（1/MPa）
0
0.005
0.
0.015
0.02
A
0.1278
0.1374
0.1495
0.1538
0.1607
B
0.0033
0.0029
0.0025
0.0021
0.0018
qAOF，104m3/d
147.98
137.01
127.27
120.19
113.57
qsc（γ）/qsc（γ=0）
100%
92.6%
86%
81.2%
76.0%
图24某异常高压气井考虑压力敏感影响产能评价图
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