基于人工神经网络的煤层气井产能预测研究

作者：杜严飞; 吴财芳; 杨庆龙; 薛佳佳

来源：中国煤炭, 2012, (12): 9-13+17.

• BP神经网络
• 煤层气井
• 产能预测 BP neural network
• coalbed methane well
• productivity prediction

基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型。以潘庄CM1井为预测实例,结果表明:该模型能够较为准确地预测出煤层气井未来30天的产能变化,其产气量和产水量预测平均相对误差分别为1.35%和3.88%,从而可为煤层气井排采制度的调整提供依据。

• 单位
  国土资源部; 中国矿业大学; 重庆地质矿产研究院; 中国矿业大学（北京）