基于人工神经网络煤层气井短期产能预测  

Coalbed methane well short-term productivity prediction by using artificial neural network

作　　者：杜严飞[1,2] 吴财芳[3,4] 薛佳佳[5] 李腾[3,4] 杨庆龙[3,4] 

机构地区：[1]国土资源部页岩气资源勘查重点实验室(重庆地质矿产研究院),重庆400042 [2]重庆市页岩气资源与勘查工程技术研究中心(重庆地质矿产研究院),重庆400042 [3]中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州221008 [4]煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州221008 [5]中国矿业大学理学院,江苏徐州221116

出　　处：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2013年第4期493-498,共6页Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)

基　　金：国家科技重大专项课题资助项目(2011ZX05034);国家"973"课题资助项目(2009CB219605);国家自然科基金重点资助项目(40730422);青年科学基金资助项目(40802032)

摘　　要：为对煤层气井产能的实时动态监测和预测预报,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,分析表明:BP神经网络能够较为准确地预测出煤层气井未来30 d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%;与COMET3预测结果相比,BP神经网络短期产能预测精度高,能更好的反映出煤层气井产能变化趋势.In order to real-time dynamic monitoring and forecasting the coalbed methane well productivity,so build the BP neural network model that based on time series prediction idea suitable for coalbed methane well productivity prediction.Use Panzhuang CM1 well for forecast instance,the results show that： this model can accurately predict the productivity change of the CBM wells in the next 30 days,the average relative error of gas production and water production forecast respectively 1.35% and 3.88%;Compared with COMET3 predictions,short-term production forecast of BP neural network is better,and better reflect the variation trends of coalbed methane well production.

关 键 词：BP神经网络 煤层气井 COMET3 产能预测 产气量 产水量 时间序列 短期预测 

分 类 号：P618[天文地球—矿床学]