基于时间序列BP神经网络的煤层气井排采制度优化
吴财芳
姚帅
杜严飞
1.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州221008;中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州 2210082.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州221008;中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州 2210083.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州221008;中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州 221008
摘要：为了准确预测煤层气井产能,定量分析和优化煤层气井排采制度,利用神经网络具有的非线性映射能力和预测能力,基于时间序列思想构建了结构为14-13-7的BP神经网络煤层气井产能预测模型,在不同排采制度下对潘庄区块CM1井进行了未来7d的产能预测.结果表明:依据产水量、井底流压调控量度临界值分别为0.2 m3/d,0.1MPa,可以设计24种排采制度调整方案.其中,使产气量大幅减小的排采制度调整方案有5种,小幅减小的有7种,小幅增大的有7种,大幅增大的有5种.可以根据未来生产需要,采取不同的排采制度,对煤层气井产能实现人工实时调控.
关键词：时间序列BP神经网络排采制度煤层气井优化
分类号：P618.11(矿床学)
资助基金：国家科技重大专项(2011ZX05034)国家自然科学基金(41272178)江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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