简介：为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。
简介：通过分析山西煤层气L型井施工的技术特点,总结L型水平井导向技术流程,建立着陆导向和水平段导向两个阶段的井眼轨迹调控模型,形成了现场导向时极具可操作性的煤层气L型水平井导向技术方法。2015年在现场实施应用5口井,取得了煤层钻遇率提高5.72%、钻井周期缩短1.35天的良好应用效果。
简介：随着人类可用资源逐渐减少，已运行数年的沁水盆地煤层气田产气量成为了人们关注的问题，因沁水盆地特殊的地理地势以及现有气田集输系统的局限，导致煤层气开发难度大，且大量开采出的煤层气到达地面后无法有效收集而白白散失掉。本文总�
BP神经网络补偿算法在煤层气井产量预测中的应用
煤层气L型水平井录井综合导向技术应用研究
沁水盆地煤层气田集输系统建模方法综述
