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：沁水盆地南部是我国煤层气研究与开发的热点地区,煤阶属于中~高阶煤,影响其煤层气井产气能力的主要地质因素有煤层厚度、含气量、渗透性、含气饱和度、构造条件和煤层的压裂改造效果等。本文在多年煤层气勘探开发取得的成果基础上,运用数值模拟技术,量化研究煤层气单井产气量对各项地质参数在沁水盆地南部煤层常见的分布范围内的敏感程度,在开发生产实践和开发方案编制中,可以其作为煤层气开发单元划分和高产富集区优选的参考依据。
BP神经网络补偿算法在煤层气井产量预测中的应用
沁水盆地南部煤层气单井产量影响因素敏感性分析
