基于人工神经网络的煤层气井产能预测研究

摘要

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％,从而可为煤层气并排采制度的调整提供依据.