基于人工神经网络的煤层气井产能预测研究

• 作者: 吴财芳 杜严飞 杨庆龙 薛佳佳
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 煤层气井 产能预测
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 经济管理
• 页码范围: 9-13,17
• 页数: 6页
• 分类号: TD-9
• 字数: 3554字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴财芳	中国矿业大学资源与地球科学学院	90	1463	19.0	34.0
5	薛佳佳	中国矿业大学理学院	6	39	5.0	6.0
6	杨庆龙	中国矿业大学资源与地球科学学院	1	5	1.0	1.0