基于人工神经网络煤层气井短期产能预测

• 作者: 吴财芳 李腾 杜严飞 杨庆龙 薛佳佳
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP 神经网络 煤层气井 COMET3 产能预测 产气量 产水量 时间序列 短期预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 493-498
• 分类号: P618
• 字数: 3700字
• 语种: 中文

摘要

为对煤层气井产能的实时动态监测和预测预报,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,分析表明:BP 神经网络能够较为准确地预测出煤层气井未来30 d 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%;与 COMET3预测结果相比,BP神经网络短期产能预测精度高,能更好的反映出煤层气井产能变化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛佳佳	中国矿业大学理学院	6	39	5.0	6.0
2	杜严飞	国土资源部页岩气资源勘查重点实验室重庆地质矿产研究院	1	11	1.0	1.0
3	吴财芳	国土资源部页岩气资源勘查重点实验室重庆地质矿产研究院	1	11	1.0	1.0
4	李腾	国土资源部页岩气资源勘查重点实验室重庆地质矿产研究院	1	11	1.0	1.0
5	杨庆龙	国土资源部页岩气资源勘查重点实验室重庆地质矿产研究院	1	11	1.0	1.0