基于时间序列BP神经网络的煤层气井排采制度优化

• 作者: 吴财芳 姚帅 杜严飞
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时间序列 BP神经网络 排采制度 煤层气井 优化
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 64-69
• 分类号: P618.11
• 语种: 中文

摘要

为了准确预测煤层气井产能,定量分析和优化煤层气井排采制度,利用神经网络具有的非线性映射能力和预测能力,基于时间序列思想构建了结构为14-13-7的BP神经网络煤层气井产能预测模型,在不同排采制度下对潘庄区块CM1井进行了未来7d的产能预测.结果表明:依据产水量、井底流压调控量度临界值分别为0.2 m3/d,0.1MPa,可以设计24种排采制度调整方案.其中,使产气量大幅减小的排采制度调整方案有5种,小幅减小的有7种,小幅增大的有7种,大幅增大的有5种.可以根据未来生产需要,采取不同的排采制度,对煤层气井产能实现人工实时调控.

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	杜严飞	中国矿业大学资源与地球科学学院	4	55	2.0	4.0
9	姚帅	中国矿业大学资源与地球科学学院	2	27	2.0	2.0