煤层气井产能预测的算法代码

煤层气井产能预测通常涉及到地质模型、流体力学原理以及数值模拟技术。这类算法代码通常是基于物理学方程（如达西定律）和数学模型（如幂律等），通过计算机程序进行模拟计算。以下是简化的算法概述：

1. 数据收集：首先，需要收集相关的地质数据（如地层特性、渗透率、产量历史）、生产参数（压力、流量）等。

2. 地质建模：利用软件如Petrel、GAMMA等建立三维地质模型，包括煤层结构、储层分布等。

3. 数值解算：选择适当的方法（如有限差分法、有限元法）来求解流动方程，这一步可能会用到像Darcy's Law这样的基本公式。

4. 参数估计与优化：利用历史数据对模型进行参数调整，例如渗透率、产能系数等，以得到最佳拟合。

5. 预测模型构建：使用训练好的模型，输入新的地质条件或生产参数，预测未来一段时间的产能。

# 示例Python代码片段（简化版）
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def gas_production_rate(params, pressure, permeability):
    # 定义产能函数，可能涉及指数衰减或其他复杂的模型
    flow = params[0] * np.exp(-params[1] * pressure / params[2]) * permeability ** params[3]
    return flow

def fit_data(data, initial_guess):
    pressure, measured_flow = zip(*data)
    popt, _ = curve_fit(gas_production_rate, pressure, measured_flow, p0=initial_guess)
    return popt

# 使用示例
geological_model = ...  # 地质模型数据
initial_params = [1., 0.1, 0.5, 1.]  # 初始猜测参数
predicted_capacity = fit_data(production_history, initial_params)