BP神经网络提升煤层气井短期产能预测精度

本文主要探讨了"基于人工神经网络煤层气井短期产能预测"这一主题，发表在2013年的辽宁工程技术大学学报(自然科学版)第32卷第4期，由中土严飞、吴财芳等作者合作完成。研究背景是针对煤层气井产能的实时动态监测和预测需求，通过应用时间序列预测的思想，设计并构建了一种适用于煤层气井产能预测的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络模型。BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，尤其在处理非线性问题上表现出色。 以潘庄CM1井为例，该研究通过实际数据分析，证明了BP神经网络在煤层气井短期产能预测上的有效性。具体结果显示，BP神经网络能够精确预测未来30天内的产能变化，对于产气量和产水量的预测，其平均相对误差分别达到了1.35%和3.88%，这表明其预测精度相当高，相较于COMET3（一种常见的产能预测模型）的预测结果，BP神经网络更能准确反映煤层气井产能的变化趋势。 关键词包括BP神经网络、煤层气井、COMET3、产能预测、产气量、产水量、时间序列以及短期预测。文章的中图分类号P618表明该研究属于地球科学领域中的石油与天然气资源开采技术，文献标志码A表示其研究质量得到了认可。 这项工作不仅提供了实用的预测工具，对于优化煤层气井开采管理，提高资源利用率，降低运营成本，以及支持能源政策决策具有重要意义。通过BP神经网络的运用，研究人员能够更有效地应对煤层气井生产过程中可能出现的不确定性，从而提升整个行业的运营效率和经济效益。