BP神经网络在煤层气井短期产能预测中的应用

"基于人工神经网络的煤层气井短期产能预测" 本文主要探讨了如何利用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术进行煤层气井的短期产能预测，以实现对煤层气井产能的实时动态监测和预报。在时间序列预测的思想指导下，研究者构建了一个专门针对煤层气井产能预测的BP（Back Propagation）神经网络模型。该模型通过学习历史数据，预测煤层气井未来的产气量和产水量。 BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，因其反向传播的学习算法而得名。在该模型中，输入层接收来自煤层气井的历史产能数据，通过隐藏层的处理，最终在输出层得出未来产能的预测值。隐藏层的节点数量和学习率等参数的选择对模型的预测精度有直接影响。 文章中，研究人员以潘庄CM1井为例，对BP神经网络模型进行了验证。结果显示，该模型能较为精确地预测煤层气井未来30天的产能变化，产气量和产水量的预测平均相对误差分别仅为1.35%和3.88%，表明模型具有较高的预测精度。同时，通过与常用的COMET3预测方法对比，BP神经网络在短期产能预测方面表现更优，更能准确反映产能变化趋势。 煤层气作为一种重要的非常规天然气资源，其产能预测对于资源开发、生产管理和环境保护具有重要意义。传统的产能预测方法可能无法适应复杂多变的地质条件，而基于人工神经网络的方法则能更好地捕捉到数据间的非线性关系，从而提高预测的准确性。 此外，本文还提到了多个科研项目的支持，包括国家科技重大专项课题、国家“973”课题、国家自然科学基金重点资助项目以及青年科学基金资助项目，这表明该研究得到了国家层面的重视和资金支持。 总结来说，该研究利用BP神经网络技术对煤层气井的短期产能进行了预测，展示了神经网络在地质资源预测中的应用潜力，为煤层气井的管理提供了更为精准的科学依据。这一工作对于促进我国煤层气产业的健康发展和资源有效利用具有积极的推动作用。