基于AI的煤层气井产能动态预测模型对比
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更新于2024-09-03
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本文主要探讨了煤层气井动态产能的拟合与预测方法,针对现代信息技术和数理统计理论的应用,研究者构建了两种关键模型:时间序列BP神经网络模型和月产/累产比值模型。BP神经网络模型基于人工神经网络技术,它能够高效地拟合数据点,特别适用于短期产能预测,由于其对数据的高拟合度和短期预测精度,对于产气不稳定气井的产能预测表现出色。然而,长期预测能力相对较弱,这限制了其在稳定产能预测中的应用。
另一方面,月产/累产比值模型则侧重于整体趋势的把握,它对产气稳定的气井产能预测更为准确,因为其对产能稳定性的依赖使其在中长期预测上表现良好。这种模型通过对井的月产量与累计产量比率的变化进行分析,提供了一种更为稳定的产能预测手段。然而,它的有效性和精度受限于气井产能的波动性,当产能稳定时,预测结果更可靠。
这两种模型互补性强,分别为煤层气井产能管理提供了不同的工具。在实际操作中,可以根据气井的特性和生产特性选择合适的模型,以实现更精准的产能管理和决策支持。研究结果对于优化煤层气开采策略,提高生产效率,降低风险具有重要的实践价值。通过结合这两种模型,可以实现煤层气井动态产能的精细化管理,推动煤炭工业向智能化、高效化发展。
2021-06-13 上传
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