基于AI的煤层气井产能动态预测模型对比

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。