BP神经网络补偿算法在煤层气井产量预测中的应用摘要
为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。
|
@ 2023 版权所有 中国地质图书馆 (中国地质调查局地学文献中心)
京ICP备 05064591号 京公网安备11010802017129号
建议浏览器: 火狐、谷歌、微软 Edge、不支持 IE