我国煤层气的开采随着自动化设备的更新已逐渐进入半自动化发展阶段,可实现大部分排采参数的自动采集,因此随着时间的推移积累了海量的排采数据。但是煤层气井的排采仍然存在以下问题:在排采制度的制定方面主要依靠老井经验和工程师经验,没有量化的制定标准;制定的不合理的排采制度会导致煤层气井的产能得不到充分释放,产气量低;排采中大量出煤粉的状况容易造成卡泵、埋泵等问题,影响排采的连续性。因此,本文以煤层气井积累的海量的排采数据为研究对象,基于煤层气开发理论并采用大数据分析、机器学习等方法,先对本次收集到的数据集进行数据处理,分析了数据的缺失情况并分别对关井型、停抽型、漏填型、设备未更新型和憋压型缺失建立了判别标准以及对应的数据处理方式,其次采用箱型图对数据中的异常值情况进行了分析并采用差分方法对异常值进行了筛除;其次通过绘制排采参数间关系曲线分析了泡沫段长度与井底流压、动液面、套压、日产气量之间的关系,并采用最小二乘拟合方法建立了井底流压一元预测模型和多元预测模型;最后基于采气工程的理论,建立了逆向求解煤层气井井底产气量和产水量的公式,并且基于Python平台和机器学习方法,对井底产量、井底流压、套压、动液面和煤粉含量等级的关系进行学习,建立了煤层气井煤粉含量等级预测模型,可实现提前调整排采制度来预防大量煤粉的产出从而预防卡泵、埋泵等故障,最终实现煤层气井长期、连续、稳定、高效地排采。