近年来,数据挖掘和人工智能技术发展迅速,在煤层气工业领域的研究逐渐普及开来,但在应用过程普遍面临以下问题:现有机器学习算法往往针对特定领域,直接移植于煤层气理论研究,应用效果不佳;不考虑现有机理研究成果,直接应用机器学习算法,只从数据出发搭建的机器学习模型预测准确性差,且参数间物理关系难以解释;在气藏工程研究中过于局限于产能预测模型训练,且缺乏人工智能综合应用研究。因此研究如何将先进的数据科学算法和人工智能技术有机地融入煤层气理论研究,以图增加机理认识、拓宽应用范围,以及实现煤层气智能化开发是非常重要的。本论文从气藏工程、采气工程以及渗流力学等煤层气领域基础理论出发,借助关联性分析、深度学习以及强化学习等先进算法,探索了数据挖掘、人工智能技术与煤层气理论研究的融合方法。主要研究内容和结论如下:(1)针对煤层气行业缺乏针对性数据预处理方法的问题,形成了适用于煤层气生产数据集的异常值识别和除噪方法。通过分析煤层气生产数据中异常值数据产生机理对异常值进行定义,结合生产阶段划分、自适应阈值判定等方法形成了煤层气井生产数据异常值自动识别方法。通过建立产量体系插值和压力体系插值模型,结合矩阵分解方法形成了煤层气生产数据除噪方法。通过建立异常种子检测方法,对实际生产数据进行测试,检验了方法的可行性。(2)针对当前煤层气领域数据挖掘研究方向的局限性,以及研究机理问题时机器学习模型的难解释性问题,探索了数据挖掘在煤层气领域的应用方式。首先,针对当前数据挖掘多局限于产能预测的问题,探索了数据挖掘在煤层气生产数据关联性挖掘中的应用方式。以储层伤害来源和排采管控内涵关系问题为研究对象,结合煤层水锁伤害、应力敏感和煤粉堵塞煤层气伤害理论,通过数值模拟方法反演储层物性伤害来源,使用特征关联算法挖掘了煤层气储层主要伤害与煤储层物性、排采制度的关联关系。其次,针对于数据挖掘算法忽视传统煤层气机理研究成果,非线性模型难以解释问题,探索了理论模型与机器学习模型的结合方式。以井筒压力模型为研究对象,借鉴深度学习算法建模思想与随机梯度下降优化算法,提出了气藏工程拓扑网络建模方法,建立了井筒压力系统拓扑网络模型,提升井底流压计算精度以及增强了网络模型的可解释性。(3)针对于如何将人工智能融入气藏工程研究的问题,形成了人工智能储层动态分析方法。首先,搭建了使用GPU运算的煤层气数值模拟器,基于深度强化学习算法,实现了人工智能自动历史拟合方法。通过搭建储层物性反演智能体实现了针对单参数的动态分析方法。然后通过构建压裂裂缝有效性表征模型结合人工智能自动拟合方法,实现了压裂效果修正以及压裂有效性动态跟踪的人工智能储层动态分析方法。(4)针对煤层气排采管控定量优化难度大的问题,搭建了煤层气井智慧排采分析系统。结合(1)(2)(3)研究成果,通过对排采阶段划分、流压管控模式识别、井间干扰预测,结合强化学习算法搭建排采管控决策智能体,最后形成了一体化的煤层气智慧排采分析系统。实现了低效井产生原因系统分析以及排采管控量化优化功能,为合理提升煤层气井产能提供了技术支撑。