煤层气由于具有高热值和燃烧无污染等特点,受到多个国家的关注。煤层气的开采过程中需要测量和记录的数据比较多,合理地设计煤层气排采数据监控系统能够提高煤层气开采的效率和安全性,降低人员的劳动强度。本文设计了一套基于嵌入式系统和服务器的煤层气排采远程监控系统,实现了数据采集、数据实时显示、排采控制和自动排采等功能。另外,为了合理地调控在各个煤层气井投入的人力物力,并合理地选择自动排采的方式,本文还研究了煤层气的流量预测算法,并将算法融合到了煤层气排采速率的控制中。本文的研究目的和意义是提高煤层气排采的自动化程度和安全性、可控性,减少相关的资源成本,提高煤层气产量。本文分析了煤层气排采过程中的数据采集和排采控制的功能需求,提出了几种基于嵌入式和远程服务器的煤层气排采远程监控系统方案,在综合分析和比较了几套方案的优缺点之后,确定了一套最优方案,即基于数据采集节点、现场人机终端、GPRS模块、远程服务器和网页端的远程监控方案。本文对该方案的软硬件设计过程做了较为详细的叙述。为了合理调控各个煤层气井的投入,并合理地选择自动排采的方式,本文用BP神经网络、径向基神经网络和自适应神经网络进行了大量样本实验,以获得较好的流量预测效果。在实验后,根据计算时长、数据采集时长等因素,确定了适合流量预测的神经网络训练参数和类型,并利用多元回归和三种神经网络的预测结果进行了对比。目前能将误差均方差控制在比较小的范围中,但预测结果还有待进一步的优化。煤层气排采除了数据监控的需求外,还有自动排采的需求,本文采用PID控制和煤层气流量预测相互结合的煤层气智能排采方案,将流量预测值作为PID控制输出的重要参考。本文设计的煤层气排采远程监控系统在实际使用过程中证实可以较好地满足功能需求,为数据分析记录人员和现场巡井人员减小了工作量,提供了方便,本文所采用的PID控制结合流量预测的智能排采方案也能对排采过程起到预期的效果。煤层气的流量预测基本可以满足实际应用所需的准确程度。