煤层气含量是决定煤层气产能的重要因素,煤层气含量计算的准确与否直接关系到煤层气开发方案的有效制定。以大牛地气田8^#煤层气含量密闭取心实验数据为样本,利用常规测井资料,采用距离相关性分析优选出煤层气含量预测的强相关性测井参数,并基于优选出的测井参数,运用卷积神经网络构建了大牛地气田的煤层气含量预测模型,最终与多元回归方程预测结果进行了对比。研究发现,基于卷积神经网络算法根据优选出的测井参数可以对煤层气含量做出更加准确的预测,验证集相对误差均小于10.00%,准确度明显超过多元回归方法。研究结果对建立深层煤层气测井解释模型,指导大牛地气田深层煤层气勘探开发工作提供一种新思路。