为精准预测煤层注CO₂气体后的CH₄置换率,以无烟煤为研究对象,基于不同煤层温度T、不同CO₂注入压力P₀及不同初始吸附平衡压力P₁条件下煤样的CH₄置换率η实验数据,采用BP神经网络算法,建立了该煤样的CH₄置换率预测模型,并通过决定系数R²、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE对预测模型精度进行评估。结果表明,煤样的CH₄置换率η随煤层温度T和CO₂注入压力P₀的增加而增大,但随初始吸附平衡压力P₁的增加而减小;所建立的预测模型在测试集实验数据的应用中,其决定系数R²值为0.986,均方根误差RMSE值为0.349,平均绝对误差MAE值为0.312,并且预测值和实际值的误差不超过2.30%,说明所建立预测模型的预测精度较高,可为煤层注气技术开采提供指导。