随着煤层气抽采工艺的机械化推进,叠加地质条件的动态演化特征,煤层气井生产数据呈现出显著的非线性特征,这直接导致产量提升难度剧增。为此,本研究构建地质-工程-数据三元耦合分析框架,重点解决传统方法在复杂煤储层适应性不足的问题。具体而言:通过融合常规岩心流速敏感性设备和一维核磁共振技术,系统开展3-5cm厚度煤样的流速-应力双敏感试验,定量解析煤样损伤机制及渗透率/孔隙度演化规律。其次,借助CMG软件联合正交实验法对煤层气单井排采开展数值模拟,确定最大排水量以及最小井底压力为排采参数,得出最优单井排采方案。最后,为提高产量预测模型泛化能力与预测精度,创新性采用CNN进行特征提取,并耦合Bi-LSTM与多头注意力机制构建CNN-BL-MHA产量预测模型,基于矿区A/B井动态数据训练模型,经参数优化后,通过多指标对比验证其相对于ARIMA、GRU等单一模型的性能优势。得到主要结论如下: (1)实验证实,煤样的渗透率稳定性与厚度呈正相关,具体表现为厚度越大,渗透率稳定性越强,且孔隙结构也越复杂。值得注意的是,在相同流速条件下,文家坝-3号煤样的渗透率抗损伤能力更出色。此外,流速对煤样孔隙度的影响具有双重性,初始流速增加时,吸附孔减少而渗流孔增多;但流速过快会导致有效应力迅速增大,使煤体过度压缩,孔隙和裂隙闭合,进而使累计孔隙度降低。进一步研究发现,渗透率对净应力的敏感性存在滞后效应,表现为应力加载与卸载阶段的曲线不可重合,且吸附-解吸过程具有明显滞后性。 (2)现场数据分析表明,煤层气产量变化趋势与实验结论高度一致,其内在机理在于:排采初期,流速增加可通过排水降压作用促进产气;然而当排采速度过快时,煤储层过度压实与煤粉堵塞孔隙裂隙的双重作用最终导致产量下降。深入解析发现,井底压力升高直接引发原始孔隙裂隙闭合率增加,致使流体通道变窄、孔隙连通性改变,显著影响气体运移效率。 (3)模型验证结果显示,CNN-BL-MHA模型通过多头注意力机制的多维度特征提取能力,成功实现预测精度98%以上的突破(A井R2=99.83%,B井R2=99.43%)。与ARIMA、GRU等传统模型对比,该模型在相同数据条件下的预测精度提升幅度达7.25%-35%,特别在非稳态数据区间展现出更强的适应性,有效克服传统模型特征表达能力不足的缺陷。 (4)数值模拟证实,在相同煤层厚度条件下,井底压力对煤层气井产量影响显著。排采初期,煤层气井产量主要靠排水降压产出。随着排采时间增加,煤层气井单井产量极差变化与最小井底压力呈负相关,厚煤层的井底压力变化更稳定。同时,煤层气产量与煤层厚度呈非线性正相关,与最小井底压力呈负相关。煤层越厚,煤层气产量越高,但排水量过大易致煤粉堵塞孔隙,降低日产气量。总之,煤层气井的单井产能受排水量和井底压力动态耦合作用的显著影响。 (5)通过量化分析,煤层厚度被确认为影响产量的首要因素(方差贡献度最大),其次为井底压力与排水量。优化实验得出最佳参数组合:煤层厚度2.5m、最大排水量7.5m3/d、最小井底压力150k Pa。