煤层气产量预测是优化煤层气开发决策的关键技术,煤层气生产受多种复杂因素影响,传统统计方法及经典机器学习模型难以有效捕捉其内在的非线性关系,导致预测精度受限,且在跨区块应用中泛化能力不足,难以满足实际生产需求。为此,本文将深度学习模型和智能优化算法结合,对煤层气产量预测展开研究并配套开发智能化预测系统,具体研究内容如下。 首先,针对原始数据中的缺失值和异常值问题,采用箱线图分析和样条插值法进行数据清洗;针对特征冗余及维度灾难问题,通过皮尔逊相关性分析筛选冗余特征,结合主成分分析和随机森林特征选择构建了高质量的低维输入特征集,显著提升了模型的预测性能。 然后,针对现有方法预测精度不足的问题,提出一种基于改进沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization,ISCSO)-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)-注意力机制(Attention Mechanism)的煤层气产量预测模型,利用CNN提取数据中的局部关联特征,通过BiGRU捕捉排采数据的时序依赖性,引入注意力机制有效捕捉不同数据之间的复杂关系并动态分配特征权重;通过改进沙猫群优化算法优化模型超参数,显著提升了预测精度与泛化能力。结果表明,优化后模型在A井和B井的预测平均绝对百分比误差分别降至7.23%和8.45%,较LSTM、GRU等基准模型预测精度提升7%至20%,跨区块验证误差稳定在16%以内,展现出强鲁棒性。 最后,依据前述研究成果,设计并实现了煤层气产量预测系统,支持数据管理、模型预测与结果可视化,为现场工程师提供了便捷的决策支持工具,显著提高了相关研究人员的工作效率。 本研究运用深度学习技术对煤层气产量进行精准预测,相关研究方法为煤层气开发提供了新的思路,为能源行业的智能化转型提供了重要支持。