煤系气具有储量丰富、热值高、清洁环保等优点,被认为是理想的清洁能源。科学合理的产能预测是提升煤系气合采开发效益的关键环节,有助于优化生产计划、实现资源的最大化利用。深度学习以其在处理复杂数据模式方面的能力而著称,其中长短期记忆网络(LSTM)因其在捕捉时间序列中的长期依赖关系方面的优势而被广泛研究和应用。本研究通过对煤系气合采方案的深入分析,设计并比较了单层与多层LSTM、单向与双向LSTM以及LSTM与多层感知器(MLP)组合模型的性能。通过对比不同隐藏层节点数量和学习率设置下的LSTM模型性能,得到单层LSTM在适当的节点数量和学习率下呈现出较小的预测误差和较高的稳定性。此外,本研究对不同结构的LSTM、MLP、卷积神经网络(CNN)还进行了比较分析,结果表明,在煤系气合采井日产量预测中,单层LSTM模型在预测精度和稳定性方面均优于其他模型。