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基于时间序列BP神经网络的煤层气井排采制度优化
  • 975
  • 作者

    吴财芳姚帅杜严飞

  • 单位

    中国矿业大学资源与地球科学学院中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室

  • 摘要
    为了准确预测煤层气井产能,定量分析和优化煤层气井排采制度,利用神经网络具有的非线性映射能力和预测能力,基于时间序列思想构建了结构为14-13-7的BP神经网络煤层气井产能预测模型,在不同排采制度下对潘庄区块CM1井进行了未来7d的产能预测.结果表明:依据产水量、井底流压调控量度临界值分别为0.2 m3/d,0.1MPa,可以设计24种排采制度调整方案.其中,使产气量大幅减小的排采制度调整方案有5种,小幅减小的有7种,小幅增大的有7种,大幅增大的有5种.可以根据未来生产需要,采取不同的排采制度,对煤层气井产能实现人工实时调控.
  • 关键词

    时间序列BP神经网络排采制度煤层气井优化

  • 基金项目(Foundation)
    国家科技重大专项(2011ZX05034)；国家自然科学基金项目(41272178)；江苏省“青蓝工程”；江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)；
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