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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

吴财芳  姚帅  杜严飞  
【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.

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