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基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型。以潘庄CM1井为预测实例,结果表明:该模型能够较为准确地预测出煤层气井未来30天的产能变化,其产气量和产水量预测平均相对误差分别为1.35%和3.88%,从而可为煤层气井排采制度的调整提供依据。
基于人工神经网络的煤层气井产能预测研究
【摘 要】
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基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型。以潘庄CM1井为预测实例,结果表明:该模型能够较为准确地预测出煤层气井未来30天的产能变化,其产气量和
【机 构】
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国土资源部页岩气资源勘查重点实验室（重庆地质矿产研究院）,重庆市页岩气资源与勘查工程技术研究中心重庆地质矿产研究院,中国矿业大学资源与地球科学学院,煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,中国矿业大学理
【出 处】
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中国煤炭
【发表日期】
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2012年12期
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