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BP神经网络补偿算法在煤层气井产量预测中的应用

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摘要为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。

DOI rdxwv0yljl/2186825

作者李萍;吉勇;熊杰;刘昊;冯吴祥;王栋

机构地区不详

出处《中国煤层气》 2016年5期

关键词 BP神经网络补偿算法煤层气井产量预测

分类 [矿业工程][煤矿开采]

出版日期 2016年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中国煤层气

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