使用灰色关联分析和GA-BP神经网络预测煤床甲生产率:在南格尔盆地福干矿区的案例研究

科学领域:

• 地质科学 地质科学
• 石油工程是石油工程中的一个.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 南部格尔盆地的煤床甲 (CBM) 储库高度异质,复杂化了天然气井生产率的预测.
• 准确的生产率预测对于有效的CBM资源开发和利用至关重要.
• 机器学习为分析复杂的水库和断裂数据提供了先进的功能.

研究的目的:

• 确定影响福冈矿区CBM井生产率的关键因素.
• 为CBM井生产开发一个先进的预测模型.
• 与传统方法相比,提高生产预测的准确性和稳定性.

主要方法:

• 灰色相关性分析被用来评估和排名影响CBM井生产力的因素.
• 开发了一个混合模型,将遗传算法 (GA) 与反向传播 (BP) 神经网络集成在一起.
• 该GA-BP模型纳入了用于增强预测的确定关键控制因素.

主要成果:

• 在GA-BP神经网络模型中,预测和实际CBM生产数据之间存在很高的一致性.
• 改进后的模型在预测准确性和稳定性方面显著优于传统的BP神经网络.
• 该模型有效地捕捉了气井生产率的动态变化.

结论:

• 开发的GA-BP模型提供了一种可靠的方法,用于预测异质水库中的CBM井生产率.
• 这种方法为优化压裂技术和水库评估提供了有价值的技术支持.
• 这项研究有助于在南格尔盆地有效开发和利用CBM资源.