简介：近年来随着沁水、鄂东两大煤层气田进入稳定开发阶段,全国大部分煤层气田开展全面勘探工作以后,产量递减法、数值模拟法以及刻度区类比法等可靠程度较高的可采资源量预测方法被大量使用,而且技术可采资源量预测深度也随着勘探开发工作由以往的1500m以浅,拓展到2000m以浅。本文结合第四次油气资源评价过程中的典型盆地,对以上几种技术可采系数预测方法进行了应用评价,为第四次资源评价煤层气可采资源量预测奠定了基础,也为未来煤层气勘探部署提供了参考依据。
简介：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。
煤层气技术可采资源量预测方法研究
BP神经网络补偿算法在煤层气井产量预测中的应用
