技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)模型獲取預(yù)測(cè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的方法，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，根據(jù)變化關(guān)聯(lián)度對(duì)所述影響數(shù)據(jù)進(jìn)行影響分析獲得生產(chǎn)變化系數(shù)的方法，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，根據(jù)所述預(yù)測(cè)-實(shí)際比例和所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)變化系數(shù)構(gòu)造生產(chǎn)能力函數(shù)的方法，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，根據(jù)所述生產(chǎn)能力函數(shù)構(gòu)建煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)模型的方法，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，其特征在于，優(yōu)化所述煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)模型的方法，包括：

7.一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，所述一個(gè)或多個(gè)程序當(dāng)被包括多個(gè)應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行所述權(quán)利要求1～6任一所述方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法，采集已有煤層氣井的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)和所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入煤氣層井生產(chǎn)情況預(yù)測(cè)模型獲取預(yù)測(cè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將所述預(yù)測(cè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比獲得實(shí)預(yù)比例，根據(jù)變化關(guān)聯(lián)度對(duì)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行影響分析獲得預(yù)測(cè)變化系數(shù)，根據(jù)所述實(shí)預(yù)比例和所述預(yù)測(cè)變化系數(shù)構(gòu)造生產(chǎn)能力函數(shù)，根據(jù)所述生產(chǎn)能力函數(shù)構(gòu)建煤層氣井產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化所述煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)模型，將待評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)輸入所述煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)模型，輸出評(píng)價(jià)結(jié)果。該方法不僅可以提高基于人工智能的煤層氣井產(chǎn)能評(píng)價(jià)的精度，同時(shí)具有較好的可解釋性，可以直接應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)的煤層氣井產(chǎn)能預(yù)測(cè)。

技術(shù)研發(fā)人員：史鳴劍,王勃,鄔長(zhǎng)武,韓甲業(yè),陳明,胡雄,王永濤,張藝騰,徐博瑞,李彤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：應(yīng)急管理部信息研究院（煤炭信息研究院）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2