【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及评价领域，尤其涉及一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法。
技术介绍
1、随着全球能源结构的调整和环境保护意识的提高，煤层气作为一种清洁、高效的能源，其开发与利用受到越来越多的关注。然而，煤层气井产能受到地质条件复杂多变、钻井工况情况有别等因素影响，传统的评价方法往往依赖于采区已有的数据、对未采区预测不够精确等问题，难以满足现代煤层气勘探开发的需求。
2、通过机器学习、深度学习等技术，可以实现对大量地质数据的自动处理和分析，提高评价的准确性和效率。目前，虽然有一些基于人工智能的地质评价方法被提出，但它们在煤层气井产能评价中的应用还存在一些局限性、不确定性。因此，有必要对基于人工智能的煤层气井产能评价方法进行深入研究，优化目前的评价方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是要提供一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法。
2、为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：
3、本专利技术包括以下步骤：
4、采集已有煤层气井的...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，将所述基础数据、生产数据输入煤层气井产能评价模型获取预测生产数据的方法，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，根据变化关联度对所述影响数据进行影响分析获得生产变化系数的方法，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，根据所述预测-实际比例和所述生产数据变化系数构造生产能力函数的方法，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，将所述基础数据、生产数据输入煤层气井产能评价模型获取预测生产数据的方法，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，根据变化关联度对所述影响数据进行影响分析获得生产变化系数的方法，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的煤层气井产能评价方法，其特征在于，根据所述预测-实际比例和所述生产数据变化系数构造生产能力...
【专利技术属性】
技术研发人员：史鸣剑，王勃，邬长武，韩甲业，陈明，胡雄，王永涛，张艺腾，徐博瑞，李彤，
申请(专利权)人：应急管理部信息研究院煤炭信息研究院，
类型：发明
国别省市：
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