基于改进人工神经网络的页岩气井产量预测模型研究

传统页岩气井产量预测方法难以对储层参数、压裂参数与产量的关系做出有效分析,而机器学习方法具有解决这一问题的能力。提出了基于物理意义和随机组合的方法构建特征参数,并采用小批量梯度下降法(MBGD)作为训练函数,建立了针对页岩气井产量预测的改进人工神经网络预测模型。然后结合实例,利用改进后的人工神经网络模型对页岩气井产量进行预测,并通过计算均方误差(MSE)和修正决定系数(T)的值对模型的优劣程度和预测精度进行评价。结果表明,建立的改进神经网络模型预测产量结果与实际产量值吻合度较高,且相比传统的BP(误差反向传播算法)神经网络模型,在预测精度和稳定性方面具有明显优势。该模型能为页岩气储层压裂优化设计以及产能评价提供重要支持。