基于径向基函数网络的煤层破裂压力预测方法

为了获得准确的破裂压力预测值,本文引入径向基函数(RBF)神经网络模型对煤层破裂压力进行解释。通过对收集的200余层资料进行了拟合和预测破裂压力,优选径向基函数网络模型,对其中150层资料进行拟合,得到拟合精度达到92.01%,同时利用训练的径向基函数网络模型,对剩余井层中的20层资料进行了预测,预测精度达到89.85%,解决了传统方法预测效果误差大的问题,该结果利用径向基函数网络模型预测煤层气井的破裂压力准确度高,可以推广应用。

贵州省金沙县安洛煤矿勘查区9号煤储层参数研究

通过对金沙县安洛煤矿区7-3孔进行试井测试,根据测试参数及结果绘制关井压降曲线双对数-导数曲线、半对数曲线图、关井压降半对数拟合检验曲线,从而对井筒附近渗透率、9号煤的煤岩层物性、地层压力系数、煤层破裂压力及梯度、煤层闭合压力及梯度等进行分析,综合研究9号煤储层参数。