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导水裂隙带高度是西部矿区保水采煤的理论依据和关键参数。近年来,BP神经网络广泛应用于导水裂隙带高度预测,但BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。为提高导水裂隙带高度预测的准确性,利用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立基于PSO-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。选择开采厚度、开采深度、工作面倾斜长度、煤层倾角、覆岩结构特征为导水裂隙带高度主要影响因素,选取22例导水裂隙带高度实测数据对PSO-BP神经网络进行训练,将训练后的PSO-BP神经网络对2例测试样本的预测结果与实际值进行对比,并与BP神经网络预测模型及经验公式预测结果进行对比。结果表明:PSO-BP神经网络预测模型的平均相对误差为1.55%;BP神经网络预测模型的平均相对误差为4.8%,经验公式的最小相对误差为9.4%,PSO-BP神经网络预测精度明显优于BP神经网络和经验公式,且绝对误差和相对误差变化较稳定,可以有效预测导水裂隙带高度。 相似文献
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井底流压是影响煤层气井产气量的关键参数之一,如何控制井底流压的变化来提高煤层气井产气量是值得考虑的问题。基于平面径向渗流理论,建立了外边界无限大,内边界定产与非定产条件下井底流压2种动态预测模型,揭示煤层气井排采初期在定产条件和非定产条件下井底流压变化规律。研究结果表明:在定产条件下井底流压随排采时间的增加按负对数函数规律降低;非定产条件下井底流压随排水量的增加呈负线性函数规律降低。利用预测模型对沁水盆地柿庄南区块6口煤层气井排采前期的生产动态进行预测分析,预测结果与实际结果拟合程度较好。 相似文献
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由于采用常规测井曲线评价页岩储层总有机碳含量的精度不高,泛化能力不强,需要大量样本。针对这些问题,改
进了神经网络算法,以增加模型的预测能力。利用模糊系统优化细胞神经网络结构,以增强其逻辑推理能力,提高其对模
糊数据的敏感性;选择能有效避免“虚拟碰撞”的雨林算法,并针对其存在的缺陷进行改进;利用改进雨林优化算法对网
络的初始权值阈值进行优化,避免网络陷入局部极小。分析测井特征曲线的物理意义,选择密度测井曲线与自然伽马能谱
测井曲线作为网络的输入,以总有机碳含量作为输出,通过70块岩心样本网络学习与26块岩心样本预测,证明了新网络模
型的优越性。结果表明,新模型回判将相对误差从23.189%减小到17.185%,预测相对误差由52.421%减小到15.158%,具
有更强的学习能力与泛化能力,更适用于页岩储层总有机质含量的测井评价。 相似文献
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文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。 相似文献
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煤层气井稳产时间预测对煤层气井合理稳产气量预测与排采制度优化具有重要意义。基于沁水盆地南部樊庄?郑庄区块不同井型的大量生产数据,明确煤层气井稳产阶段及稳产时间的基本概念,提出稳产时间预测经验公式并分析其影响因素。结果表明,煤层气井依靠持续降低井底流压保持稳产,稳产时间为开始稳产时刻的井底流压降至集气管线压力所用的时间。提出能够有效表征直井、L型筛管水平井、L型套管压裂水平井稳产阶段累积稳产时间与井底流压关系的经验公式,基于经验公式得到的最终稳产时间计算公式能够准确预测各井型的稳产时间,误差仅为?8.30%~8.03%。稳产时间的影响因素较多,第一,稳产流压损耗系数越大稳产时间越短,稳产流压损耗系数与解吸压力成反比,与提产流压损耗系数成正比,提产流压损耗系数控制在0.006 5 d?1以下利于长期稳产;第二,开始稳产时刻,井底流压越高、稳产时间越长,应该高压提产、高压稳产;第三,对不同的煤层气井,稳产气量高,稳产时间不一定短,需确定合理的稳产气量。提出的稳产时间计算方法可实现不同稳产气量下稳产段累积产气量的预测,进而可确定合理的稳产气量。 相似文献
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随着土地开发建设规模不断扩大,土地利用情况也在逐年发生变化,准确预测未来土地利用的发展趋势,可以为本地区的土地利用规划提供依据,提升本地区的土地利用效率。传统方法一般采用CA_Markov、ANN以及CA_ANN模型进行预测,存在训练时间长、预测精度不足和缺乏说服力等问题。本文针对上述问题,结合元胞自动机以及人工神经网络模型,建立一种自适应可变滤镜网络模型,针对特定大小区域内的土地类别数目,创建多类数据集来训练不同参数的多个神经网络,可以成功预测未来土地变化的情况,这样就避免了训练单一网络时数据对网络权值的抵消。相比于传统模型中效果最好的CA_ANN模型,本文建立的自适应可变滤镜网络模型不仅总体精度提高了1%~3%,各种地类转化精度提高了12.82%~33.33%,模型预测时间也缩减了49.47%。 相似文献
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基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测。以PSO-BP神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现：二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用PSO-BP神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测。为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明：优化后的PSO-BP神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景。 相似文献
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为提高多种典型人工神经网络应用于降水预报的精度与稳定性并做出优选,对太湖流域湖西区丹徒、丹阳、金坛、溧阳、宜兴5站的年降水量时间序列建立基于组成成分分析的人工神经网络模型,并通过平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差及合格率4项评价指标对比分析预报效果。该模型采用Mann-Kendall法、秩和检验法、谱分析法进行组成成分分析;建立BP网络、小波神经网络、RBF网络、GRNN网络及Elman网络模拟并预测随机成分,与确定性成分叠加得年降水量预报结果。在湖西区的研究结果表明,基于组成成分分析的人工神经网络模型的拟合及预测精度高于原始人工神经网络和线性自回归模型,GRNN网络的预测精度与稳定性高于其他4类神经网络。 相似文献
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为了促进煤储层改造效果,有效实现井间干扰,提升气井产气水平,通过整体压裂试验,在单井排采制度基础上,建立煤层气井整体排采制度,并进行排采参数定量化研究。结果表明:以储层压力(Pc)、临界解吸压力(Pj)和井间干扰压力(Pr)为井底流压关键控制节点,将整体排采制度划分为5个阶段,分别是井底流压快速调整阶段、井底流压缓慢调整阶段、井底流压基本一致阶段、同步降压排采阶段和井间干扰阶段;其中,井底流压快速调整阶段日降流压小于0.08MPa,井底流压缓慢调整阶段小于0.02MPa,井底流压基本一致阶段小于0.01MPa,同步降压排采阶段和井间干扰阶段小于0.005MPa。经过现场试验和应用,整体压裂的两个平台15口煤层气井,通过整体排采降压,产气效果明显好于相邻平台气井。 相似文献
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为准确预测非充分采动导水裂缝带高度,选取开采厚度M、煤层埋深H、工作面倾斜长度L、煤层倾角α、覆岩力学性质R、覆岩结构特征S为非充分采动导水裂缝带高度主要影响因素。采用量纲分析建立了导水裂缝带高度与M,H,L,α,S间的无量纲关系式。结合30组实测数据,采用多元回归得到无量纲关系式的最优函数关系式。选取2个非充分采动工作面导水裂缝带现场实例对预测模型进行了工程验证,预测模型预测结果与实测结果吻合良好,其相对误差分别为3.64%和2.93%,预测模型的预测精度可以满足煤矿安全生产现场需要。 相似文献
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Factures caused by deformation and destruction of bedrocks over coal seams can easily lead to water flooding(inrush)in mines,a threat to safety production.Fractures with high hydraulic conductivity are good watercourses as well as passages for inrush in mines and tunnels.An accurate height prediction of water flowing fractured zones is a key issue in today's mine water prevention and control.The theory of leveraging BP artificial neural network in height prediction of water flowing fractured zones is analysed and applied in Qianjiaying Mine as an example in this paper.Per the comparison with traditional calculation results,the BP artificial neural network better reflects the geological conditions of the research mine areas and produces more objective,accurate and reasonable results,which can be applied to predict the height of water flowing fractured zones. 相似文献
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Factures caused by deformation and destruction of bedrocks over coal seams can easily lead to water flooding (inrush) in mines, a threat to safety production. Fractures with high hydraulic conductivity are good watercourses as well as passages for inrush in mines and tunnels. An accurate height prediction of water flowing fractured zones is a key issue in today's mine water prevention and control. The theory of leveraging BP artificial neural network in height prediction of water flowing fractured zones is analysed and app-lied in Qianjiaying Mine as an example in this paper. Per the comparison with traditional calculation results, the BP artificial neural network better reflects the geological condi-tions of the research mine areas and produces more objective, accurate and reasonable results, which can be applied to predict the height of water flowing fractured zones. 相似文献
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自流井是井孔-含水层系统的一种典型水文地质现象, 但在地下水资源评价和管理模型中研究较少.目前地下水数值模拟对自流井的3种处理方法均不合理, 也缺乏验证.常规地下水流有限差分法既不能准确地求出抽水井的井中水位, 也不能准确地求出自流井的流量, 必须进行校正.考虑自流井周围的径向流, 通过与井点附近地下水流的解析解相结合, 提出了矩形网格有限差分模拟的自流井校正模型, 其中考虑了自流井周围含水层存贮量的释放.算例表明, 即使用千米级大尺度网格, 本校正模型也能够获得相当精确的自流井流量, 绝大多数情况下相对误差小于5%. 相似文献
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单一裂隙动水注浆扩散模型 总被引：3，自引：0，他引：3
通过理论推导建立了单一裂隙动水注浆扩散模型,用计算机对单一裂隙动水注浆扩散模型进行编程和分析,试验验证该注浆扩散模型是合理的。研究结果表明,单一裂隙动水注浆在注浆前期浆液扩散面积呈圆形而在注浆后期浆液扩散面积呈椭圆形;浆液扩散半径与浆液黏度成反比,与裂隙开度和注浆压力成正比;水流流动有利于浆液沿顺水流方向扩散而抑制浆液沿逆水流方向扩散;水流流速增大或减小到一定程度时浆液扩散半径受水流流速的影响程度将逐渐减小;水流流动对逆水流方向扩散半径的影响程度大于顺水流方向扩散半径的影响程度;浆液扩散半径受水流流速影响最大,受裂隙开度影响次之,受注浆压力和浆液黏度的影响相对较小 相似文献
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LIU Xinfu 《《地质学报》英文版》2013,87(5):1412-1420
A method is proposed to predict the flowing bottomhole pressures(FBHPs)for two-phase coalbed methane(CBM)wells.The mathematical models for both gas column pressure and two-phase fluid column pressure were developed based on the well liquid flow equation.FBHPs during the production were predicted by considering the effect of entrained liquid on gravitational gradients.Comparison of calculated BHPs by Cullender-Smith and proposed method was also studied.The results show that the proposed algorithm gives the desired accuracy of calculating BHPs in the lowproductivity and low-pressure CBM wells.FBHP is resulted from the combined action of wellhead pressure,gas column pressure and fluid column pressure.Variation of kinetic energy term,compressibility and friction factors with depth increments and liquid holdup with velocity should be considered to simulate the real BHPs adequately.BHP is a function of depth of each column segment.The small errors of less than 1.5%between the calculated and measured values are obtained with each segment within 25 m.Adjusting BHPs can effectively increase production pressure drop,which is beneficial to CBM desorption and enhances reservoir productivity.The increment of pressure drop from 5.37 MPa2 to 8.66 MPa2 leads to an increase of CBM production from 3270 m3/d to 6700 m3/d and is attributed to a decrease in BHP from 2.25 MPa to 1.33 MPa. 相似文献