一种煤层瓦斯渗透率预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910774144.5
IPC分类号：G06F17/50;G06N3/12;G06N3/04
申请日期：
2019-08-21
申请人：
中联煤层气有限责任公司

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著录项信息

专利名称	一种煤层瓦斯渗透率预测方法
申请号	CN201910774144.5	申请日期	2019-08-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-12-31	公开/公告号	CN110633504A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;1;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	中联煤层气有限责任公司	申请人地址	山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中联煤层气有限责任公司	当前权利人	中联煤层气有限责任公司
发明人	孙晗森;徐加放;王德桂;程璐;马腾飞
代理机构	北京中北知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明涉及煤矿安全以及煤层气开发技术领域，特别涉及一种煤层瓦斯渗透率预测方法。包括以下步骤(1)收集煤矿相关数据包括瓦斯压力、储层温度、抗压强度，有效应力四个参数以及对应的渗透率并对四个参数进行处理；(2)设置Elman网络相关参数，初步建立网络预测模型，确定网络结构；(3)设置遗传算法相关参数并与神经网络模型相结合；(4)利用训练数据对建立的遗传算法优化的神经网络预测模型进行训练；(5)利用预测数据对建立起来的预测模型精度进行评估。本发明利用遗传算法对神经网络参数进行优化，提高了模型预测精度，为煤层瓦斯渗透率预测提供了一种新的方法，大大提到了预测的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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