工业进程的发展,使我国经济、能源结构发生变化,能源结构和需求的改变使煤层气这种优质清洁能源的地位日益提高,我国煤层气储存量世界第三,但是煤层气开采技术还不够成熟,一旦开采过程中系统发生故障会造成财产损失或威胁人员安全,煤层气资源合理及安全开采成为我们学习和探讨的一大问题。煤层气传输系统由多个煤层气单井组成,煤层气单井是否安全生产影响整个煤层气系统的正常运行。因此,本文主要是针对煤层气单井排采系统故障诊断和参数预测的研究。本文以山西省晋城市的煤层气项目为研究对象,介绍了煤层气单井排采系统的工作原理及工艺流程,对影响煤层气单井排采参数与煤层气采气系统中存在的各种故障之间的关系进行分析,在实际生产中,针对煤层气井采气参数在正常工作状态下变化相对缓慢的特点,学习支持向量机模型的相关知识及建模过程。合适的支持向量机模型参数的选取对模型诊断效果具有重要的意义,本文介绍了三种支持向量机优化算法,并对三种优化算法的优缺点进行分析。为了增加训练学习样本中粒子群的多样性,本文将遗传算法与粒子群算法相结合,并对粒子群算法的粒子的速度和位置的更新公式进行改进,克服了粒子群算法易陷入局部极值的难题,为了实现对山西省晋城市的煤层气项目系统的故障诊断,本文采用改进的粒子群算法优化支持向量机的故障诊断模型,通过Matlab仿真实验,与其他诊断方法进行对比,验证了新模型对煤层气系统故障诊断的有效、可行性。灰色理论模型在处理具有灰色性的系统忽略一些不确定的因素,弱化参数时间序列的波动性,增强时间数据序列的规律性。支持向量机以统计学习理论为基础,对小样本系统的预测精度高,但是容易出现过拟合现象,影响模型泛化能力。在实际生产中,煤层气井排采系统受很多内在及外在因素的影响和制约,有些影响因素很透明,同时也存在很多模糊和未知的因素,因此针对煤层气排采系统具有模糊未知因素的灰色性及收集得到样本数据较少等问题,为了实现对山西晋城的煤层气项目系统特征参数的预测,本文提出了基于改进粒子群算法优化灰色支持向量机回归预测模型。通过将新模型与其他预测模型仿真实验结果对比,该模型的预测精度高于其他两个预测模型,验证了新模型在预测方面具有较高的实践应用价值。