气井产能预测是气藏开发过程中的重要工作之一,在气田的整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性。而对于"三超"气井来说,进行产能测试面临着较大困难,因此寻找一种较为方便的产能预测方法尤为重要。基于此,研究以气井静态资料、探井资料为依据,建立了多元线性回归、BP神经网络、支持向量机3种预测模型,通过对上述3种产能模型预测结果及3种预测方法的优缺点综合对比分析可知,基于支持向量机的气井产能预测模型预测精度较高、预测结果稳定、可操作性强,是一种适合库车前陆盆地"三超"气井产能预测的数据建模方法。