Im fortgeschrittenen Stadium in der Lebensdauer einer Gasquelle nimmt das Produktionsvolumen einher mit dem Fließdruck am Bohrloch ab. Als Folge der „Schwächung“ der Auftriebskräfte könnte es dazu kommen, dass der Gasstrom die aus Wasser und Kondensat bestehenden Flüssigkeiten nicht bis an die Oberfläche transportieren kann. Dies führt zu einer Ansammlung von Flüssigkeiten, die als Flüssigkeitsbeladung bezeichnet wird, innerhalb des Bohrlochs. Die ständige Flüssigkeitsbeladung kann erhebliche Probleme bei der Gasproduktion und letztendlich eine vollständige Vernichtung der Gasquelle verursachen. Das Problem der Flüssigkeitsbeladung bei der Gasproduktion wird entgegengetreten, indem die Industrie Entwässerungstechniken einsetzt, wobei das Bohrloch bei der Entfernung der Flüssigkeiten unter Verwendung einer Vielzahl von Abhilfemethoden unterstützt wird. Die zeitnahe Anwendung dieser Techniken ist für die Effizienz der Gasproduktion entscheidend, da die Anwesenheit von Flüssigkeiten im Inneren des Bohrlochs den Gasdurchfluss behindert und das Produktionsvolumen drastisch reduziert. Es wurden verschiedene Modelle und mathematische Korrelationen entwickelt, um das Einsetzen der Flüssigkeitsbeladung vorherzusagen. Das Turner-Tröpfchenmodell wurde von der Industrie weitgehend übernommen, was jedoch nicht ohne Kritik blieb, da das Modell als übermäßige Vereinfachung eines komplexen Phänomens gesehen wird. Infolgedessen muss die Zuverlässigkeit dieses beliebten Modells hinterfragt werden. Künstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um mit den in der Öl- und Gasindustrie auftretenden Herausforderungen fertigzuwerden. Generell sind maschinelle Lernverfahren - insbesondere die künstlichen neuronalen Netzwerke- geeignete Werkzeuge, um Tendenzen in Sensordaten und Muster, welche dieses Phänomen frühzeitig beschreiben, zu erkennen. Dies führt zu einer vereinfachten Problembewältigung. Die Flüssigkeitsbeladung in dem Bohrloch wird aufgrund der Dichtedifferenz in Schwankungen in den Bohrlochkopfparametern umgesetzt. Das künstliche neuronale Netzwerk kann demzufolge das Einsetzen der Flüssigkeitsbelastung basierend auf der turbulenten Verhaltenstendenz in den Sensordaten feststellen. Diese Dissertation wendet verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken an, um das Einsetzen der Flüssigkeitsbelastung in einer Vielfalt von Brunnen zu ermitteln. Statistische, Fourier- und Hilbert-Eigenschaften wurden zwecks der Verallgemeinerung des Problems für das neuronale Netzwerk, sowie der Gewährleistung seiner Unabhängigkeit verwendet, so dass es auf zukünftigen Datensätzen verschiedener Quellen angewandt werden kann.