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龍圖騰網獲悉中國石油大學(北京);中國石油大學(華東)申請的專利基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278043B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510742580.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法及裝置是由王焱偉;王敬;周于皓;劉慧卿設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法及裝置，其中該方法包括：獲取頁巖儲層的儲層參數、井參數和流體參數；根據所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數，建立多尺度滲流控制模型；將所述多尺度滲流控制模型嵌入預先訓練的二氧化碳封存深度學習模型中，得到頁巖儲層二氧化碳封存預測模型；通過所述頁巖儲層二氧化碳封存預測模型對所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數進行封存預測，得到預測結果。

本發明授權基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機理與數據融合驅動的二氧化碳封存預測方法，其特征在于，包括： 獲取頁巖儲層的儲層參數、井參數和流體參數； 根據所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數，建立多尺度滲流控制模型； 將所述多尺度滲流控制模型嵌入預先訓練的二氧化碳封存深度學習模型中，得到頁巖儲層二氧化碳封存預測模型； 通過所述頁巖儲層二氧化碳封存預測模型對所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數進行封存預測，得到預測結果； 所述根據所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數，建立多尺度滲流控制模型，包括：根據所述儲層參數、所述井參數和所述流體參數建立水平井注模型；根據所述儲層參數和所述流體參數建立所述水平井注模型對應的多尺度滲流控制模型； 所述將所述多尺度滲流控制模型嵌入預先訓練的二氧化碳封存深度學習模型中，得到頁巖儲層二氧化碳封存預測模型，包括：對所述多尺度滲流控制模型進行離散化處理，得到差分形式的多尺度滲流控制模型；將高維預測數據輸入至所述差分形式的多尺度滲流控制模型，得到物理殘差損失；根據所述高維預測數據分別確定數據擬合損失、邊界條件殘差和初始條件殘差；根據所述物理殘差損失、所述數據擬合損失、所述邊界條件殘差和所述初始條件殘差及其對應的權重因子，確定總損失函數；通過Adam優化器及所述總損失函數更新模型參數，并重復上述步驟進行迭代訓練，直至所述總損失函數收斂，得到所述頁巖儲層二氧化碳封存預測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國石油大學(北京);中國石油大學(華東)，其通訊地址為：102249 北京市昌平區府學路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。