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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法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：CN120542328B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511038776.7，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法是由張文娟;張凱設計研發完成，并于2025-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法，屬于油氣藏數值模擬與人工智能交叉技術領域，包括如下步驟：步驟1、建立二氧化碳地質封存全隱式數值模擬模型；步驟2、構建強化學習環境，包括設計狀態空間、動作空間與獎勵函數；步驟3、離線訓練強化學習智能體，學習時間步長控制策略；步驟4、在實際數值模擬中部署已訓練的時間步長控制策略，實現實時步長調整。本發明通過引入強化學習智能體，構建狀態?動作?獎勵反饋閉環，實現時間步長的智能動態調整，突破傳統啟發式步長控制的局限，具有顯著的工程應用價值。

本發明授權一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的二氧化碳地質封存高效數值模擬方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、建立二氧化碳地質封存全隱式數值模擬模型；具體過程為： 步驟1.1、根據二氧化碳地質封存項目的工程實際和現有資料數據，選取油氣藏數值模擬器，將網格數據導入到數值模擬器中，生成數值模擬使用的網格模型；網格數據包括網格類型、網格數量和維度； 步驟1.2、基于現有的地質認識，選取地質參數生成算法或基于參數擾動的反演類方法隨機生成孔隙度和滲透率場； 步驟1.3、基于目標儲層深度、地溫梯度數據生成二氧化碳和地層流體的流體模型，流體模型具體包含流體的物性參數與壓力的函數關系，以及流體的相對滲透率和毛管力與含水飽和度的函數關系；物性參數包括密度、粘度、溶解性； 步驟1.4、基于現場實際需求選取二氧化碳流動運移的數學模型； 步驟1.5、根據地層實際情況，設置邊界條件和初始條件，同步確定不同的二氧化碳注入策略；同時，設置儲層初始飽和地層水，設置初始壓力為靜壓力分布；其中，二氧化碳注入策略包括注入井位、注入速率； 步驟1.6、基于建立的網格模型、孔隙度和滲透率場數據、流體模型、流動運移數學模型以及初始條件和邊界條件，分別采用有限體積數值方法和反向歐拉法對數學模型的方程進行空間和時間離散，得到全隱式數值模擬模型；全隱式數值模擬模型的公式為： ； 其中，為全隱式數值模擬模型；、分別表示當前時間步、上一時間步；和分別表示當前時間步待求解的未知量和上一時間步已經求解的未知量；表示當前時間步下井的控制條件；表示當前時間步的時間步長； 步驟2、構建強化學習環境，包括設計狀態空間、動作空間與獎勵函數； 步驟3、離線訓練強化學習智能體，學習時間步長控制策略；具體過程為： 步驟3.1、在步驟2狀態空間、動作空間和獎勵函數設計的基礎上，將步驟1建立的二氧化碳地質封存全隱式數值模擬模型封裝為強化學習中的智能體進行交互的環境，編寫環境的初始化函數和狀態轉移函數；初始化函數通過對滲透率場和二氧化碳注入速率進行隨機采樣完成環境的初始化，并進行一個時間步的模擬計算，得到環境的初始狀態；狀態轉移函數根據智能體的輸出確定下一時間步的時間步長，完成一個時間步的模擬計算，輸出新的狀態向量、獎勵值以及模擬是否結束的信號；每一個回合開始時，環境使用步驟1.2隨機初始化孔隙度、滲透率場，并使用步驟1.5在預先確定的范圍內隨機制定二氧化碳注入策略；然后使用確定的初始時間步長進行一個時間步的計算，利用計算的結果得到第一個時間步的狀態向量；隨后智能體與環境持續交互，智能體根據當前狀態選擇動作得到下一時間步的時間步長，環境運行一個時間步后更新狀態，并給出獎勵值，直到運行完總的模擬時間； 步驟3.2、選取強化學習算法訓練強化學習智能體，智能體與環境反復交互，逐步學習步長調整策略；訓練樣本包括不同的孔隙度、不同的滲透率場、不同的二氧化碳注入井位和注入速率CO2封存場景；訓練目標為使每一次完整數值模擬的總牛頓迭代次數最小，同時保證整個模擬過程收斂； 步驟4、在實際數值模擬中部署已訓練的時間步長控制策略，實現實時步長調整。

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青島理工大學，其通訊地址為：266525 山東省青島市黃島區嘉陵江東路777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”。