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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120197518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510677755.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法是由张凯;赵文甫;刘丕养;王阳;陈泽宇;张文娟设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：建立样本数据集；基于Informer模型构建时间序列特征提取模型；构建扩散模型基础过程架构；构建基于Unet的去噪网络，将基于Informer的时间序列特征提取模型、扩散模型基础过程架构和该去噪网络进行封装，得到可实现油藏端到端动态建模的反演预测模型；针对含有噪声的观测生产数据，使用数据空间反演方法生成多个未来流动的预测数据，将该预测数据作为反演预测模型的输入，实现真实油藏模型动态调整。本发明可以显著提升油藏模型对实际开发动态的匹配能力。

本发明授权一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的油藏端到端动态建模方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取油藏地质属性数据和油水井生产动态数据，建立样本数据集，并进行归一化处理； 步骤2、基于Informer模型构建时间序列特征提取模型来提取油藏长期生产数据特征，并将其转化为高维特征向量，然后通过归一化后的样本数据集对该模型进行训练； 步骤3、构建扩散模型基础过程架构对油藏地质属性数据逐渐加噪； 步骤4、构建基于Unet的去噪网络，将基于Informer的时间序列特征提取模型、扩散模型基础过程架构和该去噪网络进行封装，得到实现油藏端到端动态建模的反演预测模型； 去噪网络采用深度学习中的U形网络结构Unet，Unet包括编码器部分和解码器部分；步骤4的具体过程为： 步骤4.1、对执行卷积操作，提取初步的特征，并生成潜在空间中的特征表示： ； 其中，是卷积核；是激活函数；是卷积操作的偏置项； 对的时间步使用正弦位置编码，然后经过两层线性层和激活函数，将时间步映射为和相同维度的表示；将与相加，得到指导模型生成的token，token是指模型生成或处理的最小文本单位； 步骤4.2、将和token输入Unet的编码器部分；编码器部分由多层相同结构的编码模块组成，每一层编码模块包含两个残差块、一个多头空间注意力机制和一个下采样；具体公式为： 两个残差块： ； ； 其中，、分别为第一残差块、第二残差块输出的特征；为卷积； 多头空间注意力机制融合和token进行特征提取，提取特征时，首先使用二维卷积得到的查询矩阵、键矩阵、值矩阵，然后将token分别输入两个线性层，获得token的键矩阵和值矩阵；将与拼接获得新键矩阵，将与拼接获得新值矩阵；对、、执行以下公式： ； ； 其中，为softmax函数；是单个注意力头的输出；为第个注意力头的输出；是由多注意力的结果拼接而成的输出；为新键矩阵的维度； 对进行下采样： ； 其中，为下采样后的特征；为下采样；得到后，输入下一层编码模块，重复步骤4.2的过程，直到计算完最后一层编码模块，最后一层编码模块的输出为最终的低分辨率特征图； 步骤4.3、在经过编码器部分的下采样后，被传入UNet的解码器部分；解码器中包含了多层相同结构的解码模块，解码模块与编码模块的数量相同；每个解码模块由一个跳跃连接、两个残差块、一个多头空间注意力机制和一个上采样组成；具体过程为： 跳跃连接将与当前解码器对称的编码器的拼接到上一层解码器的输出上，得到拼接后的特征； 将拼接后的特征与token输入多头空间注意力模块，具体操作与编码器的多头空间注意力模块一致，得到多个注意力头拼接而成的输出；将输入上采样层，得到当前层解码器的输出： ； 其中，为上采样； 经过多层解码模块的计算后，得到解码器的最终输出； 对解码器的最终输出进行反卷积操作，还原出与输入数据相同维度的无噪声输出： ； 其中，为反卷积操作；至此，去噪网络构建完成； 步骤4.4、将步骤2的时间序列特征提取模型、步骤3的扩散模型基础过程架构和去噪网络依次连接起来，封装得到一个完整的扩散模型，封装得到的完整的扩散模型即为反演预测模型； 步骤5、将反演预测模型与数据空间反演方法结合使用，实现油藏端到端动态建模。

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