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龙图腾网获悉中国石油大学(北京);中国石油大学(华东)申请的专利基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法及装置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：CN120278043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510742580.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法及装置是由王焱伟;王敬;周于皓;刘慧卿设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法及装置，其中该方法包括：获取页岩储层的储层参数、井参数和流体参数；根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数，建立多尺度渗流控制模型；将所述多尺度渗流控制模型嵌入预先训练的二氧化碳封存深度学习模型中，得到页岩储层二氧化碳封存预测模型；通过所述页岩储层二氧化碳封存预测模型对所述储层参数、所述井参数和所述流体参数进行封存预测，得到预测结果。

本发明授权基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机理与数据融合驱动的二氧化碳封存预测方法，其特征在于，包括： 获取页岩储层的储层参数、井参数和流体参数； 根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数，建立多尺度渗流控制模型； 将所述多尺度渗流控制模型嵌入预先训练的二氧化碳封存深度学习模型中，得到页岩储层二氧化碳封存预测模型； 通过所述页岩储层二氧化碳封存预测模型对所述储层参数、所述井参数和所述流体参数进行封存预测，得到预测结果； 所述根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数，建立多尺度渗流控制模型，包括：根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数建立水平井注模型；根据所述储层参数和所述流体参数建立所述水平井注模型对应的多尺度渗流控制模型； 所述将所述多尺度渗流控制模型嵌入预先训练的二氧化碳封存深度学习模型中，得到页岩储层二氧化碳封存预测模型，包括：对所述多尺度渗流控制模型进行离散化处理，得到差分形式的多尺度渗流控制模型；将高维预测数据输入至所述差分形式的多尺度渗流控制模型，得到物理残差损失；根据所述高维预测数据分别确定数据拟合损失、边界条件残差和初始条件残差；根据所述物理残差损失、所述数据拟合损失、所述边界条件残差和所述初始条件残差及其对应的权重因子，确定总损失函数；通过Adam优化器及所述总损失函数更新模型参数，并重复上述步骤进行迭代训练，直至所述总损失函数收敛，得到所述页岩储层二氧化碳封存预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京);中国石油大学(华东)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。