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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化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：CN120449714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510942047.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化方法是由张凯;刘海涛;刘丕养设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化方法，涉及油藏注采优化技术领域。本发明先构建二氧化碳驱油埋存注采优化模型，再采用拉丁超立方采样获取多个初始样本构建数据库，基于数据库优选各目标代理模型后，利用支配类搜索策略、分解类搜索策略和指标类搜索策略生成帕累托前沿，优化阶段根据超体积改进最大的策略搜索优选潜力解并进行数值模拟，更新数据库直至达到预设次数，输出每次迭代优化方案及油藏净现值和二氧化碳埋存量，完成二氧化碳驱油埋存的多目标优化。本发明方法在提高二氧化碳驱多目标优化效率的同时，利用超体积评价指标动态调整搜索方向加速推进帕累托前沿，实现了对二氧化碳驱开发方案的准确预测。

本发明授权基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应代理模型的二氧化碳驱油埋存多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据油田地质信息和油田生产信息，构建二氧化碳驱组分模型并导入至油藏数值模拟器中； 步骤2，构建二氧化碳驱油埋存注采优化模型，采用拉丁超立方采样获取多个注采方案构建初始样本集，利用油藏数值模拟器计算初始样本集中各样本所对应的净现值和二氧化碳埋存量，构建数据库； 步骤3，将数据库中的样本划分为训练集和测试集，基于训练集中样本为各优化目标构建代理模型； 步骤4，利用测试集中的样本获取各优化目标所对应代理模型的均方根误差，基于确定系数筛选当前优化阶段对各优化目标预测精度最优的代理模型，自适应当前优化阶段各优化目标的代理模型； 步骤5，利用遗传算法生成子代种群，基于各优化目标的代理模型评估子代个体； 步骤6，构建超体积引导搜索策略选择机制，基于超体积评价指标引导搜索策略选择机制优选潜力解； 步骤7，重复步骤3~步骤6对优选潜力解进行数值模拟，直至达到预设的评估总数MaxFEs，得到更新后的数据库； 步骤8，迭代优化结束后，油藏数值模拟器输出每次迭代优化时的样本及样本所对应的油藏净现值和二氧化碳埋存量，获取帕累托前沿方案及对应目标结果，完成二氧化碳驱油埋存多目标优化。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266520 山东省青岛市黄岛区嘉陵江路777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”。