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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法及系统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：CN120611633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511081568.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法及系统是由蒋官澄;盛科鸣;贺垠博;董腾飞;杨丽丽;谭宾设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法及系统，属于石油与天然气工程技术领域，该方法将目标储层中井段样本对应的数字孪生体转换为对应的多维特征，并将所述多维特征输入智能模型，确定所述目标储层对应的储层损害率在未来时间段内的变化序列。本发明通过将“时间、深度、空间、动态演化”四个维度作为统一建模对象，构建“结构—参数—行为”三位一体的数字孪生体，并通过4D动态映射与模型反馈机制实现储层损害率预测与演化监测。本发明实施例首次将全生命周期的数字孪生系统性引入油气储层损害预测场景，显著提升了预测精度、时空分辨率与响应能力，可广泛应用于复杂储层的智能保护与高效开发决策支持中。

本发明授权数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生油气储层损害时空演化4D智能化预测诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 将目标储层中井段样本对应的数字孪生体转换为对应的多维特征，并将所述多维特征输入智能模型，确定所述目标储层对应的储层损害率在未来时间段内的变化序列； 其中，所述井段样本对应的数字孪生体包括三维结构特征、多源输入参数以及储层损害率对应的历史时序数据，所述三维结构特征包括孔隙半径、吼道长度及等价孔喉比，所述多源输入参数包括储层物性、矿物组分、地层水矿化度；所述智能模型对应的模型参数是在训练过程中，通过最小化损失函数而被确定的，所述损失函数是根据以下方式而被确定的： 对于多个训练数据中的每一训练数据，执行以下处理步骤：将该训练数据对应的多维特征输入预设经验模型，确定该训练数据对应的储层损害率的经验值；以及根据所述该训练数据对应的储层损害率的经验值和观测值，确定所述该训练数据对应的偏差； 根据所述多个训练数据中的每一训练数据对应的偏差以及超参数，确定惩罚系数；以及 根据所述惩罚系数以及每一训练数据对应的所述偏差、所述观测值以及所述智能模型对应的模型预测值，确定损失函数； 根据以下方法确定所述智能模型对应的建模特征： 分别使用多个评估模型对所述多维特征对应的不同特征组合进行重要性评估，并生成每一评估模型对应的特征重要性排序列表； 根据所述多个评估模型对应的特征重要性排序列表，确定每一特征组合对应的特征重要性综合排序位次；以及 将特征重要性综合排序位次的最小值对应的特征组合作为建模特征。

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