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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的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：CN121191608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511734864.0，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的方法及系统是由李伟荣;董珍珍;郭晨虹;邹路设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的方法及系统，涉及油气田开发技术领域。本申请通过对粗粒度势函数进行迭代优化并进行修正，得到粗粒度力场模型；基于环境特征向量对粗粒度力场模型进行动态势参数优化；通过注意力机制对环境特征向量进行动态权重分配。使得粗粒度力场模型中的势参数能够根据不同的体系特征和模拟场景进行自适应优化。本申请有效解决了现有技术针对粗粒度力场模型的势参数优化流程中，难以处理高维度参数空间，存在误差累积和计算成本高的技术问题。实现了在油气田开发领域内，提升粗粒度力场模型的势参数的优化准确性的技术效果。

本发明授权基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的粗粒度力场模型优化构建的方法，其特征在于，包括： 基于全原子分子动力学模拟方法对粗粒度势函数的初始势参数进行模拟，得到全原子RDF曲线； 基于全原子RDF曲线对初始势参数进行迭代优化，以优化粗粒度势函数； 在粗粒度势函数中引入修正项，构建粗粒度力场模型；修正项包括π-π相互作用修正项和极性作用修正项； 根据环境特征向量对粗粒度力场模型进行动态势参数优化，得到优化后的势参数；其中，环境特征向量包括储层的孔隙尺寸和裂缝连通率；所述动态势参数优化，包括： 在微孔中，增强粗粒度势函数中的短程排斥参数，以模拟实际环境下的分子拥挤效应；在大孔中，降低扩散阻力权重；其中，微孔表示孔隙尺寸小于2nm，大孔表示孔隙尺寸大于50nm； 在高裂缝连通率下，弱化静电相互作用；在低裂缝连通率下，强化π-π相互作用修正项；其中，高裂缝连通率表示裂缝连通率大于70%，低裂缝连通率表示裂缝连通率小于30%； 其中，环境特征向量包括孔隙尺寸和裂缝连通率，表示为： ； 式中，表示环境特征向量，表示孔隙尺寸，表示孔隙度，孔隙度用于表征裂缝连通率；表示孔隙尺寸空间梯度，表示孔隙度空间梯度； 将环境特征向量与四元体系内各分子间的相互作用特征动态关联，得到关联结果； 将关联结果输入到初始注意力模型进行训练，得到注意力模型； 通过注意力模型，对优化后的势参数进行动态权重分配，以优化初始粗粒度力场模型。

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西安石油大学，其通讯地址为：710065 陕西省西安市电子二路东段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”。

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