二氧化碳封存性能预测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种二氧化碳封存性能预测方法、装置及存储介质。其中方法包括：获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数；对所述关键相关参数进行预处理，得到预处理后的关键相关参数；基于所述预处理后的关键相关参数和训练好的权重高斯过程回归模型，得到性能预测结果；其中，所述权重高斯过程回归模型的高斯过程是通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义的；输出所述性能预测结果。本申请的二氧化碳封存性能预测方法能够解决二氧化碳封存性能预测的有效性问题，即提高二氧化碳封存性能预测精度，从而提高封存成本和减排效果的可预见性。果的可预见性。果的可预见性。

【技术实现步骤摘要】
二氧化碳封存性能预测方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及二氧化碳封存性能预测
，尤其涉及二氧化碳封存性能预测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]世界经济的快速发展，使得全球范围内对一次能源的需求量迅速增长。伴随一次能源的大量消耗，大气中以二氧化碳为主的温室气体排放量也在逐年增多。目前二氧化碳减排的方法主要有三类：提高能源的利用效率，增大可再生能源占比以及开展二氧化碳捕集、利用与封存技术(Carbon Capture,Utilization and Storage，CCUS)。
[0003]CCUS技术还未成熟，由于不同排放源排放的二氧化碳具有不同的浓度、压力和温度等原因，会导致成本和减排效果的不可预计，对电厂和化工厂的效率以及发电成本和生产成本等产生严重的冲击。因此，提升二氧化碳封存性能预测的精度，将成为解决问题的关键。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种二氧化碳封存性能预测方法、装置及系统，以至提高二氧化碳封存性能预测精度。本申请的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二氧化碳封存性能预测方法，其特征在于，包括：获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数；对所述关键相关参数进行预处理，得到预处理后的关键相关参数；基于所述预处理后的关键相关参数和训练好的权重高斯过程回归模型，得到性能预测结果；其中，所述训练好的权重高斯过程回归模型是通过训练样本训练得到的，所述训练样本包括经过标注的影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数和对应的封存性能指标；所述权重高斯过程回归模型的高斯过程是通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义的；输出所述性能预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的权重高斯过程回归模型的训练过程，包括：获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的初步相关参数；对所述初步相关参数进行预处理，得到预处理后的初步相关参数；根据封存性能参数相关性测试试验，从所述初步相关参数中获取关键相关参数；获取所述关键相关参数对应的封存性能指标；基于所述关键相关参数、所述封存性能指标和高斯过程回归算法对权重高斯过程回归模型进行训练，得到训练好的权重高斯过程回归模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对权重高斯过程回归模型进行训练时，包括：通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义高斯过程；通过求解所述高斯过程的后验概率的对数似然方程，得到性能预测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述封存性能指标包括总封存效率指数，所述总封存效率指数为残余封存指数与溶解度封存指数之和；其中，所述残余封存指数为二氧化碳残余封存质量与二氧化碳注入总质量的比值，所述溶解度封存指数为溶解在咸水中的二氧化碳质量与二氧化碳注入总质量的比值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初步相关参数包括所述深部咸水层的孔隙度、渗透率、所述深部咸水层的厚度、二氧化碳的注入速率、残余气体饱和度、所述深部咸水层的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄思皖，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：