【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳捕集与封存（ccus），尤其涉及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。
技术介绍
1、随着工业化的发展，大量二氧化碳（co2）排放引发了全球气候变暖问题，碳捕集与封存（ccus）技术被视为应对气候变化的重要手段。其中，地质封存技术通过将co2注入深部地下储层（如页岩层）中，既能减缓大气中二氧化碳浓度上升，又可提升油气采收率。页岩储层内部广泛发育的微纳米级孔隙为co2封存提供了良好的地质条件。然而，经过体积压裂改造后的页岩储层内部结构更加复杂，既包含大量纳米级有机孔和微纳米级黏土矿物孔隙，又存在微米至毫米尺度的天然裂缝及更大尺度的人工裂缝，形成了强非均质、跨尺度的多尺度储渗系统。复杂的孔隙与裂缝结构使co2在封存过程中呈现出显著的多尺度渗流特性，严重制约了co2封存动态预测的可靠性。
2、现有技术主要依赖数值模拟方法进行co2封存动态预测。数值模拟通过构建储层数学模型并进行离散求解，能够较为准确地描述渗流过程。然而，目前用于页岩储层co2封存的数值模拟器在整合微观与宏观多尺度传输机制（如表面扩...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数建立水平井注模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述二氧化碳封存深度学习模型的训练步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述低维特征空间中进行Transformer耦合，得到耦合关系特征向量，包括：<...
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述储层参数、所述井参数和所述流体参数建立水平井注模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述二氧化碳封存深度学习模型的训练步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述低维特征空间中进行transformer耦合，得到耦合关系特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，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：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述储层参数、所述流体参数以及所述注入工程参数，建立多模态训练数据集，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述储层参数、所述流体参数、注入工程参数以及所述多场耦合数值模型，建立多模态训练数据集，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述储层参数、所述流体参数以及所述注入工程参数进行拉丁超立方抽样，生成多组输入样本，包括：
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述储层参数包括：第一孔隙结构参数；所述流体参数包括：第一流体参数；所述水平井注模型包括人工裂缝系统；所述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，包括：
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王焱伟，王敬，周于皓，刘慧卿，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。