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基于混合物理数据驱动的油藏地质体CO_(2)利用与封存代理模型研究 被引量:3
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作者 芮振华 邓海洋 胡婷 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期190-198,共9页
在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNe... 在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNet模型以其高效的计算效率已成为一种理想的代理模型,然而现有的GPSNet模型难以准确捕获复杂的相行为和组分间的相互作用,为此,文章提出了一种新型专用于组分模拟的comp-GPSNet模型,通过标准失配最小化方法和基于伴随的梯度优化算法对comp-GPSNet模型进行训练,以拟合从高分辨率模拟中获取的井响应数据。将训练后的模型应用到PUNQ-S3油藏中,全面评估复杂条件下comp-GPSNet模型的预测能力,结果表明,comp-GPSNet模型在单井和区块范围内均表现出良好的预测精度,CO_(2)利用率和封存率的预测误差分别为0.16%和3.13%。该模型为CO_(2)利用与封存协同优化提供了一个稳健的代理框架,以推动油田数字化与智能化发展。 展开更多
关键词 CCUS comp-gpsnet 混合物理数据驱动 代理模型 组分模拟
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