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龙图腾网恭喜中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院申请的专利利用神经网络技术的裂缝性油藏CO₂驱流动模拟方法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：CN114139432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202010926534.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权利用神经网络技术的裂缝性油藏CO₂驱流动模拟方法是由杨勇;张世明;张庆福;吕广忠;韩凤蕊;王丽娜;李弘博;张传宝;李友全;张东设计研发完成，并于2020-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用神经网络技术的裂缝性油藏CO₂驱流动模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种裂缝性油藏CO2驱油流动模拟方法，特别涉及一种利用神经网络技术的裂缝性油藏CO2驱流动模拟方法。其包括如下步骤：对目标油藏进行勘测，收集油藏地质参数及裂缝几何参数，建立裂缝性油藏几何模型；建立基于神经网络的闪蒸计算模型；建立嵌入式离散裂缝模型描述裂缝；建立组分模型描述CO2驱油过程；将基于神经网络模型的闪蒸计算模型与组分模型结合，并考虑嵌入式离散裂缝模型，建立裂缝性油藏CO2驱油流动模型并进行数值求解。本发明方法可以利用神经网络的优势，快速稳定的进行闪蒸计算，并提高计算的收敛速度，同时精确描述裂缝对CO2驱油的影响。

本发明授权利用神经网络技术的裂缝性油藏CO₂驱流动模拟方法在权利要求书中公布了：1.利用神经网络技术的裂缝性油藏CO2驱流动模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：对目标油藏进行勘测，收集油藏地质参数及裂缝几何参数，建立裂缝性油藏几何模型；建立基于神经网络的闪蒸计算模型；建立嵌入式离散裂缝模型描述裂缝；建立组分模型描述CO2驱油过程；将基于神经网络模型的闪蒸计算模型与组分模型结合，并考虑嵌入式离散裂缝模型，建立裂缝性油藏CO2驱油流动模型并进行数值求解； 建立基于神经网络的闪蒸计算模型的方法包括以下步骤： 建立神经网络模型； 利用大量数据训练神经网络，用以预测相态情况； 利用大量数据训练神经网络，用以计算组分摩尔分数和毛管力参数； 建立基于神经网络的闪蒸计算模型：采用大量数据训练后的神经网络模型初始化平衡比Ki，用此Ki求解Rachford-Rice方程；若神经网络模型预测相态为单相，则直接将神经网络的预测结果作为闪蒸计算的结果；如果神经网络预测结果为存在气液两相，则需要利用神经网络预测得到的平衡比Ki进行闪蒸计算； 建立神经网络模型包括输入层一层，输出层一层，隐层四层，每一层有神经元60个，相邻层之间的神经元相互连接并通过非线性函数传递信息； 利用大量数据训练神经网络，用以预测相态情况：通过闪蒸计算，计算大量数据并存储，作为训练神经网络的数据；所述神经网络包括输入层一层，输出层一层，隐层四层，每一层有神经元60个； 样本共含有Nc个组分，则令输入参数的个数为Nc+3，输入参数X包含组分浓度zi，i＝1,…,Nc，压力P，温度T和空隙半径r，X写为X＝[P,T,r,z1,…,zNc]T；输出层维度为3，因此，神经网络输出的结果为3种，即气相，液相，气相和液相共存； 相态识别训练时采用的激活函数为ReLU函数： 输出层的激活函数为Softmax函数： 大量数据训练神经网络，用以计算组分摩尔分数，毛管力参数的步骤具体包括： 通过常规闪蒸计算方法，计算大量数据并存储，作为训练神经网络的数据；所述神经网络包括输入层一层，输出层一层，隐层四层，每一层有神经元60个；样本共含有Nc个组分，则令输入参数的个数为Nc+3，输入参数X包含组分浓度zi，i＝1,…,Nc，压力P，温度T和空隙半径r，X写为X＝[P,T,r,z1,…,zNc]T；输出参数的维度为2Nc+3，输出参数包括毛管压力PC，气相摩尔分数Fv，液相摩尔分数FL，以及气相中的组分摩尔分数yi，i＝1,…Nc，液相中的组分摩尔分数xi，i＝1,…,Nc， 激活函数为ReLU函数 输出层激活函数为：

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中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125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”。