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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测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：CN120297168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510789147.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测方法是由臧建鹏;张凯;王健;谢雪涛;常秦设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测方法，涉及油藏开发技术领域，具体包括如下步骤：利用油藏数值模拟器针对油水两相系统生成含水饱和度场数据集，并划分为训练集和测试集；基于三维卷积神经网络与Informer构建端到端代理模型；在渗流机理约束下，使用训练集对端到端代理模型进行训练；将测试集输入到训练完成的端到端代理模型，得到含水饱和度场预测结果，绘制图像表示剩余油饱和度分布。本发明的技术方案克服现有技术中模型计算复杂度高、预测准确率低的问题。

本发明授权一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渗流机理约束代理模型的剩余油饱和度预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，利用油藏数值模拟器针对油水两相系统生成含水饱和度场数据集，并划分为训练集和测试集； S2，基于三维卷积神经网络与Informer构建端到端代理模型； S3，在渗流机理约束下，使用训练集对端到端代理模型进行训练； S4，将测试集输入到训练完成的端到端代理模型，得到含水饱和度场预测结果，绘制图像表示剩余油饱和度分布； 步骤S3具体包括如下步骤： S3.1，对数据集中数据进行标准化处理： ； 其中，和分别表示数据的均值和标准差，代表标准化前的含水饱和度数据，表示标准化后的； S3.2，端到端代理模型的损失函数由数据损失和渗流机理损失两部分相加组成，公式为： ； S3.3，用决定系数对端到端代理模型的性能进行量化评价： ； 其中，表示样本总数，和分别表示第个样本含水饱和度的真实值和端到端代理模型预测值，表示真实值的均值； 数据损失部分使用均方误差函数构造，公式为： ； 计算渗流机理损失，具体包括如下步骤： S3.2.1，引入Oleinik熵条件约束重构含水率预测公式，定义： ； 其中，表示油水前缘含水饱和度，为对求导； 根据Oleinik熵条件重构含水率与含水饱和度的动态关系为： ； ； 其中，重构后的含水率预测公式，表示含水率，表示含水饱和度，表示束缚水饱和度，表示残余油饱和度，表示油水粘度比； S3.2.2，使用均方误差函数构造渗流机理损失，公式为： ； 其中，和分别表示第个样本对应含水率的真实值和端到端代理模型预测值。

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