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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利特低渗透油藏CO₂驱技术井距的确定方法及系统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：CN120100391B 。

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：202510599969.3，技术领域涉及：E21B43/16；该发明授权特低渗透油藏CO₂驱技术井距的确定方法及系统是由李根;王安伦;屈永康;王克亮;逯春晶;吴特日格乐设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本特低渗透油藏CO₂驱技术井距的确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特低渗透油藏CO2驱技术井距的确定方法及系统，本发明涉及油藏开发技术领域。包括以下步骤：获取多种特低渗透油藏的异质性数据，记录其井距数据，并与异质性数据建立映射，生成训练样本数据集。基于该数据集，构建神经网络模型，进行模型训练以得到井距初始值预测模型。获取待确定井距油藏的异质性数据，输入模型中以得到井距初始预测值，并采集相关环境参数和油藏流体性质及岩石地质数据，计算外部影响系数，并确定CO2的溶解度。基于CO2溶解度精确值和外部影响系数对井距初始预测值进行动态修正，得到自适应井距，从而为油井位置设置提供依据，提高油气的采收率和开发效率。

本发明授权特低渗透油藏CO₂驱技术井距的确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种特低渗透油藏CO2驱技术井距的确定方法，其特征在于，具体步骤包括： 将井距设置合理的若干特低渗透油藏作为样本，获取样本的异质性数据及对应的井距数据，将井距数据进行预处理，得到样本井距数据，将样本井距数据与样本的异质性数据一一映射，生成训练样本数据集； 所述异质性数据包括油藏体积、油藏岩石类型、油藏内流体组成比例和油藏中裂缝和断层的数量，将对应特低渗透油藏设置的井距数据进行预处理具体为归一化预处理，其中归一化预处理计算具体所依据的公式为： 式中，Qi′为第i个样本的井距数据归一化后的数据，Qi为第i个样本的井距数据，Qmin和Qmax分别表示全部样本的最小井距数据和最大井距数据，其中i为样本的索引，i∈[1,M]，其中M为样本的总数量； 所述训练样本数据集的生成方法为：将样本井距数据与特低渗透油藏的异质性数据一一映射，形成对应网格，将形成的网格记为训练样本数据集； 基于训练样本数据集内的数据，建立神经网络模型，将训练样本数据集内的特低渗透油藏样本的异质性数据作为神经网络模型的输入，并以训练样本数据集内的样本井距数据作为标签，对神经网络模型进行训练，得到井距初始值预测模型； 获取待确定井距的特低渗透油藏对应的异质性数据，将获取的对应异质性数据输入完成训练的井距初始值预测模型中，得到待确定井距特低渗透油藏的井距初始预测值，并采集特低渗透油藏所在地层厚度处的环境参数； 采集待确定井距的特低渗透油藏内油藏的流体性质和岩石地质数据，基于油藏的流体性质和岩石地质数据计算得到外部影响系数，并通过试验确定特低渗透油藏中CO2的溶解度，同时基于采集的特低渗透油藏地层厚度处的环境参数对CO2的溶解度进行动态修正，得到CO2溶解度精确值； 其中所述地层厚度处的环境参数包括环境平均温度和平均压力，其中CO2溶解度精确值计算所依据的具体公式为： 式中，RJ′为CO2溶解度精确值，RJ0为试验环境下的CO2溶解度，TS和PS分别为特低渗透油藏地层厚度处的平均温度和平均压力，T0为试验环境下的参考温度，P0为试验环境下的参考压力，α为温度修正系数，β为压力修正系数； 基于得到的CO2溶解度精确值和外部影响系数对待确定井距特低渗透油藏的井距初始预测值进行动态修正，得到待确定井距特低渗透油藏的自适应井距，根据自适应井距设置油井的具体位置，完成特低渗透油藏CO2驱技术井距的确定。

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东北石油大学三亚海洋油气研究院，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州湾科技城创新路8号中兴产业园A栋3层区；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”。