中国石油大学(华东)袁彬获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种融合离散梯度信息的油藏生产动态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：CN121212031B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511771656.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种融合离散梯度信息的油藏生产动态预测方法是由袁彬;熊浩男;张伟;吴一宁设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合离散梯度信息的油藏生产动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合离散梯度信息的油藏生产动态预测方法，属于油藏开发与人工智能交叉技术领域，其步骤为：基于数值模拟方法搭建非均质油藏油水两相流动数值模拟数据集；设计双分支网络结构并行提取输入场数据的空间及物理特征，其包括主特征编码分支和差分算子分支；设计主干网络进行深层非线性建模；基于双分支网络结构和主干网络构建高效压力和饱和度场预测神经网络模型，在模型训练阶段，使用部分时间步的空间区域观测点参与数据项损失计算，同时在所有时间步和全空间引入物理控制方程残差作为物理损失项；得到训练好的高效压力和饱和度场预测神经网络模型，实现全时序压力场与饱和度场的高精度预测。
本发明授权一种融合离散梯度信息的油藏生产动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合离散梯度信息的油藏生产动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于数值模拟方法搭建非均质油藏油水两相流动数值模拟数据集； 步骤2：设计双分支网络结构并行提取输入场数据的空间及物理特征，实现特征有效融合，双分支网络结构包括主特征编码分支和差分算子分支； 步骤3：设计主干网络进行深层非线性建模，捕获场数据的演化规律，主干网络包括PatchEmbedding模块、主干Transformer网络和解码器； 步骤4：基于双分支网络结构和主干网络构建高效压力和饱和度场预测神经网络模型，在模型训练阶段，使用部分时间步的空间区域观测点参与数据项损失计算，同时在所有时间步和全空间引入物理控制方程残差作为物理损失项； 步骤5：得到训练好的高效压力和饱和度场预测神经网络模型，实现全时序压力场与饱和度场的高精度预测。
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