买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取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：CN118228626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202410326196.7，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取方法是由王大勇;李朋;姜海淼设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取方法在说明书摘要公布了：本发明属于二氧化碳地质封存工程领域，提出一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取方法，包括构建热‑流‑力多场耦合模型；基于构建二氧化碳封存目标区域的初始储层模型，并设置初始储层模型的初始条件和边界条件；通过随机裂隙生成函数构建离散裂隙网络模型并设置裂隙属性，将裂隙属性添加到初始储层模型中，并对添加裂隙属性后的初始储层模型进行网格划分，得到裂隙储层模型；将裂隙储层模型输入到热‑流‑力多场耦合模型中，得到裂隙储层模型中不同网格区域内随时间变化的地层变形结果，选取地表变形最大的网格区域作为监控位置。本发明不需要实地实时探测，即可以选取最佳监控位置，更便于二氧化碳地质封存中安全问题的监测。

本发明授权一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取方法在权利要求书中公布了：1.一种含裂隙咸水层CO2封存地层变形监控位置的选取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.基于CO2封存的流动过程、CO2封存的传热过程和CO2封存的力学过程，构建热-流-力多场耦合模型； S2.基于CO2封存区域地质工况与现场工况构建二氧化碳封存目标区域的初始储层模型，并设置所述初始储层模型的初始条件和边界条件； S3.通过随机裂隙生成函数构建离散裂隙网络模型，根据所述离散裂隙网络模型设置裂隙属性，将所述裂隙属性添加到步骤S2中得到的所述初始储层模型中，并对添加所述裂隙属性后的所述初始储层模型进行网格划分，得到裂隙储层模型； S4.将步骤S3中得到的所述裂隙储层模型输入到步骤S1中得到的所述热-流-力多场耦合模型中，得到所述裂隙储层模型中不同网格区域内随时间变化的地层变形结果，根据所述地层变形结果选取地表变形最大的网格区域作为监控位置； 所述步骤S1包括如下步骤： S101.建立二氧化碳地质封存两相流流动模型，包括： 建立水相的质量守恒方程，如公式1所示： 1 其中，表示岩石孔隙度，表示水相密度，表示水相的饱和度，t表示时间，表示哈密顿算子，表示水相速度，水相速度通过达西定律求解得出，如公式2所示： 2 其中，表示绝对渗透率，表示水相的相对渗透率，表示水相的粘度，表示压差，为重力加速度，水相的相对渗透率采用VanGenldchten模型计算，如公式3所示： 3 其中，m表示无量纲孔径分布指数，表示有效饱和度，如公式4所示： 4 其中，表示水相的残余饱和度，表示CO2相的残余饱和度； 建立CO2相的质量守恒方程，如公式5所示： 5 其中，表示CO2相密度，表示CO2相的饱和度，通过达西定律求解得出，如公式6所示： 6 其中，表示CO2相的相对渗透率，表示CO2相的粘度，CO2相的相对渗透率采用VanGenldchten模型计算，如公式7所示： 7； S102.建立二氧化碳地质封存导热-对流模型，包括： 构建水相和CO2相两相流之间的热传输过程的控制方程，如公式8所示： 8 其中，为热源，T表示温度，如公式9所示： 9 其中，表示水相的比热容，表示CO相的比热容，表示固相的比热容，表示固相的密度， 如公式10所示： 10 表示导热率，如公式11所示： 11 其中，表示水相的导热率，表示CO2相的导热率，表示固相的导热率； S103.建立二氧化碳地质封存力学模型，包括： 构建岩土体骨架弹性变形的动量平衡方程用应力张量，如公式12所示： 12 其中，表示有效应力，为Biot系数，p表示孔隙压力，为单位向量，表示热膨胀系数，为杨氏模量，表示平均密度， 有效应力如公式13所示： 13 其中，表示弹性材料张量，表示应变张量，应变张量如公式14所示： 14 其中，表示位移，表示转置， 热膨胀系数如公式15所示： 15 其中，表示水相的热膨胀系数，表示CO2相的热膨胀系数，表示固相的热膨胀系数， 如公式16所示： 16 其中，表示固相的密度。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。