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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及CO2封存技术领域，具体公开了一种深部咸水层CO2封存的循环神经网络代理模型的构建方法，所述循环神经网络代理模型按照以下步骤进行构建：步骤S1，使用概率克里格估值法生成系列不同储层条件下孔隙度和渗透率的属性模型；步骤S2，构建热‑渗流耦合数值模拟的数学模型，以对不同储层条件以及井位进行数值模拟，生成数据样本；步骤S3，在MAML框架下对构建的RU‑Net网络初始参数进行优化，对MAML‑RU‑Net网络进行训练，以获得目标任务的代理模型，即能在少样本下对CO2地质储存过程中的CO2相对饱和度以及储层温度进行模拟的循环神经网络代理模型，以用于深部咸水层CO2封存的区域封存潜力评估分析。
主权项：1.一种深部咸水层CO2封存的循环神经网络代理模型的构建方法，其特征在于：所述循环神经网络代理模型按照以下步骤进行构建：步骤S1，根据深部咸水层CO2封存的储层数据集，使用概率克里格估值法生成系列不同储层条件下孔隙度和渗透率的属性模型；步骤S2，基于步骤S1所述属性模型，构建热-渗流耦合数值模拟的数学模型，以对不同储层条件以及井位进行数值模拟，生成数据样本；步骤S3，构建RU-Net网络并在MAML框架下对构建的RU-Net网络初始参数进行优化，获得MAML-RU-Net网络，并通过步骤S2生成的数据样本对MAML-RU-Net网络进行训练，以获得目标任务的代理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种深部咸水层CO2封存的循环神经网络代理模型的构建方法
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