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龍圖騰網獲悉東北石油大學三亞海洋油氣研究院申請的專利特低滲透油藏CO₂驅技術井距的確定方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120100391B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510599969.3，技術領域涉及：E21B43/16；該發明授權特低滲透油藏CO₂驅技術井距的確定方法及系統是由李根;王安倫;屈永康;王克亮;逯春晶;吳特日格樂設計研發完成，并于2025-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本特低滲透油藏CO₂驅技術井距的確定方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種特低滲透油藏CO2驅技術井距的確定方法及系統，本發明涉及油藏開發技術領域。包括以下步驟：獲取多種特低滲透油藏的異質性數據，記錄其井距數據，并與異質性數據建立映射，生成訓練樣本數據集。基于該數據集，構建神經網絡模型，進行模型訓練以得到井距初始值預測模型。獲取待確定井距油藏的異質性數據，輸入模型中以得到井距初始預測值，并采集相關環境參數和油藏流體性質及巖石地質數據，計算外部影響系數，并確定CO2的溶解度。基于CO2溶解度精確值和外部影響系數對井距初始預測值進行動態修正，得到自適應井距，從而為油井位置設置提供依據，提高油氣的采收率和開發效率。

本發明授權特低滲透油藏CO₂驅技術井距的確定方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種特低滲透油藏CO2驅技術井距的確定方法，其特征在于，具體步驟包括： 將井距設置合理的若干特低滲透油藏作為樣本，獲取樣本的異質性數據及對應的井距數據，將井距數據進行預處理，得到樣本井距數據，將樣本井距數據與樣本的異質性數據一一映射，生成訓練樣本數據集； 所述異質性數據包括油藏體積、油藏巖石類型、油藏內流體組成比例和油藏中裂縫和斷層的數量，將對應特低滲透油藏設置的井距數據進行預處理具體為歸一化預處理，其中歸一化預處理計算具體所依據的公式為： 式中，Qi′為第i個樣本的井距數據歸一化后的數據，Qi為第i個樣本的井距數據，Qmin和Qmax分別表示全部樣本的最小井距數據和最大井距數據，其中i為樣本的索引，i∈[1,M]，其中M為樣本的總數量； 所述訓練樣本數據集的生成方法為：將樣本井距數據與特低滲透油藏的異質性數據一一映射，形成對應網格，將形成的網格記為訓練樣本數據集； 基于訓練樣本數據集內的數據，建立神經網絡模型，將訓練樣本數據集內的特低滲透油藏樣本的異質性數據作為神經網絡模型的輸入，并以訓練樣本數據集內的樣本井距數據作為標簽，對神經網絡模型進行訓練，得到井距初始值預測模型； 獲取待確定井距的特低滲透油藏對應的異質性數據，將獲取的對應異質性數據輸入完成訓練的井距初始值預測模型中，得到待確定井距特低滲透油藏的井距初始預測值，并采集特低滲透油藏所在地層厚度處的環境參數； 采集待確定井距的特低滲透油藏內油藏的流體性質和巖石地質數據，基于油藏的流體性質和巖石地質數據計算得到外部影響系數，并通過試驗確定特低滲透油藏中CO2的溶解度，同時基于采集的特低滲透油藏地層厚度處的環境參數對CO2的溶解度進行動態修正，得到CO2溶解度精確值； 其中所述地層厚度處的環境參數包括環境平均溫度和平均壓力，其中CO2溶解度精確值計算所依據的具體公式為： 式中，RJ′為CO2溶解度精確值，RJ0為試驗環境下的CO2溶解度，TS和PS分別為特低滲透油藏地層厚度處的平均溫度和平均壓力，T0為試驗環境下的參考溫度，P0為試驗環境下的參考壓力，α為溫度修正系數，β為壓力修正系數； 基于得到的CO2溶解度精確值和外部影響系數對待確定井距特低滲透油藏的井距初始預測值進行動態修正，得到待確定井距特低滲透油藏的自適應井距，根據自適應井距設置油井的具體位置，完成特低滲透油藏CO2驅技術井距的確定。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北石油大學三亞海洋油氣研究院，其通訊地址為：572000 海南省三亞市崖州灣科技城創新路8號中興產業園A棟3層區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。