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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法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：CN120449714B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510942047.8，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法是由張凱;劉海濤;劉丕養設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法，涉及油藏注采優化技術領域。本發明先構建二氧化碳驅油埋存注采優化模型，再采用拉丁超立方采樣獲取多個初始樣本構建數據庫，基于數據庫優選各目標代理模型后，利用支配類搜索策略、分解類搜索策略和指標類搜索策略生成帕累托前沿，優化階段根據超體積改進最大的策略搜索優選潛力解并進行數值模擬，更新數據庫直至達到預設次數，輸出每次迭代優化方案及油藏凈現值和二氧化碳埋存量，完成二氧化碳驅油埋存的多目標優化。本發明方法在提高二氧化碳驅多目標優化效率的同時，利用超體積評價指標動態調整搜索方向加速推進帕累托前沿，實現了對二氧化碳驅開發方案的準確預測。

本發明授權基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法在權利要求書中公布了：1.基于自適應代理模型的二氧化碳驅油埋存多目標優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，根據油田地質信息和油田生產信息，構建二氧化碳驅組分模型并導入至油藏數值模擬器中； 步驟2，構建二氧化碳驅油埋存注采優化模型，采用拉丁超立方采樣獲取多個注采方案構建初始樣本集，利用油藏數值模擬器計算初始樣本集中各樣本所對應的凈現值和二氧化碳埋存量，構建數據庫； 步驟3，將數據庫中的樣本劃分為訓練集和測試集，基于訓練集中樣本為各優化目標構建代理模型； 步驟4，利用測試集中的樣本獲取各優化目標所對應代理模型的均方根誤差，基于確定系數篩選當前優化階段對各優化目標預測精度最優的代理模型，自適應當前優化階段各優化目標的代理模型； 步驟5，利用遺傳算法生成子代種群，基于各優化目標的代理模型評估子代個體； 步驟6，構建超體積引導搜索策略選擇機制，基于超體積評價指標引導搜索策略選擇機制優選潛力解； 步驟7，重復步驟3~步驟6對優選潛力解進行數值模擬，直至達到預設的評估總數MaxFEs，得到更新后的數據庫； 步驟8，迭代優化結束后，油藏數值模擬器輸出每次迭代優化時的樣本及樣本所對應的油藏凈現值和二氧化碳埋存量，獲取帕累托前沿方案及對應目標結果，完成二氧化碳驅油埋存多目標優化。

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青島理工大學，其通訊地址為：266520 山東省青島市黃島區嘉陵江路777號；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”。