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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化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：CN119692258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510207752.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化方法是由陈智海;王文东;庄新宇;石梦翮;苏玉亮设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于致密油藏吞吐开发技术领域，具体公开基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化方法，用于解决当前致密油藏开发中后期如何补充地层能量及提高原油采收率的问题。包括：选取目标区块进行设计，收集时间序列预测样本集；样本数据标准化处理，划分数据集，采用TFT神经网络构建TFT预测代理模型，利用TFT预测代理模型进行采收率、埋存量和NPV的快速预测；确定目标函数，构建多目标优化模型，建立基于NSGA‑Ⅲ多目标优化算法的CO2混合气吞吐效果动态优化模型。本发明有效提高了生产效率，降低了风险和不确定性，实现了多目标间的平衡优化。

本发明授权基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标交互的二氧化碳混合气吞吐参数动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取目标区块进行设计，收集时间序列预测样本集；S2、样本数据标准化处理，划分数据集，采用TFT神经网络构建TFT预测代理模型，利用TFT预测代理模型进行采收率、埋存量和NPV的快速预测；S3、确定目标函数，构建多目标优化模型，建立基于NSGA-Ⅲ多目标优化算法的CO2混合气吞吐效果动态优化模型，保证在不同的时间步下匹配合理高效的工作制度，实现致密油藏的CO2混合气吞吐参数动态优化；步骤S2中，TFT神经网络的组成部分包括输入特征、变量选择网络、静态协变量编码器、序列到序列层、门控残差网络、多头注意力机制、时间融合解码器以及分位数输出；关于输入特征：TFT神经网络将输入变量划分为静态变量和动态变量，其中，静态变量分为静态连续变量和静态离散变量，动态变量则包含动态时变变量和动态时不变变量；动态时变变量是指特征随时间变化，无法推断出来的变量，包括采收率、埋存量和净现值；动态时不变变量是根据推理从而应用到TFT预测代理模型中的变量，包括月份和累注气量；步骤S3中，多目标优化模型包含目标函数、优化变量以及约束条件三个因素；目标函数为最大化采收率、最大化埋存量和最大NPV；优化变量包括吞吐开发方式以及每口水平井的生产制度，其中，生产制度包括混合气比例、注气速度、注气时间、焖井时间、采油速度、返排时间和吞吐轮次，设置吞吐井注气阶段定量注入，返排阶段定量生产；关于约束条件：各吞吐井的包括日注气量和日产油量在内的关键参数不超过各单井的最大工作能力上限，同时也不低于零。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。