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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算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：CN119849340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510330695.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算方法是由孙海;肖斌耀;樊冬艳;张磊;付帅师;姚军;杨永飞;张凯;钟俊杰设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算方法，属于油气藏相态计算领域。包括如下步骤：初始化组分数据；基于CNN构建相识别模型；基于相识别模型进行相平衡常数调整；进行相稳定性测试，若测试结果为单相平衡，则输出结果，反之，进行两相闪蒸计算；通过CNN相识别模型，判断两相闪蒸计算结果中是否存在富集相，若存在富集相，则采用Wilson方程作为相平衡常数初始值进行后续计算，反之，采用针对富集相的初始方法作为相平衡常数初始值进行后续计算；再次进行相稳定性测试，若测试结果为两相平衡，则输出结果，反之，进行三相闪蒸计算并输出结果。本发明实现了对不同目标相的针对性相稳定测试。

本发明授权一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习相识别模型的三相闪蒸计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：初始化组分数据； 定义第三相为富集相，若进料摩尔分数中单独富集成相的组分分数大于0.2，则采用针对富集相的初始方法作为相平衡常数初始值进行后续计算，反之，采用Wilson方程作为相平衡常数初始值进行后续计算； 步骤2：基于CNN构建相识别模型； 步骤3：基于相识别模型进行相平衡常数调整； 在利用相识别模型进行相平衡常数调整时，包括富集相存在于第一相、第二相和第三相的情况；具体包括如下步骤： 步骤3.1：通过相识别模型判断相是否为富集相； 步骤3.2：根据富集相存在情况，利用公式5计算平均摩尔质量，以此判断油相或者气相： 式中，MW代表该相的平均摩尔质量；MWi代表第i组分的摩尔质量；代表需要判断相的第i组分摩尔分数； 以平均摩尔质量较大相作为油相，平均摩尔质量较小相则作为气相，完成整个计算体系相态的识别； 步骤4：进行相稳定性测试，若测试结果为单相平衡，则输出结果，反之，执行步骤5； 步骤5：进行两相闪蒸计算； 步骤6：通过CNN相识别模型，判断两相闪蒸计算结果中是否存在富集相，若存在富集相，则采用Wilson方程作为相平衡常数初始值进行后续计算，反之，采用针对富集相的初始方法作为相平衡常数初始值进行后续计算； 步骤7：再次进行相稳定性测试，若测试结果为两相平衡，则输出结果，反之，执行步骤8； 步骤8：进行三相闪蒸计算并输出结果。

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”。