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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种基于时空图神经网络的井位及井控参数优化方法，属于油气田开发工程领域，包括如下步骤：步骤1、提取地质属性、CO2驱井网特征及注采井间连通性关系建立CO2驱油及埋存图结构；步骤2、融合动态井控参数建立时空图结构样本集并对样本集进行预处理；步骤3、耦合图注意力神经网络和Transformer建立时空图神经网络代理模型；步骤4、建立考虑CO2均衡驱替的CCUS‑EOR井位及井控参数优化数学模型并进行求解，得到侧重不同开发目标的CO2驱开发方案。本发明耦合了时空图神经网络与多目标粒子群算法，在延缓CO2气窜现象发生的前提下，实现了累计产油量及CO2埋存量的多目标协同优化。
主权项：1.一种基于时空图神经网络的井位及井控参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、提取地质属性、CO2驱井网特征及注采井间连通性关系建立CO2驱油及埋存图结构；步骤2、融合动态井控参数建立时空图结构样本集并对样本集进行预处理；步骤3、耦合图注意力神经网络和Transformer建立时空图神经网络代理模型；步骤4、建立考虑CO2均衡驱替的CCUS-EOR井位及井控参数优化数学模型并进行求解，得到侧重不同开发目标的CO2驱开发方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于时空图神经网络的井位及井控参数优化方法
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