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龍圖騰網恭喜中國石油大學(華東)申請的專利適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬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：CN119720800B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510206750.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬方法是由嚴俠;邱俊宸;張凱;劉丕養;張釗;張黎明;姚軍;孫海設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬方法在說明書摘要公布了：本發明涉及油藏工程技術領域，公開一種適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬方法，該方法包括：采用有限體積法全隱式求解，考慮強非線性滲流；構建專家經驗損失函數，限制壓力飽和度輸出范圍，提高求解效率；采用全連接神經網絡作為基礎，添加鄰接位置錨定、自適應激活函數和跳躍連接門控更新結構；使用兩個獨立網絡分別求解壓力和飽和度；引入井模型處理大壓力梯度問題；通過網絡計算出的壓力、飽和度代入損失函數進行反向傳播優化網絡。本發明在處理大毛管壓力和非線性滲流等復雜問題時具有較高的預測精度，有效解決了現有物理信息神經網絡難以適用低滲透水驅油藏數值模擬的問題，并且整個訓練過程無需依賴任何標簽數據。

本發明授權適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬方法在權利要求書中公布了：1.一種適用于低滲透水驅油藏的物理信息神經網絡數值模擬方法，其特征在于，所述方法包括：步驟1：獲取非線性滲流特征；步驟2：基于所述非線性滲流特征建立低滲透水驅油藏數值模擬模型，采用有限體積法進行全隱式數值離散，構建適用于低滲透水驅油藏的物理信息損失函數；步驟3：根據注采井數據，構建專家經驗損失函數，并將所述物理信息損失函數和專家經驗損失函數結合得到總損失函數；步驟4：選擇全連接神經網絡為基礎，采用鄰接位置錨定、自適應激活函數和跳躍連接門控更新結構進行改進，構建網絡模型，所述網絡模型包括兩個獨立的改進全連接神經網絡，分別用于求解壓力和飽和度；步驟5：引入井模型計算網絡模型的壓力梯度；步驟6：向所述網絡模型中輸入上一時間步壓力和飽和度，正向傳播計算損失值，基于所述井模型和總損失函數使用梯度下降法反向更新網絡參數，完成一個時間步的壓力和飽和度求解；步驟7：將網絡模型每個時間步輸出的壓力、飽和度及訓練參數作為下一時間步的輸入，重復步驟6，得到低滲透水驅油藏任意時間步的壓力和飽和度。

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中國石油大學(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市黃島區長江西路66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”。