公开(公告)号：CN118780284B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202410918203.2

申请日：2024-07-10

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱艺亨 ,  刘剑桥 ,  潘焕泉 ,  谢添 ,  敬洪彬 ,  方政保 ,  刘佳 ,  孙玉 ,  匡铁

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06V30/148

Abstract: 本发明涉及油藏动态分析技术领域，具体公开了一种油藏动态分析场景大模型构建方法，将石油工程专业词汇添加至Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B基础模型中，预训练并合并Low‑RankAdaptation补丁得到新模型，对拓展词表后的分词器做增量训练，采用Low‑RankAdaptation方法对模型中的权重参数进行更新，基于油田特定的实际需求得到三种精调模型，对Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B进行进一步的指令精调和子系统耦合，最终得到油藏动态分析场景大模型。依托行业大模型融合油藏静态资料、动态数据查询和计算结果的信息，实现分析建议功能，首次将人工智能大模型初步应用到油藏动态分析领域，为大模型在油藏动态分析中的运用提供了可靠的技术方案。

公开(公告)号：CN118780284A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410918203.2

申请日：2024-07-10

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱艺亨 ,  刘剑桥 ,  潘焕泉 ,  谢添 ,  敬洪彬 ,  方政保 ,  刘佳 ,  孙玉 ,  匡铁

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06V30/148

Abstract: 本发明涉及油藏动态分析技术领域，具体公开了一种油藏动态分析场景大模型构建方法，将石油工程专业词汇添加至Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B基础模型中，预训练并合并Low‑RankAdaptation补丁得到新模型，对拓展词表后的分词器做增量训练，采用Low‑RankAdaptation方法对模型中的权重参数进行更新，基于油田特定的实际需求得到三种精调模型，对Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B进行进一步的指令精调和子系统耦合，最终得到油藏动态分析场景大模型。依托行业大模型融合油藏静态资料、动态数据查询和计算结果的信息，实现分析建议功能，首次将人工智能大模型初步应用到油藏动态分析领域，为大模型在油藏动态分析中的运用提供了可靠的技术方案。

公开(公告)号：CN119989922A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510174251.X

申请日：2025-02-18

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱艺亨 ,  刘佳 ,  刘剑桥 ,  潘焕泉 ,  谢添 ,  张道伟 ,  赵旭 ,  匡铁 ,  孙天一

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及碳捕集与封存(CCS)模拟技术领域，具体提供一种基于多特征融合神经网络的CCS快速模拟方法；该方法构建了一种融合型U神经网络(U‑Net)与傅里叶神经算子(FNO)的U‑FNO网络，提高CO2地质封存过程中压力场与饱和度场在长时间序列上的预测精度；同时，采用基于变压器编码器(Transformer Encoders，TE)的产量序列预测网络，将U‑FNO网络的输出端直接连接至TE网络的输入端，实现从地质参数和井控曲线到压力与饱和度场时序分布及对应产量曲线的直接预测；该方法有效克服了现有CCS模拟技术难以同时处理多特征输入与输出的问题，提升了CO2封存速率对储层安全性影响的预测效率，可为CCS工程优化与历史拟合提供高效可靠的智能模拟工具。