买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟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：CN119720800B 。

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：202510206750.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟方法是由严侠;邱俊宸;张凯;刘丕养;张钊;张黎明;姚军;孙海设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及油藏工程技术领域，公开一种适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟方法，该方法包括：采用有限体积法全隐式求解，考虑强非线性渗流；构建专家经验损失函数，限制压力饱和度输出范围，提高求解效率；采用全连接神经网络作为基础，添加邻接位置锚定、自适应激活函数和跳跃连接门控更新结构；使用两个独立网络分别求解压力和饱和度；引入井模型处理大压力梯度问题；通过网络计算出的压力、饱和度代入损失函数进行反向传播优化网络。本发明在处理大毛管压力和非线性渗流等复杂问题时具有较高的预测精度，有效解决了现有物理信息神经网络难以适用低渗透水驱油藏数值模拟的问题，并且整个训练过程无需依赖任何标签数据。

本发明授权适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于低渗透水驱油藏的物理信息神经网络数值模拟方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取非线性渗流特征；步骤2：基于所述非线性渗流特征建立低渗透水驱油藏数值模拟模型，采用有限体积法进行全隐式数值离散，构建适用于低渗透水驱油藏的物理信息损失函数；步骤3：根据注采井数据，构建专家经验损失函数，并将所述物理信息损失函数和专家经验损失函数结合得到总损失函数；步骤4：选择全连接神经网络为基础，采用邻接位置锚定、自适应激活函数和跳跃连接门控更新结构进行改进，构建网络模型，所述网络模型包括两个独立的改进全连接神经网络，分别用于求解压力和饱和度；步骤5：引入井模型计算网络模型的压力梯度；步骤6：向所述网络模型中输入上一时间步压力和饱和度，正向传播计算损失值，基于所述井模型和总损失函数使用梯度下降法反向更新网络参数，完成一个时间步的压力和饱和度求解；步骤7：将网络模型每个时间步输出的压力、饱和度及训练参数作为下一时间步的输入，重复步骤6，得到低渗透水驱油藏任意时间步的压力和饱和度。

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”。