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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种适用于裂缝性页岩气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：CN119962260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510442908.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种适用于裂缝性页岩气藏的物理信息神经网络数值模拟方法是由严侠;华天英;张凯;邱俊宸;蔺靖淇;张黎明;刘丕养;姚军;孙海设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于裂缝性页岩气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：本申请涉及油藏工程技术领域，公开一种适用于裂缝性页岩气藏的物理信息神经网络数值模拟方法，获取裂缝性页岩气藏基础数据；基于双重介质模型和嵌入式离散模型，建立适用于裂缝性页岩气藏的基质‑微裂缝‑水力裂缝耦合模型；建立以一个全连接网络为主干网络、两个全连接网络为分支网络的神经网络模型，并在所述神经网络模型中增添网络结构并设置相关超参数；以初始压力为标签数据进行预训练，初始化神经网络模型；基于初始化的神经网络模型，采用动态时间步方法进行所有时间步训练，得到页岩气藏所有时间步的压力场。本申请可以在无标签数据的情况下，通过物理信息神经网络求解裂缝性页岩气藏弹性开采过程中的压力变化，且具有较高的精度和效率。

本发明授权一种适用于裂缝性页岩气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：1.一种适用于裂缝性页岩气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： 获取裂缝性页岩气藏基础数据； 根据裂缝性页岩气藏基础数据，通过双重介质模型描述基岩和微裂缝，嵌入式离散模型描述水力裂缝，两者结合建立适用于裂缝性页岩气藏的基质-微裂缝-水力裂缝耦合模型，用于神经网络模型的训练和预测； 建立以一个全连接网络为主干网络、两个全连接网络为分支网络的神经网络模型，并在所述神经网络模型中增添网络结构并设置相关超参数；其中，所述网络结构包括邻接位置锚定、自适应激活函数、跨层连接及门控更新； 以初始压力为标签数据进行预训练，初始化神经网络模型； 基于初始化的神经网络模型，采用动态时间步方法进行所有时间步训练，在每个时间步的训练过程中，将神经网络模型预测的压力代入整体损失函数，进行反向传播不断优化网络参数，直至整体损失降低到指定范围，得到页岩气藏所有时间步的压力场；其中，所述整体损失函数包括基于有限体积离散的控制方程物理损失和专家经验损失。

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”。