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公开(公告)号：CN117744527B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311771116.0
申请日：2023-12-21
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于PINNs与物理边界条件约束的地热产能智能预测方法及系统，属于地热产能预测技术领域。基于时间坐标、空间坐标和边界/初始条件制作数据集；将数据集输入PINNs模型，通过物理约束公式构建损失函数；根据损失函数以及PINNs模型内置的优化器得到最优模型；将待测数据输入最优模型，得到预测值。本发明把物理边界条件同时作为输入数据进行PINNs模型搭建，并作为约束进行模型训练，这样训练出来的模型就是可以实现真正意义上的产能智能预测模型，既增强了模型的可迁移性，又考虑了物理机理，可实现地热产能的实时准确预测。
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公开(公告)号：CN118030215A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410355347.1
申请日：2024-03-27
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种压缩超临界二氧化碳地下储能与地质封存一体化方法，涉及能源利用技术领域。包括以下步骤：对二氧化碳进行捕集，在用电低谷开启压缩机将二氧化碳压缩至超临界态；利用高压泵将超临界二氧化碳从注入井泵入地下高温储层，进行地质封存；在用电高峰从生产井将二氧化碳释放，并利用回收的热能对二氧化碳进行加热，驱动膨胀机对外做功，膨胀机通过涡轮机带动发电机发电；收集从膨胀机中排出的二氧化碳，在下一轮用电低谷时储能，在用电高峰时再次使用，此过程中部分二氧化碳封存于高温储层中。本发明的方法同时了满足二氧化碳封存、二氧化碳储能、废热利用多方面需求，实现了技术互补，提高资源整合度，改善经济性，降低能源成本。
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公开(公告)号：CN118030215B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410355347.1
申请日：2024-03-27
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种压缩超临界二氧化碳地下储能与地质封存一体化方法，涉及能源利用技术领域。包括以下步骤：对二氧化碳进行捕集，在用电低谷开启压缩机将二氧化碳压缩至超临界态；利用高压泵将超临界二氧化碳从注入井泵入地下高温储层，进行地质封存；在用电高峰从生产井将二氧化碳释放，并利用回收的热能对二氧化碳进行加热，驱动膨胀机对外做功，膨胀机通过涡轮机带动发电机发电；收集从膨胀机中排出的二氧化碳，在下一轮用电低谷时储能，在用电高峰时再次使用，此过程中部分二氧化碳封存于高温储层中。本发明的方法同时了满足二氧化碳封存、二氧化碳储能、废热利用多方面需求，实现了技术互补，提高资源整合度，改善经济性，降低能源成本。
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公开(公告)号：CN112561174A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011505944.6
申请日：2020-12-18
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM和MLP的叠加神经网络预测地热产能方法，应用于地热产能预测领域，具体步骤为：利用多层LSTM网络学习时序数据之间的关联；将LSTM网络的输出值使用linear激活函数进行转换，得到转换后的数据；将所述转换后的数据与约束数据串联作为MLP网络的输入值，所述MLP网络学习所述约束数据和所述时序数据之间的非线性关系；所述MLP网络输出所述时序数据下一时刻的预测值。本发明方法结合了MLP处理非线性映射关系和LSTM处理序列数据的优势，并将约束数据和时序数据结合，能够对地热产能进行更准确、更稳定的数据预测。
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公开(公告)号：CN117744527A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311771116.0
申请日：2023-12-21
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于PINNs与物理边界条件约束的地热产能智能预测方法及系统，属于地热产能预测技术领域。基于时间坐标、空间坐标和边界/初始条件制作数据集；将数据集输入PINNs模型，通过物理约束公式构建损失函数；根据损失函数以及PINNs模型内置的优化器得到最优模型；将待测数据输入最优模型，得到预测值。本发明把物理边界条件同时作为输入数据进行PINNs模型搭建，并作为约束进行模型训练，这样训练出来的模型就是可以实现真正意义上的产能智能预测模型，既增强了模型的可迁移性，又考虑了物理机理，可实现地热产能的实时准确预测。
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公开(公告)号：CN117763859B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311821300.1
申请日：2023-12-27
申请人： 中国石油大学(北京) , 西南交通大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/25 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G16Y10/35
摘要： 本发明公开了一种智慧地热田构建方法及系统，属于地热资源智能生产技术领域。本发明借助人工智能技术赋能，利用物联网等技术对地热开发过程中的大数据进行综合管理、智能解译，从而建立地热田的机理‑数据融合模型，最终基于机理‑数据融合模型进行开发方案的智能优化决策与智能调控，可以为地热田提供最佳的生产方案，大幅提高地热田的开发方案调控影响速度，并减少人力管理资源，实现数字孪生地热系统，促进地热资源智能、稳定、长效、最优、安全生产，从而降低地热开发利用成本，提高地热开发利用规模。
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公开(公告)号：CN117763859A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311821300.1
申请日：2023-12-27
申请人： 中国石油大学(北京) , 西南交通大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/25 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G16Y10/35
摘要： 本发明公开了一种智慧地热田构建方法及系统，属于地热资源智能生产技术领域。本发明借助人工智能技术赋能，利用物联网等技术对地热开发过程中的大数据进行综合管理、智能解译，从而建立地热田的机理‑数据融合模型，最终基于机理‑数据融合模型进行开发方案的智能优化决策与智能调控，可以为地热田提供最佳的生产方案，大幅提高地热田的开发方案调控影响速度，并减少人力管理资源，实现数字孪生地热系统，促进地热资源智能、稳定、长效、最优、安全生产，从而降低地热开发利用成本，提高地热开发利用规模。
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公开(公告)号：CN112561174B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202011505944.6
申请日：2020-12-18
申请人： 西南交通大学 , 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM和MLP的叠加神经网络预测地热产能方法，应用于地热产能预测领域，具体步骤为：利用多层LSTM网络学习时序数据之间的关联；将LSTM网络的输出值使用linear激活函数进行转换，得到转换后的数据；将所述转换后的数据与约束数据串联作为MLP网络的输入值，所述MLP网络学习所述约束数据和所述时序数据之间的非线性关系；所述MLP网络输出所述时序数据下一时刻的预测值。本发明方法结合了MLP处理非线性映射关系和LSTM处理序列数据的优势，并将约束数据和时序数据结合，能够对地热产能进行更准确、更稳定的数据预测。
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公开(公告)号：CN118310350B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410571748.0
申请日：2024-05-09
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本申请提供一种含水层多分支径向井储能系统及方法，属于地下含水层储能技术领域，该含水层多分支径向井储能系统包括至少两个井眼结构、至少两个管柱组件、换热结构和驱动结构。其中，每个井眼结构包括主井眼和若干分支井眼，主井眼用于容纳管柱组件，若干分支井眼用于增大井储的沟通面积、提高井眼结构的储能规格。换热结构与管柱组件相连，利用驱动结构将井眼结构中的流体输送至换热结构，确保井眼结构内流体的有效循环，以实现储能热量或冷量的利用，使得整个系统能够高效的存储和传递热量或冷量。
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公开(公告)号：CN118168998A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410139442.8
申请日：2024-01-31
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明属于地质勘探技术领域，具体地涉及一种砂堆孔隙度测试方法和超临界二氧化碳压裂模拟系统，砂堆孔隙度测试方法应用于超临界二氧化碳压裂模拟系统，砂堆孔隙度测试方法包括：将砂粒和超临界二氧化碳的混合体注入超临界二氧化碳压裂模拟系统的砂堆容器中，以使混合体在砂堆容器中形成试验砂堆；获取砂粒的第一声波传输速度和超临界二氧化碳的第二声波传输速度；确定试验砂堆的第三声波传输速度；根据第一声波传输速度、第二声波传输速度以及第三声波传输速度计算试验砂堆的孔隙度。采用上述的砂堆孔隙度测试方法可以对处于预设温度和预设压力下的试验砂堆的孔隙度进行测量，以对砂堆的物理性质进行分析，可以对压裂开采工作提供理论指导。
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