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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法及系统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：CN118029995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410234114.6，技术领域涉及：E21B43/22；该发明授权一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法及系统是由周康;苏珂;侯健;曾青冬;葛鑫博;周锡龙设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法及系统，属于深度学习和提高石油采收率交叉技术领域，包括：构建并训练神经网络模型；将油田开发单元的实际油藏参数输入训练后的神经网络模型，通过训练后的神经网络模型预测得到该油田开发单元采用非均相复合驱开发所能达到的经济极限提高采收率值。其中，神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；构建神经网络模型，包括：筛选神经网络模型的输入层的油藏参数；采用粒子群优化算法确定非均相复合驱最优注采条件下的采收率，构建神经网络模型的输出层的评价指标。本发明无需人为事先假定预测指标与油藏参数之间的相关关系，避免了因认知能力和经验水平差异导致预测模型存在误差的难题。

本发明授权一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型预测提高采收率的方法，其特征在于，包括： 构建并训练神经网络模型； 将油田开发单元的实际油藏参数输入训练后的神经网络模型，通过训练后的神经网络模型预测得到该油田开发单元采用非均相复合驱开发所能达到的经济极限提高采收率值； 其中，神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；构建神经网络模型，包括：筛选神经网络模型的输入层的油藏参数； 采用粒子群优化算法确定非均相复合驱最优注采条件下的提高采收率，构建神经网络模型的输出层的评价指标；包括：统计非均相复合驱提高采收率值和增量累积净现值随化学剂注入量的变化曲线，将增量累积净现值由正值逐渐降为0时对应的提高采收率值用作神经网络输出层的评价指标； 神经网络模型的训练过程包括： 建立神经网络模型的训练样本集；包括：根据确定的神经网络模型的输入层的油藏参数，编制正交试验方案，针对每个正交试验方案，采用粒子群算法优化非均相复合驱的注入采出参数，以得到每个正交试验方案所能达到的最大的经济极限提高采收率值，将每个正交试验方案中的油藏参数和与之相对应的最大经济极限提高采收率值分别作为输入参数和输出参数，建立神经网络模型的训练样本集； 优化神经网络模型的隐藏层的网络结构；包括：根据确定的神经网络模型的训练样本集，通过对比神经网络模型的训练拟合效果，优化确定神经网络模型的隐藏层的层数和每一层隐藏层的神经元数，其中，隐藏层的层数取值范围为1-3，每一层隐藏层的神经元数取值范围为5-10； 采用粒子群算法优化非均相复合驱的注入采出参数，包括： 首先，初始化各注入井的注入速度、粘弹性颗粒注入浓度和体积、增粘剂注入浓度和体积、辅助剂注入浓度和体积、各采出井的采液速度；调用模拟器开展非均相复合驱数值仿真，统计开发过程中每一年的非均相复合驱增油量、粘弹性颗粒注入量、增粘剂注入量和辅助剂注入量，根据增量累积净现值的计算公式，计算目前开发参数组合下的第一个经济极限提高采收率； 然后，采用粒子群优化算法更新开发动态参数，包括各注入井的注入速度、粘弹性颗粒注入浓度和体积、增粘剂注入浓度和体积、辅助剂注入浓度和体积、各采出井的采液速度，再调用模拟器开展非均相复合驱数值仿真，根据增量累积净现值的计算公式，计算采用粒子群优化算法更新后开发参数组合下的第二个经济极限提高采收率； 最后，比较计算得到的第一个经济极限提高采收率和第二个经济极限提高采收率，若两者差距小于0.5%，则将第一个经济极限提高采收率和第二个经济极限提高采收率中的较大者，作为采用粒子群算法优化非均相复合驱的注入采出参数后该正交试验方案所能达到的最大经济极限提高采收率值；否则，将第二个经济极限提高采收率赋值给第一个经济极限提高采收率，继续采用粒子群优化算法更新开发动态参数，调用模拟器开展非均相复合驱数值仿真，根据增量累积净现值的计算公式，计算新的第二个经济极限提高采收率； 重复上述步骤直至第一个经济极限提高采收率和第二个经济极限提高采收率的差距小于0.5%，并将两者中的较大者作为该正交试验方案所能达到的最大经济极限提高采收率值； 第一个经济极限提高采收率的计算公式如式3所示： 3 式3中，表示第一个经济极限提高采收率；表示第年的非均相复合驱增油量；表示非均相复合驱的开发年数；表示油藏原始地质储量。

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