[发明专利]二氧化碳封存性能预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种二氧化碳封存性能预测方法，其特征在于，包括：

获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数；

对所述关键相关参数进行预处理，得到预处理后的关键相关参数；

基于所述预处理后的关键相关参数和训练好的权重高斯过程回归模型，得到性能预测结果；其中，所述训练好的权重高斯过程回归模型是通过训练样本训练得到的，所述训练样本包括经过标注的影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数和对应的封存性能指标；所述权重高斯过程回归模型的高斯过程是通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义的；

输出所述性能预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的权重高斯过程回归模型的训练过程，包括：

获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的初步相关参数；

对所述初步相关参数进行预处理，得到预处理后的初步相关参数；

根据封存性能参数相关性测试试验，从所述初步相关参数中获取关键相关参数；

获取所述关键相关参数对应的封存性能指标；

基于所述关键相关参数、所述封存性能指标和高斯过程回归算法对权重高斯过程回归模型进行训练，得到训练好的权重高斯过程回归模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对权重高斯过程回归模型进行训练时，包括：

通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义高斯过程；

通过求解所述高斯过程的后验概率的对数似然方程，得到性能预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述封存性能指标包括总封存效率指数，所述总封存效率指数为残余封存指数与溶解度封存指数之和；其中，所述残余封存指数为二氧化碳残余封存质量与二氧化碳注入总质量的比值，所述溶解度封存指数为溶解在咸水中的二氧化碳质量与二氧化碳注入总质量的比值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初步相关参数包括所述深部咸水层的孔隙度、渗透率、所述深部咸水层的厚度、二氧化碳的注入速率、残余气体饱和度、所述深部咸水层的盐度、所述深部咸水层的压力、所述深部咸水层的温度以及垂直渗透率和水平渗透率的比值。

6.一种二氧化碳封存性能预测装置，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数；

参数预处理模块，用于对所述关键相关参数进行预处理，得到预处理后的关键相关参数；

性能预测模块，用于基于所述预处理后的关键相关参数和训练好的权重高斯过程回归模型，得到性能预测结果；其中，所述训练好的权重高斯过程回归模型是通过训练样本训练得到的，所述训练样本包括经过标注的影响深部咸水层二氧化碳封存性能的关键相关参数和对应的封存性能指标；所述权重高斯过程回归模型的高斯过程是通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义的；

预测结果输出模块，用于输出所述性能预测结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置包括模型训练模块，用于：

获取影响深部咸水层二氧化碳封存性能的初步相关参数；

对所述初步相关参数进行预处理，得到预处理后的初步相关参数；

根据封存性能参数相关性测试试验，从所述初步相关参数中获取关键相关参数；

获取所述关键相关参数对应的封存性能指标；

基于所述关键相关参数、所述封存性能指标和高斯过程回归算法对权重高斯过程回归模型进行训练，得到训练好的权重高斯过程回归模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型训练模块对权重高斯过程回归模型进行训练时，包括：

通过均值函数和引入权重的协方差矩阵定义高斯过程；

通过求解所述高斯过程的后验概率的对数似然方程，得到性能预测结果。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至5所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5所述方法的步骤。