一种二氧化碳封存量评估方法和系统

本说明书涉及二氧化碳地质封存领域，特别涉及一种二氧化碳封存量评估方法和系统。

背景技术：

1、二氧化碳地质封存选址是二氧化碳捕集、利用与封存（ccus）流程中的关键环节。其基本流程为首先初筛备选的封存场地，随后确定影响二氧化碳封存的指标，构建地质指标打分准则表，通过专家打分、成对比较、层次分析法等方法获得指标权重，对每一个备选封存场地的每一个指标进行打分并加权，获得最终结果排序，优选合适的封存场地。

2、然而，地质指标权重的确定过于依赖专家的个人经验与倾向，缺乏客观性及物理基础。同时，不同类型的封存场地的二氧化碳封存原理不同，现有的封存量评估方法并未充分考虑不同类型的封存场地的实际地质情况、封存过程中的物理、化学作用及封存机理等。另外，已有的筛选指标的打分准则表将位于同一区间内的指标赋予相同的分值，量化程度不够精细，无法反映该区间内地质指标的差异性。

3、因此提供一种二氧化碳封存量评估方法和系统，有针对性地对于不同类型地质体提出不同的指标权重体系，通过量化备选场地封存适宜性并排序，确定最合适的封存场地，为二氧化碳封存提供选址评价依据。

技术实现思路

1、本说明书实施例之一提供一种二氧化碳封存量评估方法，包括：确定目标区域的多个地质指标的评分，所述目标区域属于目标类型的二氧化碳封存地质体；基于所述多个地质指标的评分和所述多个地质指标的权重，确定所述目标区域的二氧化碳封存量的评估结果，其中，所述多个地质指标及其权重基于以下方式确定：确定与所述目标类型的封存地质体对应的多个训练样本，每个所述训练样本包括多个备选地质指标的样本评分；对每个所述训练样本，基于所述目标类型的封存地质体对应的封存量计算模型，确定所述训练样本对应的二氧化碳封存量；基于每个所述训练样本及其对应的二氧化碳封存量，利用机器学习算法生成用于二氧化碳封存量预测的目标模型；基于所述目标模型，确定每个所述备选地质指标的权重；基于每个所述备选地质指标的权重，从所述多个备选地质指标中确定所述多个地质指标。

2、本说明书实施例之一提供一种二氧化碳封存量评估系统，包括：地质指标评分模块，用于确定目标区域的多个地质指标的评分，所述目标区域属于目标类型的二氧化碳封存地质体；评估模块，用于基于所述多个地质指标的评分和所述多个地质指标的权重，确定所述目标区域的二氧化碳封存量的评估结果；指标及权重确定模块，用于基于以下方式确定所述多个地质指标及其权重：确定与所述目标类型的封存地质体对应的多个训练样本，每个所述训练样本包括多个备选地质指标的样本评分；对每个所述训练样本，基于所述目标类型的封存地质体对应的封存量计算模型，确定所述训练样本对应的二氧化碳封存量；基于每个所述训练样本及其对应的二氧化碳封存量，利用机器学习算法生成用于二氧化碳封存量预测的目标模型；基于所述目标模型，确定每个所述备选地质指标的权重；基于每个所述备选地质指标的权重，从所述多个备选地质指标中确定所述多个地质指标。

3、本说明书实施例之一提供一种二氧化碳封存量评估装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述的二氧化碳封存量评估方法。

技术特征：

1.一种二氧化碳封存量评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标区域的多个地质指标的评分包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个地质指标中的至少一个地质指标，其评分与所述勘测值在目标范围内呈线性相关。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个地质指标的评分和所述多个地质指标的权重，确定所述目标区域的二氧化碳封存量的评估结果包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标类型的封存地质体对应的多个训练样本包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述封存量计算模型包括流动项、扩散项、源汇项和累计项。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标模型，确定每个所述备选地质指标的权重包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标类型包括深部咸水层、枯竭油藏、枯竭气藏中的一种。

9.一种二氧化碳封存量评估系统，其特征在于，包括：

10.一种二氧化碳封存量评估装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行权利要求1~8中任一项所述的二氧化碳封存量评估方法。

技术总结
本说明书提供一种二氧化碳封存量评估方法和系统，该方法包括：确定属于目标类型的二氧化碳封存地质体的目标区域的多个地质指标的评分；基于多个地质指标的评分和权重，确定目标区域的二氧化碳封存量的评估结果。该方法还包括：确定与目标类型的封存地质体对应的多个训练样本，每个训练样本包括多个备选地质指标的样本评分；对每个训练样本，基于目标类型的封存地质体对应的封存量计算模型，确定训练样本对应的二氧化碳封存量；基于每个训练样本及其对应的二氧化碳封存量，利用机器学习算法生成用于二氧化碳封存量预测的目标模型；基于目标模型，确定每个备选地质指标的权重；基于每个备选地质指标的权重，从多个备选地质指标中确定多个地质指标。

技术研发人员：章凯强,潘子晴
受保护的技术使用者：北京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16