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我们提出了用于地质碳存储（GCS）的不确定性数字双胞胎（DT），能够处理多模式的延时数据并控制CO 2注射率以减轻储层破裂风险。在GCS中，DT代表地下系统的虚拟复制品，这些系统结合了实时数据和先进的生成人工智能（Genai）技术，包括通过基于模拟的推理和顺序贝叶斯推断进行的neu-ral后部密度估计。这些方法可以有效地监视和控制CO 2存储项目，以应对地下复杂性，操作优化和降低风险等挑战。通过整合各种监测数据，例如地球物理井观测和成像地震，DT可以弥合看似不同的领域（如地球物理学和储层工程）之间的差距。此外，Genai的最新进展还促进了DT的原则不确定性定量。通过递归训练和推断，DT利用了模拟的当前样品，例如CO 2饱和度，与相应的地球物理场观测值配对以训练其神经网络，并在接收新的场数据时启用后取样。但是，它缺乏决策和控制能力，这对于完整的DT功能是必需的。本研究旨在证明DT如何为决策过程提供信息，以防止在CO 2存储操作期间瓶盖岩石断裂等风险。
具有控制注入性的地质碳存储的数字双胞胎
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