贝叶斯神经网络在碳封存优化中的突破应用

贝叶斯神经网络替代模型在碳捕获与封存操作贝叶斯优化中的应用

碳捕获与封存（CCS）技术是构建可持续未来的关键技朧。该技术通过将超临界二氧化碳注入地下岩层——这一方法已广泛应用于提高石油采收率——实现双重目标：不仅能够减少二氧化碳排放并应对气候变化，还能延长油田和平台的运营寿命及可持续性，助力向绿色实践的平稳过渡。

本文对CCS项目开发中决策变量优化策略进行了全面比较评估，采用了一种称为贝叶斯优化的无导数技术。除了作为贝叶斯优化黄金标准的高斯过程外，研究还在贝叶斯优化框架内检验比较了多种新颖的随机模型。本研究探讨了在高斯过程表现不佳的环境中（例如决策变量数量众多或多个目标函数缩放比例不一致的情况）使用比高斯过程更特殊的随机模型进行贝叶斯优化的有效性。

通过将净现值（NPV）作为关键目标函数，所提出的框架展示了其在确保CCS技术可持续部署的同时提高经济可行性的潜力。最终，这项研究代表了不断增长的贝叶斯优化研究在油藏工程行业的首次应用，特别是在寻找更合适的随机模型方面，突显了其作为增强能源领域可持续性的优选方法的潜力。
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