研究人员开发了一种新颖的多模态自回归Transformer代理模型，旨在提高地质碳封存操作的效率。该模型能有效模拟可变的井眼穿孔和注入策略，同时考虑地质不确定性。通过处理包括地质模型、相对渗透率函数和控制变量在内的多种输入模态，该Transformer模型可以预测饱和度、压力和CO2质量等关键指标。该代理模型已成功集成到马尔可夫链蒙特卡洛数据同化程序中，证明了在降低断层渗透率等关键超参数不确定性方面的显著效果。 AI
影响 通过更好地预测和管理不确定性下的注入策略，该模型有望提高地质碳封存操作的效率和安全性。
排序理由 详细介绍用于特定科学应用的新AI模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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