一种融合紧密堆积理论与机器学习的固井水泥设计方法

本发明公开了一种融合紧密堆积理论与机器学习的固井水泥设计方法，涉及二氧化碳地质封存领域，包括：获取水泥、硅粉、超细硅粉和纳米SiO的粒径数据；通过改进的MAA颗粒堆积模型构建多粒径材料的三维随机投放与优化算法，设定材料配比约束条件；按预设顺序投放骨料生成对应的空间位置与姿态，形成三维骨料结构；并结合遗传算法与机器学习驱动优化策略，以最小化孔隙率为目标对材料配比进行自主寻优，得到最优材料配比；进行抗压强度、渗透率和孔隙度测试，验证设计方法的可行性与抗CO腐蚀性能。该方法实现了固井水泥配比的高效、精准设计与验证，最终获得了在CO腐蚀环境下具有高密实度、高强度和高耐久性的优化配方。