【手続補正書】
【提出日】令和3年9月21日(2021.9.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって：
ネガティブフラッシュ計算を用いて訓練データセットを生成するステップと；
超臨界相と亜臨界相とを識別するために、第１機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練するステップと；
前記亜臨界相におけるある数の安定相を識別するために、第２機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練するステップと；
１より大きな数の識別された安定相を有する前記亜臨界相の相分離を特定するために、第３機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練するステップと；を備える、
コンピュータにより実施される方法。
【請求項２】
前記訓練データセットは、入力データポイント及び出力データポイントを含み、前記出力データポイントは、前記入力データポイントに基づき前記ネガティブフラッシュ計算を用いて計算される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムである、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１機械学習アルゴリズムは、分類問題を解くことによって訓練を受ける、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムである、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２機械学習アルゴリズムは、マルチクラスの分類問題を解くことによって訓練される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記相分離を特定するステップは、１より多い数の安定相毎にモル分率及びモル組成を特定することを備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記訓練された第１機械学習アルゴリズム、前記訓練された第２機械学習アルゴリズム、及び前記訓練された第３機械学習アルゴリズムを用いて、等温相の平衡を計算するステップをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記計算された等温相の平衡に基づき、貯留層シミュレーションのための１又は複数のヤコビ行列を構築するステップをさらに備える、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
操作を実行するために、コンピュータシステムによって実行可能な１又は複数の命令を格納しておりコンピュータにより読み取り可能な非一時的な媒体であって、前記操作は：
ネガティブフラッシュ計算を用いて、訓練データセットを生成すること；
超臨界相と亜臨界相を識別するために、第１機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練すること；
前記亜臨界相中のある数の安定相を識別するために、第２機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練すること；
１より大きな数の識別された安定相を有する前記亜臨界相の相分離を特定するために、第３機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練すること；を備える、
コンピュータにより読み取り可能な非一時的な媒体。
【請求項１３】
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
請求項１２に記載の媒体。
【請求項１４】
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムであり、前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムであり、第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
請求項１２に記載の媒体。
【請求項１５】
前記相分離を特定することは、前記１より大きい数の安定相毎にモル分率及びモル組成を特定することを備える、
請求項１２に記載の媒体。
【請求項１６】
前記訓練された第１機械学習アルゴリズムと、前記訓練された第２機械学習アルゴリズムと、前記訓練された第３機械学習アルゴリズムとを用いて等温相の平衡を計算する操作をさらに備える、
請求項１２に記載の媒体。
【請求項１７】
コンピュータにより実施されるシステムであって：
１又は複数のコンピュータと；
前記１又は複数のコンピュータと相互動作可能に結合され、前記１又は複数のコンピュータによって実行されるときに操作を実行する命令を格納する有形で非一時的であって機械読み取り可能な媒体を有する１又は複数のコンピュータメモリデバイスと；を備え、前記操作は：
ネガティブフラッシュ計算を用いて訓練データセットを生成することと；
超臨界相と亜臨界相とを識別するために、第１機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練することと；
前記亜臨界相におけるある数の安定相を識別するために、第２機械学習アルゴリズムを、前記訓練データセットを用いて、訓練することと；
１より大きな数の識別された安定相を有する前記亜臨界相の相分離を特定するために、第３機械学習アルゴリズムを訓練することと；
を備える、
システム。
【請求項１８】
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムであり、前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムであり、第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記相分離を特定する操作は、前記１より大きい数の安定相毎のモル分率及びモル組成を特定する操作を備える、
請求項１７に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１３】
さらにまた、請求されるいずれの実施は、また、少なくとも、コンピュータにより実施される方法；コンピュータによる実施の方法を実行するためのコンピュータにより読み取り可能な命令を格納すると共にコンピュータにより読み取り可能で非一時的な媒体；及び、コンピュータメモリを含むコンピュータシステムに適用可能なであると考えられ、ここで、コンピュータメモリは、コンピュータにより実行される方法、又はコンピュータにより読み取り可能で非一時的な媒体に格納された命令、を実行するように構成されたハードウェアプロセッサに相互に運用可能に結合される。
構成１
コンピュータにより実施される方法であって：
ネガティブフラッシュ計算を用いて訓練データセットを生成するステップと；
超臨界相と亜臨界相とを識別するために、第１機械学習アルゴリズムを訓練するステップと；
前記亜臨界相におけるある数の安定相を識別するために、第２機械学習アルゴリズムを訓練するステップと；
１より大きな数の識別された安定相を有する前記亜臨界相の相分離を特定するために、第３機械学習アルゴリズムを訓練するステップと；を備える、
コンピュータにより実施される方法。
構成２
前記訓練データセットは、入力データポイント及び出力データポイントを含み、前記出力データポイントは、前記入力データポイントに基づき前記ネガティブフラッシュ計算を用いて計算される、
構成１に記載の方法。
構成３
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
構成２に記載の方法。
構成４
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムである、
構成１に記載の方法。
構成５
前記第１機械学習アルゴリズムは、分類問題を解くことによって訓練を受ける、
構成１に記載の方法。
構成６
前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムである、
構成１に記載の方法。
構成７
前記第２機械学習アルゴリズムは、マルチクラスの分類問題を解くことによって訓練される、
構成１に記載の方法。
構成８
前記第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
構成１に記載の方法。
構成９
前記相分離を特定するステップは、１より多い数の安定相毎にモル分率及びモル組成を特定することを備える、
構成１に記載の方法。
構成１０
前記訓練された第１機械学習アルゴリズム、前記訓練された第２機械学習アルゴリズム、及び前記訓練された第３機械学習アルゴリズムを用いて、等温相の平衡を計算するステップをさらに備える、
構成１に記載の方法。
構成１１
前記計算された等温相の平衡に基づき、貯留層シミュレーションのための１又は複数のヤコビ行列を構築するステップをさらに備える、
構成１０に記載の方法。
構成１２
操作を実行するために、コンピュータシステムによって実行可能な１又は複数の命令を格納しておりコンピュータにより読み取り可能な非一時的な媒体であって、前記操作は：
ネガティブフラッシュ計算を用いて、訓練データセットを生成すること；
超臨界相と亜臨界相を識別するために、第１機械学習アルゴリズムを訓練すること；
前記亜臨界相中のある数の安定相を識別するために、第２機械学習アルゴリズムを訓練すること；
第３機械学習アルゴリズムを訓練すること；を備える、
コンピュータにより読み取り可能な非一時的な媒体。
構成１３
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
構成１２に記載の媒体。
構成１４
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムであり、前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムであり、第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
構成１２に記載の媒体。
構成１５
前記相分離を特定することは、前記１より大きい数の安定相毎にモル分率及びモル組成を特定することを備える、
構成１２に記載の媒体。
構成１６
前記訓練された第１機械学習アルゴリズムと、前記訓練された第２機械学習アルゴリズムと、前記訓練された第３機械学習アルゴリズムとを用いて等温相の平衡を計算する操作をさらに備える、
構成１２に記載の媒体。
構成１７
コンピュータにより実施されるシステムであって：
１又は複数のコンピュータと；
前記１又は複数のコンピュータと相互動作可能に結合され、前記１又は複数のコンピュータによって実行されるときに操作を実行する命令を格納する有形で非一時的であって機械読み取り可能な媒体を有する１又は複数のコンピュータメモリデバイスと；を備え、前記操作は：を備える、
システム。
構成１８
前記出力データポイントは、超臨界データポイント、亜臨界単相データポイント、及び亜臨界二相データポイントを備える、
構成１７に記載のシステム。
構成１９
前記第１機械学習アルゴリズムは、関連ベクトルマシン（ＲＶＭ）アルゴリズムであり、前記第２機械学習アルゴリズムは、ＲＶＭアルゴリズムであり、第３機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズムである、
構成１７に記載のシステム。
構成２０
前記相分離を特定する操作は、１より大きい数の安定相毎のモル分率及びモル組成を特定する操作を備える、
構成１７に記載のシステム。