本研究提出了一种基于机器学习的数据同化框架，用于量化地质碳储存中的不确定性，优化生产风险管理。该方法结合模拟推断和贝叶斯滤波技术，为地下CO2储存监测提供了新思路。

本文探讨了深度学习代理模型在地质碳储存中的应用，利用深度卷积和递归神经网络提高地下水流预测的准确性，减少不确定性。同时，研究了图神经网络和傅里叶神经操作器在复杂地质模型中的应用，优化了CO₂储存的监测和管理。通过历史匹配和数据同化技术，显著提升了模型的预测精度和效率。

该研究探讨了机器学习在地质碳储存和可再生能源管理中的应用，提出了深度强化学习和数据同化等优化策略，以提高能源效率、降低成本和碳排放。研究强调了从集中化向分散化转变的重要性，并展示了机器学习在可再生能源预测和管理中的关键作用。