人为使用化石燃料燃烧向大气中排放了大量的CO2,导致温室效应不断增强,由此使得一些自然灾害频发。地质封存是实现CO2减排的重要手段。其中,由于咸水层封存潜力巨大、分布范围广、经济效益低,被认为是最适合的CO2地质封存场所之一。然而,地壳中广泛发育的断层使得盖层存在缺陷,增加了CO2泄露的风险,因此研究断层结构及其性质对二氧化碳泄露的影响极为必要。一般认为断层为二分结构,即破碎带和断层核,但目前研究主要是针对破碎带,忽略了断层核。以深部咸水层中CO2地质封存为研究对象,深入分析断层性质对二氧化碳泄露时间及泄露量的影响。首先,针对断层的结构和孔渗特征,建立了CO2沿断层泄露的场地模型,研究了影响CO2泄露时间、泄漏量的主要因素。结果表明,相同封存条件下,破碎带渗透率的增加能够加快CO2在破碎带中的运移:破碎带渗透率增至500m D,CO2到达断层顶部的时间提前了36天;断层核渗透率的增加可以使得CO2更早突破断层:断层核渗透率增至0.01m D,CO2提前36天突破断层核。研究发现,CO2泄露时间、泄漏量与破碎带孔渗和断层核孔渗正相关。高孔渗破碎带对CO2起着垂向疏导作用,低孔渗断层核对CO2起着侧向封闭作用。多层注入能够大幅提高咸水层CO2封存能力,但同时会增加地层形变、地表位移的风险。其次,为了提高咸水层CO2的封存效率,缓解地层压力,研究了采水井设置方案,包括有无采水井、采水速率和采水点位置,以及断层特征对CO2泄露的影响。研究结果表明:（1）加入采水井,使得断层两侧压力梯度大幅增加,加快了CO2运移,导致CO2发生泄漏的时间提前,泄漏量增加,更多的CO2向采水井侧储层运移,提高了储层的封存效率,有效缓解了地层压力,表现为采水井侧储层的压力降低。（2）断层结构在一定程度上影响着CO2泄露量,泄露量与断层倾角和断层核厚度负相关,与破碎带厚度正相关。最后,基于BP神经网络和RBF神经网络建立了CO2泄露量预测模型。通过数值模拟数据对两种神经网络模型进行训练,在此基础上预测了各观测点的CO2泄露量。研究结果表明,相较数值模拟结果,基于神经网络预测的泄漏量在合理范围内,验证了人工智能算法在CO2泄露风险预测的适用性和可靠性。