編譯:陳姣妮 (西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院)劉均令 (中原油田采油工程技術(shù)研究院普光采氣工程所)王雪荔 (中原油田采油二廠地質(zhì)研究所)張瑋 (中原油田采油二廠經(jīng)營管理二區(qū))

審校:彭旭 (西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院)

CO2混相驅(qū):對流體物性的敏感性研究

編譯:陳姣妮 (西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院)劉均令 (中原油田采油工程技術(shù)研究院普光采氣工程所)王雪荔 (中原油田采油二廠地質(zhì)研究所)張瑋 (中原油田采油二廠經(jīng)營管理二區(qū))

審校:彭旭 (西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院)

敏感性研究往往能評價(jià)不定參數(shù)對儲層特性的影響,本文強(qiáng)調(diào)流體物性數(shù)值模擬研究的影響,主要目的是確定在CO2混相驅(qū)中影響采收率的主要流體物性。使用修正黑油模擬器,改變原油和注入氣密度、黏度、地層體積系數(shù),評價(jià)對注入動態(tài)的影響。影響可用正態(tài)均方根離差和微分變換指數(shù)量化。從模擬結(jié)果看,模型對流體地層體積系數(shù)最敏感,其次是流體密度,對流體黏度最不敏感。為使影響降到最低,模擬前應(yīng)適當(dāng)辨別和分析以上流體物性數(shù)據(jù)。

CO2混相驅(qū) 黑油模擬器 流體物性 敏感性

1 混相驅(qū)

CO2混相驅(qū)是提高油藏最終采收率 (UR)的EOR技術(shù)之一。CO2在多孔巖石中有效驅(qū)油的一些特性是:降低原油黏度;原油體積膨脹;CO2在水中的高溶解度;汽化和萃取原油中的輕烴成分;降低界面張力。

CO2驅(qū)能否混相,取決于最小混相壓力(MMP)。非混相驅(qū)發(fā)生在接觸壓力低于MMP情況下,CO2與油藏中原油不能形成混相狀態(tài)。相反,當(dāng)CO2與油藏接觸壓力高于MMP時(shí),注入的CO2與油藏中原油發(fā)生混相,實(shí)現(xiàn)混相驅(qū)。

2 黑油模擬器混相驅(qū)模型

BOS模型模擬水、油和氣的流動,并且能計(jì)算隨著壓力變化氣在油中的溶解度。不像組分模擬器,BOS模型的缺陷是不能計(jì)算油或氣中的組分變化。習(xí)慣上,組分模擬器用于精確模擬混相驅(qū)的相態(tài)特性,但是,隨著組分?jǐn)?shù)量增加,運(yùn)行一個(gè)組分模型所花費(fèi)的時(shí)間顯著增加。

為模擬油田中的混相驅(qū)過程,BOS可修正。Todd和Longstaff研究的修正方法是假設(shè)不完全混相,給出計(jì)算注入氣和原油組分黏度、密度的方法。這種不完全混相性質(zhì)可用混相參數(shù)ω表征,其中某個(gè)值表示在完全混相過程中,黏性指進(jìn)效應(yīng)不存在;該值為零時(shí)表示非混相過程,黏性指進(jìn)效應(yīng)存在。混相驅(qū)數(shù)值模擬用的是已經(jīng)廣泛用于估算油田采收率的 Todd-Longstaff模型。對三組分?jǐn)?shù)值模擬,Todd-Longstaff模型假定在三種組分中水是潤濕相,油和氣是非潤濕相。也假定氣是可選的混相驅(qū)劑或溶媒。根據(jù)以下公式,Todd-Longstaff法給出模擬器修正注入氣和原油相對滲透率的方法。Todd-Longstaff法模擬模型用的在整體網(wǎng)格中,每種組分確定一個(gè)能反映流體平均物性的黏度值和密度值。每種組分的有效黏度值可用下式計(jì)算:

在修正計(jì)算中,混合物的黏度μm廣泛運(yùn)用4次方根法來確定。通過以下關(guān)系式,可由有效黏度確定有效飽和度分式:

有效密度可表示為:

Todd和Longstaff給出公式 (5)～ (8)的詳細(xì)推導(dǎo)。為模擬混相驅(qū),黑油模擬器需聯(lián)立以上所有方程,用程序計(jì)算油的黏度和密度。Todd和Longstaff也導(dǎo)出了四組分模擬器模型。不過,本文研究僅涉及三組分模型,因此不討論四組分模型。

3 敏感性評價(jià)

模擬結(jié)果的敏感性可用正態(tài)均方根離差,又稱微分變換指數(shù)來評價(jià)。首先,預(yù)測累積采油量、氣油比 (GOR)、產(chǎn)油率,所有的敏感性情形都標(biāo)準(zhǔn)化到一個(gè)基本情況。按時(shí)間步計(jì)算基本情況和每個(gè)敏感性情況之差。據(jù)定義,正態(tài)均方根離差為:

式 (9)僅適用于累積產(chǎn)量,如累積產(chǎn)油量或累積產(chǎn)氣量。利用公式 (10)計(jì)算產(chǎn)油率和氣油比,與上式 (9)所得結(jié)果相比都很耗時(shí)間。通過時(shí)間步的改變,產(chǎn)油率也相應(yīng)改變 (變大或變小),而累積產(chǎn)量就與之不同,時(shí)間步改變時(shí)累積產(chǎn)量將變大或逐步趨于穩(wěn)定。

為進(jìn)一步對模型敏感性參數(shù)變化影響進(jìn)行量化研究,正態(tài)均方根離差可表達(dá)成微分變換指數(shù)形式,該表達(dá)形式是由J.R Fanchi變換得出。假設(shè)一函數(shù) F,且有公式 F=k·Xa,其中 X為自變量,k為比例常量。在本研究中,k為一個(gè)正態(tài)均方根離差,而 X為所研究參數(shù)變量值,關(guān)于 F的微分變換可通過下式給出:

若模擬結(jié)果變化誤差超過輸入?yún)?shù)的5%,則認(rèn)為模擬結(jié)果是敏感的;換言之,最大誤差小數(shù)是0.05。選擇5%這個(gè)值是考慮到提高采收率因素,該值能增加億萬桶原油開采量,表明利潤有很大上升空間。

4 模型描述

本文研究所用理論模型為一個(gè)均質(zhì)三維油藏中五點(diǎn)井網(wǎng)的四分之一部分。為減少流體物性變化對結(jié)果的影響,油藏模型復(fù)雜程度保持在最小。模型離散化成15×15×9個(gè)網(wǎng)格,x方向上總長度等于y方向總長度,同為2500 ft(1 ft=30.48 cm)。模型總厚度為150 ft?？紫抖葹?.2,x、y和z方向上的滲透率分別為200 mD、150 mD和20 mD。模型中有兩口井,一口是生產(chǎn)井,一口是注氣井,均位于模型邊緣。

考慮到儲層流體包括死油和干氣,因此僅有少量 PVT數(shù)據(jù)被使用。最初,在 4 500 psia(1 psi=6.895 kPa)壓力下油藏被原油和地層水所充滿。CO2以 10000 Mscf/d(1 Mscf/d=28.32 m3/d)的注入率向油藏持續(xù)注入,直接補(bǔ)充地層壓力。如表1所示,CO2的 PV T數(shù)據(jù)可以從它們與壓力相互關(guān)系得到。地面條件下,CO2密度是0.115 9 lb/ft3(1 lb/ft3=16.018 kg/m3)。由Yellig&Metcalfe相互關(guān)系可測出該模型的MMP,給定MMP為2500 psig。生產(chǎn)井的井底壓力是受控的,以免低于4300 psia。因此,井底發(fā)生混相的假定成立。

表1 CO2的 PVT數(shù)據(jù)

5 模擬運(yùn)行

本次研究中模擬使用了能模擬混相驅(qū)的修正黑油模擬器,并加入了 Todd-Longstaff模型。在模擬中需指定的關(guān)鍵參數(shù)之一是混相參數(shù)。理論上并不能得到混相參數(shù)明確數(shù)值,因此必須進(jìn)行基于原油和注入氣混相程度的預(yù)先估計(jì)。在模擬過程,開始時(shí)混相參數(shù)調(diào)到。在理論上,模擬可分為兩部分:原油PV T數(shù)據(jù)敏感性和注入氣 PV T數(shù)據(jù)敏感性。

在連續(xù)注CO2方案中,運(yùn)行一個(gè)模型需要19年。這樣的運(yùn)行稱為基本方案。除基本方案外,建立6個(gè)敏感性參數(shù)運(yùn)行方案。這樣的運(yùn)行方案可估計(jì)混相驅(qū)中流體物性變化的影響。6個(gè)敏感性參數(shù)研究或運(yùn)行方案實(shí)施如下:

研究1:地面原油敏感性

研究2:原油黏度敏感性

研究3:地層原油體積系數(shù) (FVF)敏感性

研究4:地面情況下CO2密度敏感性

研究5:CO2黏度敏感性

研究6:CO2FVF敏感性

以下情形,某個(gè)物性發(fā)生改變時(shí)其余物性保持不變:

情形A:某種物性減少30%

情形B:某種物性減少10%

情形C:某種物性減少2%

情形D:某種物性增大2%

情形E:某種物性增大10%

情形F:某種物性增大30%

為了建立一個(gè)微分變換,以上情形可以是任意的。

6 結(jié)果和討論

運(yùn)行中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可用以下三個(gè)參數(shù)來概括:原油采收率、GOR和產(chǎn)油率。

6.1 原油物性的敏感性

圖1表示原油采收率與原油物性變化對比輻狀圖。該圖描述了隨著原油密度、黏度和FVF變大,原油采收率下降的變化趨勢。

圖1 原油采收率與原油物性的對比

流體黏度影響流度比,而流度比又反過來支配原油采收率。流度比定義為驅(qū)替流體 (氣)的流度與被驅(qū)替流體 (油)的流度的比值?；煜囹?qū)中,流度比可簡單地表示為原油的黏度與注入氣黏度的比值。流度比越低,原油采收率越大。從圖1可看出,如原油黏度非常高,流度比大,會導(dǎo)致較低的產(chǎn)量。從表2可看出,原油黏度改變1%,原油采收率幾乎改變2%。物性的變化范圍已知在10%～30%之間,這將對原油采收率產(chǎn)生超過20%～60%的變化。

原油密度和黏度有密切關(guān)系可能是事實(shí)。不過,模擬結(jié)果顯示模型對原油密度的變化比黏度的變化更敏感。這也許與原油與注入氣密度的不同而產(chǎn)生的重力分異效應(yīng)有關(guān)。原油密度越大,密度差也越大,因此重力分異效應(yīng)越顯著,原油采收率與預(yù)期相比有所降低。從表2可看出,原油密度改變1%,原油采收率幾乎改變7%。已知原油物性的不可靠度是2%,由于誤差的傳遞,原油采收率將產(chǎn)生近14%的誤差。

原油FVF描述油藏條件下原油膨脹量與開采到地面原油收縮量的比值。原油FVF越大,油藏中原油體積越大,相比較而言注入氣量較難驅(qū)動原油,因而預(yù)期的原油采收率會下降。圖1不僅描繪以上情況,且也能看出與另外兩種原油物性相比,原油采收率受原油 FVF變化的影響更大。原油FVF變化10%會對原油采收率產(chǎn)生20%的影響。測定FVF時(shí)1%～3%的不可靠度,會導(dǎo)致采收率產(chǎn)生30%～60%的誤差。

表2 微分變換指數(shù)

對原油采收率有這樣的結(jié)論,使用5%的截?cái)嘈?yīng)值,原油生產(chǎn)率和生產(chǎn)氣油比對原油密度、黏度和FVF敏感。這些物性中,原油FVF是最敏感的參數(shù),有最大的平均微分變換。

6.2 對CO2氣體物性的敏感性

由圖2可觀察,隨著氣體黏度增高,原油采收率增大,這也許可以歸因于CO2氣體黏度對流度比的影響,物性增大導(dǎo)致流度比降低。這種情況成為獲得高采收率的有利因素。從表2可看出,改變氣體黏度1%,影響采收率達(dá)6%。由于氣體黏度和原油的相似,不確定范圍都在10%～30%之間,預(yù)計(jì)原油采收率與預(yù)期的相比將有超過60%的變化。

圖2 原油采收率與氣體物性的對比

本次模擬中所給定氣體密度是在地面條件下。正如前面所說,氣體密度影響氣體黏度,黏度反過來影響流度比。由此可看到由于密度變大,原油采收率變大。比較氣體的密度和黏度,發(fā)現(xiàn)前者對原油采收率的影響比后者更大。密度的改變是9%,而黏度大約是6%,這進(jìn)一步反映重力分異現(xiàn)象的存在。測量氣體密度的不可靠度為3%,因此可以預(yù)見原油采收率的改變不超過18%。

生產(chǎn)時(shí)氣體 FVF與氣體膨脹量有關(guān)。氣體FVF越大,在油藏中其膨脹量越大,這也成為CO2與原油混相時(shí)氣體體積增大的原因。因此,這會令原油黏度降低,同時(shí)改善流度比。在圖2中就可看到原油采收率增加。觀察表2,氣體 FVF改變1%,原油采收率受到的影響約為10%。氣體FVF存在的1%～3%不可靠度會對原油采收率的預(yù)測產(chǎn)生10%～30%的誤差。

表2的數(shù)據(jù)表明,最不敏感的物性是注入氣黏度,微分變換指數(shù)只有5.6%(在截?cái)嘈?yīng)值附近),最敏感的物性是CO2氣體的 FVF。事實(shí)上,氣體FVF對注氣量和注入氣與原油在油藏中混相程度影響更大。最后,可以說模擬結(jié)果對注入氣密度、黏度和FVF都十分敏感。符號說明

kro——油相相對滲透率

krn——注入氣相對滲透率

krg——?dú)怏w相對滲透率

So——油飽和度

Sn——注入氣飽和度

Sg——?dú)怏w飽和度

μo——原油黏度

μg——?dú)怏w黏度

μoe——油有效黏度

μge——?dú)怏w有效黏度

μm——混相流體黏度——有效飽和函數(shù)

ρo——原油密度

ρg——?dú)怏w密度

ρoe——原油有效密度

ρge——?dú)怏w有效密度

Yb——基礎(chǔ)方案模型預(yù)測

Yc——敏感性預(yù)測

N ——時(shí)間步數(shù)

i——0,1,2……N

10.3969/j.issn.1002-641X.2010.2.004

資料來源于美國《SPE 115314》

2009-03-16)