辽河油区计算稠油粘度通用方程

根据辽河油区6个油田22个典型稠油区块44条粘温曲线,运用统计学原理,建立了计算原油粘度通用方程,由此计算各种稠油在任一温度下的脱气原油粘度.该方法最大相对误差为9.9%,平均相对误差为3.3%.应用该方程可为稠油分类、流体评价和稠油油藏开发提供可靠依据.     

渤海稠油油田地层原油粘度计算新方法

针对目前海上稠油油田地层流体取样少或无取样的问题,通过分析渤海地区稠油油田地面及地层流体性质资料,从中寻找二者之间的联系,初步建立了渤海稠油油田储量评价阶段地层原油粘度评价方法。根据计算所得地层原油粘度,可以初步判断储层流体性质,为油田选择开发方式、编制开发方案及采收率预测等提供参考依据。     

考虑沥青及含水影响的稠油粘度预测模型

现有的稠油粘度预测模型都近似将粘度处理为温度和API重度的函数,然而稠油粘度实际上还与沥青及胶质含量、含水量等有关。利用29口井的稠油样品测试资料,对4个常用的脱气稠油粘度预测模型进行了评价,并运用对比拟合的方法建立了新的脱气稠油粘度预测模型,模型综合考虑了温度、API重度、沥青与胶质含量、含水量的影响。运用新模型预测了稠油样品的粘度,在2个API重度范围内预测粘度值的平均相对误差分别为15.76%和17.20%,远小于所评价的模型;运用新模型实例预测了另外11口井的稠油样品粘度,预测平均相对误差为17.66%,基本满足工程精度要求。     

稠油粘度与化学组成的关系

 测定了辽河油田、胜利油田、大港油田、大庆油田、渤海油田、中原油田、吐哈油田的25个不同黏度的稠油和油砂抽提物的黏度,并采用柱色谱法定量分析了它们的化学族组成,研究稠油黏度和其各化学组分之间的关系,提出了稠油黏度指标(Iv)概念。结果表明,稠油的黏度随非烃组分含量的增加而呈指数函数升高,即非烃组分对稠油黏度作正贡献,在相同含量下,贡献大小顺序依次是酸性非烃、沥青质、高极性非烃、中性非烃。稠油的黏度随饱和烃和芳烃组分含量的增加而呈指数函数降低,即饱和烃和芳烃组分对黏度作负贡献。稠油的黏度是其各化学组分共同贡献并相互作用的结果, 黏度指标(Iv)与稠油黏度之间具有良好的数学相关关系。     

稠油黏度与化学组成的关系

测定了辽河油田、胜利油田、大港油田、大庆油田、渤海油田、中原油田、吐哈油田的25个不同黏度的稠油和油砂抽提物的黏度,并采用柱色谱法定量分析了它们的化学族组成,研究稠油黏度和其各化学组分之间的关系,提出了稠油黏度指标(Iv)概念。结果表明,稠油的黏度随非烃组分含量的增加而呈指数函数升高,即非烃组分对稠油黏度作正贡献,在相同含量下,贡献大小顺序依次是酸性非烃、沥青质、高极性非烃、中性非烃。稠油的黏度随饱和烃和芳烃组分含量的增加而呈指数函数降低,即饱和烃和芳烃组分对黏度作负贡献。稠油的黏度是其各化学组分共同贡献并相互作用的结果, 黏度指标(Iv)与稠油黏度之间具有良好的数学相关关系。     

多属性神经网络地震反演在NB油田水平井钻探中的应用

NB油田位于渤海海域,为新近系河流相稠油油田,储层横向分布不稳定,砂体厚度薄、连通性较差,油水关系复杂,开发设计部署了大量水平井。选择神经网络反演方法,建立地震属性与储层参数的非线性关系,进而根据其关系反演得到储层参数数据体,利用该数据体沿层切片提取储层预测信息,研究储层发育规律,指导该油田水平井的部署和钻探,取得了较好的效果,降低了钻探风险。用神经网络地震反演方法进行储层预测研究,指导水平井钻探,在渤海海域尚属首次。     

朝阳沟油田朝55断块储层流体连通性研究

朝阳沟油田是典型的湖相沉积环境下形成的低渗透油田,储层内断层和裂缝非常发育,储层砂体分布非均质性强.为了了解储层内流体的分布特征和储层被断层分割的情况,从而为该油田开发后期采取有针对性的加密调整、提高开发效果提供科学依据,利用薄层色谱-火焰离子检测技术(TLC-FID)和原油色谱指纹技术,结合地质资料研究了朝阳沟油田典型区块--朝55区块扶余油层原油的分布特征,该区块断层之间和断层内部各井间在横向和纵向上的连通情况.结果表明:虽然朝55断块的断层和裂缝广泛发育,但是对储层内砂体的分割性不强,总体上,储层流体在横向和纵向上均具有较好的连通性.     

地层原油与地面原油物性关系研究

对英台区块和古龙区块的原油进行了组分分析和高压物性测定，研究了地面原油物性与地层原油物性之间的关系，建立了地层原油密度、地层原油粘度等参数与地面原油参数之间关系的数学模型。经计算，结果与实测数据符合率较好，可以满足油田生产中的计算精度要求。     

利用地球化学方法进行油藏表征

地球化学用于油藏表征具有成本低、耗时短、精度高等多种优势。根据不同储层流动单元中储层流体的宏观组成和微观组成的差异性可直接判断油藏流体连通性,羊二庄油田羊二断块庄产层连通性判识证明了原油气相色谱指纹法的适用性。根据气相色谱指纹技术对板桥油田板834—1井的单层产能变化监测表明该技术不仅能对合采井进行单层产量贡献计算,还能对合采井进行动态监测,研究产能贡献变化趋势。利用原油中生物标志的相对含量与原油粘度的相关性．预测了冷43断块区的储集油粘度。并与地质条件相符合,为稠油开发方案的制订提供了定量依据。结合具体地质背景,油藏地球化学表征可为油田勘探开发方案的制订提供定量的科学依据。     

基于偏心因子修正的孤北稠油粘度预测模型

为避免开展复杂的地层稠油粘度测试,简化PR粘度预测模型求解过程并提高预测模型的适用性,建立了一种基于偏心因子修正的孤北稠油粘度预测模型。通过稠油脱水、掺水实验及不同含水率下的粘度测试,建立可用于PR粘度预测方程的地面脱气原油粘度与含水率和温度的计算关联式,简化地面脱气原油粘度测定实验;通过修正Edmister偏心因子的求解误差,提高PR粘度预测方程的预测准确性。针对孤北1-38井稠油建立粘度预测模型,以多因素、多水平数的地层稠油环境参数为初始条件,进行地层稠油粘度数值模拟。实验和模拟结果表明,重质馏分含量高,导致地层压力升高,轻质组分降粘效果不明显,温度、含水率和气液比是影响地层稠油粘度的主要因素。     

重油组分稀溶液比浓黏度-浓度曲线的测定及变化规律

利用液-固吸附色谱柱将重油分离成四组分或八组分;采用等体积黏度测定法测定了重油各组分稀溶液的黏度,绘制了比浓黏度-浓度曲线,并对其变化规律进行解释;提出了采用多点法和单点法计算重油组分特性黏度的方法。结果表明,重油各组分稀溶液的比浓黏度-浓度曲线均为水平线,满足Einstein定律,与高分子稀溶液比浓黏度-浓度曲线满足Huggins定律的情况不,这是由于重油分子在稀溶液中呈刚体结构,分子间力不足以引起重油分子的形态尺寸变化的缘故。根据重油各组分稀溶液的比浓黏度-浓度曲线可以得到其特性黏度。     

TLC-FID Calibration and Accurate Weight Determination of SARA Fractions in Heavy Crude Oil

Abstract

The authors specifically aimed to separate and characterize clean saturates, aromatics, resins, and asphaltenes (SARA) fractions and develop standards for accurate quantification purposes. A standard method ASTM D4124-86 was employed for the SARA separation of an Athabasca crude oil. These four recovered fractions were analyzed by using an Iatroscan thin-layer chromatograph with flame ionization detection (TLC-FID). The Iatroscan response to the complete burnoff of known sample weights of each fraction deposited on chromarods via known volumes of standard solutions was determined and area count versus sample weight calibration graphs subsequently obtained. From the established weight versus peak area calibration curves for each pure separated SARA fraction their accurate quantitative percentage in an Athabasca heavy crude oil was determined.     

塔河油田两种主要稠油井筒降粘技术的分析与评价

对塔河油田不同稠油降粘举升工艺适应性分析结果表明，掺稀油和化学降粘两种稠油井筒降粘技术适用于塔河油田6区稠油井的开采。简要介绍了两种降粘技术原理，实验室和油井使用结果表明，掺稀油技术适用于稠油粘度大于50000mPa·S、油井含水低于20％的自喷井，在稀油与稠油体积比l：2至1：1时，降粘率达90％以上；化学降粘技术选择的乳化降粘剂XS-2具有抗盐性强、使用温度范围宽的特点，在油水体积比7：3、温度60℃、XS-2用量1．0kg／t原油条件下，T433油井稠油粘度由3156mPa·s降低至345mPa·s。     

酸化-混凝-催化氧化联合处理钻井废液研究

采用灰色关联熵分析法研究了胜利油田稠油黏度与其极性四组分含量和极性组分偶极矩的关联。同时通过改变实验油样乳状液的含水率及温度,探究了稠油组成性质与其乳状液反相点的关联。结果表明：稠油极性四组分含量与其黏度关联度的顺序是：沥青质〉胶质〉芳香分〉饱和分;稠油极性组分偶极矩与其黏度的关联度顺序是：沥青质〉胶质〉芳香分。随着稠油胶质、沥青质含量的增大,油水界面张力的降低、油滴Zeta电位绝对值的增大,乳状液含水率的反相点及温度的反相点逐渐升高。     

两亲性降黏剂合成及性能评价

稠油降黏冷采是一种重要的稠油开采方式,研究合成了两亲性聚合物降黏剂L–A,并利用乌氏黏度仪、电导率仪等对L–A剂进行性能评价,与非离子型降黏剂烷基酚聚氧乙烯醚OP–10和吐温–80、阴离子型降黏剂石油磺酸盐(WPS)和烷基硫酸钠(SDS)相比,L–A剂耐温降黏效果良好,耐温120℃.室内物模驱油实验结果表明,相比单一水...     

Calculation of heavy oil viscosity based on an Arrhenius model

The commonly used heavy oil viscosity models are considered as the function of temperature, API, and colloid asphalt. Some of the published correlations are just for one oil field or a region, but they have some limitations when the viscosity of other oil samples is calculated. Even these multi-parameter models cannot be used in the absence of API or colloid asphalt content data. This paper presents a new and simple method to predict the viscosity of heavy oil based on the Arrhenius model, which only needs to measure the viscosity of heavy oil under the temperature condition of 50°C. This method can predict the viscosity in the absence of API or colloid asphalt content data. A total of 31 heavy oil samples were collected from published literature works to test the accuracy and reliability of the new method and other eight classical models. The new method can predict the viscosity with an average relative error of 2.37% and an average absolute error of 8.43%. Compared with the commonly used model, the new method shows consistently accurate results. It also reduces the experimental workload and calculation process, without measuring the API and asphalt content data.     

辽河超稠油的化学组成特征及其致黏因素探讨

 基于对辽河油田2个超稠油化学组成的系统剖析,研究了辽河油田超稠油的致黏因素,以及化学成分的结构类型、极性和相对分子质量大小对稠油黏度的影响。结果表明,辽河盆地曙光油田超稠油具有成熟度低,胶质、沥青质含量特别高,低相对分子质量组分特别少,并且遭受过严重生物降解等特征。胶质和沥青质的总质量分数接近70%,尤其是沥青质质量分数在40％以上,明显高于国内一般稠油。气相色谱可检测物的总质量分数在饱和烃、芳烃馏分中低于22%,在酸性非烃和中性非烃馏分中分别低于15%和1%。饱和烃中正构烷烃及支链、开链烷烃接近消耗殆尽,GC-MS检测到的几乎全部是孕甾烷、重排甾烷和降藿烷系列化合物。低成熟度和强烈的次生降解作用是其形成的石油地球化学条件,极高含量的大分子组分和极性非烃组分是其具有高黏度的化学组成基础。     

生物酶降粘剂在捞油井稠油降粘中的应用

针对辽河油田曙1～20374井目前存在的油帽粘度高、关井时间长、在套管内形成死油帽、难以进行捞油作业等问题,考察了生物酶降粘剂SUN600对捞油井稠油的降粘效果。结果表明,生物酶稠油降粘技术能有效解决原油粘度高而难以采出的问题,降粘率达99％;当温度为50℃时,生物酶降粘剂降粘效果最好;且生物酶降粘剂用清水配样比污水降粘效果好,但对超稠油效果不明显;生物酶稠油降粘技术相对成本较低,增油效果明显。     

Data-driven modeling of heavy oil viscosity in the reservoir from geophysical well logs

Viscosity is the most crucial fluid property on recovery and productivity of hydrocarbon reservoirs, more particularly heavy oil reservoirs. In heavy and extra heavy oil reservoirs e.g. bitumen and tar sands more energy is required to be injected into the system in order to decrease the viscosity to make the flow easier. Therefore, attempt to develop a reliable and rapid method for accurate estimation of heavy oil viscosity is inevitable. In this study, a predictive model for estimating of heavy oil viscosity is proposed, utilizing geophysical well logs data including gamma ray, neutron porosity, density porosity, resistivity logs, spontaneous potential as well as P-wave velocity and S-wave velocity and their ratio (Vp/Vs). To this end, a supervised machine learning algorithm, namely least square support vector machine (LSSVM), has been employed for modeling, and a dataset was provided from well logs data in a Canadian heavy oil reservoir, the Athabasca North area. The results indicate that the predicted viscosity values are in agreement with the actual data with correlation coefficient (R²) of 0.84. Furthermore, the outlier detection analysis conducted shows that only one data point is out of the applicability of domain of the develop model.