地层原油粘度计算方法

根据辽河油区15个油田77个地面原油分析和高压物性分析数据,运用数理统计学原理,建立了计算地层原油粘度经验方程,由此可采用地面脱气原油粘度计算稀油在地层条件下的原油粘度,平均绝对误差为1.50mPa.s。该方程可为流体评价和油藏开发提供可靠的地层原油粘度资料。     

原油系统改进的温度 粘度的相关性

在 Beggs 和 Robin-son 脱气原油的粘度—温度经验相关性应用到几百个脱气原油系统中时,我们发现测量和计算粘度值之间有很大偏差,因此,这篇文章提出了经修正的 Beggs 和 Robinson的经验的粘度相关性。我们利用大约四百个油分析报告的数据为基础验正了提出的新的相关性,它显示了极好的相关性,其标准偏差和平均误差分别为12%和55%,好于已有的 Beggs 和 Robinson 的相关性,如果在经验方程中把凝固点温度包括进去,那么我们可以进一步扩大这种相关性的应用范围,新的相关性看来也适用于很宽的油的比重和凝固点范围。     

确定地层原油粘度的经验方法

辽河油区每年都有相当规模的新增储量和新建产能区块,需要进行储量评价和开发前期方案的编制,进行油藏工程计算和油藏研究。但辽河油区的断块油气田具有含油层系多、断块多、油品多和油藏类型复杂、规模小的特点,使得获取各油藏地层条件下的高压物性资料难度很大,有些单元往往缺少实测的地层条件下的高压物性资料。因而在确定地层原油粘度时没有足够的实测地层条件下高压物性资料,不能满足实际生产需要。依据原油粘度的影响因素,结合地层原油粘度与地面原油物性之间的联系,对辽河油区稀油、稠油两种油品５４ 个已开发单元的原油物性进行分析研究,建立了地层原油粘度与地面原油物性间的相关经验公式。新增储量单元只要获得易取的地面原油物性分析资料,就可利用本区（ 油田） 公式很方便地求出地层原油粘度值。文章还对该方法的准确性进行了误差分析,指出了实际应用过程中以不同油田为单元建立相关经验公式效果会更好,相对误差基本在０．６％ ～２０％ 。图１ 表１ 参４（ 苏继红摘）     

用API比重和粘度计算原油含硫量

用ＡＰＩ比重和粘度计算原油含硫量（英）Ｍ．Ｓ．ＡＬ—Ｂｌｅｈｅｄ等著实验室研究表明在某些阿拉伯原油中有硫还原菌存在。这种硫还原菌的活动对阿拉伯原油生物降解（ｂｉｏｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ）的影响与原油的ＡＰＩ比重和粘度有定量的联系，可以用它来确定原油的...     

状态方程与粘度模型匹配预测原油粘度

基于改进的Ｄｅａｎ－Ｓｔｉｅｌ粘度模型，提出了将状态方程与之结合进行原油粘度预测的方法，采用Ｐａｔｅｌ－Ｔｅｊａ状态方程预测结果最好，平均相对误差为６．２７％。     

高凝高粘原油井筒粘度计算模型

大港油田高凝高粘原油在不同含水、不同温度下的粘度测试结果表明,在不同含水条件下,随温度的升高,高凝高粘原油的粘度都有不同程度的降低,表现出了很明显的粘温特性;在同一温度下,原油的粘度随着含水率的变化是一个先增加后减小的过程,峰值含水区间为20%～40%;对实测原油粘度数据进行回归得到粘度计算经验模型。根据幂律流体流动规律分别建立了有杆抽油井上冲程和下冲程过程中井筒和杆管环形管道内流体流动的速度场模型和相对应的流体粘度计算模型。计算结果显示,所建立的井筒粘度计算模型与实测结果误差较小,大大优于常规油井井筒粘度计算模型,能够满足工程需要。     

保压岩心油,气,水饱和度分析及脱气校正方法

通过对大庆长垣两口保压取心井油、气、水饱和度分析，绘制了油气饱和度脱气校正图版。经对比，油水饱和度由常规的８８％提高到９６％以上，脱气校正图版相关系数大于０．９７，相对偏差小于５％，图版精度９５％。     

稠油油样核磁共振与粘度实验测量结果及研究

核磁共振测井是唯一能够提供原油粘度信息的测井。通过对某地区6桶油样进行核磁共振测量与分析,建立了弛豫时间T2与粘度的关系,其相关系数达到0．966,以此关系式可以利用核磁共振测井来估算地下原油粘度。在分析了油样T2分布随温度变化情况后,可以根据T2分布的形态判断稠油类储层的流体性质。     

稠油降粘剂复配降粘效果评价

介绍了稠油开采过程中因稠油粘度过高采用的物理与化学相结合的降粘方法。对碱、表面活性剂及催化剂降低克拉玛依稠油粘度的效果进行评价,碱含量为0.06％时,降粘率约80％;优选表面活性剂配方,其降粘率达99.4％;催化剂用量为0.05％时,降粘率达93％以上。并将碱、表面活性剂及催化剂以0.06％:0.5％:0.05进行复配(以降粘稠油体系计),制备的复合降粘剂使稠油粘度从19 300 mPa·s降到47 mPa·s,降粘率达99.64％以上。     

稠油降粘剂复配及降粘效果研究

研究了温度、单一降粘剂和复配降粘剂体系对河南某油田稠油的降粘效果,结果表明,稠油粘度随着温度上升而下降,当温度高于60℃时,粘度随温度升高下降缓慢并逐渐趋于稳定。等量等温试验条件下选取的5种降粘剂中AES的降粘效果最好,确定的降粘剂复配体系最佳复配条件为：AES用量0．2％,温度80℃,OP-10用量0．2％,十二烷基磺酸钠用量0．4％,此时降粘率达到97．50％以上。     

稠油的类乳化复合降粘作用机理

讨论了油水乳状液的粘度与水外相体积分数之间关系的 3种理论公式 (Einstein ,Hatschek ,Richardson公式 )和真实乳状液的各种复杂类型 ,包括极少量水与油形成的核心 环状流。提出在稠油中加入少量的水、油溶性降粘剂、乳化剂 ,使稠油形成油相不易聚结的水外相类乳状液 ,以大大降低稠油粘度的方法并讨论了涉及的机理。将5 0℃、6 3.5s- 1 下粘度 >17.8Pa·s的胜利乐安稠油与加有 0 .1%特制乳化剂、0 .0 5 %油溶性共聚物降粘剂MSA的水在 5 0℃混合 ,油水体积比分别为 8.5∶1.5和 8.0∶2 .0 ,药剂加量以药剂与稠油的质量比表示 ,形成的类乳状液的粘度分别为 6 73.2和 2 4 1.5mPa·s (5 0℃ ,113.5s- 1 ) ,降粘率分别为 96 .6 %和 98.8%。在油水体积比 8.5∶1.5 ,MSA加量 0 .0 5 % ,乳化剂加量 0 .1% ,温度 5 0～ 80℃的条件下 ,用煤油代替水 ,在 <80℃时稠油降粘率均较小 ,且温度越低 ,降粘率差别越大。考察了MSA加量 (0 .0 1%～ 0 .1% )、乳化剂加量 (0 .0 5 %～ 0 .1% )、油水体积比 (8.5∶1.5～ 7.0∶3.0 )、乳化温度 (5 0～ 70℃ )的影响。本方法可用于稠油的井筒降粘开采。图 2表 4参 13。     

新疆稠油的乳化降黏

本实验通过乳化降黏的方法,旨在找出能改善新疆稠油低温流动性能的水溶性乳化降黏剂。研究了温度、单一降黏剂和复配降黏剂对新疆稠油黏度的影响。结果表明,经筛选,单一降黏剂AEO、OP-10、AES对新疆稠油的降黏效果较好,在相同条件下的降黏效果: AEO＞OP-10＞AES。通过正交实验得到最佳复配降黏剂XJ-1的配方为：AEO用量0.3%、OP-10用量0.2%、AES用量0.1%、NaOH用量0.2%。在50℃、油水比为7:3的条件下,乳化降黏剂XJ-1可使新疆稠油的黏度降至40.56 mPa·s,降黏率达98%以上,且具有较好的稳定性及破乳脱水性。     

用磺化稠油降低稠油粘度的初步研究

在低温下 (15～ 2 0℃ )用 5 0 %～ 6 0 %的硫酸将辽河稠油磺化 ,得到了一系列磺化稠油 ,在 5 0℃粘度为 115 3mPa·s的辽河稠油中按质量比 2 g/kg加入磺化稠油 ,使 5 0℃粘度降至 786～ 914mPa·s ,降粘率为 19.8%～31.8%。将磺化反应进行优化 ,得到磺化稠油的最好制备条件 :5 5 %硫酸 ,用量为稠油的 1.5 % ,在 15℃反应 2h。得到的磺化稠油在加剂量为 2 g/kg时使稠油 5 0℃粘度下降 30 .8%。稠油降粘率与加剂量的关系曲线很复杂 ,经过一个明显的极大值和一个极小值 ,极大值对应的加剂量为 2 g/kg ,即最佳加剂量。讨论了稠油降粘机理。图 1表 1参 2。     

原油组分的性质与结构对其粘度的影响

粘度是流体的重要物理性质之一, 其数值的准确与否对制定油气田开发政策以及选用化工分离技术都具有重要意义。考察了现有粘度模型对原油粘度的计算精度, 发现其预测误差都较大。在此基础上, 提出利用四组分实验的数据将原油阳性组分分割成饱和烃、芳烃、胶质、沥青质等4 个假组分进行原油特征化的方法, 以更准确地描述原油阳性组分中不同性质与结构对原油粘度的影响。     

基于能量及原油物性定量分析的油-水混合液黏度预测模型

高含水油-水混合液往往不能形成稳定的乳状液,而是原油将其中一部分水乳化,形成了油包水(W/O)乳状液液滴和游离水的掺混体系.传统的乳状液黏度模型并不适用于这种非稳定乳化的油-水混合体系.采用搅拌测黏法测定并研究了搅拌转速、含水率及温度对油-水混合液表观黏度的影响.结果表明:油-水混合液的表观黏度随着搅拌速率的增大、含水...     

Prediction of the Kinematic Viscosity of Crude Oil Fractions

Abstract

A generalized equation based on modified Eyring's theory for predicting kinematic viscosity of petroleum fractions is proposed in this work. The equation uses two reference fluids including a pair of (C6 and C10), (C10 and C14), or (C14 and C20) for petroleum fractions of molecular weight higher than 70 and lower than 300.

Validity and accuracy of this equation have been confirmed by comparing the obtained results of this equation with experimental data. In contrast to other correlations that require so many specific parameters for oil viscosity prediction, this type of equation requires only molecular weight and true boiling point. The results obtained in this work are in agreement with experimental data with an average absolute deviation (AAD) of less than 5%.