表面活性剂降低CO2驱最小混相压力研究现状

CO2混相驱油技术因其驱油效率高的优势而迅速发展。国内多数油藏原油与CO2混相压力过高,无法实现混相驱替。鉴于此,降低CO2与原油最小混相压力是突破方向。目前主要是寻找合适的表面活性剂等添加剂来降低CO2气相与油相的界面张力,进而降低二者间的最小混相压力。其中,研发新型的CO2-原油两亲性表面活性剂极为关键。     

A new estimating method of minimum miscibility pressure as a key parameter in designing CO2 gas injection process

Minimum miscibility pressure (MMP) is an important key parameter for designing any gas flooding project in enhancing oil recovery, whereas the injection must be operated at or above (MMP). This parameter will be determined before any field trial, because it is important for operator to plan suitable surface facilities and to develop injection conditions. MMP may be reliably estimated by traditional laboratory techniques, which are very costly and time consuming. Various empirical correlations for the estimation of MMP are available in literature however using them is not reliable as each correlation relates to a unique reservoir and fluid conditions. Hence none of these correlations can be used with enough confidence to estimate (MMP) and applying them is prone to errors. Therefore, the objective of this article is to search for a quick and sturdy mathematical correlation for the mathematical determination of (MMP) based on regression analysis within a shorter period of time. Finally, a comparison between the (MMP) calculated from the proposed correlation and the published ones was presented. Results ensure that the suggested new (MMP) correlation is the more accurate one.     

BP神经网络预测最小混相压力

应用BP神经网络预测CO2最小混相压力,选择C5＋分子量、油藏温度、挥发油（CH4和氮气）的摩尔分数、中间油（C2-C10）的摩尔分数作为参数,用相关文献的实验结果作为样本进行训练,选取网络模型各层函数、隐含层节点数和算法得出适合的BP神经网络,结合实际细管实验的数据及相关参数修改网络输入参数应用于实际油藏,预测最小混相压力并分析相关的影响因素,指导生产和相应理论研究。     

确定CO2最小混相压力的状态方程法

混相压力是确定油藏能否采用混相驱的重要依据,测定混相压力的最好方法是细管实验法,但室内实验法测定费时费力。基于细管实验的结果,结合“混相函数”的概念,提出了一种利用组分分割和组合的方法,即将C1^＋组分分割为几种以后,对利用修正的Redlich—kwong状态方程确定CO2最小混相压力的方法进行了研究和改进,克服了原方法中重组分临界值难以确定的缺点;同时提高了温度对计算结果的敏感性。计算结果与实验结果对比表明,确定的最小混相压力误差小于5％,充分证明该方法的有效性。     

确定CO2最小混相压力的经验公式法

CO2最小混相压力是确定油藏能否采用CO2混相驱的重要依据,测定最小混相压力的最好方法是细管实验法,但室内实验法测定费时、费力。目前,确定CO2最小混相压力的方法很多,其中经验公式法是最简单的一种方法。该文将介绍一些常用的确定CO2最小混相压力的经验公式及一种最新的经验公式,计算结果与实验值进行分析．并对这些经验公式进行对比,使读者在以后选用公式过程中更具有针对性。     

用界面张力法测定CO2与原油的最小混相压力

采用悬滴法,测定了在模拟地层温度为356.5K、压力为8.54~23.43MPa时的CO₂与原油间的界面张力.实验发现,CO₂与原油间的界面张力随压力的增加近似呈线性下降趋势.对该数据进行了线性回归,并用外推法计算出当界面张力为零时的最小混相压力为24.17MPa,与实验观测达到一次接触混相状态时的压力(23.43MPa)相比,相对误差为3.16%.采用界面张力确定CO₂与原油间的最小混相压力,既可通过直接观测接触混相状态确定,也可利用所测界面张力数据进行估算,操作简单易行,且耗时少.     

烃组分对CO2驱最小混相压力的影响

针对CO_2-EOR原油组分对混相能力影响的问题,应用界面张力消失法设计了不同碳数烃组分、不同族烃组分、不同含量烃组分混合模拟油与CO_2的最小混相压力实验,分析不同族烃组分与CO_2最小混相压力的变化规律,探寻原油中影响CO_2驱最小混相压力的关键组分。研究表明:原油中不同组分与CO_2的最小混相压力不同,相同碳数烃组分最小混相压力依次为:烷烃、环烷烃、芳香烃;同族烃的碳数越小,最小混相压力越小;相同碳数烃类的混合组分模拟油的最小混相压力小于单一烃组分的最小混相压力;原油中低碳数烷烃含量增加,最小混相压力降低,高碳数芳香烃含量增加,最小混相压力升高。该研究结果为多种类型油藏实施CO_2驱提高采收率提供了数据材料及理论支撑。     

台兴油田阜三段油藏CO2驱油最低混相压力确定实验研究

利用细管实验装置,考虑了多次接触混相物理化学过程的阶段性和机理的复杂性,进行注二氧化碳驱替实验,得到了台兴油田兴1井油藏流体在二氧化碳驱油过程中的压力、采收率和相态变化的重要参数,确定了台兴油田阜三段油藏的最低混相压力为22.11MPa。     

不同油藏压力下CO2驱最小混相压力实验研究

CO2-原油体系的最小混相压力是影响CO2驱开发效果的关键因素。随油藏开发阶段的不断深入,当油藏压力低于原始饱和压力后,溶解在原油中的溶解气会部分脱出。油藏流体组分及其高压物性也会发生变化,影响CO2-原油体系的最小混相压力,利用原始地层流体样品测试得到的最小混相压力不再适用。为此,以中国西部某油田8个典型区块为例,进行细管实验测试和多组分数值模拟,对不同油藏压力下的最小混相压力进行系统研究。与其他油田相比,研究区各油藏油样的C1摩尔含量较高,为31.12%~51.69%,平均为43.25%;C2-C6摩尔含量较低,为8.0%~18.48%,平均仅为11.3%。细管实验和数值模拟结果表明,在原始地层压力下,CO2均与8个典型区块地层原油样品发生混相驱替,但不同区块CO2驱最小混相压力差异很大,其值为17.60~41.18 MPa。当油藏压力低于原始饱和压力后,CO2驱最小混相压力主要呈微小幅度下降的趋势。随脱气压力进一步降低,油相组分构成中,C1N2摩尔含量呈递减趋势、C7+和C24+组分呈递增趋势,而中间组分(C2和C3+)摩尔含量变化较小。在各级脱气压力下,脱出气体以C1为主,中间组分摩尔含量仅在最后一级脱气压力下急剧升高。CO2-原油混相带出现在注入CO2波及前缘靠近注入端的位置,混相带随着驱替的进行而逐渐变宽。     

稠油油溶性降黏剂结构与性能的关系

研究了塔河稠油沥青质含量与稠油粘度的关系。根据稠油中沥青质含量较高且极性较强,粘度主要是由沥青质聚集体引起的研究结果,针对超稠油特性研制了极性聚合物作为油溶性降黏剂主剂,表面活性剂作为助剂的复合配方。通过调控主剂分子结构中极性基团的比例来改变其极性的强弱,通过选择助剂适合的烷基碳链长度、芳香环数以及支化甲基数,达到协同增效的目的。结果表明:当主剂极性大小适当,助剂结构适当时具有协同增效作用。复合降粘剂对塔河十区、十二区稠油降黏效果显著,加剂量质量分数0.5%时,降黏率大于30%,节约稀油率约35%。     

CO2驱最小混相压力的测定与预测

在细管驱替实验数据的基础上,对确定CO2驱最小混相压力的各种方法进行了评价。对于细管驱替实验,混相条件的判断标准应该是采收率随驱替压力变化曲线上的拐点,而不是高的采收率。经验关联式计算最小混相压力简单、方便,但可靠性较差,且对于高温、高CH4和N2含量、高气油比等比较特殊的原油,须进一步增加关联参数。状态方程能较准确快速地计算最小混相压力,但对混相函数值难以给出一个实用的判断标准,计算时应根据泡点压力变化、温度、CO2浓度和混相函数值综合确定体系的最小混相压力。综合研究对比表明,细管驱替实验仍是最准确的、不可替代的确定最小混相压力的方法。     

基于广义回归神经网络的CO2驱最小混相压力预测

针对传统的最小混相压力预测方法应用不便或误差较大等问题,提出利用广义回归神经网络进行CO2驱最小混相压力预测。以油藏温度、C5+分子量、中间组分摩尔分数、挥发组分摩尔分数为输入变量,以最小混相压力为输出变量,建立广义回归神经网络预测模型,对CO2驱最小混相压力进行预测,将结果与其他预测方法进行对比,并做误差分析。实例计算结果表明,广义回归神经网络用于CO2驱最小混相压力预测是可行的,且具有精度高、收敛快、适用范围广、使用简便等特点。     

改进的混合单元格法预测最小混相压力

最小混相压力(MMP)是确定油藏能否达到混相驱的关键参数。混合单元格法作为一种计算MMP的方法具有快速、方便的优点,但在实际应用中常常难以找到斜率为0的关键系线,并且需要在临近MMP时作指数式拟合外推,从而导致预测结果存在较大的不确定性。为此,文中提出一种基于系线长度最小值变化规律的改进混合单元格方法。首先利用混合单元格法的气液混合过程计算得到系线长度曲线,研究系线长度曲线和临界点随压力的变化规律,提出了改进混合单元格方法的计算步骤,最后通过实例进行对比验证。研究表明,改进的混合单元格法克服了原方法搜索关键系线的不稳定性和参数拟合的不确定性。通过与4组已发表的算例对比,该方法与混合单元格法、系线解析法和细管实验法具有相近的计算结果,平均相差分别为1.07%,5.15%和4.20%,具有较好的稳定性和较高的预测精度。     

酯类化合物降低原油与二氧化碳体系最小混相压力实验

针对试验区近井地带达到混相驱、远井地带尚未达到混相驱的问题,通过注入油溶性表面活性剂(柠檬酸异丁酯或柠檬酸异戊酯)来降低原油与二氧化碳体系的最小混相压力,该表面活性剂既能够溶于原油中降低原油黏度,又能够溶解在超临界二氧化碳中降低原油与二氧化碳之间的界面张力,从而降低原油与二氧化碳之间的最小混相压力。采用长细管驱替实验的方法,测定了2种油溶性表面活性剂对试验区原油与二氧化碳体系的最小混相压力的影响。实验表明,注入的油溶性表面活性剂能够明显降低试验区原油与二氧化碳体系的最小混相压力,2种表面活性剂降低的最小混相压力值分别为7.2 MPa和6.6 MPa,并且随着表面活性剂注入段塞的增大,测得的原油与二氧化碳体系的最小混相压力逐渐降低,但是降低幅度越来越小,结合表面活性剂制备价格,得到最经济的表面活性剂注入段塞量为0.003 PV,并建议选择柠檬酸异丁酯作为试验区降低最小混相压力的化学试剂。     

Estimation of the CO2-oil minimum miscibility pressure for enhanced oil recovery

The authors' aim was to present new models based on artificial neural network (ANN) and two optimization algorithms including cuckoo optimization algorithm (COA) and teaching learning based optimization (TLBO) to predict the pure and impure CO₂ MMP. Thirty-four and 11 training and testing data sets were used to develop these models with following inputs: reservoir temperature, the mole percent of volatile oil components (C₁ and N₂), mole percent of intermediate oil components (C₂-C₄, CO₂, and H₂S), molecular weight of C₅₊ fraction in oil phase (MW_C5+) and mole percentage of CO₂, N₂, C₁, C₄, and H₂S in the injected gas. Statistical comparisons show that although two models yield acceptable results, the ANN-TLBO model has better performance with the lower mean absolute percentage error (2.6%) and standard deviation (3.37%) and the higher coefficient of determination (0.993). Moreover, among the available correlations, the Cronquist's (1978 Cronquist, C. (1978). Carbon dioxide dynamic miscibility with light reservoir oils. Fourth Annual U.S. DOE Symposium, Tulsa, Oklahoma. [Google Scholar]; corrected by Sebastian et al., 1985 Sebastian, H. M., Wenger, R. S., and Renner, T. A. (1985). Correlation of minimum miscibility pressure for impure CO2 streams. J. Pet. Technol. 37:2076–2082.[Crossref] , [Google Scholar]) correlations have better performance. Finally, the sensitivity analysis on the ANN-TLBO showed that MW_C5+ and reservoir temperature are the most influential parameters in determining the CO₂ MMP, respectively.     

利用PR状态方程确定CO2驱最小混相压力

CO2与原油接触时会发生传质现象直到两相组成相似,此时界面张力消失,即达到混相。最小混相压力(MMP)是CO2混相驱的重要参数之一,目前主要采用细管实验法来确定其大小,但该方法费时费力,而经验公式法又存在较大的局限性。利用PR状态方程确定了气、液达到平衡时的各组分组成,并结合混相函数计算出了此时的MMP值。实例表明:与经验公式法相比,由PR状态方程计算出的MMP值最接近细管实验值;混相函数的迭代精度对计算出的MMP值影响较大。     

交替条件期望变换确定油气最小混相压力新方法

通过统计分析国内外油田原油成因、性质,并针对我国陆相沉积原油特点,选取了与MMP直接相关的两方面因素：油藏温度、原油组分（C＋N2、中间组分、MWC5＋）,并编制交替条件期望变换程序,对数据样本进行多元非线性回归,得到具有统计意义的纯CO2/Oil-MMP关联式。结果表明：经国内外数据样本对比发现,适应我国原油性质的纯CO2注入气MMP关联式与实验测试值吻合较好,具有较高的精度和较好的适应性,满足CO2混相驱工程需要。并对国内样本关联式、国外样本关联式、综合关联式进行了误差对比分析。对比结果证明：ACE方法通过不断的增加数据样本可逐步提高该关联式的精度,为我国陆相沉积油藏实施CO2混相驱矿场试验提供了技术支持。该国内样本关联式在对国外样本的预测上也具有一定的参考价值。     

降低CO2驱油最小混相压力化学体系研发

CO2驱提高原油采收率技术由于兼具高效、节能减排等优势在中外发展迅速,但胜利油田滩坝砂油藏CO2驱最小混相压力高,混相驱替难以进行,驱油效率较低。为此设计了一种兼顾增效和增溶作用的化学体系,可以显著降低CO2与原油之间的最小混相压力,改善非混相驱替效果。首先通过测定CO2中原油的抽提量及原油中CO2的溶解量,筛选出相应的增效剂DYJ-13和增溶剂S6。进一步对两种化学剂进行复配,系统考察了不同配比对CO2萃取抽提原油能力的影响,结果表明,随体系中DYJ-13质量分数的增加,增效因子先上升后下降,增溶因子变化不大,从而确定出最优的化学体系DYJ-13∶S6=3∶7。最后采用长细管驱替实验方法,测定了加入质量分数为3%的复配化学体系后,试验区原油与CO2之间最小混相压力由31.65 MPa降至24.60 MPa,降低幅度达22%。所研发的化学体系具有较高的应用潜力,建议开展单井试验。     

二氧化碳-原油体系最小混相压力预测模型

二氧化碳-原油体系的最小混相压力（CCMMP）是CO₂ 驱油方案设计的关键参数之一。为了提高CCMMP的预测精度,利用实验测定的46个二氧化碳-原油体系最小混相压力数据,选取油藏温度、原油中的挥发组分、中间组分、C₅₊、注入二氧化碳中所含的甲烷、乙烷 丁烷、氮气和硫化氢的含量8个因素,运用统计与回归理论建立了8参数的CCMMP预测模型。并将本模型和已经发表的9种方法预测的46个油样的最小混相压力结果进行了对比,结果表明本模型的预测精度大幅度提高。利用该模型对吉林油田CO₂ 驱油试验区的5口井油样的CCMMP进行了预测,并与实验结果进行了对比,相对误差范围0.05%～3.39%,进一步验证了本模型的可靠性。     

微-纳米受限空间原油-天然气最小混相压力预测方法

微-纳米受限空间原油-天然气的最小混相压力(MMP)对致密/页岩油储层注天然气提高采收率参数优化、方案设计及产能预测至关重要,但至今尚缺少获取该参数的可靠方法。针对这一关键问题,提出一种微-纳米受限空间原油-天然气界面张力(IFT)计算方法,通过原油-天然气相平衡计算得到Parachor模型参数从而计算出IFT,并基于界面张力消失法(VIT)预测MMP。该方法改进了气液平衡计算及Peng-Robinson状态方程,考虑了毛细管压力并修正了流体的临界压力和临界温度,简化了传统计算方法,并将气/液相压力考虑到平衡常数K_i的迭代公式中。通过设计8组不同组分天然气并以长庆油田原油和拟注入天然气为实例,分别计算了孔隙半径r_p为5 000 nm、1 000 nm、500 nm、100 nm、10 nm时的IFT和MMP。计算结果表明,压力越高,IFT越小;在r_p为100~5 000 nm时,原油-天然气体系的IFT和MMP基本不受r_p的影响;当r_p≤100 nm时,IFT和MMP显著降低,MMP最大降幅达38.76%,说明致密/页岩油储层注天然气提高采收率相比常规储层注天然气更容易混相。原油-天然气体系的MMP与C₂—C₄含量呈现负相关性,且r_p越小,MMP递减速度越快,最大降幅达57.33%(r_p=10 nm,C₂—C₄摩尔分数增至40%)。将计算结果与文献报道数据进行对比,进一步验证了模型的可靠性。