CO2混相驱:对流体物性的敏感性研究

2010-11-16编译陈姣妮西安石油大学石油工程学院刘均令中原油田采油工程技术研究院普光采气工程所王雪荔中原油田采油二厂地质研究所张玮中原油田采油二厂经营管理二区

石油石化节能 2010年2期

编译:陈姣妮 (西安石油大学石油工程学院)刘均令 (中原油田采油工程技术研究院普光采气工程所)王雪荔 (中原油田采油二厂地质研究所)张玮 (中原油田采油二厂经营管理二区)

审校:彭旭 (西安石油大学石油工程学院)

CO2混相驱:对流体物性的敏感性研究

审校:彭旭 (西安石油大学石油工程学院)

敏感性研究往往能评价不定参数对储层特性的影响,本文强调流体物性数值模拟研究的影响,主要目的是确定在CO2混相驱中影响采收率的主要流体物性。使用修正黑油模拟器,改变原油和注入气密度、黏度、地层体积系数,评价对注入动态的影响。影响可用正态均方根离差和微分变换指数量化。从模拟结果看,模型对流体地层体积系数最敏感,其次是流体密度,对流体黏度最不敏感。为使影响降到最低,模拟前应适当辨别和分析以上流体物性数据。

CO2混相驱黑油模拟器流体物性敏感性

1 混相驱

CO2混相驱是提高油藏最终采收率 (UR)的EOR技术之一。CO2在多孔岩石中有效驱油的一些特性是:降低原油黏度;原油体积膨胀;CO2在水中的高溶解度;汽化和萃取原油中的轻烃成分;降低界面张力。

CO2驱能否混相,取决于最小混相压力(MMP)。非混相驱发生在接触压力低于MMP情况下,CO2与油藏中原油不能形成混相状态。相反,当CO2与油藏接触压力高于MMP时,注入的CO2与油藏中原油发生混相,实现混相驱。

2 黑油模拟器混相驱模型

BOS模型模拟水、油和气的流动,并且能计算随着压力变化气在油中的溶解度。不像组分模拟器,BOS模型的缺陷是不能计算油或气中的组分变化。习惯上,组分模拟器用于精确模拟混相驱的相态特性,但是,随着组分数量增加,运行一个组分模型所花费的时间显著增加。

为模拟油田中的混相驱过程,BOS可修正。Todd和Longstaff研究的修正方法是假设不完全混相,给出计算注入气和原油组分黏度、密度的方法。这种不完全混相性质可用混相参数ω表征,其中某个值表示在完全混相过程中,黏性指进效应不存在;该值为零时表示非混相过程,黏性指进效应存在。混相驱数值模拟用的是已经广泛用于估算油田采收率的 Todd-Longstaff模型。对三组分数值模拟,Todd-Longstaff模型假定在三种组分中水是润湿相,油和气是非润湿相。也假定气是可选的混相驱剂或溶媒。根据以下公式,Todd-Longstaff法给出模拟器修正注入气和原油相对渗透率的方法。Todd-Longstaff法模拟模型用的在整体网格中,每种组分确定一个能反映流体平均物性的黏度值和密度值。每种组分的有效黏度值可用下式计算:

在修正计算中,混合物的黏度μm广泛运用4次方根法来确定。通过以下关系式,可由有效黏度确定有效饱和度分式:

有效密度可表示为:

Todd和Longstaff给出公式 (5)～ (8)的详细推导。为模拟混相驱,黑油模拟器需联立以上所有方程,用程序计算油的黏度和密度。Todd和Longstaff也导出了四组分模拟器模型。不过,本文研究仅涉及三组分模型,因此不讨论四组分模型。

3 敏感性评价

模拟结果的敏感性可用正态均方根离差,又称微分变换指数来评价。首先,预测累积采油量、气油比 (GOR)、产油率,所有的敏感性情形都标准化到一个基本情况。按时间步计算基本情况和每个敏感性情况之差。据定义,正态均方根离差为:

式 (9)仅适用于累积产量,如累积产油量或累积产气量。利用公式 (10)计算产油率和气油比,与上式 (9)所得结果相比都很耗时间。通过时间步的改变,产油率也相应改变 (变大或变小),而累积产量就与之不同,时间步改变时累积产量将变大或逐步趋于稳定。

为进一步对模型敏感性参数变化影响进行量化研究,正态均方根离差可表达成微分变换指数形式,该表达形式是由J.R Fanchi变换得出。假设一函数 F,且有公式 F=k·Xa,其中 X为自变量,k为比例常量。在本研究中,k为一个正态均方根离差,而 X为所研究参数变量值,关于 F的微分变换可通过下式给出:

若模拟结果变化误差超过输入参数的5%,则认为模拟结果是敏感的;换言之,最大误差小数是0.05。选择5%这个值是考虑到提高采收率因素,该值能增加亿万桶原油开采量,表明利润有很大上升空间。

4 模型描述

本文研究所用理论模型为一个均质三维油藏中五点井网的四分之一部分。为减少流体物性变化对结果的影响,油藏模型复杂程度保持在最小。模型离散化成15×15×9个网格,x方向上总长度等于y方向总长度,同为2500 ft(1 ft=30.48 cm)。模型总厚度为150 ft。孔隙度为0.2,x、y和z方向上的渗透率分别为200 mD、150 mD和20 mD。模型中有两口井,一口是生产井,一口是注气井,均位于模型边缘。

考虑到储层流体包括死油和干气,因此仅有少量 PVT数据被使用。最初,在 4 500 psia(1 psi=6.895 kPa)压力下油藏被原油和地层水所充满。CO2以 10000 Mscf/d(1 Mscf/d=28.32 m3/d)的注入率向油藏持续注入,直接补充地层压力。如表1所示,CO2的 PV T数据可以从它们与压力相互关系得到。地面条件下,CO2密度是0.115 9 lb/ft3(1 lb/ft3=16.018 kg/m3)。由Yellig&Metcalfe相互关系可测出该模型的MMP,给定MMP为2500 psig。生产井的井底压力是受控的,以免低于4300 psia。因此,井底发生混相的假定成立。

表1 CO2的 PVT数据

5 模拟运行

本次研究中模拟使用了能模拟混相驱的修正黑油模拟器,并加入了 Todd-Longstaff模型。在模拟中需指定的关键参数之一是混相参数。理论上并不能得到混相参数明确数值,因此必须进行基于原油和注入气混相程度的预先估计。在模拟过程,开始时混相参数调到。在理论上,模拟可分为两部分:原油PV T数据敏感性和注入气 PV T数据敏感性。

在连续注CO2方案中,运行一个模型需要19年。这样的运行称为基本方案。除基本方案外,建立6个敏感性参数运行方案。这样的运行方案可估计混相驱中流体物性变化的影响。6个敏感性参数研究或运行方案实施如下:

研究1:地面原油敏感性

研究2:原油黏度敏感性

研究3:地层原油体积系数 (FVF)敏感性

研究4:地面情况下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,某个物性发生改变时其余物性保持不变:

情形A:某种物性减少30%

情形B:某种物性减少10%

情形C:某种物性减少2%

情形D:某种物性增大2%

情形E:某种物性增大10%

情形F:某种物性增大30%

为了建立一个微分变换,以上情形可以是任意的。

6 结果和讨论

运行中所产生的数据可用以下三个参数来概括:原油采收率、GOR和产油率。

6.1 原油物性的敏感性

图1表示原油采收率与原油物性变化对比辐状图。该图描述了随着原油密度、黏度和FVF变大,原油采收率下降的变化趋势。

图1 原油采收率与原油物性的对比

流体黏度影响流度比,而流度比又反过来支配原油采收率。流度比定义为驱替流体 (气)的流度与被驱替流体 (油)的流度的比值。混相驱中,流度比可简单地表示为原油的黏度与注入气黏度的比值。流度比越低,原油采收率越大。从图1可看出,如原油黏度非常高,流度比大,会导致较低的产量。从表2可看出,原油黏度改变1%,原油采收率几乎改变2%。物性的变化范围已知在10%～30%之间,这将对原油采收率产生超过20%～60%的变化。

原油密度和黏度有密切关系可能是事实。不过,模拟结果显示模型对原油密度的变化比黏度的变化更敏感。这也许与原油与注入气密度的不同而产生的重力分异效应有关。原油密度越大,密度差也越大,因此重力分异效应越显著,原油采收率与预期相比有所降低。从表2可看出,原油密度改变1%,原油采收率几乎改变7%。已知原油物性的不可靠度是2%,由于误差的传递,原油采收率将产生近14%的误差。

原油FVF描述油藏条件下原油膨胀量与开采到地面原油收缩量的比值。原油FVF越大,油藏中原油体积越大,相比较而言注入气量较难驱动原油,因而预期的原油采收率会下降。图1不仅描绘以上情况,且也能看出与另外两种原油物性相比,原油采收率受原油 FVF变化的影响更大。原油FVF变化10%会对原油采收率产生20%的影响。测定FVF时1%～3%的不可靠度,会导致采收率产生30%～60%的误差。

表2 微分变换指数

对原油采收率有这样的结论,使用5%的截断效应值,原油生产率和生产气油比对原油密度、黏度和FVF敏感。这些物性中,原油FVF是最敏感的参数,有最大的平均微分变换。

6.2 对CO2气体物性的敏感性

由图2可观察,随着气体黏度增高,原油采收率增大,这也许可以归因于CO2气体黏度对流度比的影响,物性增大导致流度比降低。这种情况成为获得高采收率的有利因素。从表2可看出,改变气体黏度1%,影响采收率达6%。由于气体黏度和原油的相似,不确定范围都在10%～30%之间,预计原油采收率与预期的相比将有超过60%的变化。

图2 原油采收率与气体物性的对比

本次模拟中所给定气体密度是在地面条件下。正如前面所说,气体密度影响气体黏度,黏度反过来影响流度比。由此可看到由于密度变大,原油采收率变大。比较气体的密度和黏度,发现前者对原油采收率的影响比后者更大。密度的改变是9%,而黏度大约是6%,这进一步反映重力分异现象的存在。测量气体密度的不可靠度为3%,因此可以预见原油采收率的改变不超过18%。

生产时气体 FVF与气体膨胀量有关。气体FVF越大,在油藏中其膨胀量越大,这也成为CO2与原油混相时气体体积增大的原因。因此,这会令原油黏度降低,同时改善流度比。在图2中就可看到原油采收率增加。观察表2,气体 FVF改变1%,原油采收率受到的影响约为10%。气体FVF存在的1%～3%不可靠度会对原油采收率的预测产生10%～30%的误差。

表2的数据表明,最不敏感的物性是注入气黏度,微分变换指数只有5.6%(在截断效应值附近),最敏感的物性是CO2气体的 FVF。事实上,气体FVF对注气量和注入气与原油在油藏中混相程度影响更大。最后,可以说模拟结果对注入气密度、黏度和FVF都十分敏感。符号说明

kro——油相相对渗透率

krn——注入气相对渗透率

krg——气体相对渗透率

So——油饱和度

Sn——注入气饱和度

Sg——气体饱和度

μo——原油黏度

μg——气体黏度

μoe——油有效黏度

μge——气体有效黏度

μm——混相流体黏度——有效饱和函数