考虑沥青及含水影响的稠油粘度预测模型

钟海全 （“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室·西南石油大学，四川成都610500）

刘忠能 （西南石油大学研究生学院，四川成都610500）

李颖川 （“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室·西南石油大学，四川成都610500）

考虑沥青及含水影响的稠油粘度预测模型

钟海全 （“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室·西南石油大学，四川成都610500）

刘忠能 （西南石油大学研究生学院，四川成都610500）

李颖川 （“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室·西南石油大学，四川成都610500）

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；粘度预测模型；模型评价；沥青质含量

粘度是评价稠油特征的核心参数［1］，对稠油的开采具有重要意义。学者们建立了许多脱气原油粘度预测模型［2，3］，由于建模方式的差异以及所用油田油样的局限性，使得模型预测结果差异很大，粘度预测的可靠性较低。而未考虑沥青及胶质含量、含水量对脱气原油粘度的重要影响［4］，是预测不准确的重要原因。笔者在前人研究的基础上，评价了常用的粘度预测模型，建立了新的未乳化条件下的脱气稠油粘度预测模型，并进行了实例预测和验证。

1 稠油粘度预测模型评价

1．1 稠油粘度预测模型现状

高粘度是稠油最显著的特性之一，也是稠油开采过程中最主要的影响因素。常用的脱气稠油粘度预测模型有：Ghetto模型［5］、Hossain模型［6］、Beggs ＆Robinson模型［7］、Petrosky模型［8］及Elsharkaway模型［9］等。

模型均考虑温度及API重度对粘度的影响，在一定的使用范围内能够较好地预测稠油粘度。但是由于模型中没有考虑沥青及胶质含量、含水量等因素的影响，对于沥青及胶质含量、含水量较高的稠油样品预测结果误差可能会很大。因此，有必要对常用的稠油粘度预测模型进行评价以优选稠油粘度预测模型。

1．2 稠油粘度预测模型评价

收集了某区块29口井的油样数据。通过油样分析，获得了原油的沥青及胶质含量、含水量、相对密度等参数，并测定了不同温度（40、50、70、90℃）下的脱气稠油粘度。沥青及胶质含量分布于6．31%～47．76%之间（主要分布在10%～30%之间），含水量分布在0．3%～47．27%之间，相对密度分布在0．9069～0．9743之间，粘度值在15．22～13909．26mPa·s之间。其中1～12号油品的API重度在19～25．5范围内，13～29号油品的API重度在13．5～19范围内。

选用常用的Ghetto模型、Hossain模型、Petrosky模型及Beggs ＆Robinson模型进行评价，表1列出了4个模型的适用范围及各个模型不同预测温度条件下的预测平均误差。由表1可知，所评价的4个模型的预测结果误差均很大；温度越高，各模型的预测误差越低。

表1 4个模型的适用范围及不同温度下预测粘度的平均误差

各个模型的粘度预测值与实测值的比较结果如图1所示。

图1 4个稠油粘度预测模型的粘度预测值与实测值的比较

每个点的横纵坐标读数分别为预测值和实测值，数据个数由各个模型的适用条件从29个油样（每个油样4个温度下的粘度值，总共116个实测粘度值）中选取。越靠近对角线表明模型预测结果越好，通过所有点的横纵坐标的差异可知模型预测结果都很差。

从图1中可知，各个预测温度条件下的粘度预测值均远小于实测值，所评价模型均不能用于预测该区块原油粘度。原因可能是由于现有的稠油粘度预测模型均未考虑沥青及胶质含量、含水量对稠油粘度预测的影响。因此，应建立考虑沥青及胶质含量、含水量影响的脱气稠油粘度预测模型。

2 新模型的建立

由于已有的稠油粘度预测模型不能较好地预测所收集原油样品的粘度，笔者在前人研究的基础上，建立了新的脱气稠油粘度预测模型。依据各个模型对不同油品预测误差相关性的差异，选用了相关性较高的Elsharkaway模型和Petrosky模型的形式进行改进以建立适应不同API重度范围内的粘度预测需求的新模型。新模型可表示如下：

式中，μ为粘度，mPa·s；API表示API重度；T为温度，F；f1为胶质及沥青含量，小数；fw为含水量，小数。

对已有数据的深入分析，发现沥青及胶质含量对粘度的影响较为明显，含水量的影响较弱。通过不断调试不同的添加因式以及运用对比拟合方法进行试探性拟合，结果发现：将Elsharkaway模型的常数项去掉并将100×f1和lg（100×fw）两项组合为因式嵌入Elsharkaway模型，并添加T因式和lgT因式平衡新因式的影响；将沥青及胶质含量、含水量的影响以泰勒二次二项式形式因式嵌入Petrosky模型，并添加lgT因式平衡新因式的影响，2个模型的拟合结果可以达到最优。由此确定了新模型的2个API重度范围内的预测模型的具体形式。

当19≤API≤25．5时，稠油粘度μ可表示如下：

当13．5≤API＜19时，稠油粘度μ可表示为：

经验证，API重度为19时，模型并不连续，粘度预测值可取两式预测值的平均值。依据所收集的粘度数据，回归出模型中的系数。系数拟合结果如表2所示。新模型对未乳化条件下沥青与胶质含量、含水量较高的稠油样品粘度的预测更加准确。

表2 系数拟合结果

3 模型比较分析

3．1 新模型预测结果

运用新模型预测了所评价油品以及同区块另外11口井油品（30～40号油品）在不同温度（40、50、70、90℃）下的粘度，预测结果如表3所示。从表3中可知，新模型的预测结果比较准确，2个API重度范围内预测的总平均相对误差分别为15．76%和17．20%，标准差分别为0．13176和0．12325，说明该模型的预测结果对该油品的粘度预测较为可靠，误差幅度小，能满足实际粘度预测要求。新模型预测结果的平均相对误差的大致趋势均是随着预测温度的上升而降低，说明温度越高，新模型粘度预测越准确。30～40号油品的粘度预测平均相对误差为17．66%，表明新模型的预测较准确，可靠性得到验证。

表3 预测结果

30～40号油品粘度预测值与实测值的比较结果如图2所示。新模型的预测点均匀地分布在对角线附近，表明预测值与实测值接近，预测结果符合度高，比较结果验证了新模型的可靠性。

3．2 对比分析

新模型的预测结果与Ghetto模型、Hossain模型、Petrosky模型、Beggs ＆Robinson模型的预测结果进行了比较，并绘出了5个模型在不同温度下预测结果的平均误差趋势图。如图3所示，已有模型的预测结果与实测值平均相对误差均很大，不能用于预测已收集油品的粘度。原因之一可能是因为粘度模型均运用某个油田区块某段时间内收集的数据建立，适用范围有限；原因之二可能是由于模型没有考虑沥青及胶质含量、含水量等的影响，使得预测结果不可靠。从图3中还可看出，5个模型的平均相对误差的趋势，均是随温度的升高而趋于越低。

4 结论

1）现有的稠油粘度预测模型考虑影响因素不足，对未乳化条件下沥青及胶质含量、含水量较高的油品粘度预测误差很大。

2）在模型预测温度范围内，新模型的粘度预测误差远低于所评价的模型，与已有模型的预测结果对比表明，新模型能够更好地预测稠油粘度。

3）新模型预测值与实测粘度数据吻合较好，2个API重度范围内预测粘度值与实测值的平均相对误差分别为15．76%和17．20%，实例验证平均误差为17．66%，可满足工程运用需要。

图2 30～40号油品粘度预测值与实测值比较

图3 不同温度条件下粘度预测平均相对误差趋势图

［1］康志勇．辽河油区稠油分类及其储量等级划分［J］．特种油气藏，1996，3（2）：7～12．

［2］Egbogah E O，Jack T N．An improved temperature－viscosity correlation for crude oil systems［J］．Journal of Petroleum Science and Engineering，1990，4（3）：197～200．

［3］Kartoatmodjo T．New correlation for estimating hydrocarbon liquid properties［D］．Tulsa：The University of Tulsa，1990．

［4］沈国华．高凝高粘原油井筒粘度计算模型［J］．石油钻探技术，2008，36（4）：67～70．

［5］Giambattista D G，Francesco P，Marco V．Pressures－volume－temperature correlations for heavy and extra heavy oils［J］．SPE30316，1995．

［6］Hossain M S，Sarica C，Zhang H Q．Assessment and development of heavy－oil viscosity correlations［J］．SPE／PS－CIM／CHOA 97907，2005．

［7］Beggs H D，Robinson J R．Estimating the viscosity of crude oil systems［J］．Journal of Petroleum Technology，1975，27（9）：1140～1141．

［8］Petrosky G E，Jr Chevron F F．Viscosity correlations for Gulf of Mexico crude oils［J］．SPE29468，1995．

［9］Elsharkawy A M，Hassan S A，Hashim Y S K．New compositional models for calculating viscosity of crude oils［J］．Industrial and Engineering Chemistry Research，2003，42（17）：4132～4142．

［编辑］ 萧 雨

TE311

A

1000－9752（2012）06－0115－04

2011－11－28

国家自然科学基金项目（51104125）。

钟海全（1979－），男，2002年西南石油大学毕业，博士，讲师，现主要从事采油采气工程及多相流模拟等研究。