微流控技术在石油工程流体流变性测试中的应用

王晓璞， 丁廷稷， 陈 哲， 徐加放

(中国石油大学(华东) 海洋油气工程系， 山东 青岛 266580)

微流控技术在石油工程流体流变性测试中的应用

王晓璞， 丁廷稷， 陈 哲， 徐加放

(中国石油大学(华东) 海洋油气工程系， 山东 青岛 266580)

借助微流控技术和数值模拟，设计了一套通过观测流体流场确定流体流变性的实验体系。实验结果表明：实际流场分布与模拟结果基本吻合，所测得的平均流速为74.84 μm/s,和实验设定75 μm/s接近，且计算所得的动力黏度值与参考值相符；所测油品在不同温度下的流场皆与模拟曲线相吻合，说明该实验测定流体黏度精确度高；得到了较大温度范围内流变性的定量变化规律，所测油品皆在低于300 K时油品的动力黏度随温度降低呈指数性增长。该方法简单可行、准确度高，适用于相关学科的本科教学实验。

石油； 流变性； 微流控技术； 数值模拟

微流控芯片(microfluidics)又称为芯片实验室(Lab-on-a-chip),是指在一块面积很小(约几cm2)的透明载体(如玻璃、塑料等)上构建的尺寸精确的化学或生物实验室[1]，它实现了化学和生物实验室常规功能的集成,具有高灵敏度、高精度、透明可视化、低成本等特点,是一种新兴的分析检测手段[2]。国外已经将微流控技术引入到了化学、生物、医药、环境等各个领域,并使之发挥了重要的作用[3-4]。我国的微流控芯片技术起步较晚,但发展很快,如林炳承、王立鼎、方肇伦等人都为我国微流控技术的应用提供了很好的理论指导和现实意义[5]。

在石油工程领域,涉及流体的问题很多,如从流动形式包括油气水的渗流、管流、环空流等,流动状态包括层流、紊流、段塞流等。目前,这些问题的传统教学研究手段十分有限,且耗时耗材、精度不高,而微流控技术为这些问题的教学与研究提供了新的可能。

1 实验设计背景

2014年,3.1亿吨的原油进口量标志着我国成为世界第一原油进口国,此进口量占我国原油消费总量的59.6%,也意味着我国能源消耗巨大[6]，迫使我国寻找更多的油气资源。南海幅员辽阔,蕴藏着丰富的油气资源,具有巨大的开发潜力,然而大多数油气资源蕴藏于1 000～1 500 m甚至更深区域[7],开发难度大,而钻井液须经历从水下低温到地层温度的大温差交变作用,所以钻井液的流变性调控是难点之一[8]。

目前低高温交变作用对深水钻井液流变性的影响规律,以及化学药剂的调控作用和微观机制尚不清楚,对钻井液流变性调控比较盲目,易引起井下复杂情况甚至井喷等恶性事故[9]。因此,理解温度对流体流变性的影响规律不仅是对流体力学课的应用与补充,更是石油工程、海洋油气工程、油气集输工程等专业的重要学习内容之一。通过该实验体系掌握温度与流体流变性的关系,将会对理解环空流、渗流、深水钻井液设计等提供有力的支持与帮助。

传统的钻井液流变参数的测量依靠旋转黏度计完成,但旋转黏度计仅限于常压下某几个温度点的流变性测量,且精度较低。针对深水钻井液的特点,虽然已有专门的仪器可以测定低高温及高压条件下的钻井液流变性能[10],但是现有仪器价格昂贵、操作复杂,不能普遍适用于本科及研究生日常教学。因此本文提出一套新的可行性教学方案,借助微流控芯片技术和COMSOL Multiphysics数值模拟软件,通过对流体流场的观测及拟合,得到恒压下温度对流体流变性的影响规律,并可扩展到对变压变温条件下流变性的认知,从而使学生理解流体力学相关知识点并掌握其应用。

2 实验设置与原理

本文以水和油为例,就温度对钻井液流变性的影响规律进行实验验证和数值模拟研究。

2.1 实验装置与试剂

本次实验使用的微流控芯片通道构型为单直通道,如图1所示，其一面为聚二甲基硅氧烷高分子材料(PDMS),底面载体为玻璃。微通道宽为460.5 μm、高为44.2 μm。

图1 单直通道芯片

整体实验装置如图2所示,由微量进样器、微流控芯片等组成。其中微量进样器和微流控芯片通过特氟龙管线连接。微量注射泵用于对水的流变性的基本观测。当观测流体为油时,微量注射泵换为恒压泵,用以研究压力一定时,温度对流体流变性的影响规律。

图2 钻井基液流变性实验装置

实验试剂包括尼罗红荧光颗粒,颗粒直径为1 μm。实验流体分别为去离子水、机油、甘油。

2.2 实验原理

因为微通道的宽高比大于10∶1,所以管道内的流场近似认为是在二维平面上分布，而且实验设定的流速范围保证流体处于层流状态,故流体在微通道内的流动近似与圆管层流的规律一致。根据圆管层流理论,结合N-S方程和连续性方程的化简可知流速u分布方程为

(1)

式中：u为管内某点的流速,m/s；Δp为管路两端压差,Pa；L为管路长度,m；R为管路有效半径,m；r为观测点距轴线距离,m。

式(1)表明,圆管有效断面上各点流速u与该点所在半径呈二次抛物线关系,微流控芯片内流体的层流流速分布示意图见图3,即轴线处流速为最大值,向两侧流速逐渐降低。

图3 芯片内流体的层流流速分布示意图

实验过程中,将含有荧光颗粒的样品吸入微量进样器,通过微量注射泵或恒压泵以一定的流量注入微流控芯片并保持注入状态,芯片内样品将在通道内以设定的流速流动,而荧光颗粒随流体流动,且与该流层的流体具有相同的速度。通过显微镜可观察到芯片内样品的流动,使用照相机进行适当的长曝光,可得到样品迹线的照片。在设定的曝光时间下取得的照片,每颗荧光颗粒留下一条轨迹。某一荧光颗粒可代表流体中该处的质点,该荧光颗粒的轨迹可看作该处质点的迹线。通过分析质点迹线的长短可量化得到流体在微流管道中的速度分布,并通过COMSOL Multiphysics的模拟工作验证实验结果的正确性。

COMSOL Multiphysics是一款基于有限元法的数值模拟软件,在多领域的科学研究以及工程计算都可应用,被称为“第一款真正的任意多物理场直接耦合分析软件”[11]。该软件可模拟科学和工程领域的各种物理过程,凭借着高效智能的计算方法、多场双向直接耦合的分析能力等特点,被并广泛应用于声学、流体力学、结构力学、量子力学、多孔介质等领域。

3 实验结果与讨论

3.1 水相的流场观测与模拟验证

为了验证实验的可行性,首先针对去离子水进行实验,观测并模拟其流场,具体实验步骤如下：

(1) 直接使用荧光颗粒溶液作为样品进行实验,用微量进样器吸入荧光颗粒溶液适量,然后将微量进样器架设在微量注射泵上,在微量注射泵面板上设定相关参数后,即可开始注入样品；

(2) 开启微量注射泵向微流控芯片注射样品,将样品充满微流控芯片通道并流出少许后暂停注入,然后调整显微镜,使目镜下的视野为微流控芯片通道中段,且大小适当,将照相机与显微镜连接,并调整焦距；

(3) 设置温控平台温度为298 K,待温度达到设定温度后开启微量注射泵,观察到流动稳定后,开始拍照,照片数量可根据实际效果决定,但不应少于5张；

(4) 照片收集后,利用图形分析软件进行量化分析,从而得到特定温度和特定流速下的去离子水流场分布,如图4所示。

图4 298 K下去离子水的流场分布与模拟结果对比

由图4可知,由荧光颗粒迹线分析所得的流场分布符合圆管层流理论解析解的抛物线形式,且流速于管轴处最大,实际流场分布与模拟结果基本吻合。由实验结果拟合所得的平均流速为74.84 μm/s，和实验设定的平均流速75 μm/s接近,由此计算所得的水的动力黏度μ(0.8985 cP)与查表及模拟所用的值皆一致,代表实验方案准确可行。

3.2 油相的流场观测与模拟验证

荧光颗粒表面进行疏水性处理后,加入油相以指示其流场分布,具体操作步骤与水相观测一样,但注入方式从恒流改为恒压,即将流量注射泵换为恒压泵,进口压力控制为1.5个大气压。且完成一组观测后,将温控平台的温度调整至348 K,待系统稳定将测量步骤再重复一遍。得到的流场分布与模拟结果见图5和图6。

图5 机油在298 K和348 K下的流场分布与模拟结果对比

图6 甘油在298 K和348 K下的流场分布与模拟结果对比

由图5可知,在恒压条件下,机油流场可通过实验观测测得,通过拟合可得其动力黏度在298 K时为0.574 Pa·s,348 K时动力黏度降低为0.028 Pa·s,可见温度对动力黏度影响显著,且两组实验数据皆与模拟曲线相吻合。由图6可知,甘油的动力黏度在298 K时为0.995 Pa·s,348 K时为0.024 Pa·s,且两组实验数据皆与模拟曲线相吻合。对比图5与图6,温度升高皆起到了降黏的作用,且不同温度下流体流场差别显著,拟合黏度与参考值吻合,说明该实验测定流体黏度准确有效,且可定量分析温度等因素对流变性的影响。

3.3 温度对油相流场影响与黏度结果拟合

在更多温度条件下对两种油品的流场分布进行了模拟,并选取了其中5条曲线以便说明。机油和甘油在不同温度下的速度分布曲线分别见图7和图8。可以看出,机油的速度分布曲线近似为平板型层流曲线，明显区别于甘油的尖峰型层流曲线。平板型层流有利于携带岩屑及井壁稳定[12],符合机油的特点要求,也是钻井液所需要的特性。

图7 不同温度下机油流速分布曲线

图8 不同温度下甘油流速分布曲线

进一步对比机油与甘油的流速分布曲线可得,在273 K～373 K的温度变化范围内,机油的黏度不断降低,而甘油的黏度从323 K开始便不再随温度的升高发生明显的变化。

通过圆管层流理论提取不同温度下的流体黏度,则可得动力黏度变化曲线,如图9和图10所示。并利用阿伦尼乌斯公式进行拟合,机油和甘油的动力黏度μ的拟合公式如下：

(2)

(3)

式中:μ为流体的动力黏度,Pa·s；T为温度,K。

从图9和10中可以看出,随着温度的降低,两种油品的动力黏度皆增大。特别是在低于300K时,流体黏度受温度的影响很大,黏度随温度降低呈指数性增长；温度较高时对流体的黏度影响不是很明显。这也充分表明,低温流变性的调控是深水钻井液必须要攻克的难题之一。通过实验,使学生从实际和理论两方面对这一问题得到更深层的认识，同时也可借助这一实验体系对“恒流变”钻井体系进行设计与验证。

图9 不同温度下机油黏度变化曲线

图10 不同温度下甘油黏度变化曲线

4 结论

(1) 在恒流下,水的实际流场分布与模拟结果基本吻合,由实验结果拟合所得的平均流速为74.84 μm/s，和实验设定的平均流速75 μm/s误差较小,且计算所得的动力黏度值与参考值相符；

(2) 在恒压条件下,测得机油在不同温度下的流场,并得到其动力黏度在298 K和348 K时分别为0.574 Pa·s和0.028 Pa·s,与模拟曲线相吻合；甘油的动力黏度在298 K和348 K时分别为0.995Pa·s和0.024 Pa·s,与模拟曲线相吻合,说明该实验测定流体黏度精确度高,可定量分析温度对流变性的影响；

(3) 利用阿伦尼乌斯公式进行拟合,可得到较大温度范围内温度对流变性影响的定量规律,在低于300 K时油品的动力黏度随温度降低呈指数性增长,说明研究低温下深水钻井液流变性调控是必要的；

(4) 加强了学生对流体力学中对N-S方程和动力黏度随温度变化知识点的理解,比传统方法可研究的温度点多很多、可进行低温区域的研究、成本低、操作简单可行,适于作为流体力学相关学科的本科教学实验。

References)

[1] Whitesides G M. The origins and the future of microfluidics[J]. Nature, 2006, 442(7101):368-373.

[2] 方肇伦.微流控芯片发展与展望[J]. 现代科学仪器,2001(4):3-6.

[3] Sackmann E K, Fulton A L, Beebe D J. The present and future role of microfluidics in biomedical research[J]. Nature, 2014,507(7491):181-189.

[4] Wang X, Lanning L M, Ford R M. Enhanced retention of chemotactic bacteria in a pore network with residual NAPL contamination[J]. Environmental Science Technology, 2016,50(1):165-172.

[5] 方肇伦.微流控分析芯片发展与展望[J].大学化学,2001,16(2):1-6.

[6] 胡友林,王建华,张岩,等.海洋深水钻井的钻井液研究进展[J].海洋石油,2004,24(4):83-86.

[7] Zamora M, Broussard P N, Stephens M P. The top 10 mud-related concerns in deepwater drilling operations[R]. SPE 59019.

[8] Xu L, Xu M B, Zhao L, et al. Experimental investigations into the performance of a flat-rheology water-based drilling fluid[J]. SPE Journal,2014,19(1):69-77.

[9] Kieburtz G, McnAir M, Bissll M. Worlolwide oil industry spending to increase 14.1%[J].World oil,2006,227(2):37-40.

[10] 鄢捷年.钻井液工艺学[M].东营：中国石油大学出社,2012.

[11] 中仿科技.专业数值分析系统COMSOL Multiphysics[J]. CAD/CAM与制造业信息化,2008(9):40-44.

[12] 倪玲英.工程流体力学[M].北京:石油工业出版社,2013.

Application of microfluidic technology to test of fluid rheological properties in petroleum engineering

Wang Xiaopu, Ding Tingji, Chen Zhe, Xu Jiafang

(Department of Offshore Oil and Gas Engineering, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China)

By means of microfluidic technology and numerical simulation, an experimental system is designed to determine the rheological properties of the fluid by observing the fluid flow field. The experimental results show that the real velocity distribution is basically identical to the simulation result, the measured mean velocity of 74.84 μm/s is close to the set value of 75 μm/s, the calculated dynamic viscosity is consistent with the reference value, and the flow field of the measured oil under different temperatures is in agreement with the simulation curve, meaning that the experiment has good accuracy in the determination of viscosity, and obtaining quantitative variation law of the rheological properties over a wide temperature range. When the measured oil temperature is lower than 300 K, the dynamic viscosity of the oil increases exponentially with decreasing temperature. This method is easy, feasible and highly accurate, and is suitable for the undergraduate teaching experiment in the related subjects of Fluid Mechanics.

petroleum; rheological properties; microfluidic technology; numerical simulation

10.16791/j.cnki.sjg.2017.02.016

2016-08-27 修改日期：2016-10-13

“973”计划项目(2015CB251200)；国家自然科学基金项目(51509260)；“十三五”国家科技重大专项(2016ZX05044003)；山东省本科高校教学改革研究项目(2015M019)；山东省研究生教育创新计划项目(SDYY15135)；中国石油大学(华东)教学研究与改革重点项目(JY-A201414)；中国石油大学(华东)研究生教育研究与教学改革项目(YJ-A1403)

王晓璞(1985—)男，山东阳谷,博士,讲师，主要研究方向为石油环境污染处理、微流控芯片应用、环保型钻井液开发等.

E-mail：xiaopu_wang@163.com

TP332.3；TB126

B

1002-4956(2017)2-0057-05