超临界CO2萃取致密油的数值模拟研究

2019-07-06施雷庭朱诗杰马杰杨梅彭洋平叶仲斌

油气藏评价与开发 2019年3期

施雷庭，朱诗杰，马杰，杨梅，彭洋平，叶仲斌

（1.西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室，四川成都610500；2.中国石油西南油气田分公司四川华油集团榆林榆川天然气有限责任公司，陕西榆林719000；3.四川化工职业技术学院，四川泸州646099；4.中国石油新疆油田分公司百口泉采油厂，新疆克拉玛依834000）

我国的致密砂砾岩油藏资源储量丰富，可采资源量为（13～14）×108t。致密油藏的孔隙和喉道细小，储层物性差，孔喉连通性差，使得流体流动阻力巨大，导致储层渗流规律复杂，难以采用常规技术生产开发[1]。而CO2提高采收率有众多作用机理[2]（表1），其在超临界条件下具有高渗透性、高扩散性和高溶解性等特性，当超临界CO2溶入致密油后，超临界CO2便会依靠自身的优势，迅速扩散到基质中萃取致密油，并且会把萃取的致密油通过原路径携带出来，解决致密油藏不能形成有效驱替生产的困扰。

表1 注CO2提高采收率机理分类Table 1 Classification of mechanism of enhanced recovery by carbon dioxide injection

致密砂砾岩的CO2吞吐萃取应用，一方面可实现减排，另一方面可以提高油藏采收率，具有环境效益、经济效益和社会效益等多重效应[3]。对于CO2的萃取研究主要分为物理实验手段[4-5]和数值模拟手段[6-8]（包括基于孔隙网络模型法（PNM）、格子波尔兹曼（LBM）及计算流体力学（CFD）方法），其中PNM方法的误差较大，LBM 方法编程简单，运算量巨大，计算耗时长[9-10]；而CFD 方法与PNM 和LBM 相比，在预测CO2与多孔介质物性变化方面具有更高的精度和更快的速度[11]。

因此，以M致密油田条件为例，针对致密砂岩开展了超临界CO2对多孔介质中致密油萃取过程中影响因素的研究。

1 模拟条件

注入气体与原油之间的临界特征参数是研究注气萃取机理的关键因素之一[12]。因此，模拟条件分为三个部分：第一是目标油藏原油拟组分的临界特征参数；第二是多孔介质物理建模；第三是计算的数学模型。

1.1 原油组分物性

将目标区块的原油组成含量，利用Eclipse 软件中的PVTi 模块，并采用重质馏分劈分公式计算[13]与组分性质相近的原则[14]，把得到的原油井流物的重组分进行劈分，然后将劈分后得到的组分合并为6个拟组分，即：C5+、C10+、C15+、C20+、C25+、C30+，最终得到表2所示的拟组分。

表2 原油拟组分组成Table 2 Quasi-component composition of crude oil

在进一步通过注CO2膨胀实验数据的拟合计算结果，可知拟合得到的流体临界参数能真实反映实际地层流体性质[15]，满足模拟精度要求，其具体数值见表3。

1.2 多孔介质的物理模型

根据徐和江等人[16]在2008年的研究中的认识发现，简单立方体（SC）排列的模型适合应用CFD 和Fluent进行数值模拟。因此，以简单立方体（SC）为基础，只考虑有限数量的相同均匀颗粒作为多孔介质，最终建立了图1所示的均质孔隙模型。

图1中A为简单的体心立方单体结构，B为体心立方体A沿X方向延长后的结构，C为B图所示结构旋转后的结构，而C即是主要模拟对象，即多孔介质的数值模型。

表3 地层流体拟组分特征参数Table 3 Characteristic parameters of pseudo-component of formation fluid

图1 建立的多孔介质模型Fig.1 Porous medium model

图2 模型的三维图及其参数Fig.2 3D diagram and parameters of model

多孔介质模型的三维宏观图样及其参数见图2，其中Z是长度为2 m，X-Y是多孔介质截面，直径是0.992 8 m的圆柱。

为便于对比和观察，模拟结果主要截取了图2中Y=-41 m处X-Z截面进行数据分析研究。

1.3 数学模型及数值方法

1.3.1 基本方程

在使用FLUENT 的多孔介质模型时，基于如下假设和使用条件：①多孔介质区域并不是实际几何建模建立的多孔隙几何体区域，即在几何建模的时候直接构建一个体或一个面，而不是含有多个孔隙通道的实际多孔几何体或面，用户只需定义孔隙度来反映建立的体或面属于多孔介质区域即可；②当在移动坐标系中使用多孔介质模型的时候，FLUENT既有相对坐标系，也有绝对坐标系，当激活相对速度阻力方程，将获得更精确的源项；③当需要定义比热容Cp时，Cp必须是常数。对于单相介质和多相介质，多孔介质模型可以使用表观速度或物理速度形式的公式。

多孔介质模型通过在动量方程中增加源项来模拟计算区域中多孔性材料对流体的流动阻力。该源项由两部分组成，即Darcy 黏性阻力项和惯性阻力项。

式中：Dij和Cij分别为黏性阻力和惯性损失系数矩阵。这个负的动量源项导致多孔介质单元中的压力降。同时，在全部变量的输运方程和连续性方程中，瞬态项变为，其中γ为孔隙率，f。μ为流体黏度，mPa·s；v为速度，m/s；i和j是方向矢量；Sj为动量源项，N/m3。

1.3.2 组分模型

组分变化过程中的质量和动量守恒，那么混合过程中，质量守恒方程如式（2）所示，根据流体体积百分比进行计算如式（3）所示：

式中：uj为速度，m/s；t为时间，s；ρm为混合物后的密度，kg/m3；ρp为油项密度，kg/m3；ρc为气项密度，kg/m3；αp为油相含量，%；αc为气相含量，%。

动量守恒方程如式（4）所示：

其中，τij为剪切应力，MPa，见公式（5）。

式（4）—（5）中：μm为混合物的动力黏性系数，mPa·s；δij为正应力，MPa；ui，uj，uk为不同方向上的速度，m/s；xi，xj，xk为不同方向上的距离，m；gi是重力加速度，m/s2。

1.3.3 湍流模型

模拟采用二阶迎风格式作为离散格式的有限体积法进行离散方程，使用的是重整化群（RNG）k-ε模型，其模型中的常数与标准k-ε模型中的常数有所不同，而且在方程中也出现了新的函数或者新的项。其湍动能和耗散率方程与标准k-ε也有相似的形式：

式（6）—（7）中：Gk为由于平均速度梯度而引起的湍动能的产生；Gb为由于浮力的影响而引起的湍动能的产生；YM为可压缩的湍流脉动膨胀对总的耗散率的影响，以上这些参数与标准k-ε模型相同。αk和αε分别表示湍动能k以及耗散率ε的有效的湍流普朗特数的倒数，Sk和Sε分别表示湍动动能产生项以及湍动耗散率源项。

其中，湍流黏性系数计算公式为：

1.3.4 模拟内容及步骤

模拟的内容见表4的模拟编号1、2、3。

模拟步骤：进行CO2注入设置，在多孔介质左端设定为入口段，条件为压力入口，输入压力值9.85 MPa，然后输入温度等相关参数，壁面材料设置为钢材料。初始化后按照表3 中参数设置Value 值，最终得到图3所示的各组分初始分布图。完成Patch 设置后，设置相关计算精度和步骤开始运算，完成运算后导出数据并进行分析。

完成CO2注入模拟后，将入口压力设为8.00 MPa，开始新一轮的计算。由于系统内压力和入口压力不一致，即系统存在压差，于是CO2将会携带原油组分从系统中流出，便可以观察到超临界CO2及拟组分向外自由扩散过程。计算完成后，保存相应模型和数据。

表4 模拟基本参数Table 4 Basic simulation parameters

图3 孔隙度为10%的多孔介质中原油各组分的初始状态Fig.3 Initial state of crude oil components in porous media with porosity of 10%

2 结果与讨论

2.1 多孔介质孔隙度对超临界CO2萃取的影响

对比分析了孔隙度分别为10 %、15 %、20 %三组岩心的CO2对不同组分的萃取量以及萃取率，见表4的模拟编号4、5、6，其具体结果见表5。

从上表中可以看出，CO2在多孔介质中对各种组分类型的原油均有萃取，萃取量在0.02～0.06 kg。CO2对轻质组分的萃取效果明显较好，重质组分的萃取效果较差，组分越高萃取量越少，C5+和C10+萃取后的剩余量较少且较稳定，没有过多地受到孔隙度变化的影响，而重质组分则影响相对明显，孔隙度越大，重质组分的萃取量越多。当然萃取量的增多也可能是由多孔介质中重质组分含量较多的原因导致。因此，对萃取率进一步分析（图4）。

图4 不同孔隙度岩心的CO2对各组分的萃取率Fig.4 Extraction rate of components by CO2 of cores with different porosity

从图4中可以看出，不同孔隙度条件的CO2对原油各组分的萃取变化规律具有一致性，但是随着孔隙度的增加，萃取效率是上升的。分析认为是由CO2在萃取原油后的返排过程中，高孔隙度条件下的流动阻力较小，在其他条件不变的情况下利于其萃取过程导致。也就是说，多孔介质的孔隙条件会影响CO2的萃取作用，但由模拟的结果看出，影响的作用效果并不强烈，因此，致密油是可以采用CO2萃取的。

2.2 注入压力对超临界CO2萃取的影响

对比分析了不同注入压力下三组岩心，CO2对不同组分的萃取量以及萃取率，见表4 的模拟编号1、2、3，其具体结果见图5。

图5 不同注入压力下CO2对各组分的萃取量与萃取率Fig.5 Extraction quantity and rate of various components by CO2 under different injection pressures

表5 不同孔隙度岩心的萃取实验结果Table 5 Extraction experiment results of cores with different porosity

从图5a可知，随着CO2的注入压力增加，整体上对原油的萃取量是增加的。萃取效果较好的还是以轻质组分为主，注入压力的提升明显增强了其对重质组分的萃取效果，但是图5b所示，萃取率依然较低。因此，提高CO2的注入压力能够促进其对重质组分的萃取效果。

2.3 注入量对超临界CO2萃取的影响

在注入压力为20.80 MPa，孔隙度为10%的条件下，注入CO2含量为20%、55%和70%，即采用表4中编号6、7、8的参数，最终模拟结果见图6。

从图6a中可以看出，不同CO2的注入量，其对不同组分的萃取量影响不同，注入量为20%时的规律性不强，注入量提高50%以上时的规律较为一致；而图6b中所示的CO2萃取率，20%注入量的CO2对轻质组分萃取效果较好，50%以上对重质组分的萃取率较强。分析认为一方面是低注入量CO2对多孔介质内的原油接触不如高注入量的充分，有限的CO2以萃取轻质组分为主；另一方面是返排过程中的作用力不同。图7所示，低注入量的多孔介质末端速度矢量几乎没有，整个压力分布均是低压特征（以蓝绿色为主），高CO2注入量的速度矢量分布明显较强，压力也有红黄色的高压特征。说明注入量越多，对其在多孔介质的萃取效果是越好的。

2.4 多孔介质中CO2的萃取率与滞留量

整理上述2.1—2.3 不同条件下超临界CO2在多孔介质岩心中的整体萃取率和其在多孔介质中的滞留量，实验结果见表6。

从表6 中可以看出：①随着压力的增加，萃取率呈现增加的趋势，这是因为随着压力的增加可以使超临界CO2的密度随之发生变化，增强了超临界CO2对原油的溶解能力，能溶解更多的原油组分；②模拟介质条件下的孔隙度较高，CO2的萃取率相对较高，分析认为是孔隙度越大，能注入的CO2也会越多，对萃取越有利；另外多孔介质的孔隙度越大，形成的流道空间越大（模拟的介质颗粒粒径越大），后期释放压力时，CO2的返排容易形成优势通道，从而导致萃取效果变差；③萃取率随CO2注入量增加而增加，同时体系中注入越多的CO2也会滞留更多的CO2在多孔介质中，实现CO2的封存。因此在现场应用中，在条件允许的范围内可以适量多注入CO2，以求实现减缓温室效应的目的。