超高温高压含CO2天然气偏差因子预测模型

2021-10-29王雯娟朱绍鹏温云帆赵建飞

科技和产业 2021年9期

王雯娟，朱绍鹏，杨柳，温云帆，赵建飞

(1.中海石油有限公司海南分公司，海口 570311； 2.西南石油大学石油与天然气工程学院，成都 610500)

常规的气藏流体相态已经取得了很多研究成果，但是对于异常高温高压气藏流体相态的研究较少。特别是目前海上LD超高温高压气藏地层温度大于180 ℃、地层压力系数大于2.1、并且地层烃类流体含量低、酸性气体CO2含量高等特点，缺乏类似气藏开采可借鉴经验。对于这类特殊气藏流体，气藏流体相态行为有无特殊性亟须研究。向晶[1]针对高含CO2天然气与水体系相平衡，开展了不同CO2含量天然气PVT相态实验和预测模型研究，但是该研究压力范围在3～53.01 MPa，温度最高达到 148 ℃。 Sun等[2]发现高温高压下天然气偏差因子测定难度高、费用贵，针对这一研究空白，测定了在高达119 MPa的高温条件下凝析气藏和高压天然气藏的偏差因子，为特高压下天然气偏差因子的研究提供了一定的数据支撑。余华杰[3]在120.1 ℃、31.58 MPa条件下进行含CO2体系凝析气样品相态实验，结果表明加大凝析气体系中CO2组分摩尔分数可增加闪蒸气的相对密度、减小偏差因数。Yan等[4]在高温高压下，对凝析气井和天然气井的流体样品进行了物性参数测定，得到了气体偏差因子随温度压力变化的特征。贾英等[5]进行了高含CO2流体高压物性实验，测定了在不同温度和压力下不同CO2含量流体的高压物性参数，修正了高含CO2天然气体系的状态方程。胡伟等[6]在地层温度 110.4 ℃ 和压力35 MPa下，模拟研究了凝析气在裂缝性致密储层中的衰竭开发动态，发现致密多孔介质中凝析气的露点压力比PVT筒中的测量值提高9.42%，与乐东气藏超高温高压地层条件相差较多。

超高温高压条件下地层流体的偏差系数很大，超出了工业界常用典型图版的范围，因此已有的理论是否适用还需进一步的论证。目前偏差系数获得的方法有实验测定法、图版法、经验关联式等[7]，常用的经验公式有Gopal方程、Carlile-Gillett方程、Cranmer方程、Dranchuk-Purvis-Robinson方程和Dranchuk-Abu-Kassem方程[7,9-10]。一般理论认为，酸性气体的加入会影响天然气的临界参数，并常用的WA矫正方法矫正酸性天然气[10]，用以弥补常用计算方法的缺陷[9]。学者们针对天然气高温高压条件下的偏差系数计算同样做了大量研究。郜国喜等[8]发现国内外出现越来越多的高温高压甚至是特高压凝析气藏，为了研究在高温高压下天然气的物性参数，相关人员研究了凝析气在压力大于 80 MPa 时的相态实验来确定其物性参数，并用相对准确的计算式对流体在特高压状态下的偏差因子进行了计算。结果表明，计算值明显小于实验数值，误差大于10%，且误差随压力增大而增大。陈健等[11]评价了已有偏差因子计算模型的应用效果，并建立了高温高压含CO2气藏的临界参数校正模型，然而该模型在低压区及高压区预测曲线出现了明显上翘。郑安力等[12]用两个新的基于相对密度的关系式计算酸性天然气的拟临界压力和拟临界温度，通过新的关系式计算酸性天然气拟临界参数修正系数，但是估算压力需要小于14 MPa，无法满足超高温高压气藏实际需要。颜雪等[13]提出了一种适用于压力范围为70～120 MPa，温度范围为120～180 ℃的天然气偏差因子的经验公式模型，该模型平均相对误差小于2%，但由于该模型压力区间较窄，无法满足实际工程需要。

综上所述，由于国内外的高温高压甚至是特高压凝析气藏数量越来越多，因此针对异常高温高压气藏流体相态的研究就显得愈发重要。然而目前以异常高温高压气藏为主的相态实验普遍存在实验开展难度大、地层温压条件难以建立、导致对于超高温高压条件下高含CO2天然气偏差因子存在认识不清楚等问题，严重阻碍了此类气藏的开发。同时，在此类气藏开发过程中，现有的传统偏差因子理论模型适用范围是否满足超高温高压酸性天然气气藏尚不明确，是否需要有针对性地建立一套新的偏差因子预测模型仍需研究。为此，本文采用海上乐东气藏实际地层流体，配置了3种不同CO2含量的天然气，在原始地层压力90 MPa，原始地层温度190 ℃的条件下，测定了含CO2天然气的偏差因子，得到了不同CO2含量天然气在同一温度下偏差因子的变化规律。同时，结合实验数据分析了传统的偏差因子预测模型的适用范围，并采用常用的传统的偏差因子预测模型对实验值进行拟合，发现传统的偏差因子预测模型并不适用于超高温高压条件的海上乐东气藏。因此本文通过对实验数据回归，提出了适用于超高温高压条件的酸性天然气偏差因子预测模型。新的偏差因子预测模型对比现有的传统偏差因子具有以下创新点：①新模型在于考虑了CO2酸性气体的影响，不需要像传统模型那样进行酸性矫正，可直接用于酸性与非酸性天然气偏差因子计算；②由于新的预测模型属于解析模型，不需要迭代计算，比传统模型更具应用上的优势；③新的偏差因子预测模型在对含CO2天然气偏差因子的预测结果上更精确。新的预测模型具有函数式简洁、实际应用方便的特点，整体平均误差小，能够满足生产需要。

1 不同CO2含量天然气偏差因子

为了研究酸性天然气中CO2含量与酸性天然气偏差因子之间的变化关系，基于《油气藏流体物性分析方法》(GB/T 26981—2011)[14]测定了已知CO2含量的酸性天然气偏差因子，分析CO2含量变化对偏差因子的影响。

1.1 含CO2的酸性天然气制备

要探究含CO2的天然气中CO2含量的变化对天然气偏差因子的影响，采用控制变量法，将同一组分的天然气中充入不同浓度的CO2，得到不同CO2含量的天然气。实验采用现场乐东气藏的不含CO2天然气作为配样气，通过色谱测定组分含量，见表1。向表1中天然气充入CO2后，对其进行色谱测定，得到不同CO2含量的天然气，不同CO2含量的天然气组分见表2。

表1 海上乐东气藏不含CO2天然气组分

表2 不同CO2含量的天然气组分 %

实验使用CO2含量分别为10%、35%和70%的酸性天然气，在190 ℃的温度条件下，测定酸性天然气的偏差因子。分析酸性天然气中CO2含量与酸性天然气偏差因子之间的变化关系。

1.2 实验结果分析

在190 ℃的温度条件下，测定3～90 MPa压力条件下，CO2含量为10%、35%、70%的酸性天然气偏差因子，实验结果如图1所示。

图1 不同CO2含量酸性天然气偏差因子

实验结果表明：

1)在相同温度下，酸性天然气偏差因子随着压力的增加，呈现出先减小后增加的趋势。并且在相同的CO2浓度下，偏差因子在12～20 MPa内降低至最小值，酸性天然气内各组分随着压力的增加逐渐达到超临界状态，表现为酸性气体压缩性逐渐增加。在压力大于20 MPa后，随着大部分组分进入超临界状态，偏差因子的值持续增加，酸性天然气压缩性变差。

2)在相同温度压力条件下，酸性天然气偏差因子随着酸性气体CO2含量的增加而降低，由此可见，CO2含量的持续增加，会导致酸性天然气的压缩性越来越强。

2 偏差因子预测模型的建立

2.1 传统偏差因子预测模型

传统偏差因子预测模型主要有Gopal方程、Carlile-Gillett方程、Cranmer方程、Hall-Yarbough方程、HTP方程、Dranchuk-Purvis-Robinson方程和Dranchuk-Abu-Kassem方程[7,9-10]。同时需要使用WA方法对天然气拟临界参数进行酸气矫正，但仍有偏差[15]。对传统模型适用性进行分析见表3。

表3 传统模型适用性分析

这些传统的偏差因子预测模型由于函数本身及适用范围限制，对超高温高压酸性天然气并不适用[9-10,15-21]。本文选用传统偏差因子预测模型对上节超高温高压含CO2天然气偏差因子进行预测，如图2所示。发现随着天然气中CO2含量增加，传统的偏差因子预测模型预测误差逐渐增大，因此需要对实验数据进行拟合分析，建立新的适用于超高温高压高含CO2天然气的偏差因子预测模型。图2同时绘制了采用新建立的偏差因子预测模型对上节实验值的预测结果，可以看出新建立的偏差因子预测模型预测效果明显好于传统模型。

图2 传统偏差因子预测值与实测值对比

2.2 预测模型的建立

天然气是多组分气体混合物，因此在偏差因子的计算过程中，首先要将天然气混合物看成一个虚拟的纯物质，算出虚拟的特征参数，然后才可以计算出混合物性质。在传统的天然气偏差因子Z计算过程中，由于计算方法受到天然气组成的影响，天然气的拟临界参数由于酸性气体的含量而产生一定程度的误差，需要对天然气拟临界参数进行矫正，以此弥补算法上的不足。由于超高温高压条件与传统模型建立条件不同，因此本文假设理想气体混合物中某一组分的临界参数与该组分单独存在于混合气体的温度及压力条件下所具有的临界参数相同，即含CO2天然气中各组分的临界参数应当与同一条件下各组分的临界参数相同，因此在计算天然气偏差因子时无须对拟临界参数进行矫正。

基于以上原理，在建立新的偏差因子预测模型时，首先通过对实验数据曲线进行拟合，得到模型的函数形式；再根据偏差因子与天然气拟对比压力的关系，确定偏差因子模型变量，根据拟对比温度确定函数系数。最终建立了超高温高压偏差因子预测模型，模型形式如下：

(1)

式中：Ppr为拟对比压力；Tpr为拟对比温度；超高温高压偏差因子预测模型中A(Tpr)、B(Tpr)、C(Tpr)、D(Tpr)、E(Tpr)分别是拟对比温度Tpr的函数，其形式为

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

该模型以天然气拟临界参数为模型参数参与计算，同时由于在计算临界参数时考虑了CO2酸性气体的影响，因此不需要像传统模型那样额外进行酸性矫正，并且新的预测模型属于解析模型，不需要迭代计算，具有函数式简洁、实际应用方便的特点，较传统模型更具优势。新的偏差因子预测模型函数形式更简洁，计算过程更简单方便，同时由于模型的平均相对误差小，在现场实际应用更具有指导意义。模型适用范围为Ppr<20，Tpr<3。

3 偏差因子预测模型应用效果分析

3.1 模型误差分析

基于超高温高压偏差因子实验结果进行回归，得到预测值与实测值的对比图，如图3所示。同时选取海上乐东气藏各井含CO2天然气偏差因子实验测试结果，采用新模型进行预测计算，如图4所示，检测新偏差因子预测模型的实际应用效果。

图3 偏差因子预测值与实测值对比

图4 海上乐东气藏各井天然气偏差因子

采用平均相对误差进行评价，如式(7)所示，得到样本的平均误差分析表，见表4。

表4 样本平均误差分析

(7)

式中：E为平均相对误差；Vi为实验中第i个压力点的偏差因子；Ve为拟合值；n为实验点数。

新建立的超高温高压偏差因子预测模型在对实验的3种不同CO2含量的酸性天然气回归中，回归程度高，平均相对误差均小于0.6%。同时所建立的偏差因子预测模型与实验值偏差小，证明上述假设合理，既可以认为含CO2天然气中各组分的临界参数应当与同一条件下各组分的临界参数相同，因此在计算天然气偏差因子时无须对拟临界参数进行矫正。

采用新建立的偏差因子预测模型对海上乐东气藏各井的天然气偏差因子进行预测，并与实际值进行对比，结果如图4所示。该预测结果表明，本文所建立的超高温高压含CO2天然气偏差因子预测模型，对海上乐东气藏各井的天然气偏差因子预测结果精确度高，平均相对误差均小于5%，可以满足一定的工程应用需要，同时该模型还具有可解析、无须矫正、计算简单快捷的特点。