助剂对电磁原位加热稠油储层温度分布的影响
2023-05-30肖界先高德利王正旭
肖界先 高德利 王正旭
摘要：为了解决电磁原位加热导热、导电性能差的稠油储层时存在温度偏低的问题，提出了基于助剂注入的电磁原位加热技术，并建立了考虑稠油储层热性质随温度动态变化的电热耦合数学模型，开展了电磁加热室内试验以验证数学模型的准确性，比较了助剂注入前、后储层的电场和温度分布以评估电磁加热性能，最后分析了助剂导电和导热性质对储层温度分布的影响规律。研究结果表明：室内试验证实了电热耦合数学模型的准确性，助剂注入后电磁原位加热稠油储层的温度明显升高；在一定径向范围内，助剂电导率的增大有助于提高储层温度；储层径向温度随着助剂比热容和导热系数的减小而升高。研究结果证实了基于助剂注入的电磁原位加热技术在解决加热温度偏低的问题上可行。
关键词：稠油开采；电磁原位加热；助剂注入；模拟试验；温度分布；电热耦合
0 引 言
原位加热技术是实现稠油资源大规模清洁开发的重要途径之一，根据热能传递方式的不同，可将其分为热传导、热对流和辐射加热3种类型［1］。电磁加热技术通过热辐射将电磁能转化为热能以达到原位开采稠油的目的［2-4］，整个过程呈现体积加热的特点，即对介质的内部和外部同时进行加热，加热速率高，加热更充分。
国外学者H.W.RITCHEY［5］于1956年首次提出运用电磁波辐射降低重油黏度的构思。近年来，电磁原位加热技术发展迅速，2012年，加拿大Steepbank矿场开展了一项称为“ESEIEH”的项目，其关键技术是依靠天线辐射的电磁波加热油砂［6］。随后M.BIENTINESI等［7］实施的电磁加热试验证明该技术有利于降低重油黏度。2018年，Harris公司研发的“Heatwave”技术在加拿大的重油和油砂资源进行开采测试，现场测试获得成功，该技术采用天线向储层内辐射频率为6.78 MHz的电磁波，最大加热距离达到12.5 m［8］。目前，我国开展的电磁加热技术研究主要用于解决地面管汇堵塞、凝析油解堵、井筒防蜡和油气举升困难等问题［9-13］，而对电磁原位开采稠油技术的研究尚处于探索阶段。
电磁原位加热导热、导电性能差的稠油储层时温度偏低，难以实现稠油资源的高效开发［14］。为了解决该问题，笔者创新提出基于助剂注入的电磁原位加热技术，建立了考虑储层热性质随温度动态变化的电热耦合数学模型，开展了电磁加热室内试验以验证模型的准确性，最后通过对比助剂注入前、后的数值模拟结果，评估了基于助剂注入的电磁原位加热技术性能。所得结果可为电磁原位开采稠油技术现场应用提供参考。
1 基于助剂注入的电磁原位加热技术
基于助剂注入的电磁原位加热技术工作原理是：通过将电磁能转化为热能以达到储层升温的目的，与常规蒸汽热采技术相比，具有能量利用率高和绿色环保的优势。采用该技术加热前，首先对储层进行压裂作业，形成水力裂缝和缝网区，然后在该区域注入助劑，使得储层更适宜电磁加热开采。图1展示了基于助剂注入的水平井电磁原位加热工艺概念设计。该技术地面设备主要包括采油树、储油罐及控电柜等设施，用于开采、储存原油和供电。电磁发生器置于水平井眼内，通电后向注入助剂后的储层持续辐射电磁能。目前电磁发生器工作所需电能主要来源于火电、水电及气电等。随着相关技术的成熟，以光伏和风电为代表的新能源电力有望成为重要的电力来源，这不仅能明显减小蒸汽生成时排放的大量二氧化碳，实现油气清洁开发，也符合当前我国制定的“双碳”战略目标。
2 电热耦合模型建立
2.1 几何模型
电磁原位加热实施过程中，电磁发生器是辐射电磁能的核心部件。受水平井眼空间尺寸的限制，电磁发生器的外形需要适应井下狭小的空间，因此，线性天线被优选为电磁发生器的元件。为了快速计算稠油储层的温度分布，将图1所示的三维模型简化为图2所示的二维轴对称几何模型。其中储层长度h=100 m，储层半径r=10 m，天线长度La=90 m，天线间隙ga=0.01 m，井筒半径rw=0.1 m。几何模型关于X轴对称，其坐标原点位于储层的中心位置，r轴表示径向距离。天线置于水平井眼内，由2根相同的细长圆柱形金属导体构成，其间留有微小间隙，用于给天线馈电。
以上电热耦合模型假设稠油储层不含磁介质、均质、各向同性分布。运用有限元方法对建立的数学模型进行求解，设定加热时间为180 d，步长为20 d。最后采用单一变量法研究助剂性质对储层温度分布的影响规律。
2.2.4 模型验证
为了验证数学模型的准确性，设计了如图3所示的试验装置。试验装置主要由腔体筒、保护筒、波导、光纤温度传感器、电磁波发生器和控制柜组成。其中腔体内径和高度分别为1.0和1.4 m，保护筒内径和高度分别为0.2和1.4 m。加热原理是天线向腔体内辐射电磁波（频率为915 MHz，功率为10 kW）以达到加热的目的。试验所用的油砂样品（编号为A、B和C）密度为1 980 kg/m3，导热系数为0.94 W/（m·℃），比热容为900 J/（kg·℃），电导率为0.03 S/m，相对介电常数为8.4；石英砂密度为2 100 kg/m3，导热系数为0.3 W/（m·℃），比热容为700 J/（kg·℃），电导率为0.002 S/m，相对介电常数为2.1。油砂样品与天线轴线间距值L分别设定为0.4、0.3和0.2 m。测量的温度数据用于验证数学模型的准确性。
加热2 h后，油砂样品A、B和C在不同时刻的温度测量结果和计算值对比如图4所示。由图4可知：距天线越近的油砂样品温度越高；在1 h内，数值模拟的计算结果大于试验实测的温度值。这是石英砂内存在的水分吸收了部分电磁能，导致结果存在误差。在1～2 h内，实测的16个温度数据与温度计算值的相对误差为0.37%，说明温度计算结果与试验数据很接近，验证了电热耦合数学模型的准确性。
3 助剂注入前后模拟结果对比
3.1 电场分布对比
运用验证后的电热耦合模型进行计算，得到如图5所示的储层电场分布三维图。电磁加热频率f恒为8.0 MHz。从图5可以发现，天线附近储层电场强度高，但随着径向距离的增大，电场强度逐渐减小。这是天线辐射出的电磁波首先被天线附近的储层吸收，随着加热深度的增加，电磁波逐渐衰减的缘故。此外，天线中间位置附近的电场强度较大，天线两端的电场强度较小。通过对比助剂注入前、后的储层电场分布，注入助剂后，储层电场强度明显增大，表明助剂注入储层缝网区后提高了储层的导电能力，电场强度增大。
3.2 温度分布对比
图6为助剂注入前、后储层温度三维分布图。由图6可知：储层温度分布呈现椭圆状，最高温度位于天线中垂线的井筒处，且储层温度分布关于天线中垂线（r坐标方向）对称；随着径向距离的增大，温度逐渐降低，这是电磁波在储层内辐射的过程中电磁能逐渐衰减的缘故。另外，温度分布区域形状与电场分布区域形状相似，说明了电场强度较高的分布区域产生了更多的热能，储层温度更高。通过对比，助剂注入后储层的温度明显提升，说明助剂改善了储层的导热和导电性能，增强了储层吸收电磁波和传热能力。以上分析表明，基于助剂注入的电磁原位加热技术具有增强储层升温的效果。
为了观察并对比助剂注入前、后的温度变化情况，绘制了储层径向（x=0）和储层缝网边缘（r=10 m）的温度分布曲线，如图7所示。观察图7a可知：助剂注入后储层的最高温度由225 ℃升高至260 ℃；当r=10 m时，温度最低值位于储层缝网边缘，为115 ℃，高于初始温度70 ℃，说明储层被充分加热且加热半径大于10 m。从图7b可以发现：储层缝网边缘中间区域的温度最高，两端的温度分布较低;最低温度值仍高于70 ℃，表明沿井眼轴向的加热距离大于100 m。
4 助剂性质对储层温度分布的影响
下面分析助剂导电和导热性能对储层温度分布的影响规律，包括电导率、比热容和导热系数。
4.1 助剂电导率的影响
电导率是表征介质传导电流能力的指标。图8为助剂电导率对储层温度的影响曲线。
由图8可知：在0
4.2 助剂导热性的影响
助剂导热性包括助剂的比热容和导热系数。图9和图10分别展示了助剂比热容和导热系数对储层温度分布的影响规律。
由图9和图10可知，储层径向温度随着助剂比热容和导热系数的减小而升高，表明减小助剂比热容和導热系数有助于提高电磁加热过程中储层的温度值。因此，当电磁原位加热稠油储层存在加热温度低的问题时，可选取比热容和导热系数较小的助剂来提高储层温度。
5 结论与建议
（1）油砂温度计算数据与实测的温度数据相对误差为0.37%，验证了考虑储层热性质随温度动态变化的电热耦合数学模型的准确性，为后续数值模拟结果的有效性奠定了基础。
（2）助剂注入储层后其电场强度和温度明显提高，表明助剂改善了储层的导热和导电性能，提高了储层对电磁波的吸收能力，表明助剂注入的电磁原位加热技术在解决加热温度偏低的问题上的可行。
（3）在一定径向范围内，助剂电导率的增大有助于提高储层温度；储层径向温度随着助剂比热容和导热系数的减小而增加，该结论为电磁原位加热过程中助剂的优选提供了依据。
（4）基于助剂注入的电磁原位加热技术具有多学科交叉的特点，稠油热采过程中涉及压裂、助剂注入和电热转化等多种工艺，建议在数值模拟结果的基础上，逐步开展电磁加热装备研发和全尺寸模拟试验，为该技术先导试验的实施提供了技术参考。
参考文献：
［1］ BERA A，BABADAGLI T.Status of electromagnetic heating for enhanced heavy oil/bitumen recovery and future prospects：a review［J］.Applied Energy，2015，151：206-226.
［2］ WANG Z X，GUO Q F，ZHAO Q，et al.Performance evaluation of combined radio frequency heating and conductive medium injection for heavy oil recovery［J］.Journal of Petroleum Science and Engineering，2021，201：108535.
［3］ WANG Z X，GUO Q F，GAO D L，et al.Theoretical and experimental studies on the performance of radio frequency heating oil sands based on the phase transition of water［J］.Arabian Journal for Science and Engineering，2022，47（9）：11039-11053.
［4］ WANG Z X，GAO D L，DIAO B B，et al.The influence of casing properties on performance of radio frequency heating for oil sands recovery［J］.Applied Energy，2020，261：114453.
［5］ RITCHEY H W.Radiation heating：US.2757738［P］.1956-08-07.
［6］ RASSENFOSS S.Oil sands get wired-seeking more oil，fewer emissions［J］.Journal of Petroleum Technology，2012，64（9）：34-45.
［7］ BIENTINESI M，PETARCA L，CERUTTI A，et al.A radiofrequency/microwave heating method for thermal heavy oil recovery based on a novel tight-shell conceptual design［J］.Journal of Petroleum Science and Engineering，2013，107：18-30.
［8］ WISE S，PATTERSON C.Reducing supply cost with ESEIEHTM pronounced easy［C］∥SPE Canada Heavy Oil Technical Conference.Calgary，Alberta，Canada：SPE，2016：SPE 180729-MS.
［9］ 苗青，张传农，高新楼，等．电磁法改善易凝高粘原油流动性的试验［J］．油气储运，2013，32（11）：1167-1170．
MIAO Q，ZHANG C N，GAO X L，et al.Experimental study on improving flowability of high viscous and gelled crude oil with electromagnetic method［J］.Oil & Gas Storage and Transportation，2013，32（11）：1167-1170.
［10］ 冯金德，蒲春生，冯金城．电磁加热解除近井地层凝析油堵塞的数学模型［J］．天然气工业，2005，25（11）：85-87．
FENG J D，PU C S，FENG J C.Mathematical model to remove condensate blockage by electromagnetic heating［J］.Natural Gas Industry，2005，25（11）：85-87.
［11］ 薛继军，杨文波，白哲，等．空心杆电加热系统加热效果影响因素分析［J］．石油机械，2022，50（4）：118-123．
XUE J J，YANG W B，BAI Z，et al.Analysis on factors affecting the performance of hollow rod electric heating system［J］.China Petroleum Machinery，2022，50（4）：118-123.
［12］ 周洪亮．稠油井油管电加热功率优化与应用［J］．石油机械，2019，47（3）：99-103．
ZHOU H L.Tubing electric heating power optimization for heavy oil recovery［J］.China Petroleum Machinery，2019，47（3）：99-103.
［13］ 姬煜晨，于继飞，杜孝友，等．海上油田井筒电加热防蜡工艺设计方法［J］．石油机械，2021，49（7）：93-100．
JI Y C，YU J F，DU X Y，et al.Design method of wellbore electric heating wax-prevention technology for offshore oil field［J］.China Petroleum Machinery，2021，49（7）：93-100.
［14］ 王正旭，高德利．高频电磁加热稠油储层温度分布及其影响因素分析［J］．石油钻探技术，2020，48（1）：90-97．
WANG Z X，GAO D L.Temperature distribution of heavy oil reservoirs under high frequency electromagnetic heating and an analysis of its influencing factors［J］.Petroleum Drilling Techniques，2020，48（1）：90-97.
［15］ WANG Z X，GAO D L，FANG J.Numerical simulation of RF heating heavy oil reservoir based on the coupling between electromagnetic and temperature field［J］.Fuel，2018，220：14-24.
［16］ 顏清，彭小平．工程试验数据的非线性拟合方法［J］．计算机与应用化学，2015，32（3）：365-368．
YAN Q，PENG X P.Nonlinear fitting method for engineering experimental data［J］.Computers and Applied Chemistry，2015，32（3）：365-368.
［17］ 王欣，赵法军，刘江，等．稠油比热容导热系数及粘温物性参数变化研究［J］．化工科技，2012，20（3）：10-13．
WANG X，ZHAO F J，LIU J，et al.The research of specific heat capacity，thermal conductivity and viscosity-temperature physical property parameters changes for heavy oil［J］.Science & Technology in Chemical Industry，2012，20（3）：10-13.
［18］ DE BIBHAS R.Measurement and analysis of broadband dielectric properties of brine-saturated rocks［J］.The Log Analyst，1986，27（2）：SPWLA-1986-vXXVIIn2a4.
［19］ 王园，杨显清，赵家升．电磁场与电磁波基础教程［M］．北京：高等教育出版社，2008．
［20］ WANG Z X，GAO D L.A simulation study on the high-frequency electromagnetic heating heavy oil reservoir and analysis of influencing factors［J］.Arabian Journal for Science and Engineering，2019，44（12）：10547-10559.
［21］ WANG Z X，GAO D L，LIU K，et al.Study on radio frequency heating pattern of heavy oil reservoir based on multi-antenna configuration［C］∥SPE International Heavy Oil Conference and Exhibition.Kuwait City，Kuwait：SPE，2018：SPE 193774-MS.
［22］ WANG Z X，GAO D L，DIAO B B，et al.Comparative performance of electric heater vs.RF heating for heavy oil recovery［J］.Applied Thermal Engineering，2019，160：114105.
［23］ 章熙民，朱彤，安青松，等．傳热学［M］．第六版．北京：中国建筑工业出版社，2014．
