延长油田CO2大气扩散数值模拟研究及监测点位优化

2024-03-08沈振振梁全胜杨强强姚振杰王苛宇马振鹏

中国矿业 2024年2期

杨康，杨红,3，沈振振，刘瑛，梁全胜，杨强强，王宏，姚振杰，王苛宇，马振鹏

（1.陕西省CO2封存与提高采收率重点实验室，陕西西安 710065；2.陕西延长石油（集团）有限责任公司研究院，陕西西安 710065；3.西北大学地质学系，陕西西安 710000；4.陕西延长石油（集团）有限责任公司延长气田采气一厂，陕西延安 716000）

0 引言

碳捕集、利用与封存（Carbon Capture, Utilization and Storage， CCUS）技术，不仅可以将CO2注入地下深部咸水层封存枯竭油气藏和不可开采煤层，还可以用于油藏驱油，增大波及面积和提高驱替效率，进而提高采收率[1-3]。经过几十年的探索与研究，CO2驱油技术已经成为了油藏开发过程中的重要手段[4-6]。但是，由于地质条件的不确定性，以及驱油现场井筒的腐蚀老化，CO2驱油与封存存在泄漏风险[7-8]。

国内外学者研究认为CO2驱油与封存可能存在泄漏风险的途径为井筒或井口、断层或裂缝、盖层或其他封闭带[9]。CO2沿着地质泄漏通道（断层、裂缝和盖层）侵入地层水，污染地层水；CO2沿着工程泄漏通道（井筒或井口）泄漏至大气中，大气中过高的CO2浓度严重影响动植物的生长[10-12]。1986年喀麦隆的尼奥斯湖CO2泄漏事件是历史上发生过的最大泄漏事件之一，这次事件对周围的人类和牲畜都造成了不可逆转的伤害[13]。大气中的CO2浓度为0.03%～0.06%，当其浓度为5%时，可能引起呼吸短促和头疼；当浓度增加到10%时，可能引起人神志不清、头晕、严重的肌肉抽搐；当浓度增加到30%时，可能会引起人行为失控、昏迷甚至死亡[14]。因此，当CO2发生泄漏后，合理的监测点位可以及时发出警示，以便迅速采取响应措施，把对动植物的影响降到最低。

为了研究CO2泄漏到大气中的扩散规律，众多学者开展了广泛研究。LEUNING等[15]研究归纳了CO2封存过程中CO2泄漏到大气中的6种监测方法。朱前林等[9]利用重气模型分析研究了CO2运移及体积分数分布特征，并根据分布特征制定了相应的CO2大气监测方案。LOH等[16]研究发现拉格朗日大气扩散模型适用于CO2地质封存泄漏，但是当空气通过源时，示踪气体浓度的富集必须大于环境浓度的1%。樊贵县[17]通过数值模拟的方法研究了神华CCS项目区缓冲罐CO2泄漏在下风向的泄漏规律及对区域监测设备的影响。综上所述，众多学者采用了不同的模型和方法研究大气中CO2运移分布规律，并制定相应的CO2大气监测方案。由于延长油田地处黄土塬，地貌沟壑纵横高低起伏，而且陕北地区局部气象环境复杂，造成CO2浓度扩散方向的不确定性。一旦CO2驱油与封存过程中发生泄漏，不合理的监测点位无法做出迅速响应，这会对陕北地区的动植物和脆弱的生态环境造成不可逆的伤害[18-21]。目前，延长油田已经开展了CO2监测的先导性试验，但大气中CO2监测点位有待完善[22]。因此，亟需研究CO2泄漏至大气后的扩散规律，进而优化监测点位布局，以便迅速做出响应。

本文针对黄土塬地貌，基于Fluent软件模拟了不同风速、不同泄漏速度下CO2驱油与封存泄漏后在大气中的扩散规律。结合模拟结果和陕北地区水文环境情况，最终确定监测井场和点位，并且开展CO2浓度的在线监测。本文研究结果可为油气田矿场驱油封存过程的安全监测提供一些理论依据。

1 大气CO2浓度扩散数值模拟

1.1 基本假设

受限空间内的空气作为不可压缩流体处理，呈湍流状态；空气与CO2的混合气体为理想气体，遵循理想状态方程，且在流动过程中不与空气发生反应；假设温度为常温，与外界无热量交换；假设在泄漏的过程中，泄漏速度保持不变。

1.2 研究方法

运用Fluent软件对CO2扩散问题进行模拟。首先，建立物理模型，Gambit创建网格并输出，Fluent读入网格并检查；其次，选择求解器，同时选择求解的基本方程，确定需要的附件模型和流体的材料物性，指定边界类型及条件；最后，流场初始化，进行迭代求解计算，检查并保存结果。结合模拟结果和陕北地区水文环境，最终确定监测井场和监测点位，并且开展CO2浓度的在线监测。

1.3 风速对CO2浓度扩散的影响

此时假设泄漏源为地面，并且泄漏速度保持0.1 m/s。图1为风速分别为0.6 m/s、2.0 m/s和7.0 m/s时，近地表CO2云的浓度示意图。由图1可知，越靠近泄漏源，CO2云颜色越深，此时CO2云的浓度最大。随着风速的不断增加，CO2云的浓度在纵向上呈现出一直缩小的趋势，但是CO2云的浓度在横向上的扩散距离呈现出先增大后缩小的趋势。

图1 不同风速下近地面CO2云的浓度示意图Fig.1 Schematic diagram of the concentration of the CO2 clouds near the ground under different wind speeds

图2为不同风速下CO2云的扩散距离变化。由图2可知，随着风速的不断增加，CO2云的扩散距离先增大后减小。当风速为2.0 m/s时，CO2云的扩散距离最远为47 m，浓度最大的CO2云的扩散距离为15 m。这可能是因为当风速小于2.0 m/s时，风速对CO2云的扩散距离起主导作用；当风速大于2.0 m/s时，不断增大的风速会引起湍流的增加，会加速CO2与附近大气的混合。CO2在下风方向扩散的距离随着风速的增加而增加，但同时大气的湍流程度也在增大，湍流程度越大，CO2与周围大气的混合就越快，CO2就越容易被稀释。当风速达到2.0 m/s时，风对CO2的稀释作用成为影响扩散的主要因素，此时CO2可达到的距离会随着风速的增大而减小。图3为不同风速下CO2云的宽度变化。由图3可知，由于自然风是沿X轴负方向吹，风在Z方向的动量远远小于X方向的动量，CO2在Z方向扩散时，风起到“稀释”的主要作用，CO2云的宽度会随着风速的增加而减小。因此，当泄漏发生时，可以通过增加风速，尽可能“稀释”CO2，防止对附近的动植物造成伤害。

图2 不同风速下CO2云的扩散距离变化Fig.2 Changes in the diffusion distance of the CO2 clouds under different wind speeds

图3 不同风速下CO2云的宽度变化Fig.3 Changes in the width of the CO2 clouds under different wind speeds

1.4 泄漏速度对CO2扩散的影响

此时假设泄漏源为地面，并且风速保持2.0 m/s。世界历史上地质封存及自然存在的CO2泄漏事件统计结果表明，一般情况下CO2泄漏速度的范围为0～1.0 m/s[23]，因此，本文泄漏速度取0～1.0 m/s。图4为泄漏速度分别为0.1 m/s、0.4 m/s和1.0 m/s时，近地表CO2云的浓度示意图。由图4可知，越靠近泄漏源，CO2云颜色越深，此时CO2云的浓度最大。随着泄漏速度的增大，近地表处CO2云的浓度无论在纵向上还是横向上都在不断增大。

图4 不同泄漏速度下近地表CO2云的浓度示意图Fig.4 Schematic diagram of the concentration of the CO2 clouds near the ground under different leakage rates

图5为不同泄漏速度下CO2云的扩散距离变化。由图5可知，当泄漏速度小于0.4 m/s时，随着泄漏速度的增加CO2云的扩散距离增加得较快；当泄漏速度大于0.4 m/s时，随着泄漏速度的增加，CO2云的扩散距离增加速率变缓。

图5 不同泄漏速度下CO2云的扩散距离变化Fig.5 Changes in the diffusion distance of CO2 clouds under different leakage rates

图6为不同泄漏速度下CO2云的宽度变化。由图6可知，随着泄漏速度的不断增大，CO2云的宽度始终随泄漏速度线性增加。在风速一定的情况下，CO2随着泄漏速度的增大而增大，无论是在长度上还是在宽度上都随之增加，但变化规律各不相同。泄漏速度的大小是影响CO2云的宽度和扩散距离的决定性因素。因此，当泄漏发生后需及时发现泄漏源，并控制泄漏源的泄漏速度，防止泄漏的持续扩大。

图6 不同泄漏速度下CO2云的宽度变化Fig.6 Changes in the width of the CO2 clouds under different leakage rates

2 大气CO2监测点位的优化

2.1 区域地质概况

靖边乔家洼CO2驱先导试验区位于陕北地区黄土高原，地表为100～200 m厚的第四系黄土覆盖，因长期遭受雨水侵蚀切割，形成沟谷纵横，梁峁相间的地貌景观，地形条件较复杂；地面海拔1 100～1 600 m，地表高差150～250 m。靖边乔家洼CO2驱先导试验区的长6油藏埋深1 400～1 600 m，平均孔隙度12.8%，原始地层压力12.9 MPa，压力系数0.8，平均渗透率0.75 mD，属于典型的特低渗透低压油藏。乔家洼油区长6油藏发育了两组正交型式的构造裂缝系统，主要为东西向和南北向两组正向正交裂缝，现今的地应力方向为北东—南西向。

靖边乔家洼CO2驱先导试验区从2012年开始投入运行，共实施5口井CO2注入试验。截至2022年底，累计注入液态CO2约10万t。CO2注入井区有14口一线油井，有12口井不同程度地见到驱油效果。其中，见效比较明显的有8口，产量平稳的二类见效井有4口。8口优势见效井均处于注气井北东—南西方向。如果CO2向上运移并泄漏至地表和大气，会对地下水、地表生态环境产生重大影响。

2.2 区域环境概况

根据水文环境调查显示，靖边乔家洼CO2驱先导试验区历史常见风向为西北风和南风。同时，靖边县2013—2016年历史风速表明，该地区94%以上的天气风力在3级以下，风速为0～5.4 m/s[9]。

靖边乔家洼CO2驱先导试验区位于黄土丘陵地区，黄土覆盖层较厚，沟壑纵横，地表植被较为发育。CO2驱先导试验区主要草本植物最大高度为30 cm、胸径25 cm，长势良好，主要类型有阿尔泰狗娃花、狗尾草、蒿草、草木犀；灌木及半灌木最大高度为50 cm、胸径30 cm，长势良好，主要类型有柠条锦鸡儿、沙柳、沙蒿等；乔木林最大高度为15 m、冠幅6 m、胸径0.3 m，长势良好，主要有小叶杨、柳树、榆树、苹果树、枣树等。由于CO2驱先导试验区所在地特殊气候及地理环境因素的影响，人工乔木林整体长势较差。CO2驱先导试验区的草本植物和灌木及半灌木平均总盖度达85%，这些近地表植被高度普遍低于50 cm。

2.3 监测点位优化

靖边乔家洼注气井组分布在砂体较厚、储层物性较好的区域，砂体总体呈南北向条带状分布。这些砂体是CO2注入集聚的主要层位，也是可能发生CO2泄漏的潜在区域。同时，截至目前已经有8口生产井的伴生气中检测到CO2，并且有5口井由于压力升高出现油气水混合物从油套环空喷出的现象。

根据靖边乔家洼CO2驱先导试验区裂缝发育方向、“注气”优势方向、CO2富集区和油井生产动态资料，同时兼顾监测成本的经济性，最终确定了3处CO2浓度在线监测井场，3处监测井场分别为45543监测井场、45544监测井场和45586监测井场。

图7为大气CO2浓度监测装置井场监测示意图，其中，A、B和C分别为45543监测井场、45544监测井场和45586监测井场。由图7可知，A监测井场和C监测井场位于黄土塬地貌的沟壑处，处于地势低洼处，海拔约500 m，50%以上的风向为西北风；B监测井场位于黄土塬地貌的黄土峁，地势相对较高，海拔约1 200 m，60%以上的风向为南风。因此，监测点位应根据监测井场的实际气象条件布置在下风向。

图7 大气CO2浓度监测装置井场监测示意图Fig.7 Schematic diagram of well site monitoring for atmospheric CO2 concentration monitoring device

结合以上研究结论，随着风速的不断增加，CO2云的扩散距离先增大后减小。同时随着泄漏速度的增大，近地表处CO2云的浓度无论在纵向上还是横向上都不断增大。CO2驱先导试验区的常见平均风速为2.0 m/s，当风速为2.0 m/s时，CO2云的最大扩散距离为47 m，浓度最大的CO2云的扩散距离为15 m。因此，监测预警范围应为47 m，监测点位应根据监测井场的井口位置布置在距离井口下风向15 m处。

由于CO2密度大于空气，CO2容易在地势低洼区形成高浓度CO2聚集区。如果注入的CO2泄漏出地表，将首先在靠近地面的位置聚集，而陕北地区的地面草本植物生长高度一般不超过50 cm。为了消除植物光合作用对CO2浓度监测的影响，保证数据的真实性。因此，大气CO2浓度监测采样高度选择在距离地表以上50 cm处。

综合以上因素，监测点的位置选定为三个井口的下风向，距离井口15 m，采样高度50 cm。井场监测装置不仅可以监测大气中的CO2浓度，还可以用于监测大气温度、风速、风向等环境因素。

2.4 监测实践

针对靖边乔家洼CO2驱先导试验区，优选3处监测点，开展靖边乔家洼CO2试验区CO2浓度在线监测，获取试验区CO2浓度变化数据。图8为3个井场监测点大气CO2浓度一年的变化曲线。由图8可知，井场监测点大气中CO2浓度的平均值在430～450 ppm之间，属于正常浓度范围[24]。根据监测数据，大气中暂未发现CO2泄漏现象，为延长石油集团靖边乔家洼CO2提高石油采收率示范项目环境影响、安全评价和CO2泄漏预警预报提供数据支撑。