稠油油藏蒸汽-泡沫驱油数值模拟方法

以室内实验和矿场试验结果为基础,对稠油油藏蒸汽-泡沫驱的渗流机理及所涉及的物理化学现象进行了研究,在常规热采模型的基础上,结合蒸汽泡沫驱数学模型,建立了考虑蒸汽泡沫驱的新热采模型,拓展了热采模型的应用范围．模型中考虑了表活剂浓度、非凝析性气体含量、地层非均质性等影响因素．针对辽河高升油田高二、三区高3456井组油层埋藏较深、油层有效厚度较大的特点,对蒸汽泡沫复合驱进行了数值模拟研究,分析了其敏感因素及其可行性,并对蒸汽泡沫复合驱提高厚层稠油油藏的采收率机理进行了探讨．     

热采耦合数学模型定量化研究及数值模拟

针对稠油油藏开发过程的薄弱环节,提出了油藏热质传递过程的黑箱分析法和白箱分析法,建立了包含蒸汽相的稠油热采耦合黑箱模型和白箱模型,使得储层温度场模型得以完整化和系统化。应用CMG软件进行数值模拟,验证了所建数学模型的合理性,并得到了孔隙度对油藏温度的影响关系。最后,对油藏热流体的指进现象进行了机理分析,并总结了热流体指进现象的产生范围。     

基于不可逆热力学原理的油藏多孔介质耦合作用模型

油藏多孔介质渗流过程存在多场耦合作用,目前的一些研究方法和分析模型具有一定局限性。本文将不可逆热力学原理应用于油藏复杂渗流过程,在局域平衡和连续性假设基础上,提出了基于表征单元体(Representative Elementary Volume,简称REV)的元胞描述方法;推导出了多孔介质渗流过程考虑导热和扩散作用的耦合方程;基于所建模型,分析了稠油热采过程的熵产变化特性。稠油热采过程除包括热传导和扩散耦合作用外,还包括黏滞流动和化学反应等不可逆过程,可根据本文模型扩展。     

保偏光纤熔锥区的传输特性分析

建立了保偏光纤熔锥区截面的有限元模型,基于热-结构-电磁多物理场耦合有限元方法,分析了保偏光纤熔锥区的传输特性.给出了热应力导致的保偏光纤应力双折射及折射率变化曲线；分析了随着拉伸长度的增加,传输模式的转换以及传播常量的变化;分析了随着芯径的减小,应力区对电磁场分布的影响.     

考虑动半径和粘度变化的稠油非牛顿不稳定渗流数学模型

针对稠油非牛顿特征,在Bingham流体渗流方程基础上,通过对动半径和粘度进行表征,建立同时考虑启动压力梯度、动半径变化和粘度变化的非牛顿稠油不稳定渗流数学模型,完善Bingham型稠油渗流数学模型.通过空间、时间离散差分及Matlab数值计算,得到非牛顿稠油非稳态渗流地层压力分布.结果表明,相同产量下,随启动压力梯度增大,动半径向井方向移动;启动压力梯度越大,压降曲线越陡,相应近井压降越大;相同启动压力梯度下,产量越大,不同吞吐周期压力差距越大.将半径和粘度动态变化相结合,弥补了现行非牛顿稠油渗流数学模型的一个缺陷.     

基于“三箱”方法的油藏多孔介质热流耦合计算模型

在稠油开采过程中,随着热流体的注入和油气的采出,油藏多孔介质内部的渗流场、温度场和应力场等重新分布,同时油藏多孔介质的物性参数发生变化,稠油热采是一个典型的热流固多场耦合作用过程。由于油藏多孔介质内部结构变化多样,精确描述和分析困难,目前多场耦合相关机理模型研究针对特定条件,具有一定的局限性。本文针对油藏多孔介质,提出了热流耦合计算的"三箱"分析模型,即不涉及REV(表征单元体,representative volumetric element,简称REV)内部构成的"黑箱"分析法、对REV内部进行适当简化的"灰箱"分析法,以及对REV内部进行详细分析的"白箱"分析法。利用所建模型,基于油藏多孔介质的一些典型数据,进行了耦合计算和分析,得到了一些有意义的结果。     

热采井注蒸汽与注多元热流体井筒流动与传热对比分析

针对海上稠油开采出现的问题,国内发展了注多元热流体吞吐热力采油技术。与蒸汽热力采油相比,多元热流体可以显著降低稠油黏度、增加油层压力,提高开采效率。本文基于实际气体状态方程和混合法则建立注多元热流体内部流动与传热模型,并与注蒸汽井筒流动与传热状态进行对比,详细对比两种热采介质在井筒流动与传热情况。通过研究发现:在井筒注入相同温度与相同注入速率的多元热流体与饱和蒸汽,多元热流体井筒压力和温度下降速度更快,到达井底时压力更大,温度更低,与地层和油层的温差更小,井筒热损失更少,但是热量含量低,油层加热范围小。要想达到与蒸汽一样加热效果,可以增加多元热流体注入速率和注入温度。同时由于CO_2和N_2作用,油层温度分布更加均匀,热量更多,油层加热范围更大,注多元热流体开采效果更好。     

接触热阻理论模型的简化

本文分析了机械加工表面的粗糙度曲线形貌参数的统计特征.基于单点接触热导理论模型和弹性形变理论模型,建立了总的接触热阻与总的压力之间的一般关系,简化了接触热导的计算模型,并与现有的计算方法进行了对比.研究结果表明,简化模型具有很好的精度.     

注蒸汽井筒热损模拟实验及改进设计研究

稠油开采主要以注蒸汽热采为主,蒸汽沿井筒流动过程中,井筒散热损失和蒸汽温度、干度等均沿流程变化,对其进行精确计算和分析,对油田提高采收效果具有重要意义。本文对井筒结构和传热过程进行了分析,通过地面模拟实验,实测了隔热管的热损分布,并提出了热损合理分布概念。研究发现,接箍和隔热管外壁存在热桥,受影响的隔热管长度在0.5 m左右.同时,接箍处热流密度是正常隔热管的3倍以上,是需要研究的重点。按热损合理分布概念提出了三套改进设计方案,并对其进行了对比分析.     

高压差热分析及高温压力定标研究

高温高压下物质的相变研究是十分重要的课题.精确地了解高压腔内的压力和温度是非常重要的。目前,常温下的压力定标工作已经做得很多.由于高温下传压介质的力学性质的变化,常温下标定的压力值已不适用于高温情况,高温下压腔内的压力得重新标定.有人采用高温高压X射线技术进行标定;也有人建议用Au,Ag,Cu和Pb等元素的熔化曲线来标定[1].但是这些通常是困难的.我们采用高压差热分析技术,研究了Pb的熔化曲线,并讨论了常温下标定的压力值用于高温时在不同高压装置中所引起的误差. 一、高压差热分析装置 同常压差热分析一样,高压差热分析装置也…     

分形复合油藏非牛顿幂律流体不稳定渗流的数学模型

对不稳定渗流的数学模型进行了推导并建立了分形复合油藏不稳定渗流模型．在无限大地层、有界定压、有界封闭三种外边界条件下分别求出了它们在Laplace空间的解析解．对于两区的特殊情况，分析了井底压力动态特征和参数影响，制作了典型曲线．非牛顿幂律流体的幂律指数，分形参数均对典型曲线产生较大的影响，呈现出与牛顿流体和均质油藏明显不同的特征，这对于非均质油藏非牛顿流体的不稳定试井分析和研究非线性渗流特征都是十分重要的．     

水驱油藏中原油极性物质对吸附和润湿性影响的分子模拟

为了研究水驱油藏中原油极性物质的吸附机理及其对油藏表面润湿性的影响,构建以石英为代表的砂岩岩石骨架模型,己烷为代表的非极性物质模型和以甲苯、胶质和沥青质为代表的极性物质模型,运用分子模拟方法研究4种原油组分和水分子在砂岩油藏表面竞争吸附过程和润湿状态。结果表明：水与4种原油组分在石英矿物表面竞争吸附时,原油中的非极性物质会比极性物质更加容易脱附。极性物质会随着时间的变化逐渐吸附在矿物表面,非极性的物质会随着时间变化逐渐远离矿物表面。吸附过程中静电力起吸附作用,范德华力起排斥作用。最后结合润湿性实验结果,从机理上解释了不同原油组成对润湿性的影响,即原油组分中极性物质含量越高,胶质沥青质含量越大,岩石表面油湿性越大,且水驱过程中润湿性向亲水方向变化越难。结论对提升水驱油藏采收率影响因素的认识有重要意义。     

Wettability alteration of sandstones by silica nanoparticle dispersions in light and heavy crude oil

Unlike conventional oil production methods, enhanced oil recovery (EOR) processes can recover most oil products from the reservoir. One method, known as wettability alteration, changes the hydrophilicity of the reservoir rock via decreased surface interactions with crude oils. The mitigation of these attractive forces enhances petroleum extraction and increases the accessibility of previously inaccessible rock deposits. In this work, silica nanoparticles (NPs) have been used to alter the wettability of two sandstone surfaces, Berea and Boise. Changes in wettability were assessed by measuring the contact angle and interfacial tension of different systems. The silica NPs were suspended in brine and a combined solution of brine and the Tween®20 nonionic surfactant at concentrations of 0, 0.001, and 0.01 wt% NP with both light and heavy crude oil. The stability of the different nanofluids was characterized by the size, zeta potential, and sedimentation of the particles in suspension. Unlike the NPs, the surfactant had a greater effect on the interfacial tension by influencing the liquid-liquid interactions. The introduction of the surfactant decreased the interfacial tension by 57 and 43% for light and heavy crude oil samples, respectively. Imaging and measurements of the contact angle were used to assess the surface-liquid interactions and to characterize the wettability of the different systems. The images reflect that the contact angle increased with the addition of NPs for both sandstone and oil types. The contact angle in the light crude oil sample was most affected by the addition of 0.001 wt% NP, which altered both sandstones’ wettability. Increases in contact angle approached 101.6% between 0 and 0.001 wt% NPs with light oil on the Berea sandstone. The contact angle however remained relatively unaffected by addition of higher NP concentrations, thus indicating that low NP concentrations can effectively be used for enhancing crude oil recovery. While the contact angle of the light crude oil plateaued, the heavy crude oil continued to increase with an increase in NP concentration; therefore indicating that a maximum contact angle in heavy crude oil was not yet achieved. The introduction of NPs in light and heavy crude oil samples altered both the Berea and Boise sandstone systems’ wettability, which in turn indicated the efficacy of the silica NPs and surfactants in generating a more water-wet reservoir. Consequently, silica NPs and surfactants are most promising for EOR across the range of oil types.     

激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28~481.77nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘(PLS)回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。     

Experimental Studies on Viscosity Reduction of Heavy Crude Oil by Ultrasonic Irradiation

Acoustical Physics - Viscosity reduction is one of the key issues for heavy oil reservoir development and its transportation. Up to now, the mechanisms for ultrasonic viscosity reduction still...     

Diffuse field transmission into infinite sandwich composite and laminate composite cylinders

This paper is concerned with the modelling of diffuse field transmission into composite laminate and sandwich composite infinite cylinders. Two models are presented and compared: Symmetrical Laminate composite and discrete thick laminate composite. The latter is shown to handle accurately, as a particular case, the first model, and the important case of sandwich composite shells. In both models, membrane, bending, transverse shearing as well as rotational inertia effects and orthotropic ply angle of the layers are considered. Starting from the dynamic equilibrium relations and stress–strain–displacement relations, a dispersion system is given in a wave approach context. Next, expressions for the matrix systems governing the structural impedance, critical frequencies and ring frequency are given. The developed equations are applied to the calculation of the diffuse field transmission of an infinite cylinder. Predictions with the presented models are compared to results presented in the literature for both laminate composite and sandwich composite configurations. They confirm the accuracy of both models and the general nature of the presented discrete thick laminate composite model.     

基于条件生成式对抗网络的油藏单井产量预测模型

为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。