📝 摘要
准确获取烃类流体的物理性质在不同石油工业中至关重要。获取这些性质的主要资源是实验室测量,但在许多情况下这些测量数据不可用,因此可以使用其他方法来估算这些性质。本文关注使用多相平衡和性质确定程序预测中东某砂岩油藏的相态行为和物理性质。采用Soave-Redlich-Kwong状态方程和Peng-Robinson状态方程及其修正形式来计算储层流体的物理性质。为此,首先使用未经任何回归的立方型Peng-Robinson EOS模拟每个实验室实验,并与实验室观测结果(PVT)作为初步结果进行比较。然后,使用劈分(splitting)和合并(lumping)过程来调整或表征EOS,使其能够再现PVT实验。将这两个步骤计算得到的PVT性质与实测PVT数据进行比较,结果表明,劈分和合并过程在预测该砂岩油藏PVT性质方面具有良好的准确性。

🖥️ CMG软件应用情况总结

项目 内容
所用软件 CMG WinProp(相态模拟软件包)
软件用途 • 流体表征(Fluid characterization)
• 组分劈分与合并
• EOS回归拟合实验室PVT数据
• 生成用于CMG组分模拟器GEM的组分属性
• 构建相图
模拟对象 中东某砂岩油藏的储层流体(轻质油,API 30.5°,初始GOR 809.94 scf/stb,泡点压力2804 psi,初始储层压力6059.77 psi,温度235.94 °F)
输入数据 • 原始流体组成(表1):CO₂, N₂, C₁, C₂, C₃, iC₄, nC₄, iC₅, nC₅, C₆⁺(MW=210,密度0.8814 g/cm³)
• PVT实验数据:恒组成膨胀(CCE)、差异分离(DL)
EOS模型 Peng-Robinson EOS(因其对泡点压力预测最佳而被选用)
• 粘度模型:Pedersen对应状态模型
劈分过程 • 使用Whitson方法(6参数、2阶段指数分布)将C₆⁺劈分为6个拟组分:
C₆-C₉, C₁₀-C₁₂, C₁₃-C₁₆, C₁₇-C₂₀, C₂₁-C₂₄, C₂₅⁺
• 总组分从10个增加到15个
回归参数 • 拟组分的临界压力(Pc)、临界温度(Tc)、偏心因子(ω)
• 二元交互系数(δ)
• 拟组分的位移参数(shift parameter)
合并过程 • 第一步合并:形成11组分EOS模型
(N₂,C₁), (C₂,C₃), (iC₄,nC₄), (iC₅,nC₅) 分组
• 第二步合并:形成6组分EOS模型(最终模型)
包含:CO₂, (C₁,N₂), (C₂,C₃), (iC₄,nC₄), (iC₅,nC₅), C₆⁺
最终组成见表6
评价指标 平均绝对相对误差(AARE%)、标准偏差(SD)、泡点压力误差

文中明确指出

“In this paper, WinProp simulator, the multiphase equilibrium and properties determination program, has been adopted to develop a PVT model for predicting the reservoir fluid properties…” (第2.1节)
“WinProp is CMG’s equation of state multiphase equilibrium property package…” (第2.1节)
“WinProp can be used … to generate component properties for CMG’s compositional simulator GEM.” (第2.1节)

📊 模拟方案与主要结果

1. 初步模拟结果(未经回归的Peng-Robinson EOS)

实验 性质 AARE% SD
CCE 油密度 4.40 0.432
CCE 相对体积(ROV) 2.40 1.75
CCE 油压缩系数 19.73 0.405
CCE 油粘度 5.48 35.447
DL 相对油体积 1.27
DL 气体Z因子 1.06
DL 气体FVF 2.59
DL GOR 4.89
DL 油FVF 1.22
  • 初步结果表明:基本EOS能够再现流体行为,但部分实验未完全匹配(表3-4,图1-2)。

2. 劈分与合并后最终结果

  • 6组分最终EOS模型:成功匹配了15组分模型的所有PVT性质(表8-9)。

  • CCE实验最终匹配(表8):

    性质 AARE% SD
    油密度 0.032 0.0002
    相对体积(ROV) 0.001 0.0001
    油压缩系数 0.190 0.003
    油粘度 0.370 0.652
  • DL实验最终匹配(表9):

    性质 AARE%
    相对油体积 0.000
    油FVF 0.003
    GOR 0.262
    气体Z因子 0.088
    气体FVF 0.022
    气体比重 0.016
  • 泡点压力预测(表10):

    • 回归前误差:7.46%

    • 回归后误差:0.03%(2804.7 psi 测量值 vs 2804.0 psi 计算值)

3. 相态行为图(P-T相图)

  • 使用最终EOS模型预测了储层流体在不同压力和温度条件下的相态行为(图5),生成了P-T相图,包含泡点线和露点线。

✅ 主要结论

  1. EOS选择:Peng-Robinson EOS 对于所研究的中东砂岩油藏流体(轻质油)具有最佳的预测能力,特别是对泡点压力的预测。

  2. 劈分与合并的必要性:基本的未经回归的EOS能够大致再现流体行为,但经过劈分、回归和合并过程后,PVT性质的预测精度显著提高(如泡点压力误差从7.46%降至0.03%)。

  3. 劈分策略:采用Whitson方法将C₆⁺劈分为6个拟组分(C₆-C₉, C₁₀-C₁₂, C₁₃-C₁₆, C₁₇-C₂₀, C₂₁-C₂₄, C₂₅⁺)能够获得准确匹配。

  4. 最终模型:开发了一个6组分的EOS模型,该模型能够准确预测该砂岩油藏的PVT性质(包括油密度、粘度、FVF、GOR、Z因子等),可用于后续的组分油藏数值模拟(CMG GEM)。

  5. 工程应用:基于该EOS计算的相态行为可用于工程研究,并可减少大量的实验室测量工作。

🏛️ 作者及单位信息

  • 作者: Doaa Saleh Mahdi¹, Ali Shariq², Mohammed A. Kareem³

  • 单位:

    1. 伊拉克-巴格达理工大学(University of Technology, Baghdad-Iraq),石油技术系

    2. 澳大利亚-科廷大学(Curtin University, Kensington, WA, Australia),石油工程系

    3. 伊拉克-基尔库克大学(Kirkuk University, Kirkuk, Iraq),石油工程系

  • 期刊: Iraqi Journal of Oil & Gas Research, Vol. 1, No. 1 (2021)

  • 收稿日期: 2021年7月20日

  • 录用日期: 2021年10月5日

  • 在线发表: 2021年10月9日

  • 通讯作者: Doaa Saleh Mahdi (150082@uotechnology.edu.iq)

💡 补充说明
该论文是油气藏流体相态数值模拟的典型应用案例。研究的核心在于使用CMG WinProp软件,遵循标准的“表征(劈分)→ 回归 → 合并”工作流程,为特定油藏(中东砂岩轻质油)建立一个校准的、计算效率高的组分模型。论文详细展示了:

  1. 劈分策略:如何将重馏分(C₆⁺)合理劈分为多个拟组分以精确表征流体性质。

  2. 回归流程:如何选择回归参数(Pc, Tc, ω, 交互系数等)来匹配CCE和DL实验数据。

  3. 合并优化:如何在保证精度的前提下,将15组分模型简化为6组分模型,以提高后续油藏组分模拟(如CMG GEM)的计算效率。

  4. 结果验证:通过对比多种PVT性质(油密度、FVF、GOR、粘度、Z因子等)和泡点压力,验证了最终模型的可靠性。

该研究对从事油藏流体PVT分析、EOS表征和组分油藏模拟的工程师和研究人员具有重要的参考价值。

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