📝 摘要
稠油是全球重要的能源资源。提高稠油采收率的关键是增加其在储层条件下的流动性。虽然热力方法（如蒸汽驱、CSS、SAGD）对稠油粘度降低效果显著，但由于加拿大大部分稠油储层存在薄净产层、深度大等条件，热力方法并不适用。因此，冷采方法备受关注。CO₂因其在轻油和稠油中都具有很高的溶解性，被认为是最有潜力的溶剂之一。尽管在稠油中很难达到CO₂混相，但CO₂注入仍能显著提高采收率。
本研究通过一维岩心驱替实验测试了不同注入和压力控制方案（不同注入速率、不同生产压力控制方案、不同CO₂纯度）。实验结果表明，较低的CO₂注入速率可获得更高的采收率（从31.1%提高到36.7%）；恒定生产压力方案的采收率为31.1%，而生产压力衰竭方案多产出7%的油；最佳压力控制方案是在CO₂注入期间保持恒定生产压力，然后关井进行压力衰竭，采收率达到初始OOIP的42.5%。
利用CMG软件（WinProp和GEM模块）进行了数值模拟，对实验结果进行了历史拟合。不同生产压力方案得到不同的气相相对渗透率曲线。最佳压力控制方案的气相相对渗透率曲线显著降低，临界气饱和度更高，表明压力衰竭过程中形成了泡沫油。基于现场数据和历史拟合得到的相对渗透率曲线，利用CMG建立了三维储层模型，测试了不同注入和生产方案以及不同注入材料的效果。
🖥️ CMG软件应用情况总结
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 所用软件 | • CMG WinProp：用于PVT实验的历史拟合和预测，生成CO₂溶解稠油的物性数据（粘度、密度、体积系数等）（论文第85页，第4.1节）。 • CMG GEM：组分模拟器，用于一维岩心驱替实验的历史拟合（考虑气-液-水三相间的复杂传质），以及三维储层模型的开发方案模拟与预测（论文第88页，第4.2.1节；第136页，第4.3.2节）。 |
| 模型类型 | • PVT模型：组分模型，用于拟合CO₂-稠油体系的压力-体积-温度（PVT）关系。 • 一维岩心模型：1D 30×1×1 网格，三相（油-气-水）组分模型，用于历史拟合岩心驱替实验。 • 三维储层模型：45×45×3 网格，基于现场地质统计数据的均质/非均质模型，用于预测不同开发方案的效果。 |
| 模拟对象 | 中国北方某稠油油藏（现场油样、水样、人工岩心），模拟CO₂驱、水驱、烟道气驱等不同开发方案。 |
| 应用方式 | • PVT拟合与预测：使用WinProp模块，采用Peng-Robinson状态方程，将活油拆分为“死油”和CO₂两个组分，通过回归调整组分性质（临界压力、临界温度、偏心因子、分子量等），匹配实验测得的饱和压力、密度和粘度数据，并预测更大压力范围内的物性（图4-1、4-2）。 • 岩心实验历史拟合：使用GEM模块建立一维三相组分模型，输入WinProp预测的流体物性，匹配6组不同方案岩心驱替实验的累积产油量和注入端压力，得到不同方案下的油-水及气-液相对渗透率曲线（图4-3至4-18）。 • 储层模型开发模拟：使用GEM模块建立三维储层模型（基于现场测井数据的孔隙度、渗透率分布），模拟20年内三种开发类别（水驱后CO₂驱、纯CO₂驱、水驱后烟道气驱）共44种方案，对比采收率、气效率、累积产气等指标。 • 泡沫油效应表征：通过历史拟合得到的气相相对渗透率曲线（Krg）来表征泡沫油效应。泡沫油形成时，Krg曲线显著降低，临界气饱和度增高（图4-16至4-18）。 |
| PVT模型参数 | • 状态方程：Peng-Robinson EOS • 组分：Dead Oil + CO₂ • 粘度模型：Jossi-Stiel-Thodos 相关性 • 匹配数据：饱和压力、密度、粘度（表4-1） • 更新后CO₂性质：Pc=72.83 atm, Tc=304.2 K, Acentric factor=0.225, MW=44.01（表4-2） |
| 一维岩心模型参数 | • 网格：30×1×1 • 模型尺寸：0.3019 m × 0.045 m × 0.045 m • 网格尺寸：0.01006 m × 0.045 m × 0.045 m • 初始压力：11 MPa • 渗透率：~1551 mD • 孔隙度：~29% • 初始含油饱和度：~73% • 边界条件：第一网格为注入端，第30网格为采出端 |
| 三维储层模型参数 | • 网格：45×45×3 • 模型尺寸：470 m × 470 m • 厚度：5 m（平均） • 深度：1408 m • 压力：11 MPa • 温度：55°C • 渗透率：1500 mD（平均） • 孔隙度：28%（平均） • 初始含油饱和度：72.5% • 原油粘度：869.3 cp • 模拟周期：20年 • 井网：1口注入井 + 1口生产井 |
| 模拟方案 | • PVT拟合：匹配4个不同气油比（12.46-106.21 cm³/cm³）下的饱和压力和物性 • 岩心实验历史拟合（6组）： – Test #1: 纯CO₂, 7 ml/min, 恒压11 MPa – Test #2: 纯CO₂, 2 ml/min, 恒压11 MPa – Test #3: 纯CO₂, 2 ml/min, 压力衰竭（11→8 MPa） – Test #4: 纯CO₂, 7 ml/min, 压力衰竭（11→5 MPa） – Test #5: 烟道气（20% CO₂ + 80% N₂）, 7 ml/min, 恒压11 MPa – Test #6: 纯CO₂, 7 ml/min, 多压力控制（恒压注入+关井衰竭循环） • 储层模型方案（44种）： – 水驱后CO₂驱（14种）：不同注入速率、恒压/衰竭/循环压力方案 – 纯CO₂驱（16种）：不同注入速率、恒压/衰竭/循环压力方案 – 水驱后烟道气驱（14种）：不同注入速率、恒压/衰竭/循环压力方案 |
| 主要结论 | • PVT实验与拟合：CO₂在稠油中溶解度很高，显著降低稠油粘度；压力越高，溶解度越高，粘度降低越显著。WinProp成功拟合了实验数据。 • 岩心实验与历史拟合： – CO₂驱效果远优于烟道气驱（采收率31.1% vs 16.9%），证明CO₂的高纯度对稠油开采的重要性。 – 较低注入速率（2 ml/min vs 7 ml/min）可获得更高采收率（36.7% vs 31.1%）。 – 压力衰竭方案比恒压方案采收率更高（最高42.5% vs 31.1%），归因于泡沫油的形成。 – 多压力控制方案（恒压注入+关井衰竭循环）效果最佳（42.5%），因为它同时利用了恒压促进溶解和衰竭促进泡沫油的双重优势。 – 历史拟合得到的气相相对渗透率（Krg）曲线中，形成泡沫油的方案（Test #4、#6）Krg显著低于未形成泡沫油的方案（Test #1），验证了泡沫油降低气相流动能力的理论。 • 储层模型模拟： – 纯CO₂驱（无预水驱）最佳方案采收率31.97%（Case #8）；水驱后CO₂驱最佳方案采收率29.42%（Case #7）；水驱后烟道气驱最佳方案采收率21.77%（Case #11）。 – 对于储层尺度，简单的“恒定注入速率 + 循环压力衰竭”方案效果最佳。 – 泡沫油效应在储层尺度下仍可观察到，表现为低GOR和低气产量。 • CMG适用性：CMG软件套件（WinProp + GEM）能够有效支持从流体物性表征、室内实验历史拟合到现场尺度方案预测的完整工作流，是稠油CO₂驱工艺优化和机理研究的有力工具。 |
文中明确指出（Case138.pdf）：
“Numerical simulations were conducted to history match the experimental results.” （第4页，Abstract部分）
“A 3-D reservoir model was built by Computer Modeling Group (CMG) software based on field data and relative permeability curves from history match of the tests.” （第4页，Abstract部分）
“The Winprop module in CMG was chosen to history match and predict the PVT tests. The Peng-Robinson equation of state was chosen ahead of time.” （第85页，第4.1.1节）
“Because of the existence of complex mass transfer between the different phases, GEM module in CMG were used for simulation.” （第88页，第4.2.1节）
“Module GEM in CMG was chosen to run the simulation.” （第136页，第4.3.2节）
🧪 模拟方案与主要结果
1. PVT实验与WinProp拟合（第3.1节、第4.1节，表3-1至3-5，表4-1，图3-2至3-5，图4-1、4-2）
实验参数：温度55°C，压力范围0-26 MPa，气油比（GOR）12.46、24.74、51.71、106.21 cm³/cm³。
| 气油比 (cm³/cm³) | 饱和压力 (MPa) | 体积系数 | 密度 (g/cm³) | 粘度 (cp) | 拟合误差 |
|---|---|---|---|---|---|
| 12.46 | 8.42 | 1.040 | 0.902 | 23.69 | 压力8.18%, 粘度7.67% |
| 24.74 | 11.07 | 1.100 | 0.8715 | 53.08 | 压力6.32%, 粘度11.4% |
| 51.71 | 7.91 | 1.170 | 0.855 | 56.17 | 压力17.4%, 粘度5.23% |
| 106.21 | – | 1.320 | 0.812 | 28.73 | – |
关键结论：WinProp成功回归了死油和CO₂的组分性质（表4-2），预测的粘度-压力-组成关系（图4-1、4-2）为后续岩心和储层模拟提供了准确的流体物性输入。
2. 岩心驱替实验与GEM历史拟合（第3.2节、第4.2节，表3-7，图3-9至3-20，图4-3至4-18）
模型参数：1D 30×1×1网格，k~1551 mD，φ~29%，初始压力11 MPa，温度55°C。
| 测试编号 | 注入气体 | 注入速率 (ml/min) | 生产压力方案 | 实验采收率 | 历史拟合误差（累积油） | 历史拟合误差（注入压力） | 关键结论 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | 纯CO₂ | 7 | 恒压11 MPa | 31.1% | 3.25% | 0.94% | 基础对照，CO₂显著优于烟道气 |
| #2 | 纯CO₂ | 2 | 恒压11 MPa | 36.7% | 1.06% | 0.47% | 低注入速率更优，更多时间溶解扩散 |
| #3 | 纯CO₂ | 2 | 衰竭11→8 MPa | 39.0% | 1.41% | 0.37% | 压力衰竭形成泡沫油，提高采收率 |
| #4 | 纯CO₂ | 7 | 衰竭11→5 MPa | 38.0% | 2.26% | 2.48% | 快衰减速率形成更优质泡沫油 |
| #5 | 烟道气(20%CO₂) | 7 | 恒压11 MPa | 16.9% | 1.51% | 1.52% | 80% N₂无效，证明CO₂溶解是关键 |
| #6 | 纯CO₂ | 7 | 多压力控制（注入恒压+关井衰竭循环） | 42.5% | 2.41% | 4.60% | 最佳方案：结合溶解和泡沫油双重优势 |
关键发现——气相相对渗透率与泡沫油的关系（图4-16至4-18）：
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形成泡沫油的压力衰竭方案（Test #4、#6）的气相相对渗透率（Krg）曲线显著低于未形成泡沫油的恒压方案（Test #1）（图4-16）。
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衰竭速率更快的Test #4（11→5 MPa）的Krg曲线低于衰竭速率较慢的Test #3（11→8 MPa）（图4-17）。
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多压力控制方案（Test #6）的Krg曲线低于单次衰竭方案（Test #4），表明关井衰竭为泡沫油提供了更稳定的生成环境（图4-18）。
3. 三维储层模型模拟（第4.3节，表4-4至4-9，图4-19至4-29）
模型参数：45×45×3网格，470×470 m，k_avg=1500 mD，φ_avg=28%，Soi=72.5%，μ_o=869.3 cp，压力11 MPa，温度55°C。
三大开发类别最佳方案对比：
| 开发类别 | 最佳方案 | 注入速率 (m³/d) | 压力方案 | 20年采收率 | 气效率 (m³/m³) | 关键结论 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 水驱后CO₂驱 | Case #7 | 100 | 循环压力衰竭（11→5 MPa，1年） | 29.42% | 1114.8 | 水驱形成水通道，CO₂沿通道突破快，但衰竭循环仍产生泡沫油 |
| 纯CO₂驱（无预水驱） | Case #8 | 100 | 循环压力衰竭（11→5 MPa，2年） | 31.97% | 1264.1 | 最佳方案：无水通道，CO₂接触效率高，衰竭形成泡沫油 |
| 水驱后烟道气驱 | Case #11 | 100 | 循环压力衰竭（11→5 MPa，1年） | 21.77% | 677.9 | 仅20% CO₂有效，效果远差于纯CO₂ |
关键现象（图4-22至4-29）：
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水驱后CO₂驱：CO₂先驱替水通道中的水，水产量高；水排空后，溶有CO₂的稠油产出，达到产油峰值（图4-23）。
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纯CO₂驱（无预水驱）：无水通道，CO₂与稠油接触更充分；泡沫油形成导致低GOR、低气产量，延长有效生产期（图4-26、4-27）。
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烟道气驱：80%的N₂不溶，CO₂溶解量有限，泡沫油效应弱，GOR在每周期中明显峰值（图4-29）。
✅ 主要结论
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CO₂溶解效应：CO₂在稠油中具有很高的溶解度，可显著降低稠油粘度。WinProp成功拟合了PVT实验数据，回归得到了准确的组分性质。
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注入速率影响：较低的气体注入速率（2 ml/min vs 7 ml/min）可获得更高的采收率（36.7% vs 31.1%），因为较慢的注入速度为CO₂在油中的扩散和溶解提供了更充分的时间。
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生产压力方案影响：压力衰竭方案比恒压方案采收率更高（最高42.5% vs 31.1%）。压力衰竭促进了泡沫油的形成，泡沫油中弥散的气泡降低了气体流动性（表现为Krg降低），提高了驱替效率。
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多压力控制方案（关井衰竭）最优：先恒压注入CO₂（促进溶解），然后关井进行压力衰竭（促进泡沫油生成）的方案获得了最高采收率（42.5%）。这种策略避免了流动气体对泡沫油的破坏。
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CO₂纯度重要性：纯CO₂驱的采收率（31.1%）远高于烟道气驱（16.9%），证明CO₂的高纯度是稠油开采的关键因素。
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岩心实验历史拟合：GEM成功拟合了6组不同方案岩心实验的累积产油量和注入端压力。通过历史拟合得到的气相相对渗透率（Krg）曲线，证实了泡沫油形成时Krg显著降低的现象。
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储层尺度预测：三维储层模型模拟验证了岩心尺度的结论。纯CO₂驱（无预水驱）的最佳方案（Case #8）20年采收率为31.97%，水驱后CO₂驱的最佳方案（Case #7）为29.42%，水驱后烟道气驱（Case #11）仅为21.77%。
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CMG软件的适用性：CMG WinProp和GEM模块能够有效支持从流体PVT表征、室内实验历史拟合到现场尺度方案预测的完整工作流，是稠油CO₂驱工艺优化和泡沫油机理研究的有力工具。
🏛️ 论文主要信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 论文标题 | Optimization of CO₂ Flooding Strategy to Enhance Heavy Oil Recovery |
| 作者 | Tuo Huang |
| 学位 | 应用科学硕士（Master of Applied Science） |
| 授予单位 | 里贾纳大学（University of Regina） |
| 毕业年份 | 2015年7月 |
| 所属院系 | 石油系统工程系（Petroleum Systems Engineering） |
| 研究领域 | 稠油开采、CO₂驱、泡沫油、提高采收率（EOR）、油藏数值模拟 |
💡 补充说明
该硕士论文是一项关于稠油CO₂驱策略优化及泡沫油机理的系统性实验与数值模拟研究，核心创新点在于：
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系统的实验方案设计：设计了6组系统对比的岩心驱替实验，涵盖了注入速率（2 vs 7 ml/min）、生产压力方案（恒压 vs 衰竭）、注入气体类型（纯CO₂ vs 烟道气）以及创新的多压力控制方案，定量揭示了各因素对采收率的影响权重。
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泡沫油效应的GEM表征方法：利用CMG GEM的历史拟合功能，通过对比不同方案下拟合得到的气相相对渗透率（Krg）曲线，首次在同一研究中定量验证了泡沫油形成时Krg显著降低、临界气饱和度升高的现象。Krg曲线成为判断泡沫油是否形成的关键指标。
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多压力控制方案的提出与验证：创新性地提出了“先恒压注入（促进CO₂溶解）+ 后关井压力衰竭（促进泡沫油生成）”的多压力控制方案（Test #6），该方案在岩心尺度取得了最高的采收率（42.5%），优于单纯的恒压或衰竭方案。
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PVT物性的精确表征与预测：利用CMG WinProp模块，通过回归分析获得了死油和CO₂的优化组分性质（表4-2），并预测了更大压力范围内的粘度-压力-组成关系（图4-1、4-2），为后续模拟提供了准确的流体物性输入。
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储层尺度的方案优化：基于岩心实验优化结果，利用GEM建立了三维储层模型，模拟了44种不同开发方案（水驱后CO₂驱、纯CO₂驱、水驱后烟道气驱），给出了20年预测周期内的采收率和气效率对比，为现场应用提供了定量参考。
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从实验到现场的工作流：完整展示了“PVT实验 → WinProp物性表征 → 岩心驱替实验 → GEM历史拟合（获取相对渗透率）→ 三维储层模型预测”的完整技术路线，为稠油CO₂驱方案设计和优化提供了标准工作流。
该研究对从事稠油开采、CO₂驱、泡沫油机理、提高采收率（EOR）、油藏数值模拟以及实验岩心驱替的工程师和科研人员具有重要的参考价值。