📝 摘要
本研究使用组分油藏模拟器（CMG-GEM）模拟了非常规致密油藏中的循环 CO₂ 注入过程。循环 CO₂ 注入是一种由注入、关井和生产三个阶段组成的提高采收率工艺。在超低渗透率油藏中，循环 CO₂ 注入和烃类采收率主要取决于岩石、流体和操作参数。本研究利用 CMG-GEM 研究了循环 CO₂ 注入过程的多个设计参数，以识别对采收率影响最大的参数，并理解循环 CO₂ 注入在致密油藏中的行为。另一方面，沥青质沉淀导致的渗透率下降是石油工业面临的主要问题之一，因为其会堵塞多孔介质，降低油井产能。此外，CO₂ 在地层水中的溶解度是 CO₂ 地质封存中最安全、最永久的圈闭机制之一。然而，上述不确定性参数对 CO₂ 提高采收率过程的影响尚未得到系统性的理解。因此，本研究旨在改进循环 CO₂ 注入工艺的设计技术，同时考虑沥青质沉积和 CO₂ 在盐水中溶解度的影响，以防止沥青质沉淀、最小化 CO₂ 排放、优化循环 CO₂ 注入并最大化石油产量。
🖥️ CMG软件应用情况总结
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 所用软件 | • CMG GEM：组分模拟器，用于循环 CO₂ 注入过程的数值模拟，包括相态行为、多组分流动、沥青质沉淀建模和 CO₂ 在盐水中的溶解度计算（论文第2页，第II节）。 • CMG WinProp：相态和流体性质程序，用于生成流体模型、预测 PVT 属性、进行相态行为模拟、计算 CO₂ 溶解度曲线以及估算沥青质沉淀（论文第2页，第II-A节；第4页，表II）。 |
| 模型类型 | 三维组分模型，双重渗透率模型（考虑天然裂缝），采用 Peng-Robinson 状态方程（PR EOS，1978）。 |
| 模拟对象 | 非常规致密油藏（深度 8500 ft，压力 5820 psi，温度 238°F），模拟循环 CO₂ 注入过程中的 EOR 效果、沥青质沉积行为及 CO₂ 在 brine 中的溶解度。 |
| 应用方式 | • 流体模型生成与 PVT 拟合：使用 WinProp 生成流体模型，采用 Peng-Robinson EOS，通过回归调整最重组分的临界性质和二元交互参数（BIP），拟合初始储层条件下的流体性质（表I、II）。 • 沥青质沉淀建模：使用 GEM 中的固体模型（solid model）进行多相闪蒸计算，通过将最重组分拆分为非沉淀和沉淀（沥青质）两部分来表征沥青质沉淀，通过校正轻组分与沥青质组分间的 BIP 来匹配沉淀曲线（图3，表III、IV）。 • CO₂ 在盐水中溶解度建模：使用 Henry 定律计算 CO₂ 在水相中的溶解度，采用 Li & Nghiem 推荐的 Henry 定律常数方法，使用 Rowe-Chou 密度相关性和 Kestin 粘度相关性计算水相性质（第4-5页，式18-19，表V）。 • 双重渗透率模型：构建双重渗透率模型，将实际水力裂缝（宽度 0.001 ft，渗透率 40,000 mD）等效为理想裂缝（宽度 1 ft，渗透率 40 mD）以减少计算时间和数值复杂度（第5-6页，式20，图6）。 • 循环 CO₂ 注入模拟：模拟“注入-关井-生产”循环过程，研究注入时间、浸泡时间、循环次数、生产压力、一次采油时间、裂缝参数（间距、半长）等对采收率的影响（第6-9页）。 • 敏感性分析：研究 7 个不确定性参数（注入时间、循环次数、扩散系数、浸泡时间、渗透率、裂缝半长、裂缝导流能力）对采收率的影响，生成 Tornado 图（图12）。 • CO₂ 溶解度曲线生成：使用 WinProp 在不同压力、温度和盐度条件下生成 CO₂ 溶解度曲线（图15-17）。 |
| 油藏模型参数 | • 模型尺寸：2800×1700×20 ft（全域）；300×800×20 ft（单一半缝区域，基于流动对称性） • 基质孔隙度：5% • 裂缝孔隙度：0.1% • 基质渗透率：0.01 mD • 天然裂缝渗透率：0.002 mD • 水力裂缝渗透率：40,000 mD（实际）→ 40 mD（理想裂缝，宽度 1 ft） • 水力裂缝半长：250 ft • 水力裂缝间距：200 ft • 水力裂缝数量：10 条 • 初始压力：5,820 psi • 温度：238°F • 深度：8,500 ft • 泡点压力：2,652 psi • CO₂ 一次接触混相压力：3,375 psi • CO₂ 多次接触混相压力：3,125 psi • 沥青质沉淀 onset 压力：2,702 psi • 沥青质含量：0.26 wt% • 初始含水饱和度：16% • ** brine 盐度**：100,000 ppm |
| 模拟方案 | • 循环 CO₂ 注入周期优化：Huff（30/90/180 天）、Soaking（15/30/60 天）、Puff（90/180/360 天）（表VII） • 生产压力敏感性：500-3000 psi（图7a） • 一次采油时间敏感性：3-30 个月（图7b） • 循环次数敏感性：1-6 次（图7c） • 裂缝间距敏感性：100-400 ft（图7d） • 裂缝半长敏感性：50-300 ft（图7e） • 天然裂缝渗透率敏感性：0.002-0.2 mD（图7f） • 7 参数 Tornado 敏感性分析：注入时间、循环次数、扩散系数、浸泡时间、渗透率、裂缝半长、裂缝导流能力（图12） |
| 主要结论 | • 最优一次采油时间：循环 CO₂ 注入应在一次采油 18 个月后 开始，可获得最高采收率（~16% OOIP）（图7b）。 • 最优生产压力：2000 psi 时采收率最高（11.53% OOIP），进一步降低压力会因气体驱动减弱而降低采收率（图7a）。 • 循环次数：前两次循环贡献最大增量（~2.8%），后续循环增量递减（图7c）。 • 裂缝参数：更小的裂缝间距（图7d）和更长的裂缝半长（图7e）均能提高采收率。 • 天然裂缝渗透率：提高天然裂缝渗透率（0.002→0.2 mD）可显著提高采收率（图7f）。 • 关键不确定性参数：Tornado 图（图12）显示，CO₂ 注入时间 是最敏感的参数，其次是循环次数和 CO₂ 扩散系数。 • 优化效果：优化后采收率从 18.15% 提高到 22.56%（增量 4.41%）。 • 沥青质影响：CO₂ 注入会增加沥青质沉淀，导致渗透率下降和产量降低。较高 CO₂ 浓度会加剧沉淀，而 brine 的存在可减缓沉淀（图13、14）。 • CO₂ 溶解度：溶解度随压力增加、温度降低、盐度降低而增加（图15-17）。 • CO₂ 封存潜力：注入的 CO₂ 可部分溶解于 brine 中，实现 EOR 与地质封存的协同（图18）。 • CMG 适用性：CMG GEM 和 WinProp 能够有效模拟致密油藏循环 CO₂ 注入中的相态行为、沥青质沉淀、CO₂ 溶解度、双重介质流动等复杂过程，是 CO₂-EOR 工艺设计和优化的有力工具。 |
文中明确指出（Case150.pdf）：
“A compositional reservoir simulation model (CMG-GEM) was used for cyclic CO₂ injection process in unconventional tight reservoir.” （第1页，Abstract部分）
“The reservoir simulation work for the application of cyclic CO₂ injection process was studied using compositional simulator in Computer Modeling Group CMG-GEM.” （第2页，第II节）
“CMG-WinProp was used for generating fluid model.” （第2页，第II-A节）
“The modified Peng-Robinson (1978) equation of state was used…” （第3页，第II-A节）
“Asphaltene precipitation is modelled using a multiphase flash calculation in which the fluid phases are described with an equation of state and the fugacities of components in the solid phase are predicted using the solid model.” （第4页，第II-A节）
“Additionally, solubility of CO₂ and hydrocarbon components in the aqueous phase is computed by Henry’s law.” （第4-5页，第II-A节）
🧪 模拟方案与主要结果
1. 流体模型与 PVT 拟合（第2-5页，表I-V，图3-4）
WinProp 建模：PR EOS，组分数据见表I。
| 参数 | 值 | 参数 | 值 |
|---|---|---|---|
| 初始压力 | 5,820 psi | 温度 | 238°F |
| 泡点压力 | 2,652 psi | CO₂ 一次接触混相压力 | 3,375 psi |
| CO₂ 多次接触混相压力 | 3,125 psi | 沥青质含量 | 0.26 wt% |
| 沥青质 onset 压力 | 2,702 psi | 沥青质 MW | 763.62 |
PVT 拟合误差（表II）：
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饱和压力：0.0001%
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粘度：0.0741%
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油密度：0.1384%
2. 循环 CO₂ 注入参数优化（第6-9页，图7-12）
| 参数 | 变化范围 | 最优值 | 关键结论 |
|---|---|---|---|
| 生产压力 | 500-3000 psi | 2000 psi | 采收率 11.53%，低于此压力气体驱动减弱（图7a） |
| 一次采油时间 | 3-30 个月 | 18 个月 | 采收率 ~16%（图7b） |
| 循环次数 | 1-6 次 | 前 2 次贡献最大 | 增量 ~2.8%，后续递减（图7c） |
| 裂缝间距 | 100-400 ft | 越小越好 | 间距 100 ft 采收率最高（图7d） |
| 裂缝半长 | 50-300 ft | 越长越好 | 半长 300 ft 采收率最高（图7e） |
| 天然裂缝渗透率 | 0.002-0.2 mD | 越高越好 | 0.2 mD 时采收率显著提高（图7f） |
Tornado 敏感性分析（图12）：7 个参数排序（影响从大到小）：
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CO₂ 注入时间（最重要）
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循环次数
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CO₂ 扩散系数
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浸泡时间
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渗透率
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裂缝半长
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裂缝导流能力（影响最小）
优化效果：采收率从 18.15% 提高到 22.56%（增量 4.41%）。
3. 沥青质沉积模拟（第11-12页，图13-14）
| 条件 | 采收率影响 | 机理 |
|---|---|---|
| 无沥青质 | 较高 | 渗透率保持高值 |
| 有沥青质 | 较低 | 沉淀堵塞孔喉，渗透率下降 |
关键结论：
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当井底压力低于沥青质 onset 压力（2,702 psi）时，沥青质开始沉淀
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CO₂ 浓度越高，沥青质沉淀越严重
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brine 的存在可减少沥青质沉淀
4. CO₂ 在 brine 中溶解度（第12-14页，图15-18）
溶解度影响因素（图15-17）：
| 参数 | 变化方向 | 对 CO₂ 溶解度的影响 |
|---|---|---|
| 压力 | 增加 | 增加 |
| 温度 | 降低 | 增加 |
| 盐度（NaCl） | 降低 | 增加 |
CO₂ 封存与 EOR 协同（图18）：
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CO₂ 回收因子为负值，表明部分注入的 CO₂ 溶解于 brine 中未产出
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实现了 EOR 与地质封存的双重目标
✅ 主要结论
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最优一次采油时间：循环 CO₂ 注入应在一次采油 18 个月后 开始，过早或过晚均会降低效率。
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最优生产压力：2000 psi 时采收率最高（11.53% OOIP），进一步降低压力会因气体驱动减弱而降低采收率。
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循环次数：前两次循环贡献最大增量，后续循环增量递减，经济性需考虑。
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裂缝参数优化：更小的裂缝间距和更长的裂缝半长均能提高采收率。天然裂缝渗透率越高，采收率越高。
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关键敏感性参数：CO₂ 注入时间 是最敏感的参数，其次是循环次数和 CO₂ 扩散系数（图12 Tornado 图）。
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优化效果：优化后采收率从 18.15% 提高到 22.56%（增量 4.41%）。
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沥青质影响：CO₂ 注入会增加沥青质沉淀，导致渗透率下降和产量降低。CO₂ 浓度越高，沉淀越严重；brine 的存在可减少沉淀。
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CO₂ 溶解度：溶解度随压力增加、温度降低、盐度降低而增加。高盐度会降低 CO₂ 溶解度。
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CO₂ 封存与 EOR 协同：注入的 CO₂ 可部分溶解于 brine 中，实现提高采收率与 CO₂ 地质封存的双重目标。
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CMG 软件的适用性：CMG GEM 和 WinProp 能够有效模拟致密油藏循环 CO₂ 注入中的相态行为、沥青质沉淀（固体模型）、CO₂ 在 brine 中的溶解度（Henry 定律）、双重介质流动（双重渗透率模型）等复杂过程，是 CO₂-EOR 工艺设计和优化的有力工具。
🏛️ 作者及单位信息
| 作者 | 单位 |
|---|---|
| Rashid S. Mohammad | 中国石油大学（北京），石油工程学院 |
| Zhang Shicheng | 中国石油大学（北京），石油工程学院 |
| Sun Lu | 中国石油大学（北京），石油工程学院 |
| Syed Jamal-Ud-Din | 中国石油大学（北京），石油工程学院 |
| Xinzhe Zhao | 中国石油大学（北京），石油工程学院 |
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期刊：World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Geological and Environmental Engineering
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卷/期/年：Vol. 11, No. 6, 2017
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论文编号：10007231
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研究领域：非常规致密油藏、循环 CO₂ 注入、沥青质沉积、CO₂ 溶解度、提高采收率、油藏数值模拟
💡 补充说明
该论文是一项关于致密油藏循环 CO₂ 注入工艺的系统性数值模拟研究，核心创新点在于：
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沥青质沉淀与 CO₂ 溶解度的耦合建模：在同一模型中同时考虑了沥青质沉淀（固体模型）和 CO₂ 在 brine 中的溶解度（Henry 定律），以及两者对 EOR 效果的影响。
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双重渗透率模型的简化方法：将实际水力裂缝（宽度 0.001 ft，渗透率 40,000 mD）等效为理想裂缝（宽度 1 ft，渗透率 40 mD），大幅减少了计算时间和数值复杂度，同时保持了模拟精度。
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7 参数 Tornado 敏感性分析：系统识别了 CO₂ 注入时间、循环次数、扩散系数、浸泡时间、渗透率、裂缝半长和裂缝导流能力对采收率的影响程度，明确了 CO₂ 注入时间为最关键参数。
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循环 CO₂ 注入周期的量化优化：系统研究了注入时间（30/90/180 天）、浸泡时间（15/30/60 天）和生产时间（90/180/360 天）的组合，给出了优化后的周期建议。
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沥青质沉淀 onset 压力的准确预测：通过校正轻组分与沥青质组分间的 BIP，准确匹配了沥青质沉淀曲线（onset 压力 2,702 psi），为预防沥青质沉淀提供了操作窗口。
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CO₂ 溶解度与 EOR 封存协同评估：定量评估了 CO₂ 在 brine 中的溶解度随压力、温度和盐度的变化规律，证明了循环 CO₂ 注入可同时实现提高采收率和 CO₂ 地质封存。
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CMG GEM 和 WinProp 的完整工作流：从 WinProp 的 PVT 拟合、沥青质相态模拟、溶解度曲线生成，到 GEM 的循环注入模拟、双重介质建模和敏感性分析，完整展示了 CMG 软件在 CO₂-EOR 研究中的应用。
该研究对从事致密油/页岩油开发、CO₂ 提高采收率（EOR）、CO₂ 地质封存、沥青质沉积机理、油藏数值模拟的工程师和科研人员具有重要的参考价值。