Numerical Reservoir Simulation of CO2 Storage in Saline Aquifers: Assessment of Trapping Mechanisms, Geochemistry, O2 Impurities and Brine Salinity

 

本研究提出了一个在CMG-GEM组分模拟器中系统评估不同封存机制对CO₂封存性能影响的框架。研究采用渐进式建模方法，在相同约束条件下按顺序激活以下机制：(i) 溶解度封存，(ii) 溶解度+滞后效应（残余封存），(iii) 溶解度+滞后效应+矿化作用。

研究发现，在不同模式下封存过程行为和模拟稳定性存在显著差异：滞后效应大幅提高了不可动储量并减少了羽流迁移；矿化作用则增加了长期容量动态和孔隙度-渗透率变化，尤其在碳酸盐储层中更为明显。通过长期注后模拟（长达1000年），研究揭示了不同封存过程在特定时间段内依次主导：残余封存（数年）、溶解封存（数十年）、矿化封存（数百年）。

此外，研究还比较了碎屑岩与碳酸盐岩两种地质背景，并评估了O₂杂质和盐度的影响。结果表明，高碳酸盐含量岩石具有更高的溶解CO₂浓度、pH缓冲能力和矿化封存能力；O₂杂质虽对总封存能力影响较小，但可加速矿物溶解和碳酸盐沉淀反应。

CMG软件应用情况

主要使用软件：

  1. CMG-GEM（组分模拟器）：用于多相流、地球化学反应和长期CO₂封存过程模拟
  2. CMG-WinProp：用于PVT物性分析和状态方程（EOS）校准
  3. CMG-Builder：用于建立三维盐水层地质模型

具体应用环节：

1. 流体模型与PVT建模（WinProp）

  • 使用Peng-Robinson状态方程（PR-EOS）描述CO₂-盐水系统相态行为
  • 校准EOS以匹配实验PVT数据，确保在典型深部盐水层工作压强范围（10-25 MPa）内准确预测CO₂密度、粘度和溶解度
  • 模拟超临界CO₂（密度类似液体、粘度类似气体）的相变特性

2. 三维储层建模（Builder + GEM）

  • 建立基础盐水层模型：埋深1.4 km，初始压力20 MPa，温度50°C
  • 网格划分：100×100×30 = 300,000个网格块，尺寸1000m×1000m×30m
  • 物性参数：渗透率150 mD，孔隙度23%，盐度1.7 M（约10万ppm）
  • 注入井位于底部三层（28-30层），采用定井底流压（45,000 kPa）和定地面气量（12,000 m³/天）约束

3. 多物理场渐进式模拟（GEM）

研究设计了三种渐进式物理模式，均在相同边界条件下运行：

模式1 – 仅溶解度：考虑CO₂在卤水中的物理溶解，形成碳酸并产生密度驱动的对流

模式2 – 溶解度+滞后效应：

  • 启用相对渗透率和毛细管压力滞后功能
  • 采用Corey型相关式，滞后系数J = 0.2-0.4
  • 模拟注后盐水回渗导致的残余气 trapping（毛管封存）

模式3 – 溶解度+滞后效应+矿化作用：

  • 耦合地球化学反应动力学
  • 碎屑岩系统：方解石、高岭石、钠长石、石盐溶解/沉淀
  • 碳酸盐岩系统：方解石、白云石、硬石膏、石盐、赤铁矿、黄铁矿、菱铁矿
  • O₂杂质系统：增加Fe²⁺/Fe³⁺氧化还原反应和硫酸根相关反应

4. 长期模拟与输出分析

  • 注入期：1-50年（基础案例1年，长期案例10年、50年）
  • 注后模拟期：199-999年（总模拟时间最长1000年）
  • 监测指标：CO₂超临界相/溶解相/矿化相质量、储层压力、pH分布、孔隙度/渗透率变化、气相饱和度分布

主要结论

  1. 封存机制的时间序列主导性：
    • 短期（0-10年）：以结构封存（超临界自由相）和残余封存为主，滞后效应快速固定CO₂
    • 中期（10-100年）：溶解封存逐渐主导，CO₂持续溶解于卤水中形成密度流
    • 长期（100-1000年）：矿化封存成为主要机制，CO₂以碳酸盐矿物形式永久固定
  2. 滞后效应的关键作用：
    • 显著提高残余气饱和度，减少羽流迁移范围
    • 使超临界CO₂更快达到稳定状态，降低长期泄漏风险
    • 注后早期（数年内）即可完成主要残余 捕集trapping
  3. 矿化作用的长期影响：
    • 在碳酸盐储层中尤为显著，高钙浓度（Ca=200,000 ppm）条件下矿化速率最快
    • 导致孔隙度和渗透率降低（特别是注入井附近），但增强了长期封存安全性
    • 持续数百年的缓慢反应最终使CO₂以固体矿物形式稳定存在
  4. 岩石类型的对比：
    • 碳酸盐岩：反应性更强，pH缓冲能力好，溶解和矿化封存能力高，酸性区域扩展范围大
    • 碎屑岩：反应性较弱，以物理封存（结构+残余）为主，地球化学变化较局限
  5. O₂杂质的影响：
    • 对超临界相和残余相CO₂储量无显著影响
    • 促进黄铁矿等矿物氧化，释放更多Ca²⁺和Fe²⁺，加速碳酸盐沉淀
    • 使更多CO₂从溶解态转化为矿化态，略微提高长期矿化封存比例
  6. 盐度与钙浓度的正效应：
    • 高钙浓度（50,000-200,000 ppm）显著增强溶解界面和矿化反应
    • 碳酸盐岩中钙的可用性是长期封存能力的关键控制因素
  7. 模型复杂度与计算成本：
    • 基础案例（仅结构封存）运行时间最短（约0.1小时）
    • 包含矿化、滞后、汽化和详细钙化学的全耦合模型计算成本最高（达1.6小时）
    • 长期模拟（1000年）需更小时间步长，计算成本随物理复杂度指数增长
  8. 工程建议：
    • 对于含高反应性碳酸盐矿物的储层，应充分考虑矿化作用对孔隙度和渗透率的长期影响
    • 滞后效应是短期安全评估中必须包含的关键物理过程
    • 在实际CCS项目中，O₂杂质控制虽对封存量影响有限，但可促进更稳定的矿化封存

该研究为CCS模拟提供了”物理机制筛选”的实用指南，帮助建模者根据项目阶段和数据可用性选择最小必要物理集，平衡计算效率与预测可靠性。

作者单位：

  • 加拿大里贾纳大学（University of Regina）

 

Abstract

It is a challenge in experimental studies today to accurately predict the trapping mechanisms in saline aquifers that influence the long-term CO2 storage capacities. The inability in current experimental studies to quantify the effects of combined processes of solubility, hysteresis, and mineralization as a means of affecting saline aquifer properties that influence CO2 trapping mechanisms makes this topic interesting. A systematic framework in CMG-GEM compositional simulation studies is proposed in this article to assess the effects of gradually modelled trapping mechanisms on CO2 storage performance. Simulation studies are conducted under identical constraints, trapping mechanisms, as well as operational factors in a sequential process that activates (i) solubility, (ii) solubility + hysteresis, and (iii) solubility + hysteresis + mineralization. The findings demonstrate distinct differences in trapping process behaviors as well as simulation stability under various modes: hysteresis effects largely improve immobile reserves as well as decrease plume migration, and, on the other hand, mineralization adds long-term dynamics of capacity increase as well as porosity-permeability alterations, especially in carbonate reservoirs. Through long-term post-injection simulations (up to 1000 years), the findings demonstrate that various trapping processes trigger over distinct time periods—years for immobile reserves, decades for dissolution, and centuries in the case of mineralization. This contribution is able to point out the computational efficiency as well as defective model behavior of concern to various physics levels, providing a practical guide to modelers in making a well-informed decision on what constitutes a minimum set of physics in long-term trustworthy CO2 storage.

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