文摘

原位燃烧模拟从实验室规模一直是具有挑战性的领域,由于困难在决定反应模型和阿伦尼乌斯动力学参数,以及错误的结果中观察到模拟当使用大型网格块。我们提出一个工作流成功模拟的重油原位燃烧过程从实验室到现场。我们选择的中石油辽河D块原位燃烧项目的案例研究。首先,我们进行动力电池(增加温度氧化)实验,建立一个合适的动力学反应模型,并执行相应的历史匹配获得阿伦尼乌斯动力学参数。其次,燃烧管实验和历史进行匹配,进一步确定其它仿真参数和确定燃料量单位体积储层。第三,我们高档高档的阿伦尼乌斯动力学反应模型来模拟油田规模。高档的反应模型显示与不同的网格大小一致的结果。最后,模拟油田规模预测是进行D块原位燃烧过程使用计算负担得起的网格尺寸。总之,这项工作表明原位燃烧的实际预测仿真的工作流从实验室到现场规模在中国为主要项目。

1。介绍

原位燃烧(ISC)是一种采油(采油)方法中空气注入储层原油的燃烧少量产生热量,因此,开车向生产者的剩余的石油(1- - - - - -3]。ISC热三次采油方法,涉及许多复杂的化学反应在薄薄的反应区通常几英寸厚。行业仍然需要一个全面的工作流从实验室历史匹配的实验为ISC油田规模模拟过程(4]。原油的主要挑战包括确定燃烧反应模型和相应的动力学参数,以及减少网格尺寸效应的数值错误当使用大型网格块油田规模模拟。

原油作为一种复杂的多组分的混合物,展品ISC过程中复杂的燃烧反应加上相行为和多相流。动力电池(增加温度氧化(RTO))进行测试和燃烧管实验通常是原油反应动力学和位移行为,分别是(1- - - - - -3]。这导致的必要性提出了“伪”原油反应模型和相应的反应动力学参数,确定原油的燃烧行为。各种反应模型开发与不同程度的复杂性代表了低温和高温氧化反应(5- - - - - -7]。近年来,isoconversional方法已申请原油分析动力学参数(8]。表观活化能的值明显Ea可以获得的前提下不引入特定的反应模型。在构建反应动力学模型、热储层模拟可以用来匹配动力电池(RTO)和燃烧管实验7]。

ISC过程的仿真领域规模带来了额外的挑战,因为反应前狭窄和厘米见方网格块需要准确地捕获动力学。严重的网格尺寸效应和数值误差,主要是因为质量和能量守恒方程与阿伦尼乌斯商业热水库模拟器解决动力学反应条件计算平均网格块属性,导致不良反应的空间和时间分辨率。这通常会导致过量的燃料消耗,反应区温度过高,反应的慢运动方面,当大型网格块用于油田规模模拟。不同的实证方法被用来减轻这个问题在过去,例如,活化能和动力学计算中的网格块温度调整值(9,10]。动态网格的数值方法(自适应网格细分)实现提高仿真的狭窄的问题反应区ISC过程中一定程度上的成功(11- - - - - -13]。模拟,然而,仍然经历困难的粗化网格块从厘米规模计规模。时间步大小仍非常有限,即使有完美的动态网格实现,由于化学反应发生在一个非常快的速度。使用动态网格仍然没有完全解决了要求在油田规模ISC模拟网格大小的问题。近年来,一种新型反应升级方法提出了为了减小网格尺寸效应油田规模ISC模拟(14,15]。的时间和空间尺度上的动力学和平流ISC过程是非常不同的。重要的无量纲参数,描述这种差异是丹姆克尔(Da),代表的比例特征时间和长度尺度的流体流动的动力反应。在油田规模ISC, Da数字通常是大约10⁷,这使得ISC真正一个多尺度的过程。缓解这个比例问题,grid-insensitive高档反应模型实现。这个概念是基于校准时的等效燃油消耗量燃烧前扫描单元储层体积。这样,油田规模模拟可以进行合理的计算成本。跟踪的速度和温度燃烧前准确的高档反应模型。在当前实现中高端的反应模型,假设恒定的燃料量,正是盖茨经典的理论基础和Ramey ISC过程解析解(1,16]。这种假设可能放松。,making the value different in different parts of the reservoir according to its local conditions (rock types or oil properties for example). A reservoir history match study for the Suplacu ISC project in Romania was conducted based on this reaction upscaling methodology [17]。

目前,两个主要商业重油ISC项目在中国运营,Hongqian块中石油新疆油田和D块在中国石油辽河油田18- - - - - -21]。在这项研究中,我们选择D区块的案例研究显示ISC过程的仿真规模从实验室到现场。基于我们之前的工作中提出的方法(4,14,15),我们提出一个综合案例研究重油现场燃烧的模拟油田规模模拟实验室实验。它包括动力电池(RTO)和燃烧管实验室实验,建立了反应动力学模型,历史匹配的实验,最后提出油田规模模拟使用高档反应模型。我们演示了反应模型的正确选择完全捕捉低/高温氧化反应和高档的有效性在油田规模反应模型模拟。这项工作提供了一个实用指南ISC的预测数值模拟和工艺设计。

2。D块原位燃烧字段描述

D在辽河油田是一个多层重油油藏,自1986年以来开发(20.]。储层显示单斜层地质结构、浸渍从西北到东南倾角为5^o~ 10^o。扇三角洲沉积环境。水库的面积是8.4公里²原始地质储量(OOIP)以上 吨。储层的深度从800米到1300米不等。固结砂岩储层的岩性是糟糕,与企业集团。储层的孔隙度大于0.25,平均渗透率是800。平均净工资50米。水库通常拥有超过10层与层间的页岩,使典型的每层厚度约5米。原油的密度是0.93克/厘米³。死者石油粘度温度300 ~ 2000 cp在50°C。

D块最初使用直井蒸汽吞吐开发(CSS)。快速的恢复性能差在2005年之前,压力下降,石油产量率低和高蒸汽油比(SOR)。CSS的预期复苏因素约为27%。多年来,平均储层压力下降了从原始值为11.0 MPa的当前值1.5 MPa。原位燃烧被选为增加恢复和改善项目的后续过程经济学多层重油油藏。因此,原位燃烧试验已经开始通过转换倒第9名的模式。超过90倒名ISC模式已经形成空气喷射,剩下的CSS模式仍在生产。图1显示了原位燃烧在辽河油田的D块模式。

3所示。表征的反应动力学

3.1。动力电池(RTO)实验

实验室测量原油反应动力学的参数是整个工作的基础。动力电池主要考察了原油的燃烧反应动力学。设备的原则和具体细节完全解释在其他引用(1,8]。在这项研究中,动力电池的内部直径是2厘米,长度是10厘米。我们使用了原始状态作为测试样本的核心动力电池实验尽可能接近实际的反应动力学的储层条件。动力电池是线性编程加热一段时间后,温度持续记录。在实验过程中,背压维持在2 MPa背压阀,和注气速率控制在2 L / min。排出的气体的成分生成的气体分析仪连续监控并记录。为了获得一致和可靠的结果,五套动力电池测试与不同升温速率对辽河D区块进行石油,同时保持所有其他条件相同的。实验结果如图2和3。

在高温氧化(HTO)条件下,燃料和氧燃烧生成H₂O和碳氧化物。通用HTO反应的化学计量方程可以描述如下1]: 在哪里代表了氢碳原子(H / C)比值,代表了公司,有限公司₂比率。的值和可以计算使用组件在排出的气体浓度,注入气体的氧浓度。

方程(1为高温燃烧过程)是一个表达式。原油低温氧化(LTO)是部分氧化过程或不完全燃烧。反应方程式可以修改如下:

一般来说,HTO燃烧反应,氢碳原子比大约是0.5到2。否则,如果解释高H / C比值,表明低温氧化反应占主导地位。所有五个动力电池(RTO)实验分析了辽河D块重油使用这种方法计算H / C比( )和公司/有限公司₂比( )值在低温氧化和HTO反应阶段,如表所示1。D阻止石油的分析显示典型的重油反应动力学。

3.2。构建反应动力学模型

基于D区块原油的动力学特征,我们提出自己的四个反应动力学模型,这是一个更新修改前三的反应模式7]。四个反应氧加成反应(Eq。3)),低温氧化(Eq。3 b)),介质温度氧化(Eq。3 c)),高温氧化(Eq。3 d))。与原来的三个反应模型相比,它认为额外的氧化反应中温度范围,这是一个更好的描述D区块石油。随着温度的升高和原油与氧气燃烧,这四个反应发生在序列。原油是由一个非易失性假成分表示,这是一个好的近似后D区块石油平均储层压力下降到1.5 MPa。反应模型生成三个中间反应产物(固体)的反应,即Coke1 (C_2.77H₄O_1.53)作为低温氧化反应物,Coke2 (C_1.27何_0.83为高温氧化)为反应物,Coke3 (C_0.5)作为介质温度氧化反应物。总的来说,构建反应动力学模型的过程主要是根据以下步骤进行:(1)根据动力电池(RTO)排出的气体数据,高温氧化的反应系数和介质温度建立了氧化反应方程式。(1)和(2)(2)基于动能的烟道气组成细胞,相同的程序应用于低温氧化反应通过情商的部分氧化反应。(2)(3)氧气的反应除了建立基于质量守恒定律

最后,下面的反应模型提出了D区块原油,基于动力单元(RTO)排出的气体分析。

3.3。模拟历史匹配的动力单元(RTO)实验

数值模拟模型的动力电池(RTO)实验建立了使用商业热水库模拟器发生明星,为目的的实验数据匹配的历史。图4的原理图仿真模型根据实际大小的动力电池装置。原油是一种典型的重油的API重力18,密度为945公斤/米³在标准的条件。重油粘度与温度、相对渗透率数值模拟中列出的数据5和6。均匀渗透( )10 D和孔隙度( )0.36实现。使用典型的砂岩岩石热压缩性能。“石油”组件的情商。3)是一个死油组件 - - - - - -值为零。氮气、氧气、二氧化碳,二氧化碳在模拟组件被视为非冷凝气体。通过调整动力学参数(主要是激活能量和preexponential因素),我们从动力电池匹配排出的气体成分测试。表2显示了最终匹配的反应动力学参数。数据7- - - - - -9显示了啊₂消费,有限公司₂生产,公司生产历史与动力电池(RTO)实验加热率为5.22°C /分钟和3.22°C /分钟。总的来说,历史的匹配程度是愉快的相对误差在5%以内,这证明了我们的反应动力学模型的可预测性。

表2:匹配结果的反应动力学参数。

4所示。模拟1 d原位燃烧位移的过程

4.1。燃烧管实验

燃烧管实验旨在研究一维(1 d) ISC位移过程(1]。由于有限的核心样本,综合储层矩阵是由混合原油、石英砂、粘土(特别是高岭石)在预定的比例。储层粘土含量的核心是确定使用XRD实验。60厘米的燃烧管的长度和内径3.8厘米水平放置,与空气从一端注入流体从另一端。在这项研究中使用的燃烧管的示意图如图10。测试期间的背压控制在2 MPa。温度沿管不断衡量五热电偶放置在管的中心。最初,氮是注射的注射结束预热电加热器。当第一个测温点达到300°C,空气的速度注入3 L / min点火。为了确保成功点火,电加热器只是关闭当第一个温度点达到大约400°C。燃烧峰值温度显示的近似位置。在实验中被收集和产生的流体计量。气体分析仪是用于分析和记录在出口排出的气体的组成。燃烧管实验后,燃烧前沿传播速度、燃料量,和其他相关参数解释。

总共四个1 d燃烧管进行测试。图11显示了不同的计量点的温度随着时间的变化在一个测试。图12显示了烟气成分随时间变化。它还显示了明显的氢/碳原子比的改变随着时间的推移,对燃烧产生的烟气管测试。早期的实验(0 ~ 65分钟),燃烧前的平均温度是低大约370°C。明显的H / C原子比大于3.8,说明低温氧化反应的主导地位。在65 ~ 140分钟,这个明显的H / C原子比是1.0 ~ 2.1的范围内,表明主导HTO反应。在燃烧管测试中,我们观察到燃烧管的峰值温度测试HTO反应大约是550°C。表3显示了实验分析的一些指标。在稳定燃烧阶段,低床比1302公斤/米³观察,这意味着更低的空气单位石油生产要求。总的来说,D区块原油显示了良好的燃烧特性。

4.2。模拟燃烧管的历史匹配实验

历史匹配燃烧管实验的进一步进行。在这里,我们只关注稳定燃烧前沿传播过程,因为这是更贴近实际的ISC过程在水库。绕过氧气被体谅的数值模拟。历史匹配的稳定燃烧前沿传播进行基于先前建立反应动力学模型。仿真模型反映了燃烧管的实际情况。矩阵的渗透率和孔隙度是10个达西和0.35。0.5初始含油饱和度。60厘米长管离散成600网格网格长度为0.1厘米,确保动力反应在反应前可以精确地捕获足够的精度。网格大小进行敏感性测试,以确保结果的收敛性与此网格分辨率。

燃烧管仿真结果如图13。图14显示了模拟实验测温点温度历史位置沿管(T1 ~ T5)。图15进一步显示了烟气成分历史匹配。仿真结果与实验结果显示符合建立动力学模型的基础上,主要从动力单元(RTO)实验。

5。燃烧反应升级为大规模现场模拟

升级后的大规模油藏模拟的反应动力学进行了动力电池和燃烧管实验的成功匹配。这种方法的一个关键要素是现实的假设,即燃料消耗单位ISC过程中储集层体积相对稳定(理论依据古典盖茨和Ramey ISC解析解),收益率恒速反应前传播在一维恒定的空气流量。这是在燃烧管测试与观测一致。由于丹姆克尔较高(Da)数量在油田规模ISC过程中,我们假设均衡而不是使用高档反应的反应动力学模型。详细的推导方法可以发现在我们以前的工作14,15]。这种方法的一个局限是燃烧反应的假设将保持在HTO模式中,虽然转换LTO模式或灭绝发生如果现场操作管理不当。进一步研究在模拟燃烧模式转换是我们正在进行的工作。

高档的第一步反应的方法是计算等效燃油量 ,这相当于含油饱和度,最终转化为燃料与氧气燃烧。在这种情况下,我们计算 ,基于历史和物料平衡分析与数值模拟从燃烧管实验。高档反应模型一般适用于条件当初始含油饱和度大于保持燃烧前沿的传播。在实际实现中,我们定金预定等价燃料量模拟的开始。相对渗透率曲线需要修改由于含油饱和度的降低,所以流动行为是一样的。均衡燃烧反应发生时遇到沉积燃料注入氧气。通过这种方式,precalibrated等效燃油消耗数量逐渐在模拟。这个方法很有吸引力,因为它最大限度地减少电网规模的敏感性反应,大大减少了数值错误,即。,网格尺寸效应。

块1 D模拟一个例子演示了使用高档反应模型。模拟1 d ISC问题是2.0米长。为了得到一个准确和可靠的参考解决方案,实现2000网格长度为0.1厘米的阿伦尼乌斯kinetic-based模拟。粗网格模拟使用阿仑尼乌斯动力学和高档网格反应模型只有20块(网格长10厘米)与参考结果。高档的反应模型的等效燃油量 。数据16和17显示出含油饱和度和温度资料长度2.0米1 d ISC与阿伦尼乌斯动力学仿真和2000个网格,高档反应模型和20个网格和阿伦尼乌斯动力学和20网格。比较细网格和粗网格仿真结果,可以看出,粗网格解决方案与阿伦尼乌斯动力学具有重要的数值计算错误或网格尺寸效应(14,15]。前面传播慢,大量的焦炭生成。这也会导致更高的峰值温度。另一方面,使用高档反应模型生成的结果具有良好的一致性和精细的参考解决方案。峰值温度和燃烧前沿位置匹配的细网格模拟使用阿仑尼乌斯动力学。总的来说,高档反应模型可以使用大型网格块的油田规模ISC模拟。

6。油田规模模拟D块原位燃烧过程

为了演示的能力领域规模ISC过程模拟,我们建立一个异构D领域模型块使用海燕。异构的油藏模型与网格系统有13层 。它共有23个垂直CSS井最初。模型包含了相应的流体和岩石D属性数据块。负担下,热损失计算假设同一储层岩石热性能。图18显示了post-CSS温度和含油饱和度分布领域模型。这个领域模型形成了油田规模ISC过程预测的基础,这部分空气喷射和点火开始的2018年10月。

部门的面积模型已经转化为空气喷射在2018年10月,有四个井点燃使用电加热和转换为空气喷射器。这形成一个线驱动器配置取代石油向抵消生产商。我们实现油田规模ISC的高档反应模型模拟。反应模型是基于以前的动力电池测试,燃烧管测试和实验室实验历史匹配。燃料量的选择是一样的校准值从燃烧管实验及其仿真。每个喷油器有空气喷射率 。这个速度是典型值在现场操作。其他一切都保持一样的以前的CSS仿真设置。预测,与空气注入始于2018-10-30。图19显示了ISC的预测过程温度分布维块领域模型。我们观察的高温燃烧反应。以前的CSS的余热也。图20.给出了预测ISC过程D块行业含油饱和度分布模型。燃烧前留下了“不”背后的石油在燃烧区。图21给氧的预测气相中的摩尔分数维块领域模型。它清楚地显示了四个喷油器的反应前的位置。重力覆盖这些仿真结果可以清楚地从水库的横截面。

总的来说,D块案例研究演示了使用这种模拟工作流的能力,最终使设计一个ISC油田规模预测的过程。

7所示。结论

总之,我们证明了ISC模拟工作流从实验室为辽河油田D区块油田规模。我们提出以下具体结论:(1)D区块原油的反应动力学特征是在动力电池(RTO)实验中,通过增加温度和烟气成分的测量。four-reaction动力学模型成功建立了数值模拟准确反映燃烧行为(2)燃烧管进行实验研究1 d ISC位移。基于动力学模型,数值模拟成功匹配的1 d ISC位移(3)高档的反应模型是实现最小化数值网格尺寸效应引起的误差,这对油田规模ISC仿真提供了一种可行的方法。D的粗网格与高档反应模拟模型块提供了一致的结果作为精细kinetics-based模拟(4)最后,多个领域模型模式在D构建块。历史匹配进行早期CSS生产自1988年以来。生产性能是使用高档反应预测的方法转换成未来ISC的过程

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作的一部分曾作为会议在2019 SPE进行西部地区会议,4月23日,2019年。作者感谢中石油辽河油田许可发布这项工作。这项研究是由中国国家自然科学基金资助数量51804315。