组分模型数值模拟入门指南.doc

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1、我一直在考虑怎么样写组分模型数值模拟入门指南。组分模拟要涉及到状态方程(EOS),闪蒸计算,热动力方程等理论方面的知识。在实际做组分模拟时,你并不需要完全掌握这些知识,但你至少应该有一定了解。我在后面会做一点简单的介绍,但希望大家自己化些时间去学这部分知识。我写的还是以应用为主(这部分内容可能是国内出版的数模书籍中最缺乏的),大家需要参考其他组分模拟理论方面的书籍。做组分模拟前应该有很好的黑油模拟的基础。你应该先把黑油模拟做好以后再开始做组分模拟。在我写的过程中,我也假定你已经很好地掌握了黑油模型。涉及到黑

2、油方面的内容时我不会做重复介绍。如果你有疑问,可以参照我以前写的黑油模拟入门指南。关于组分模拟,大家首先会有下面一些疑问。为什么要做组分模拟?在什么情况下需要做组分模拟?组分模拟与黑油模拟有什么区别?组分模拟结果是不是一定比黑油模拟好?组分模拟用多少组分比较好?我先试着回答一下这些基本问题,然后我再介绍具体如何做组分模拟。我们都知道,地下的流体的组成实际上是非常复杂的,可能含有成百上千的组分。地下流体以油或气相的形式存在。对于大多数油藏,我们基本上可以把地下流体分为两个组分,及油组分和气组分。油组分以油相的

3、形式存在,气组分以气相的形式存在。两个组分会发生物质交换,及气组分会溶解到油相,油组分也会从气相挥发(油和气都不会溶解于水)。这两个组分之间的物质交换可以用溶解油气比和(或)挥发气油比来表示。溶解油气比和挥发气油比都只是压力的函数。地下油气相的密度可以通过地面油气相的密度,溶解油气比以及体积系数来计算。油气相的体积系数也只是压力的函数。同样地下油气相的粘度也是压力的函数。这就是我们所熟悉的黑油模型。对于大多数油藏,采用这样的处理方式计算结果是有保证的。但并不是所有油藏都可以这样处理。比如凝析气藏,气藏温度很

4、靠近临界温度,在开发过程中有许多独特的特性。在井底附近,压力低于露点压力,油相(重组分)析出而且饱和度大于临界含油饱和度,这时会发生油气两相流动。在远离井底附近,可能压力也低于露点压力,但含油饱和度低于临界含油饱和度,这时只有气相发生流动。在气藏中没有油相的析出,只是纯气相流动。所以在井底会有三个流动带,每个流动带的特性都不同。我们需要用到组分模型计算每个流动带的组分变化,是哪些组分从气相析出,析出的组分含量,这样我们可以计算出各个组分在油相和气相中的含量,从而得到油气相的饱和度,密度,粘度等属性。这样你的

5、油气属性不像黑油模型那样只是压力的函数,在组分模型中它们同时也是组分的函数.我在后面会专门用一个章节介绍如何模拟凝析气藏,包括非达西流动,相渗曲线随流速的变化,井底附近拟压力处理等等。另一种需要用到组分模型的情况是注气驱。对于黑油模型,任何注入气都没有区别。但实际上,不同的注入气,驱替效率不同。如果是混相驱,不同的注入气最小混相压力也不同。我们必须知道注入气的组成,才能更好的模拟驱替过程。其他一些需要用到组分模型的情形有挥发油藏的模拟,组分分布变化显著的油气藏模拟,地层温度差别显著的油气藏以及机理性研究等。

6、全球估计至少百分比七十以上的数值模拟模型都是黑油模型,组分模型不多。一个制约组分模型应用的主要原因是计算时间。组分模型比黑油模型计算要慢很多。组分模型每一个时间步都要进行闪蒸计算,这部分计算可能占整个计算量的一半时间。组分越多,闪蒸计算所需要的时间越多。多一个组分,组分模型总计算时间可能会多出三倍。通常组分模型大都选用6到8个组分,不会更多。1。认识组分模型的输出结果我之所以一开始就介绍对组分模型的输出结果的认识是因为我认为这是非常重要的一部分。比如说你建的是组分模型,你在做历史拟合,拟合油田产油量,产气量

7、。首先你就应该知道模型计算的产油量,产气量与你实际测量的产油量,产气量是不是同一种情形。模型计算输出的每口井产量都是针对分离器的产量。比如你有三级分离器,模型输出的产油量是最后一级分离器时的产油量。模型计算输出的产气量是每一级分离器分离的气量都折算到标准条件下的气量之和。折算过程是用理想状态方程:Psep*Vsep/Tsep=Pstd*Vstd/Tstdsep:分离器std:标态P:压力V:体积2T:温度有时候你可能要拟合湿气的产量。模型计算输出的湿气产量是井口碳氢产量用理想状态方程折算到标态下的产量。你可

8、以理解为分离器之前的碳氢产量。1摩尔理想气体在标态下占的体积为379.48立方英尺,那么湿气产量就应该等于井的摩尔产量乘以379.48。你最好先找一个你使用的软件安装自带的组分模型,然后运行该模型,输出计算的油,气产量,湿气产量,摩尔产量,每级分离器的油气产量,然后自己手工算一下它们的关系。然后你可以尝试改变分离器条件(你需要定井底压力生产),你会发现你的油气产量发生了变化,但湿气产量并没有发生变化。2建立组分模

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