低矿化度水驱油提高采收率机理数值模拟和人工智能模型讨论近年来低矿化度水驱提高原油采收率引起了国内外学者的关注,但是其提高采收率的渗流机理及其定量表征方法尚不明确。目前的商业油藏数值模拟器没有充分考虑低矿化度水驱油机理,还不能准确的模拟低矿化度水驱(LSWF-EOR)过程。为了揭示低矿化度水驱提高原油采收率的机理,实现低矿化度水驱油预测方法,综合运用油层物理学、渗流力学、应用数学等学科的理论和计算机计算技术,开展了低矿化度水驱油数值模拟方法的讨论,具体讨论内容包括:(1)开发了一种低矿化度水驱油藏数值模拟器,在岩心驱替实验的基础上模拟低矿化度水驱(LSWF)在砂岩油藏中的驱替机理。(2)开发了一种化学示踪油藏数值模拟器,基于一种新的地质统计方法建模,进而评价油藏的非均质性。(3)开发了一种数值模拟器来讨论低矿化度聚合物驱替(LSP)对原油采收率的影响。(4)利用混合 BP 人工神经网络技术(BPANN)结合粒子群优化(PSO)算法建立了历史拟合模型,并将其应用于低矿化度水驱提高采收率(LSWF-EOR)的实验历史拟合中。本文取得了如下主要成果和认识:(1)分别讨论了低矿化度水驱(LSWF)和低矿化度聚合物驱替(LSP)提高原油采收率的机理,表征了低矿化度水驱油的润湿性改变机理。(2)建立了低矿化度水驱(LSWF)、低矿化度聚合物驱替(LSP)和化学示踪的数值模拟数学模型,并采纳有限体积方法和牛顿迭代算法对模型进行了数值求解。为了消除数值振荡,引入了总变差下降体系来控制数值弥散,采纳了解析方法来验证了数值模拟结果的正确性。(3)使用 Matlab 编程技术,开发了低矿化度水驱油数值模拟器,耦合了人工智能改进算法对低矿化度水驱提高采收率(LSWF-EOR)进行了历史拟合,提高了历史拟合的效率。(4)运用本文研制的油藏数值模拟器,设计了低矿化度水驱油算例并进行了模拟,具体包括(a)模拟了粘性指进和窜流通道所造成驱替层面的不均衡现象,讨论了低矿化度聚合物驱替(LSP)通过改善前述效应实现提高原油采收率的机理。(b)模拟了水溶液组分的反应、多离子交换和润湿变化等作用对水驱油效果的影响,用 PHREEQC 地质模拟软件进行验证。数值模拟结果表明,低矿化度水驱(LSWF)中的 pH 增加了,而 HSWF EOR 中的却降低了。本文研制的低矿化度水驱模拟器充分考虑了水驱油过程中的物理-化学机理,通过算例模拟及其验证对比,取得了良好的效果。该模拟技术对低矿化度水驱油动态预测和提高采收率预测及评价提供了新的讨论手段,可以为未来的矿场应用提供技术支持。
