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油井地热开发的数值模拟与回归预测研究

董华松  
【摘要】:在常规资源匮乏情况日益加重的今天,清洁、绿色、可再生能源的使用成为新一轮能源调整的重点,受到世界各国的重视。其中,地热资源以其资源储备量雄厚,方便开发利用,可持续性,而受到人们的高度关注。我国油田的油井伴生地热资源丰富,目前主要的采热手段为注水采热,二氧化碳羽流系统作为一种新的采热方法,以其更强的采热效果和对于二氧化碳地质封存的潜在能力,一经提出就成为研究的热点。但不论是哪种注入流体采热的方式,部分储层参数和注入条件对于采热效果的影响和原因,以及智能算法对采热效果的回归预测,尚未见详细报导。 本文首先利用数值模拟的方法,分别对注入水和超临界二氧化碳开采油井地热进行建模,通过改变相应的储层参数和注入条件,分析其对采热效果的影响,并根据影响的时间、大小、方式分析成因。根据数字模拟的结果,找出对于注入不同流体采热的相应影响因子,通过智能算法中的深度学习方法对多井采热、单井采热和采热趋势变化进行回归预测。通过上述模拟和回归预测实验,得到以下几点的认识: 1.通过对注水采热和注入超临界二氧化碳采热系统的数值模拟,可以看出后者在井下具有超强的流动性,虽然热晗值低于水,但总体的采热效果将近注水采热的一倍。 2.对注水地热开采来说,储层温度、注水量、注水速度、储层岩石比热容、注入井和生产井井径、流体注入温度的升高,会提高注水采热的效果;储层初始盐度的升高会降低注水采热的影响效果;储层岩石渗透率、储层岩石导热系数和储层压力对采热效果影响不大。 3.对于注入超临界二氧化碳采热来说,储层温度、储层岩石渗透率、注入量、注入速度、储层岩石导热系数、储层岩石比热容、初始注入温度的升高能够提高采热效果。该方法对储层压力变化非常敏感,会使得采热效率发生很大变化。储层初始盐度在水和二氧化碳两相流阶段的升高会降低采热效果,注入井和生产井井径对于采热的作用需根据地层压力来确定。 4.经过实验和与传统人工神经网络的比较,采用DBNs+SVM模型,对多井采热、单井采热和采热变化趋势进行回归预测的效果相对较好,能够从样本数据的抽象特征中找出规律,并进行回归预测,预测数据与原始数据的拟合效果良好。从实验结果来说,该方法比较灵活,能够自适应的建立网络模型,适合于储层条件和初始注入条件的随时变化,相对于传统数值模拟软件来说,具有一定的优势。


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