盐水层CO2稳定埋存效率及储层参数优化

2023-05-29崔传智张传宝吴忠维李弘博韩文成

大庆石油地质与开发 2023年3期

崔传智张团张传宝吴忠维李弘博韩文成

（1. 中国石油大学（华东）非常规油气开发教育部重点实验室，山东青岛 266580；2. 中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院，山东东营 257015）

0 引言

近年来，诸多碳减排措施与技术的研究已经陆续展开[1‐7］。CO2埋存技术是一项应对“碳达峰”和“碳中和”的重要手段，可用于CO2地下埋存的场地主要有枯竭油气藏、沉积盆地内的盐水层和无商业开采价值的深部煤层等[8‐9］，而盐水层具有埋存潜力大、埋存较稳定、埋存区域分布广泛且技术可行的特点，是埋存CO2优势显著的靶点[10‐11］。大规模实施盐水层CO2捕获和埋存技术，以实现显著的CO2减排，需要了解现有盐水层CO2的埋存能力[12］。

关于盐水层CO2埋存的研究主要集中在影响因素分析和埋存量计算方面，M.Calabrese 等[13］建立了考虑扩散作用和化学反应的数学模型后，利用数值模拟对CO2埋存进行了分析，发现储层非均质性和注入速度等是埋存中不可忽略的因素；唐蜜[14］将溶解埋存量和残余气埋存量的和与总埋存量之比定义为有效埋存效率，分析了温度、压力、孔隙度等储层参数和注入工艺参数对有效埋存效率影响；赵利昌等[15］通过数值模拟的方法综合分析水平渗透率、纵横渗透率比值、地层韵律、地层矿化度及温度对盐水层CO2埋存的影响，确定了矿化度和温度是溶解埋存量的主要影响因素；张冰等[16］采用CSFL 提出的有效埋存量计算方法，采用美国能源部方法中设定的有效埋存量系数E，取值为0.002 4，可以较准确地反映CO2占据整个孔隙体积的比例；金超等[17］根据单位岩石体积内长石类矿物溶解过程消耗掉的量和总的岩石有效体积，建立了一种基于砂岩储层地球化学反应的盐水层矿物埋存潜力计算方法。总体来说，国内外针对盐水层CO2埋存潜力评价和影响因素的研究相对较多，有关长期稳定埋存的影响因素及储层筛选研究较少。

因此，为筛选有利盐水层CO2长期稳定埋存的储层，本文建立了评价盐水层CO2稳定埋存效率综合表征指标，并基于数值模拟和Pearson（皮尔逊）相关系数统计的方法，确定出影响盐水层CO2稳定埋存效率的主控因素，从而进行盐水层CO2稳定埋存储层参数优化。

1 埋存效率评价指标

CO2埋存分为4 种方式，分别为构造埋存、残余气埋存、溶解埋存和矿化埋存。构造埋存是在CO2与盐水之间的密度差产生的浮力作用下，自由态CO2向上运移，因遇到盖层而无法流动被束缚在盖层下；残余气埋存是当一部分CO2在运移过程中，由于孔隙间的毛细管力作用，使得CO2永久滞留在岩石的缝隙中；溶解埋存是在CO2和水的流动过程中，部分CO2在到达盖层之前被盐水溶解，溶解埋存量与CO2在盐水中的溶解度有关；矿化埋存是CO2与岩石及地层水发生化学反应生成碳酸盐矿化物，最终产生矿物沉淀。

在CO2埋存过程中，不论哪种埋存方式，最后都将转化为溶解埋存和矿物埋存2 种永久埋存形态，其中矿物埋存所占的总埋存量很小；残余气埋存虽然会发生转化，但这部分CO2被束缚在岩石孔隙中，也属于较为稳定的埋存方式；构造埋存潜力较大，但由于气体在盖层底部存在泄漏的可能性，因此属于较为不稳定的埋存方式。

为准确确定盐水层CO2的稳定埋存潜力，筛选出能够适合稳定埋存CO2的盐水层，需建立一个包含构造埋存、残余气埋存、溶解埋存和矿化埋存4种埋存方式的稳定埋存评价指标。将稳定埋存量（残余气埋存量、溶解埋存量和矿化埋存量的和）与非稳定埋存量（构造埋存量）的比值定义为稳定埋存效率N，反映了盐水层CO2稳定埋存的潜力，公式为

式中：N——稳定埋存效率；m残余气——残余气埋存量，kg；m溶解——溶解埋存量，kg；m矿化——矿化埋存量，kg；m构造——构造埋存量，kg。

为分析稳定埋存效率随时间的变化，通过CMG 数值模拟软件的GEM 模块，采用实际区块资料模拟稳定埋存效率随着时间变化的规律。胜利油田孤东区块面积为12 km2，平均孔隙度为32.3%，储层平均渗透率为2.127 μm2，储层构造简单，非均质性强，埋深1 470~1 870 m。模型选取网格数为40×30×10，网格尺寸为100 m×100 m×10 m，在模型正中间布置注气井，便于观察CO2运移情况，且注气井在所有层面都射开以增强注入能力，并以注入量20×104m3/d 注入CO2，控制井底流压不超过40.6 MPa（储层破裂压力），设定注入时间为20 a，进行500 a 的盐水层CO2埋存模拟。

模拟得到的稳定埋存效率随时间变化的曲线，如图1 所示。

图1 稳定埋存效率随时间变化曲线Fig. 1 Change of stable storage efficiency with time

在盐水层CO2稳定埋存过程中，稳定埋存效率的变化分为4 个阶段。

第1 阶段为迅速降低阶段（0~20 a），注入第1 年的时候构造埋存量较少，CO2刚注入就溶解在盐水中，也会有部分CO2由于滞后作用束缚在孔隙中，矿物几乎未发生反应，此时稳定埋存量大于非稳定埋存量，稳定埋存效率大于1。注入1 a 后，注入的CO2迅速增加，非稳定埋存量逐渐超过稳定埋存量，稳定埋存效率会迅速下降，如图2 所示。

图2 各埋存量与时间关系Fig. 2 Change of various storage amount with time

第2 阶段为稳定过渡阶段（20~50 a），注入结束后，构造埋存量不再增加，稳定埋存效率会有一段趋于稳定转化的过渡过程。

第3 阶段为稳定转化阶段（50~200 a），随着盐水层CO2埋存的进行，构造埋存量逐渐稳定转化为残余气埋存量、溶解埋存量和矿化埋存量。计算不同时间阶段的稳定埋存效率标准差，确定其稳定埋存效率的离散程度，标准差越小，稳定埋存效率的转化越稳定，结果如表1 所示。在计算出的几个时间阶段的标准差中，参考稳定埋存效率随时间变化规律曲线，保证标准差较小的前提下，选择较长时间阶段，因此选取埋存50~200 a 的稳定转化阶段，计算单位时间内稳定埋存效率的变化量，并将其定义为稳定埋存转化速率。

表1 不同时间阶段稳定埋存效率的标准差Table 1 Standard deviation of stable storage efficiency at different time stages

第4 阶段为加速上升阶段（200~500 a），盐水层CO2埋存后期，离子浓度的升高使矿化反应速率加快，矿化埋存量增加显著，稳定埋存效率呈加速上升的趋势。

稳定埋存效率是随时间不断变化的，仅通过某一时刻的稳定埋存效率或某一阶段的稳定埋存转化速率是无法准确评价盐水层CO2稳定埋存潜力的。将稳定埋存转化速率f与稳定转化阶段稳定埋存效率初始值N1的乘积定义为评价盐水层CO2埋存潜力的综合表征指标。稳定埋存转化速率越大或初始稳定埋存效率越大，稳定埋存效率综合表征指标越大，盐水层CO2的稳定埋存潜力越大，公式为

式中：C——稳定埋存效率综合表征指标；f——稳定埋存转化速率，a−1；N1——50 a 稳定埋存效率；N2——200 a 稳定埋存效率；Δt——时间变化量，a。

2 埋存效率的主控因素筛选

在盐水层CO2埋存过程中，温度、压力、矿化度、渗透率、储层韵律和地层倾角等影响因素在不同条件下对4 种埋存方式的埋存量影响程度不同，因此需要确定各因素对稳定埋存效率的影响程度，基于Pearson（皮尔逊）相关系数统计方法得到影响盐水层CO2稳定埋存效率的主控因素。

选取各影响因素的变化值（温度分别为50、60、70、80、90 ℃；压力分别为12、16、20、24、28 MPa；矿化度分别为30、 60、 90、 120、150 g/L；储层中部的水平渗透率分别为0.1、0.5、1、1.5、2 μm2；储层底层与顶层渗透率的比值分别为1/8、1/4、1、4、8；地层倾角分别为5°、10°、15°、20°、25°），各因素的水平组合方案依据6 个因素5 个水平正交试验组合，共形成25 个方案，水平组合方案如表2 所示。针对25 个方案，运用数值模拟得到盐水层CO2埋存的各埋存方式的埋存量，计算出稳定埋存效率综合表征指标。

表2 各因素水平组合及相应的稳定埋存效率综合表征指标Table 2 The level combination of each factor and the corresponding comprehensive characterization index of stable storage efficiency

基于以上25 个试验方案，结合Pearson（皮尔逊）相关系数统计方法，确定盐水层CO2稳定埋存效率的主控因素。相关分析是对两个随机变量相互关系强度描述的数量分析方法，其中Pearson 相关系数是基于2 个随机变量无因次化协方差的随机变量关系强度，直接反映了2 个变量的线性关系强度[18］。

2 个变量X、Y之间的Pearson 相关系数定义为2个变量之间的协方差和标准差的商，其表达式为

式中：ρ——总体Pearson 相关系数；X、Y——随机变量；cov(X，Y)——随机变量的协方差；E——数学期望；σX、σY——随机变量X、Y的标准差；μX、μY——随机变量的期望值。

估算样本的协方差和标准差，可得到样本Pearson 相关系数，常用r表示，其表达式为

式中：n——样本数量；Xi、Yi——样本X、Y对应的第i点观测值；、——X、Y样本的平均值。

样本Pearson 相关系数r亦可由样本点(Xi，Yi)的标准分数均值估计，得到与式（4）等价的表达式

样本Pearson 相关系数r的绝对值取值在0 到1之间，通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数大于0.5，相关性强；相关系数为0.3~0.5，相关性中等；相关系数小于0.3，相关性弱。稳定埋存效率与各影响因素的相关性分析结果如表3 所示。

表3 稳定埋存效率与各影响因素的相关性分析结果Table 3 Correlation analysis of stable storage efficiency vs.influencing factors

结果表明，储层底层与顶层渗透率的比值与稳定埋存效率综合表征指标相关性强，温度和储层中部水平渗透率与稳定埋存效率综合表征指标相关性中等，压力、矿化度和地层倾角与稳定埋存效率综合表征指标相关性弱。各影响因素对稳定埋存效率综合表征指标的影响程度大小依次为：储层底层与顶层渗透率的比值，储层中部水平渗透率，温度，压力，地层倾角，矿化度。确定Pearson 相关系数r大于0.3（相关性中等和相关性强）的因素（储层底层与顶层渗透率的比值、储层中部水平渗透率和温度）为稳定埋存效率的主控因素。

3 储层参数优化

基于筛选出的主控因素，采用上述建立的数值模拟模型，分析主控因素对稳定埋存效率的影响，从而优选出适合盐水层CO2稳定埋存的储层。

3.1 储层底层与顶层渗透率的比值

固定储层中部水平渗透率为1 μm2，模拟不同储层底层与顶层渗透率的比值下盐水层CO2稳定埋存过程，并分析正、反韵律储层的稳定埋存潜力。如图3 所示。

图3 不同储层底层与顶层渗透率比值下的稳定埋存效率综合表征指标Fig. 3 Comprehensive characterization index of stable storage efficiency with bottom-top permeability ratio of different reservoirs

从图3 可以看出，反韵律储层更有利于CO2稳定埋存。随着储层底层与顶层渗透率的比值的减小，稳定埋存效率综合表征指标逐渐增大，当储层底层与顶层渗透率的比值为1/7 时达到稳定埋存的最高水平，当储层底层与顶层渗透率的比值超过1/7 后，稳定埋存效率综合表征指标有减小的趋势。因此确定反韵律储层渗透率级差为7 时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。

3.2 储层中部水平渗透率

在反韵律储层渗透率级差为7 的条件下，模拟不同储层中部水平渗透率下盐水层CO2的稳定埋存过程，如图4 所示。随着储层中部水平渗透率的增大，稳定埋存效率综合表征指标先增大后减小，储层中部水平渗透率在0.8 μm2时达到稳定埋存的最高水平。这主要是因为随着储层中部水平渗透率的增大，渗流能力逐渐增强，CO2与盐水的接触面积增大，残余气埋存量和溶解埋存量增大。当储层中部水平渗透率增加至更大值时，垂向渗流能力也在增加，注入过程中CO2不容易波及到下方，即CO2在盐水层顶部大量聚集，构造埋存量增加，同时也降低了CO2的溶解和滞后捕集作用。因此确定储层中部水平渗透率为0.8 μm2时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。

图4 不同渗透率下的稳定埋存效率综合表征指标Fig. 4 Comprehensive characterization index of stable storage efficiency with different permeability

3.3 温度

在反韵律储层中部水平渗透率为0.8 μm2、渗透率级差为7 的条件下，模拟不同温度下盐水层CO2的稳定埋存过程，如图5 所示。温度在55 ℃时，稳定埋存效率综合表征指标达到最高水平，当温度超过55 ℃时，稳定埋存效率综合表征指标迅速减小。这主要是因为温度的升高会增加CO2在水中的流动性，CO2会快速聚集在盖层底部，构造埋存量会增加；温度越高，CO2在水中的溶解度越低，溶解埋存量降低；温度的升高虽然会加快矿物的反应速率，使矿化埋存量增加，但是所占比例较小，不足以影响稳定埋存效率的变化趋势。因此确定温度为55 ℃时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。