CN111382486B

CN111382486B - 一种基于稳定指数预测co2气驱井筒结垢趋势的方法

Info

Publication number: CN111382486B
Application number: CN201811615875.7A
Authority: CN
Inventors: 刘己全; 潘昭才; 王茜; 孟祥娟; 刘举
Original assignee: Petrochina Co Ltd
Current assignee: Petrochina Co Ltd
Priority date: 2018-12-27
Filing date: 2018-12-27
Publication date: 2022-03-29
Anticipated expiration: 2038-12-27
Also published as: CN111382486A

Abstract

本发明提供一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，本方法通过采集水样分析数据，根据井筒温度压力条件和已知离子的浓度依靠Ryznar稳定指数理论通过试算迭代方法计算该井筒条件下有结垢趋势时CO₃ ^2‑、HCO₃ ^‑浓度，并绘制该井筒温度压力条件下产生碳酸钙垢时的CO₃ ^2‑、HCO₃ ^‑浓度曲线，通过对井口产出水中CO₃ ^2‑、HCO₃ ^‑浓度进行检测，当达到预测值，采取相应的清防垢措施。实现了现有结垢预测方法不能预测CO₂气驱油气井井筒结垢趋势的限制，将本方法应用于未结垢井筒内碳酸钙垢的预防和治理，能够准确的预测CO₂气驱油气井井筒结垢趋势，进而制定合理的清防垢方案。

Description

一种基于稳定指数预测CO2气驱井筒结垢趋势的方法

技术领域

本发明涉及油气田开发技术领域，尤其涉及一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法。

背景技术

在油田开采过程中，特别是高含水采油期，部分油井会结垢。油井结垢会堵塞管道，造成产量下降，成为困扰油田生产的重要因素之一。碳酸钙垢是大部分区块普遍存在的一种水垢，国内外对碳酸钙结垢机理研究较为深入，其成垢机理是水中的Ca²⁺与CO₃ ^2-生成CaCO₃沉淀。

碳酸钙(CaCO₃)垢是油田生产中极为常见的垢。通常，其溶解度随水中矿化度的升高而升高；温度升高，压力下降会降低其溶解度。在油气田生产中，温度、压力的变化，CO₂气体的释放，以及不兼容水的混合等，都可能会造成CaCO₃结垢。预测CaCO₃结垢，不仅要考虑压力、温度和水组成的影响，还要考虑到水中的化学反应，以及CO₂在油、水、气三相中的分布等。

目前国内有油田水结垢趋势预测方法，即中国石油天然气行业标准SY/T 0600-2009《油田水结垢趋势预测》，该方法通过对水中的各个离子浓度及pH 值进行测定后预测是否存在结垢趋势。

然而很多采取CO₂气驱的油气井起初并不存在井筒结垢现象，后续CO₂气驱开发过程中由于开采方式、工作制度变化，出现井筒、地面设备结垢影响生产的现象时有发生，现有技术中没有预测CO₂气驱油气井井筒结垢趋势的方法。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供了一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，通过采集水样分析数据结合Ryznar稳定指数理论及迭代算法的运用，实现对CO₂气驱油气井井筒结垢趋势的预测。

一方面，本发明提供了一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，包括：

取得CO₂气驱油井的水样，检测水样pH值及水样中各离子浓度，并根据Ryznar稳定指数理论测算得到第一SAI值；

当前述第一SAI值大于等于6，设定不同的HCO₃ ^-浓度值，通过迭代算法计算前述CO₂气驱油井存在结垢趋势时所对应CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值，建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系；

在前述CO₂气驱油井的生产过程中，监测井筒水样的CO₃ ^2-浓度值和 HCO₃ ^-浓度值，根据所得到CO₃ ^2-浓度值与对应于相应HCO₃ ^-浓度值的临界结垢浓度的比对，判定前述CO₂气驱油井是否存在结垢趋势。

本发明的实施方案，需要首先检测取得水样pH值及该水样中含有的各种离子浓度，一般是在油气水分离器处取得水样，来自不同油井中的水样所包含的离子会有不同，但一般都会含有K⁺、Na⁺、Ba²⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、 Sr²⁺、CO₃ ^2-、HCO₃ ^-、Cl^-、SO₄ ^2-等，所以，可以采用常规方法检测得到各离子浓度，具体地，采用是石油天然气行业标准《油田水结垢趋势预测》 (SY/T0600-2009)方法。利用Ryznar稳定指数理论进行测算即可得到第一SAI值，进而可通过得到的第一SAI值判断CO2气驱油井的结垢趋势： SAI≥6，无结垢趋势；5＜SAI＜6，有结垢趋势；SAI＜5，结垢趋势严重。

进一步地，所述SAI值计算方法采用如下方法：

采用如下公式计算离子强度：

其中，u——离子强度；

c_i——第i种离子浓度，单位为摩尔每升(mol/L)；

z_i——第i种离子价数；

采用如下公式计算总碱度(mol/L)的负对数：

其中，pAlK——总碱度(mol/L)的负对数；

采用如下公式计算SAI值：

SAI＝2(k+pCa+pAlk)-pH (公式3)

其中，SAI——饱和指数；

pH——水样的pH值；

K——修正系数，通过与离子强度的关系推得；

pCa——Ca²⁺浓度(mol/L)的负对数。

根据所得到的第一SAI值所预期的结果，处于结垢的临界状态和结垢趋势明显的情况，需要及时采用除垢措施。而对于指示尚无明显结垢趋势 (SAI≥6)的油井，则需要进一步验证或预测该油井将产生结垢时的可参照指标，例如，将产生结垢时所对应CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值。

根据本发明的方案，若预期CO₂气驱油井无结垢趋势，通过结合Ryznar 稳定指数理论对温度、压力及其他离子浓度处于稳定状态的CO₂气驱油井内HCO₃ ^-浓度与CO₃ ^2-浓度进行迭代计算，首先确定不同HCO₃ ^-浓度时CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值，即，此时待预测CO₂气驱油井存在结垢趋势时的 CO₃ ^2-浓度。据此建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系，为进一步的检测提供基础，所以，准确把握结垢临界点时HCO₃ ^-浓度与CO₃ ^2-浓度是关键。

本发明的具体实施方案中，当确定CO₂气驱油井无结垢趋势时，设定 HCO₃ ^-浓度为Y，分别计算不同HCO₃ ^-浓度为Y时的CO₃ ^2-结垢临界浓度值X_Y+1，建立HCO₃ ^-浓度Y与CO₃ ^2-浓度X_Y+1的结垢临界浓度值之间的关系，为便于使用，可以绘制成相应的关系曲线；生产中监测前述CO₂气驱油井的井筒水样中CO₃ ^2-浓度值和HCO₃ ^-浓度值，根据上述关系曲线，将所测得CO₃ ^2-浓度值与对应于相应HCO₃ ^-浓度值的CO₃ ^2-浓度临界结垢浓度做比对，以此判定前述CO₂气驱油井是否存在结垢趋势。相较于传统预测方法每次都要测定所有离子浓度，本发明所提供的预测方法只需测定CO₃ ^2-浓度和HCO₃ ^-浓度，更简便易行，易于生产。

上述建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系的过程，主要包括以下步骤：

步骤1、设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N mmol/L，其中N为0-1000之间的整数；

步骤2、设定CO₃ ^2-的浓度为X₁(X₁＝0.01mmol/L)，pH值为所述初始pH值，除CO₃ ^2-和HCO₃ ^-以外其他离子浓度为所述初始离子浓度，并且设定SAI值等于6；

步骤2-1、将设定的CO₃ ^2-和HCO₃ ^-浓度以及所述初始离子浓度代入所述公式(1)中，可得离子强度u，从而通过不同温度时离子强度u与碳酸钙修正系数K₁的关系图，可得修正系数K；

步骤2-2、将设定的SAI＝6、初始pH值、上述所得修正系数K值、 pCa值代入所述公式(3)中，可得pAlK值；

步骤2-3、将上述所得pAlK值以及设定的HCO₃ ^-浓度代入所述公式(2) 中，可得到一个CO₃ ^2-的临界结垢浓度X_Y；如果X_Y与X₁的差值

∣X_Y-X₁∣>0.01mmol/L，则将X_Y作为CO₃ ^2-的初始浓度重复步骤2，得到相应的X_Y+1，直至∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L，其中Y为大于1的自然数；将所得到的X_Y+1作为与所设定HCO₃ ^-浓度所对应的CO₃ ^2-结垢临界浓度值；

进一步地，假定HCO₃ ^-浓度为Y为0-0.1*N：

假定HCO₃ ^-浓度为Y＝0，得到相应的X_Y+1，且满足∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01 mmol/L；

假定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N，其中N为1-1000之间的整数，得到相应的 X_Y+1，且满足∣X_Y+1-X∣≤0.01mmol/L；

进一步地，所述迭代算法采用MATLAB语言编制；

上述判定前述CO₂气驱油井是否存在结垢趋势的过程，是通过监测前述 CO₂气驱油井的生产过程中井筒水样的CO₃ ^2-浓度值和HCO₃ ^-浓度值，并将测得的CO₃ ^2-浓度值与本发明建立的HCO₃ ^-浓度Y与CO₃ ^2-浓度X_Y+1的结垢临界浓度值之间的关系中所对应的HCO₃ ^-浓度值的临界结垢浓度的比对，以此判定前述CO₂气驱油井是否存在结垢趋势。

另一方面，本发明提供一种CO₂气驱油气井井筒采取相应的清防垢措施的方法，包括：

若实测CO₃ ^2-浓度值大于上述标定CO₃ ^2-浓度，那么该CO₂气驱油井存在结垢趋势；

若测得的CO₃ ^2-浓度值小于或等于上述标定CO₃ ^2-浓度，那么该CO₂气驱油井不存在结垢趋势。

根据该方法，可以随时监测获知油井的结垢趋势，当预测为存在结垢趋势，则可及时处理措施，避免或减少油井停产带来的损失。

本发明提供的一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，通过采集水样分析数据，根据井筒温度压力条件和已知离子的浓度依靠Ryznar 稳定指数理论通过试算迭代方法计算该井筒条件下有结垢趋势时CO₃ ^2-、 HCO₃ ^-浓度，并绘制该井筒温度压力条件下产生碳酸钙垢时的CO₃ ^2-、HCO₃ ^-浓度曲线，通过对井口产出水中CO₃ ^2-、HCO₃ ^-浓度进行检测，当达到预测值，采取相应的清防垢措施。实现了现有结垢预测方法不能预测CO₂气驱油气井井筒结垢趋势的限制，将本方法应用于未结垢井筒内碳酸钙垢的预防和治理，能够准确的预测CO₂气驱油气井井筒结垢趋势，进而制定合理的清防垢方案。

附图说明

图1为现有技术中采用Ryznar稳定指数理论法预测井筒结垢趋势的方法流程图；

图2为一种不同温度时离子强度u与碳酸钙修正系数K₁的关系图；

图3为本发明提供的迭代试算不同HCO₃ ^-浓度时CO₃ ^2-临界结垢浓度值的方法流程图；

图4为本发明提供的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的现有技术中采用Ryznar稳定指数理论法预测井筒结垢趋势的方法流程图。如图1所示，该方法包括：

S101，在井筒中采集水样，并检测水样的温度和pH值；

S102，分别检测水样中各种离子的浓度，包括K⁺、Na⁺、Ba²⁺、Ca²⁺、 Mg²⁺、Sr²⁺、CO₃ ^2-、HCO₃ ^-、Cl^-、SO₄ ^2-等；

S103，根据如下公式(1)计算水样的离子强度μ，

其中，μ为水样的离子强度、c_i为第i种离子浓度、z_i为第i种离子价数；

S104，根据水样温度、离子强度μ在如图2所示的曲线图中查值获得修正系数K；

S105，根据如下公式(2)、公式(3)计算饱和系数SAI，

SAI＝2(k+pCa+pAlk)-pH (公式2)

其中，SAI为饱和指数、pH为水样的pH值、K为查得的修正系数、 pCa为Ca²⁺浓度(mol/L)的负对数、pAlK为总碱度(mol/L)的负对数；

S106、根据计算得到的Ryznar稳定系数SAI值判定采样的井筒是否存在结垢趋势，其中SAI≥6判定该井筒无结垢趋势；5＜SAI＜6判定该井筒有结垢趋势；SAI＜5判定该井筒结垢趋势严重。

通过上述方法流程可以看出，为了判定井筒是否存在结垢趋势，需要检测水样的pH值、各离子的浓度值，还需要查询图2中的离子强度u与碳酸钙修正系数K₁的关系图并进行数值计算，操作非常繁琐，影响了井筒结垢趋势预测和判定的效率。实际上CO₂气驱油井在长期作业过程中，由于CO₂气体注入的影响，井筒水样中HCO₃ ^-和CO₃ ^2-离子的浓度变化较为显著，而其他离子浓度变化相对不显著。为了解决提升结垢趋势预测效率的问题，本发明提供了一种简便的方法。

图2为不同温度时离子强度u与碳酸钙修正系数K₁的关系图，该关系曲线为油井水结垢趋势预测中通用关系图。

图3为本发明实施例提供的迭代试算不同HCO₃ ^-浓度时CO₃ ^2-临界结垢浓度值的方法流程图。如图3所示，该方法包括：

S301、采用如前述步骤S1～S6所述的方法计算Ryznar稳定系数SAI值。

如果计算得到的SAI值不小于6，进一步判断结垢程度：5＜SAI＜6该井筒有结垢趋势；SAI＜5该井筒结垢趋势严重，针对该井筒的结垢程度采取相应的清防垢措施；

如果计算得到的SAI值大于等于6，选择该井筒并标记该井筒，同时记录步骤S1和S2中检测得到的温度、pH值、各离子浓度等数值。

S302、采用迭代试算不同HCO₃ ^-浓度时CO₃ ^2-临界结垢浓度值。

S302-1、设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N mmol/L，其中N为0-1000之间的整数，设定CO₃ ^2-的初始浓度X_Y为X₁为0.01mmol/L，结合第一部分中检测得到的温度、pH值以及除HCO₃ ^-、CO₃ ^2-之外的其他离子浓度值，通过前述公式(1)计算离子强度u，并在图2中查询得到修正系数K；

S8-2、假定该井筒存在结垢趋势，即假定SAI＝6，将初始pH值、上述所得修正系数K值、pCa值代入所述公式(3)中，可得pAlK值；将上述所得pAlK值以及设定的HCO₃ ^-浓度代入所述公式(2)中，可得到一个 CO₃ ^2-的临界结垢浓度X_Y；

S8-3、如果X_Y与X₁的差值∣X_Y-X₁∣≤0.01mmol/L，则迭代终止，将 X_Y作为HCO₃ ^-浓度为Y时的CO₃ ^2-的临界结垢浓度值，如果X_Y与X₁的差值∣X_Y-X1∣>0.01mmol/L，则将X_Y作为步骤S302-1中的CO₃ ^2-的初始浓度，重复执行S8-1和S8-2，直到X_Y+1与X_Y的差值∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L，迭代终止，将X_Y+1作为[HCO₃ ^-]浓度为Y mmol/L时的CO₃ ^2-的临界结垢浓度值；

S9、举例来说，首先设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0mmol/L，得到相应的X_Y+1 (即，X1)，若满足∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L，则(0，X₁)为HCO3^-浓度为0mmol/L时HCO₃ ^-、CO₃ ^2-临界结垢的浓度；

继续设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N mmol/L，其中N为1-1000之间的整数，得到相应的X_Y+1，直至满足∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L，则(Y，X_Y+1)为 HCO₃ ^-浓度为Y mmol/L时HCO₃ ^-、CO₃ ^2-临界结垢的浓度。

上述步骤S302～S9中的迭代计算，可以采用MATLAB程序语言编程实现，并迅速得到CO₃ ^2-的临界结垢浓度值。

图4为本发明提供的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法流程图。如图4所示，该方法包括：

S401、绘制不同HCO₃ ^-浓度下CO₃ ^2-的临界结垢浓度值的曲线图

参照前述，针对S8～S9中得到的数据，以HCO₃ ^-浓度0～100mmol/L 作为横坐标，以计算得到的CO₃ ^2-的临界结垢浓度值作为纵坐标，绘制曲线。

S402、检测实施CO₂气驱的油气井井筒温度压力条件下井口水样CO₃ ^2-、 HCO₃ ^-浓度，并通过所述步骤S401所绘制曲线确定该HCO₃ ^-浓度所对应的标定CO₃ ^2-浓度，进而与实测CO₃ ^2-浓度做比对：

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、基于路径的浏览处理设备或数据中心通过有线(例如，同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL)) 或无线(例如，红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、基于路径的浏览处理设备或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的基于路径的浏览处理设备、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims

1.一种基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，包括如下步骤：

取得CO₂气驱油井的水样，检测水样的初始pH值及水样中各离子初始离子浓度，并根据Ryznar稳定指数理论测算得到第一SAI值；

当前述第一SAI值大于等于6，设定不同的HCO₃ ^-浓度值，通过迭代算法得到所述CO₂气驱油井存在结垢趋势时所对应CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值，建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系；

在前述CO₂气驱油井的生产过程中，监测井筒水样的CO₃ ^2-浓度值和HCO₃ ^-浓度值，根据所得到CO₃ ^2-浓度值与对应于相应HCO₃ ^-浓度值的CO₃ ^2-临界结垢浓度的比对，判定所述CO₂气驱油井的结垢趋势；

所述当前述第一SAI值大于等于6，设定不同的HCO₃ ^-浓度值，通过迭代算法得到所述CO₂气驱油井存在结垢趋势时所对应CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值，建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系的过程包括以下步骤：

设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N mmol/L，其中N为0-1000之间的整数，设定CO₃ ^2-的浓度为X₁，且X₁＝0.01mmol/L，pH值为所述初始pH值，除CO₃ ^2-和HCO₃ ^-以外其他离子浓度为所述初始离子浓度，并且设定SAI值等于6，采用迭代算法计算井筒结构临界点时的CO₃ ^2-的临界结垢浓度X_Y；

如果前述X_Y与X₁的差值∣X_Y-X₁∣>0.01mmol/L，则将X_Y作为CO₃ ^2-浓度，重复上述步骤，得到相应的X_Y+1，直至∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L，其中Y为大于1的自然数；

将所得到的X_Y+1作为与所设定HCO₃ ^-浓度所对应的CO₃ ^2-结垢临界浓度值；

所述建立HCO₃ ^-浓度值与CO₃ ^2-浓度的结垢临界浓度值之间的关系，包括：

设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0，得到相应的X_Y+1，使满足∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L；

设定HCO₃ ^-浓度为Y＝0.1*N，其中N为1-1000之间的整数，得到相应的X_Y+1，使满足∣X_Y+1-X_Y∣≤0.01mmol/L。

2.根据权利要求1所述的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，所述取得CO₂气驱油井的水样是在油气水分离器处取得水样，检测水样的各离子浓度，包括检测K⁺、Na⁺、Ba²⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Sr²⁺、CO₃ ^2-、HCO₃ ^-、Cl^-或SO₄ ^2-的浓度。

3.根据权利要求1所述的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，所述根据Ryznar稳定指数理论测算得到第一SAI值，包括：

采用如下公式计算离子强度：

其中，u——离子强度；

c_i——第i种离子浓度，单位为摩尔每升(mol/L)；

z_i——第i种离子价数；

采用如下公式计算总碱度(mol/L)的负对数：

其中，pAlK——总碱度(mol/L)的负对数；

采用如下公式计算SAI值：

SAI＝2(k+pCa+pAlk)-pH (公式3)

其中，SAI——稳定指数；

pH——水样的pH值；

K——修正系数，通过与离子强度的关系推得；

pCa——Ca²⁺浓度(mol/L)的负对数。

4.根据权利要求1所述的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，所述采用迭代算法计算井筒结构临界点时的CO₃ ^2-的临界结垢浓度X_Y的方法包括：

将设定的CO₃ ^2-和HCO₃ ^-浓度以及所述初始其他离子浓度利用公式(1)，得到离子浓度u，从而通过不同温度时离子强度u与碳酸钙修正系数K₁的关系，得到修正系数K；

继续将设定的SAI＝6、初始pH值、所述修正系数K值、pCa值代入所述公式(3)中，可得pAlK值；

将所得pAlK值以及设定的HCO₃ ^-浓度利用公式(2)，得到CO₃ ^2-的临界结垢浓度X_Y。

5.根据权利要求1-3任一项中所述的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，利用得到的CO₃ ^2-浓度X_Y+1和HCO₃ ^-浓度Y绘制关系曲线。

6.根据权利要求1-3任一项中所述的基于稳定指数预测CO₂气驱井筒结垢趋势的方法，其特征在于，所述迭代算法采用MATLAB语言编制。

7.一种检测并清除CO₂气驱油井结垢的方法，其特征在于，包括：

按照权利要求1至6任一项所述的方法判定前述CO₂气驱油井是否存在结垢趋势；

如果CO₃ ^2-的浓度值大于对应于相应HCO₃ ^-浓度值的临界结垢浓度，则对该CO₂气驱油井实施清防结垢措施。

8.根据权利要求7所述的检测并清除CO₂气驱油井结垢的方法其特征在于，所述方法进一步包括：监测水样CO₃ ^2-、HCO₃ ^-浓度，如果CO₃ ^2-的浓度值大于对应于相应HCO₃ ^-浓度值的临界结垢浓度，采取相应的清防垢措施。