CN112651121A - Co2驱超覆程度的评价方法、评价系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种CO2驱超覆程度的评价方法、评价系统及存储介质，该方法包括：建立数值模拟模型；确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。本发明提供利用CMG软件评价CO2驱超覆程度的方法，能够更系统、完整地开展CO2超覆规律。
Description
技术领域
本发明涉及一种CO2驱超覆程度的评价方法、评价系统及存储介质，涉及低渗透油气提高采收率领域。
背景技术
中国目前剩余油气资源中低渗-特低渗储层资源与重油资源等“低品位”资源所占比例已增至64％，该类油藏的有效开发对促进中国油气增储上产具有长远意义。注入CO2气是一种开发低渗-特低渗油藏的有效方式，超临界CO2同时具备气体的低粘、高扩散性以及液体的高溶解性，在油藏中表现出无与伦比的优越性。当与地层流体接触后发生溶解、抽提及碳酸化地层水等物理化学作用，由此表现出混相效应、膨胀原油、降粘、改善流度比、降低界面张力等现象，从而达到提高采收率的目的。
但是CO2驱，尤其是在厚油藏中会发生重力分异即密度分异。地球上各种物质均受到重力的作用，在重力作用下各物质均趋向于从“高位势”向“低位势”移动，密度小的物质向上浮升聚集，密度大的物质向下沉降，CO2驱过程中，CO2受到浮力、毛管力和井间压力梯度的综合影响，其运动轨迹偏斜向上，储层下部分区域未被波及，影响波及体积和采收率。
因此，如何开展超覆规律的影响因素研究以建立超覆程度的评价方法，是厚油层开展CO2驱亟需解决的问题。现有技术公开有一种凝析气藏循环注气开发注入气超覆测定装置及方法，其超覆评价方法是通过色谱仪测定不同采样口气体中注入气和凝析气体组分含量，再进行插值处理，得到注入气和/或凝析气在不同部位组分分布，处理成云图，进而实现注入气的超覆测定。但是开展此类实验时，实验因素和方案容易受到设备的限制性，无法完整且系统对CO2驱超覆程度进行评价。加之近年来，油藏数值模拟技术日趋成熟，已成为现代油藏经营管理的一部分，在油气田开发决策中可以起到重要作用，可以用来开展CO2驱超覆研究。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够更系统、完整地开展CO2超覆规律研究的CO2驱超覆程度的评价方法、评价系统及存储介质。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种CO2驱超覆程度的评价方法，包括：
建立数值模拟模型；
确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；
基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；
对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，建立数值模拟模型采用CMG软件建立。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，数值模拟CO2驱超覆的影响因素包括：地质因素、流体因素和开发因素，其中，地质因素包括渗透率、油层厚度和垂直水平渗透率比值，开发因素包括井距和注气速度。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，基于统计学概念建立超覆程度的评价方法的过程包括：
基于建立的数值模拟模型，运行CMG软件得到后处理模块的结果数据，统计结果数据中不同层网格的CO2摩尔百分数；
定义统计学概念“变异系数Cv”作为CO2驱超覆程度的评价标准，即
其中，n为数据序列个数，yi为第i个数据值，S为标准差，
为算术平均值；
通过定义的变异系数Cv对统计的结果数据进行分析，得到差异离散程度，用于反映气体波及的不均匀程度，气体波及程度越不均匀，即超覆程度越大。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括地质因素对CO2驱超覆程度的影响结果：
渗透率对CO2驱超覆程度影响结果：随着渗透率的增加，超覆程度越严重；
油层厚度对CO2驱超覆程度影响结果：随着厚度的增加，各层波及越不均匀，超覆现象越严重；
垂直水平渗透率比值对CO2驱超覆程度影响结果：随着垂直水平渗透率比值的增加，超覆现象越严重。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括流体因素对CO2驱超覆程度影响结果：随着原油密度的增加，超覆现象越严重。
所述的CO2驱超覆程度的评价方法，进一步地，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括开发因素对CO2驱超覆程度影响结果：
井距对CO2驱超覆程度影响结果：随着井距的增加，超覆现象越严重；
注入速度对CO2驱超覆程度影响结果：随着注入速度的增加，超覆现象减弱。
第二方面，本发明还提供一种CO2驱超覆程度的评价系统，该系统包括：
模型建立模块，用于建立数值模拟模型；
影响因素确定模块，用于确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；
评价模型建立模块，基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；
分析模块，用于对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
第三方面，本发明还提供一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现本发明第一方面所述CO2驱超覆程度的评价方法。
第四方面，本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现本发明第一方面所述的CO2驱超覆程度的评价方法。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明利用CMG软件建立基础数值模拟模型并评价CO2驱超覆程度的方法，能够更系统、完整地开展CO2超覆规律，实现对CO2驱超覆程度的定量研究，之前研究都偏定性研究，在此基础上对CO2超覆规律进行系统研究(不同渗透率、厚度、垂直水平渗透率比值、原油密度、井距、注入速度)。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例的评价方法流程图；
图2为本发明实施例的基础数值模拟模型示意图；
图3为本发明实施例不同渗透率下各层CO2摩尔百分数含量示意图；
图4为本发明实施例不同厚度下各区CO2摩尔百分数含量示意图；
图5为本发明实施例不同垂直水平渗透率比值下各层CO2摩尔百分数含量示意图；
图6为本发明实施例不同原油密度下各层CO2摩尔百分数含量示意图；
图7为本发明实施例不同井距下各层CO2摩尔百分数含量示意图；
图8为本发明实施例不同注入速度下各层CO2摩尔百分数含量示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
应理解的是，文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出，否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。
近年来，随着偏微分方程数值解法的发展和高速、大容量计算机的更新换代，油藏数值模拟软件日趋成熟，已成为现代油藏开发管理的一部分，在油气田开发决策中起到重要作用。为此，本发明实施例利用现有的油藏数值模拟软件CMG(全称Computer ModellingGroup)建立CO2驱超覆程度的评价方法进行CO2驱超覆规律研究。
本发明实施例提供的CO2驱超覆程度的评价方法、评价系统及存储介质，包括：建立数值模拟模型；确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。本发明实施例首先统计CMG数值模拟软件后处理模块中不同层网格的CO2摩尔百分数，再通过对比分析数据的差异离散程度反映气体波及的不均匀程度，定义统计学概念“变异系数Cv”作为CO2驱超覆程度的评价标准，进而开展CO2驱超覆规律分析研究，为油田CO2驱开发提供技术参考。
实施例1
如图1所述，本实施例提供的CO2驱超覆程度的评价方法，包括以下内容：
S1、建立数值模拟模型。
具体地，数值模拟模型的建立是采用CMG不同模块加载数据进行建模，包括网格模型、流体模型、岩石性质以及生产动态等的建模，建模过程均为现有技术，根据需要进行相应模型建立即可，在此不做赘述。
作为非限制性实施例，本实施例采用CMG建立的模型包括：
网格模型：本实施例采用CMG-GEM模拟器根据实验岩心尺寸建立如图2所示的网格模型，本实施例所建立的网格模型设置有各种属性的数据，具体建立时可以需要结合实际地质概况进行。优选地，本实施例建立的网格模型尺寸为60cm×2cm×8cm，网格总数为60×1×8＝480，均质渗透率7mD，孔隙度13.5％，含油饱和度68.5％，油藏温度60℃，油藏压力10MPa。
流体模型：根据PVT相态实验结果，拟合流体属性，建立流体模型，根据“组分相近，性质相似”的原则将原油组分划分为5个拟组分，其中：C1-C2摩尔百分数0.2295％，C3-C6摩尔百分数13.4428％，C7-C14摩尔百分数80.2344％，C15-C29摩尔百分数0.6031％，C30+摩尔百分数0.0623％。
还包括生产动态的建模：设置一口注入井、一口生产井，模拟定井底流压生产动态建立。
S2、确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素
为了研究CO2驱超覆规律，确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素包括：地质因素、流体因素及开发因素，设计超覆规律研究方案。其中，地质因素可以包括渗透率、油层厚度、垂直水平渗透率比值等，开发因素可以包括井距、注气速度等。
S3、建立超覆程度的评价方法，具体过程为：
S31、基于建立的数值模拟模型，运行CMG软件得到后处理模块的结果数据，统计结果数据中不同层网格的CO2摩尔百分数，优选地，对数值模拟结果进行统计可以基于excel进行实现，不限于此；
S32、定义统计学概念“变异系数Cv”作为CO2驱超覆程度的评价标准，即
其中，n为数据序列个数；yi为第i个数据值；S为标准差；
为算术平均值。
S32、通过定义的“变异系数”对统计的结果数据进行处理，得到差异离散程度，用于反映气体波及的不均匀程度，其中，Cv反映了一组数据分散和差异程度，Cv越大说明数据差异程度越大，说明气体波及程度越不均匀，即超覆程度越大。
S4、对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
具体地，根据已确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素和建立的超覆程度评价方法，利用CMG软件进行厚油层CO2驱超覆规律的分析研究，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
结合具体实施例对地质因素、流体因素以及开发因素对CO2驱超覆程度影响结果进行进一步说明，如表1所示为本实施例的CO2驱超覆影响因素参数设计。
表1 CO2驱超覆影响因素参数设计
一、地质因素对CO2驱超覆程度影响结果
1)渗透率对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究渗透率对CO2驱超覆程度的影响，改变基础数值模拟模型的渗透率，对比不同渗透率条件下(5、7、10、15、20mD)CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行渗透率对超覆程度的影响规律及化。
渗透率表征的是储层岩石本身传导流体能力的参数。如图3所示，随着渗透率的增加，1-2层CO2摩尔百分数有轻微的增加，3-8层CO2摩尔百分数逐渐减小。统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表2所示，随着渗透率的增加，变异系数从0.20增加至0.45，总采收率从57.65％降至45.15％，即数据离散程度增加，CO2摩尔百分数分布越不均匀，超覆程度越严重，总采收率越低。
表2不同渗透率下超覆程度结果表
2)油层厚度对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究油层厚度对超覆程度的影响，改变基础数值模拟模型的厚度，对比不同岩心厚度(4、8、12、16、20cm)条件下CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行油层厚度对超覆程度的影响规律及量化。
油层厚度提供气体向上运移的空间。随着油层厚度的增加，如图4所示的第1部分CO2摩尔百分数基本不变，2-4部分CO2摩尔百分数逐渐减小，其中厚度从4cm增加至8cm时，2-4部分的摩尔百分含量下降幅度极大，统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表3所示，随着厚度的增加，变异系数从0.076增加至0.453，其中厚度4cm增至8cm时，变异系数从0.076增至0.24，各层波及越不均匀，超覆现象越严重，总采收率从67.62％降至41.44％。
表3不同厚度下超覆程度结果表
| 厚度(cm) | 4 | 8 | 12 | 16 | 20 |
| 超覆程度 | 0.076 | 0.243 | 0.345 | 0.409 | 0.453 |
| 采收率(％) | 67.62 | 55.61 | 48.53 | 43.68 | 41.44 |
3)垂直水平渗透率比值对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究垂直水平渗透率比值对超覆程度的影响，改变基础数值模拟模型的垂直水平渗透率比值(0.1、0.3、0.5、0.7、1)，对比不同垂直水平渗透率比值条件下CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行垂直水平渗透率比值对超覆程度的影响规律及量化。
垂直水平渗透率比值影响气体向上运移的能力。如图5所示，随着垂直水平渗透率比值的增加，1-3层CO2摩尔百分数基本不变或稍有增加，4-8部分CO2摩尔百分数逐渐减小，其中认为垂直水平渗透率比值0.3是个界限。统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表4所示，随着垂直水平渗透率比值的增加，变异系数从0.06增加至0.24，各层波及越不均匀，超覆现象越严重，总采收率从69.13％降至55.61％。
表4不同垂直水平渗透率比值下超覆程度结果表
二、流体因素对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究原油密度对超覆程度的影响，改变基础数值模拟模型的流体组成，对比不同原油密度(0.72、0.78、0.83g/cm3)条件下CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行原油密度对超覆程度的影响规律及量化。
原油密度大小影响着重力分异作用大小。如图6所示，随着原油密度的增加，原油中重组分含量越高，油气密度差越大，CO2摩尔百分数越小，其中原油密度越大，从上至下摩尔百分数减小幅度越大。统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表5所示，随着原油密度的增加，变异系数从0.1785增加至0.3907，各层波及越不均匀，超覆现象越严重，总采收率从58.6260％降至40.9137％。
表5不同原油密度下超覆程度结果表
| 密度g/cm<sup>3</sup> | 0.72 | 0.78 | 0.83 |
| 超覆程度 | 0.179 | 0.243 | 0.391 |
| 采收率(％) | 58.63 | 55.61 | 40.91 |
三、开发因素对CO2驱超覆程度影响结果
1)井距对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究井距对超覆程度的影响，改变基础数值模拟模型的长度，对比不同岩心长度条件下(40、60、80、100、120cm)CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行井距对超覆程度的影响规律及量化。
井距影响超覆的发展时间。如图7所示，随着井距的增加，1-3层CO2摩尔百分数有轻微的增加，4-8层CO2摩尔百分数逐渐减小，统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表6所示，随着井距的增加，变异系数从0.186增加至0.313，各层波及越不均匀，超覆现象越严重，总采收率从58.8219％降至52.8125％。
表6不同井距下超覆程度结果表
| 井距(cm) | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 |
| 超覆程度 | 0.186 | 0.243 | 0.279 | 0.301 | 0.313 |
| 采收率(％) | 58.82 | 55.61 | 54.07 | 53.20 | 52.81 |
2)注入速度对CO2驱超覆程度影响结果
为了研究注入速度对超覆程度的影响，改变模型的注入速度，对比不同注入速度条件下CO2摩尔百分数场图，统计和分析各层CO2摩尔百分数数据的离散程度以进行注入速度对超覆程度的影响规律及量化。
注入速度影响气体水平推进速度，对整体运移方向有较大影响。如图8所示，随着注入速度的增加，各层CO2摩尔百分数增加，下层增加幅度尤为明显，统计各层CO2摩尔百分数数据并进行变异系数的计算。如表7所示，随着注入速度的增加，变异系数从0.24降至0.06，超覆现象减弱，总采收率从55.6116％增至72.0877％。
表7不同注入速度下超覆程度结果表
| 注入速度(mL/min) | 0.1 | 0.3 | 0.5 | 0.75 | 1 |
| 超覆程度 | 0.243 | 0.138 | 0.074 | 0.060 | 0.059 |
| 采收率(％) | 55.61 | 62.60 | 69.44 | 70.53 | 72.09 |
实施例2
上述实施例1提供了CO2驱超覆程度的评价方法，与之相对应地，本实施例提供一种评价系统。本实施例提供的评价系统可以实施实施例1的CO2驱超覆程度的评价方法，该系统可以通过软件、硬件或软硬结合的方式来实现。例如，该系统可以包括集成的或分开的功能模块或功能单元来执行实施例1各方法中的对应步骤。由于本实施例的评价系统基本相似于方法实施例，所以本实施例描述过程比较简单，相关之处可以参见实施例1的部分说明即可，本实施例的评价系统仅仅是示意性的。
本实施例提供的CO2驱超覆程度的评价系统，该系统包括：
模型建立模块，用于建立数值模拟模型；
影响因素确定模块，用于确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；
评价模型建立模块，基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；
分析模块，用于对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
实施例3
本实施例提供一种实现本实施例1所提供的CO2驱超覆程度的评价方法的处理设备，处理设备可以是用于客户端的处理设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行实施例1的评价方法。
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线，处理器、存储器和通信接口通过总线连接，以完成相互间的通信。存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行本实施例1所提供的CO2驱超覆程度的评价方法。
优选地，存储器可以是高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
优选地，处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
实施例4
本实施例1的CO2驱超覆程度的评价方法可被具体实现为一种计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本实施例1所述的评价方法的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于包括：
建立数值模拟模型；
确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；
基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；
对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
2.根据权利要求1所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，建立数值模拟模型采用CMG软件建立。
3.根据权利要求1所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，数值模拟CO2驱超覆的影响因素包括：地质因素、流体因素和开发因素，其中，地质因素包括渗透率、油层厚度和垂直水平渗透率比值，开发因素包括井距和注气速度。
4.根据权利2所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，基于统计学概念建立超覆程度的评价方法的过程包括：
基于建立的数值模拟模型，运行CMG软件得到后处理模块的结果数据，统计结果数据中不同层网格的CO2摩尔百分数；
定义统计学概念“变异系数Cv”作为CO2驱超覆程度的评价标准，即
其中，n为数据序列个数，yi为第i个数据值，S为标准差，
为算术平均值；
通过定义的变异系数Cv对统计的结果数据进行分析，得到差异离散程度，用于反映气体波及的不均匀程度，气体波及程度越不均匀，即超覆程度越大。
5.根据权利3所述的所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括地质因素对CO2驱超覆程度的影响结果：
渗透率对CO2驱超覆程度影响结果：随着渗透率的增加，超覆程度越严重；
油层厚度对CO2驱超覆程度影响结果：随着厚度的增加，各层波及越不均匀，超覆现象越严重；
垂直水平渗透率比值对CO2驱超覆程度影响结果：随着垂直水平渗透率比值的增加，超覆现象越严重。
6.根据权利3所述的所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括流体因素对CO2驱超覆程度影响结果：随着原油密度的增加，超覆现象越严重。
7.根据权利3所述的所述的CO2驱超覆程度的评价方法，其特征在于，各因素对CO2驱超覆程度影响结果包括开发因素对CO2驱超覆程度影响结果：
井距对CO2驱超覆程度影响结果：随着井距的增加，超覆现象越严重；
注入速度对CO2驱超覆程度影响结果：随着注入速度的增加，超覆现象减弱。
8.一种CO2驱超覆程度的评价系统，其特征在于，该系统包括：
模型建立模块，用于建立数值模拟模型；
影响因素确定模块，用于确定数值模拟CO2驱超覆的影响因素；
评价模型建立模块，基于统计学概念建立超覆程度的评价方法；
分析模块，用于对数值模拟超覆规律进行分析，确定各因素对CO2驱超覆程度影响结果。
9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现根据权利要求1到7任一项所述CO2驱超覆程度的评价方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1到7任一项所述的CO2驱超覆程度的评价方法。
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| CN118008225A (zh) * | 2024-03-25 | 2024-05-10 | 中国石油大学(北京) | 基于非完全混相特征的注二氧化碳开发优化方法及系统 |
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| CN110905496A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-03-24 | 中国石油大学(北京) | 一种气驱超覆模拟装置及其使用方法 |
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