CN115467709A - 一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 - Google Patents
一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115467709A CN115467709A CN202210880299.9A CN202210880299A CN115467709A CN 115467709 A CN115467709 A CN 115467709A CN 202210880299 A CN202210880299 A CN 202210880299A CN 115467709 A CN115467709 A CN 115467709A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sink
- source
- well
- matching
- carbon dioxide
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 138
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 69
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims abstract description 81
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims abstract description 81
- 230000009919 sequestration Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000007789 sealing Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 18
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 15
- 239000000243 solution Substances 0.000 claims description 13
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 7
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000009933 burial Methods 0.000 claims description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 4
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 206010057175 Mass conditions Diseases 0.000 claims description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 abstract description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 13
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 239000012267 brine Substances 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- HPALAKNZSZLMCH-UHFFFAOYSA-M sodium;chloride;hydrate Chemical compound O.[Na+].[Cl-] HPALAKNZSZLMCH-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 2
- 235000014653 Carica parviflora Nutrition 0.000 description 1
- 241000243321 Cnidaria Species 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- JTJMJGYZQZDUJJ-UHFFFAOYSA-N phencyclidine Chemical class C1CCCCN1C1(C=2C=CC=CC=2)CCCCC1 JTJMJGYZQZDUJJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000009528 severe injury Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010257 thawing Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/16—Modification of mine passages or chambers for storage purposes, especially for liquids or gases
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/18—Special adaptations of signalling or alarm devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Physical Or Chemical Processes And Apparatus (AREA)
Abstract
本申请提供了一种二氧化碳源汇匹配方法及系统，方法包括：预先获取所需源汇信息，依据汇的地质数据信息，结合汇动态封存潜力评估模型，分析所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；依据源的年CO2实际可捕获量信息和汇的地质数据信息，计算源汇容量，并进行源汇处各项成本评估；建立基于混合整数线性规划的二氧化碳源汇匹配数学模型，根据汇源容量、所有布井方案的最大多井总注入速率结果以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出当前源汇信息下的最优源汇管网布局。本申请基于汇布井优化和排放源动态变化进行源汇匹配，是低成本、更可靠的实现二氧化碳封存的有力保证。
Description
技术领域
本申请属于温室气体减排技术领域，具体地说，涉及一种基于汇布井优化和排放源动态变化的二氧化碳源汇匹配方法及系统。
背景技术
在过去的几个世纪里，工业化进程造成了大量的CO2排放，大气中的CO2浓度已经从前工业时代的300ppm上升到410ppm，而与此同时全球的平均温度上升了约1.0℃。全球变暖可能会提高各种极端气候发生的频率并对地球环境造成严重破坏，比如珊瑚礁退化，永冻土的解冻，热带气旋等；同时对人类社会也会产生严重的影响，造成水资源的紧张，海洋渔业捕捞量的下降等。在这种情况下，碳捕集、利用和存储(CCUS，Carbon Capture，Utilization and Storage)被广泛认为有能在应对气候变化方面发挥关键作用的潜力。
目前的大型CCUS项目基本采用管道运输，通过管道运输，不同质量的 CO2流可以被分配到不同类型的封存地点进行地质封存或是利用。在一个区域内往往同时存在多个碳排放源与封存汇，它们的性质各异。每个源具有不同的碳排放量并发生动态变化，每个汇也有不同的碳封存容量且随封存技术发生变化。同时，捕获或封存CO2所需的成本也不尽相同，各个源汇间距离不同故有不同的运输成本，所以如何选择合适的源汇进行匹配连接以实现一定碳减排量下时总成本最小化，即源汇匹配问题就成了一个需要重点研究的问题。
制约封存汇层中封存CO2的最关键问题是注入CO2引起的地层压力累积，可能导致地层破裂、断层活化和CO2泄漏。而注入井数量与井距，显著影响压力积累程度，最终造成安全封存条件下储层允许的CO2最大注入速率的差异。因此，除了地质圈闭、残余捕获、溶解捕获等CO2封存机制，对封存汇层的整体封存容量进行评估，还应考虑布井参数，根据布井方案不同对其进行动态注入能力的准确评估。
然而现有源汇匹配模型对封存汇的性质未充分考虑，未能从实际布井工程出发对不同布井方案下的封存汇注入能力做出准确限制。现有的做法是假定对应封存汇层将建立多少口井，将井数作为已知的固定值由用户指定；或是将井数作为决策变量，并乘上一个经验的固定的单井注入速率，以此在选择井数的同时对不同井数下汇的注入速率进行限制。但是注入速率随井数的变化趋势往往并不是简单的线性关系，且随着封存汇层的性质不同而呈现很大差异。单独的源汇匹配模型有局限性，模型自身并没有办法同时确定汇处采用何种布井方案，以及各种布井方案下准确的注入能力限制，要求的年封存量可能会超出汇各布井方案能实现的注入速率上限，增加二氧化碳泄漏的风险。同时，排放源碳排放量随行业发展等发生动态变化，而现有源汇匹配模型未考虑排放源的动态变化，可能导致后期部分排放源碳排放量不足或过量，需重新配置源汇匹配，增加CCUS成本。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种二氧化碳源汇匹配方法及系统，基于汇布井优化和排放源动态变化进行源汇匹配，对每个汇在每种布井方案下的注入能力进行评估，引入排放源动态变化因子量化排放源碳排放量的动态变化，并根据不同井数下的总注入速率完成封存汇处井数的选择与相应的源汇匹配结果，是低成本、更可靠的实现二氧化碳封存的有力保证。
为此，本申请采用以下技术方案：
一方面，本申请提供了一种二氧化碳源汇匹配方法，所述方法包括：
预先获取所需源汇信息，所需源汇信息包括：源位置信息、源的年CO2实际可捕获量信息、源二氧化碳捕捉成本，汇位置信息、汇的地质数据信息；
依据汇的地质数据信息，结合汇动态封存潜力评估模型，分析所有布井方案下汇的最大多井总注入速率，并将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型；
依据源的年CO2实际可捕获量信息和汇的地质数据信息，计算源汇容量，并进行源汇处各项成本评估；
建立基于混合整数线性规划的二氧化碳源汇匹配数学模型，根据汇源容量、所有布井方案的最大多井总注入速率结果以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出当前源汇信息下的最优源汇管网布局。
进一步地，汇动态封存潜力评估模型的计算流程包括：
(1)、获取用户提供的咸水层的面积、埋深等几何参数，渗透率与孔隙率的渗流特性参数，盐水、CO2的密度与粘度的流体属性参数，岩石压缩系数、岩层应力等地质力学参数以及需探究的井距与井数范围、注入年份等布井工程参数；
(2)、通过地质力学参数计算储层可承受的临界压力；
(3)、通过设置的一个参考注入速率计算所有注入井在储层最中心井处单独引起的压力增加量，并通过对所有单井结果的叠加与修正来获得多井同时注入引起的总压力增加量；
(4)、多井叠加压力应小于临界压力，据此通过注入速率与叠加压力的非线性关系来计算单井允许的最大注入速率；
(5)、施加其他限制条件进一步调整单井允许注入速率；所述其他限制条件包括：储层面积、CO2羽流效应；
(6)、上述步骤获得的是某一井距、井数下的单井允许注入速率，改变井距与井数重复上述步骤(3)-(5)以获得所有的布井方案下的单井注入速率；
(7)、将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型。
进一步地，还包括：在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配。
进一步地，二氧化碳源汇匹配数学模型的目标函数为：
其中，
是排放源i处的一次性固定成本，
是排放源i处的年运行维护成本，
是排放源i处与捕捉CO2量有关的可变成本；
是从节点m到节点n的管径为的d的管道的建设成本，
是该管道的年运维成本，
是与管道运输CO2量相关的可变成本；
为封存汇j处用于场地建设开发的固定成本，
为封存汇j处用于建设注入井的成本，
是封存汇j处的年份运行维护成本，
是封存汇j处的与封存CO2量有关的可变成本；si、rj是0-1二元变量，ymnd为整数变量，si表示源i是否开启，rj表示汇j是否开启，ymnd表示建立节点m到节点n管径为 d管道的数量；ai是源i处捕获的CO2量、xmnd是节点m到节点n管径为d 的管道运输的CO2量、bj是汇j处封存的CO2量，
是汇j处开设注入井的数量；T是项目运行年限。
进一步地，二氧化碳源汇匹配数学模型的约束条件包括：驱动机制，即从所有排放源处捕获的CO2量应大于年减排目标；质量守恒条件，即对于任意的源汇节点，流入的CO2质量应等于流出的CO2质量；源汇容量限制；变量的取值范围。
进一步地，还包括：输出当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
又一方面，本申请提供了一种二氧化碳源汇匹配系统，所述系统包括：源汇信息输入模块、计算求解模块、二次匹配模块和结果显示模块；
源汇信息输入模块，用于输入源汇信息，作为求解的初始条件；
计算求解模块，用于根据源汇信息和模型方法，计算最优解的布井方案及管网布局；其中，计算求解模块具体包括：汇动态封存潜力评估模块、源汇容量及各项成本计算模块、源汇匹配计算模块；汇动态封存潜力评估模块内置有汇动态封存潜力评估模型，能够依据汇的地质数据信息，分析出所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；并将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型；源汇容量及各项成本计算模块，依据源的年CO2实际可捕获量信息，计算源汇容量，并进行各项成本评估；源汇匹配计算模块内置源汇匹配模型，该模型接收汇动态封存潜力评估模块得到的所有布井方案的最大多井总注入速率结果，同时将根据CO2实际可捕获量信息以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出最优的源汇管网布局。
进一步地，还包括：二次匹配模块，用于在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配。
进一步地，还包括：结果输出模块，用于输出当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
本申请的优点和积极效果：
本申请所提供的源汇匹配方法考虑了汇的动态封存潜力模型，提供了源汇信息下的最优布井方案，降低汇的建设成本，提高经济性；汇的动态封存潜力模型更加详细的考虑了汇的最大多井总注入速率，大大降低了汇的泄露风险，保障了二氧化碳封存的可靠性；
本申请所提供的源汇匹配方法提供了最优的源汇管网布局，降低二氧化碳运输管道建设、营运、维护成本，提高经济性；
本申请所提供的二次匹配方案，可在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配，在不加设管道的基础上充分利用管道余量实现二氧化碳加载量的运输，保证了所处行业二氧化碳的年减排目标的达成。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例中一种二氧化碳源汇匹配方法的流程图；
图2是本申请实施例中一种二氧化碳源汇匹配系统的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1所示，本申请实施例中的一种二氧化碳源汇匹配方法，具体包括：
S1、预先获取所需源汇信息，所需源汇信息包括：源位置信息、源的年 CO2实际可捕获量信息、源二氧化碳捕捉成本，汇位置信息、汇的地质数据信息；
S2、依据汇的地质数据信息，结合汇动态封存潜力评估模型，分析所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；
具体的，汇的地质数据信息包括汇的几何参数(汇的边界、面积、埋深、厚度)、汇的渗流特性参数(渗透率、孔隙率、平均压力、平均温度)、汇的流体属性参数(盐水、CO2的密度、粘度、岩石压缩系数)、汇的岩层应力的地质力学参数(抗拉强度、凝聚力、摩擦系数、应力比、垂直应力)，以及需探究的井距与井数范围、注入年份的布井工程参数。
其中，汇动态封存潜力评估模型的计算流程如下：
(1)、获取用户提供的咸水层的面积、埋深等几何参数，渗透率与孔隙率的渗流特性参数，盐水、CO2的密度与粘度的流体属性参数，岩石压缩系数、岩层应力等地质力学参数以及需探究的井距与井数范围、注入年份等布井工程参数；
(2)、通过地质力学参数计算储层可承受的临界压力；
(3)、通过设置的一个参考注入速率计算所有注入井在储层最中心井处单独引起的压力增加量，并通过对所有单井结果的叠加与修正来获得多井同时注入引起的总压力增加量；
(4)、多井叠加压力应小于临界压力，据此通过注入速率与叠加压力的非线性关系来计算单井允许的最大注入速率；
(5)、施加储层面积、CO2羽流效应等其他限制条件进一步调整单井允许注入速率；
(6)、上述步骤获得的是某一井距、井数下的单井允许注入速率，改变井距与井数重复上述步骤(3)-(5)以获得所有的布井方案下的单井注入速率；
(7)、将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型。
S3、依据源的年CO2实际可捕获量信息和汇的地质数据信息，计算源汇容量，并进行源汇处各项成本评估；
具体的，源汇容量是指各个源的CO2的年捕捉总量，即汇的二氧化碳的年封存总量；源汇处各项成本指各个源的CO2平均单位捕捉成本、源的CO2捕捉设备成本，汇的场地建设成本、汇的单口井的建设成本、汇的CO2单位封存成本。
S4、建立基于混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming， MILP)的二氧化碳源汇匹配数学模型，根据汇源容量、所有布井方案的最大多井总注入速率结果以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出当前源汇信息下的最优源汇管网布局。
其中，MILP模型是指目标函数与约束条件是线性的，决策变量中存在必须取整数的规划模型。
具体的，实现上述基于汇布井优化的二氧化碳源汇匹配方法的数学模型为：
目标函数：
其中，
是排放源i处的一次性固定成本，
是排放源i处的年运行维护成本，
是排放源i处与捕捉CO2量有关的可变成本；
是从节点m到节点n的管径为的d的管道的建设成本，
是该管道的年运维成本，
是与管道运输CO2量相关的可变成本；
为封存汇j处用于场地建设开发的固定成本，
为封存汇j处用于建设注入井的成本，
是封存汇j处的年份运行维护成本，
是封存汇j处的与封存CO2量有关的可变成本。si、rj是0-1二元变量，ymnd为整数变量，si表示源i是否开启，rj表示汇j是否开启，ymnd表示建立节点m到节点n管径为 d管道的数量，他们在该式中用于控制是否纳入对应的成本。ai是源i处捕获的CO2量、xmnd是节点m到节点n管径为d的管道运输的CO2量、bj是汇j 处封存的CO2量，
是汇j处开设注入井的数量；T是项目运行年限。
约束条件按照含义可以分为四个部分：
第一部分：∑i∈Sai≥Target； (2)
其为驱动机制，即从所有排放源处捕获的CO2量应大于年减排目标。
第二部分：
其为质量守恒条件，即对于任意的源汇节点，流入的CO2质量应等于流出的CO2质量。式中x表示管道的流量，下标n表示任意一个源或汇节点，因此式(3)的含义为对于任意一个源i，从其他所有节点所有管道流入的CO2量总和∑n≠i∑d∈Dxnid加上从自身捕获的CO2量ai应等于流向其他节点的总和∑n≠i∑d∈Dxind，同理式(4)则是对任意汇的约束。式(5)与(6)代表在当前流量需求下只建立最合适管径的管道。式中
与
定义了管径为d的管道支持的流量上下限，Pmaxnnm代表节点间支持并行的最大管道数量，整数变量ymnd用于根据流量需求控制建设管道的数量。
第三部分：
其为源汇容量限制。其中Ei表示封存汇i处的碳排放量，η为碳捕集装置的捕获系数，该系数取决于捕集装置的捕获效率及排放源所处行业的要求，
为封存汇j的碳封存容量，0-1二元变量si与rj用于实现只有在启用某一源汇时才在目标函数中计算对应成本。其中式(8)-(10)通过与动态封存潜力评估模型的结合来实现在各种布井方案下对汇的注入速率进行准确限制。式(8)-(10)中
代表在咸水层j采用布井方案w时允许的总注入速率，
为咸水层j处布井方案w使用的井数。动态封存潜力评估模型能给出不同井数和井距情况下的单井允许注入速率，在每种可能的井数下根据储层面积取可实现的最大井距，此布井方案下的多井总注入速率上限即源汇匹配模型所需的
对应的井数即
第四部分：
其规定了变量的取值范围。
S5、输出当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
上述实施例中所提供的源汇匹配方法考虑了汇的动态封存潜力模型，提供了源汇信息下的最优布井方案，降低汇的建设成本，提高经济性；汇的动态封存潜力模型更加详细的考虑了汇的最大多井总注入速率，大大降低了汇的泄露风险，保障了二氧化碳封存的可靠性。上述实施例中的源汇匹配方法提供了最优的源汇管网布局，降低二氧化碳运输管道建设、营运、维护成本，提高经济性。
在另一实施例中，二氧化碳源汇匹配方法还包括：在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配。
二次匹配，可在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配，在不加设管道的基础上充分利用管道余量实现二氧化碳加载量的运输，保证了所处行业二氧化碳的年减排目标的达成。
在一更具体的实施例中，选取京津冀及附近地区进行源汇匹配方案的分析。选取了位于该区域的15个排放源，排放源信息及两种模型计算的源捕获量结果见表1，同时在该区域内假设了3个面积为60km2的咸水层，其咸水层性质参数参照鄂尔多斯与江汉盆地数据，各咸水层主要水文地质参数与井建设成本见表2。
本实施例中假定年减排目标设为10Mt/yr，项目的运行年份设置为30 年；碳捕集系数设为95％；汇处注入井半径为0.2m，技术上可实现的最大注入速率为5Mt/yr；设置了4种管径的管道，其管道流量上限分别为 0.5Mt/yr、1Mt/yr、1.5Mt/yr、3Mt/yr，两节点间至多允许建立一条管道；管网布局方案为节点间可共用管道的中转连接方案。
针对上述15个排放源与3个封存汇、年减排目标10Mt的案例，使用本申请中基于汇布井优化的源汇匹配模型与现有技术中单独的源汇匹配模型对其匹配方案分别进行模拟，获得源汇匹配结果。
表1
表2
对于本申请中结合动态封存潜力评估模型的源汇匹配，首先采用动态封存潜力评估模型对本实例设置的三个咸水层进行评估，得出每个汇处所有的布井方案下最大注入速率Mt/yr、单位注入速率的建井成本$/(t/yr)。可以得到，三个汇由于性质差异，其各布井方案下的单井注入速率与总注入速率随井数的变化趋势有明显差异，且在源汇匹配中，源汇间距离较小，故距离对总成本的影响较小。因此，在结合了对汇动态封存潜力的评估结果后，源汇匹配模型优先选择了单位注入速率下的建井成本更低的汇2与汇3进行碳封存，5个源连接到了汇2，汇2封存4.4Mt/yr的CO2，6个源连接到了汇3，汇3封存5.6Mt/yr的CO2，汇1并未使用。
结合各汇年封存量与建井数结果以及各布井方案下的注入速率上限，模型给出的最优布井方案为：不使用汇1；在汇2处建设1口井，井间距可采用2km-5.5km；在汇3处建设2口井，井间距可采用4.6km-5.4km。此方案下的总成本为1.57×1010$，建设总管长为2013.1km，单位减排成本为52.35$/t，其中排放源、运输、封存汇各环节成本分别为1.32×1010、 1.35×109、1.14×109$。
在此源汇信息背景下，现有技术中单独的源汇匹配模型优先选择了建井成本较低同时周边近距离排放源较多的汇1与汇2封存CO2，而汇3未被选择；其中汇1封存了最多的CO2，达5.9Mt/yr；汇2封存4.1Mt/yr 的CO2。经计算此方案的总成本为1.62×1010$，单位减排成本为53.93$/t，其中排放源处成本、管道成本、封存汇处的成本分别为1.38×1010、1.07 ×109、1.33×109$。
从两种匹配结果可以看出，基于汇布井优化的源汇匹配模型能根据源汇性质与位置分布在封存汇处选择最优的布井方案，同时给出最优的管网布局方案，使封存汇处与总成本低于单独的源汇匹配模型。综上，本申请中结合汇动态封存潜力评估结果对提高匹配结果的准确性以及安全封存条件下的成本全局最优化有重要作用。
对应上述实施例中的一种二氧化碳源汇匹配方法，本申请实施例中还提供了一种二氧化碳源汇匹配系统，如图2所示，该系统包括：源汇信息输入模块100、计算求解模块200、结果显示模块300和二次匹配模块400；其中：
源汇信息输入模块100，用于输入源汇信息，作为求解的初始条件；
具体的，源汇信息包括源位置信息、源的年CO2实际可捕获量信息、源二氧化碳捕捉成本，汇位置信息、汇的地质数据信息。
计算求解模块200，用于根据源汇信息和模型方法，计算最优解的布井方案及管网布局；
进一步的，计算求解模块200可细分为汇动态封存潜力评估模块、源汇容量及各项成本计算模块、源汇匹配计算模块；其中：
汇动态封存潜力评估模块内置有汇动态封存潜力评估模型，可依据汇的地质数据信息，分析出所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；并将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型；
源汇容量及各项成本计算模块，依据源的年CO2实际可捕获量信息，计算源汇容量，并进行各项成本评估；
源汇匹配计算模块内置源汇匹配模型，该模型接收汇动态封存潜力评估模块得到的所有布井方案的最大多井总注入速率结果，建立基于MILP的二氧化碳源汇匹配数学模型，将根据每个布井方案的最大多井总注入速率结果、 CO2实际可捕获量信息以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出最优的源汇管网布局，通过本模块可实现当前源汇信息下的源汇管网布局与汇布井方案的正确匹配与同时最优。
结果显示模块300，用于输出、显示当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
二次匹配模块400，用于在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，为保证所处行业二氧化碳的年减排目标达成，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配；
具体的，某处排放源的故障是指该处排放源的二氧化碳实际年捕集量由于某些原因小于该处的二氧化碳年额定捕集量；某处封存汇故障是指该处封存汇的二氧化碳实际年封存量由于某些原因小于该处的二氧化碳年额定封存量；
具体的，二次匹配是指，当某些排放源或者封存汇出现故障时，为保证所处行业二氧化碳的年减排目标达成，需将出现故障的二氧化碳排放源的年捕集减少量加载到其它正常运行的二氧化碳排放源处，或将出现故障的二氧化碳封存汇的年封存减少量加载到其它正常运行的二氧化碳封存汇处；具体的，其它正常运行的每个二氧化碳排放源或其它正常运行的每个二氧化碳封存汇的加载量的多少，依据其一次源汇匹配结果所建设的节点间的管道余量确定，即在一次源汇匹配结果中，节点m到节点n所建设的运输管道能承载的CO2最大运输量为
节点m到节点n的实际CO2运输量为xmnd，节点m到节点n的管道余量定义为最大运输量与实际运输量的差值
加载量的多少原则上不大于节点间的管道余量；特殊的，当考虑在管道余量充分使用的情况下，若满足不了其加载量的运输，考虑采用本申请源汇匹配模型再次进行源汇匹配新设管道。
对于本申请实施例的一种二氧化碳源汇匹配系统而言，由于其与上面实施例中的一种二氧化碳源汇匹配方法相对应，所以描述的比较简单，相关相似之处请参见上面实施例中一种二氧化碳源汇匹配方法部分的说明即可，此处不再详述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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申请各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
预先获取所需源汇信息，所需源汇信息包括：源位置信息、源的年CO2实际可捕获量信息、源二氧化碳捕捉成本，汇位置信息、汇的地质数据信息；
依据汇的地质数据信息，结合汇动态封存潜力评估模型，分析所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；
依据源的年CO2实际可捕获量信息和汇的地质数据信息，计算源汇容量，并进行源汇处各项成本评估；
建立基于混合整数线性规划的二氧化碳源汇匹配数学模型，根据汇源容量、所有布井方案的最大多井总注入速率结果以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出当前源汇信息下的最优源汇管网布局。
2.根据权利要求1所述的一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，汇动态封存潜力评估模型的计算流程包括：
(1)、获取用户提供的咸水层的面积、埋深等几何参数，渗透率与孔隙率的渗流特性参数，盐水、CO2的密度与粘度的流体属性参数，岩石压缩系数、岩层应力等地质力学参数以及需探究的井距与井数范围、注入年份等布井工程参数；
(2)、通过地质力学参数计算储层可承受的临界压力；
(3)、通过设置的一个参考注入速率计算所有注入井在储层最中心井处单独引起的压力增加量，并通过对所有单井结果的叠加与修正来获得多井同时注入引起的总压力增加量；
(4)、多井叠加压力应小于临界压力，据此通过注入速率与叠加压力的非线性关系来计算单井允许的最大注入速率；
(5)、施加其他限制条件进一步调整单井允许注入速率；所述其他限制条件包括：储层面积、CO2羽流效应；
(6)、上述步骤获得的是某一井距、井数下的单井允许注入速率，改变井距与井数重复上述步骤(3)-(5)以获得所有的布井方案下的单井注入速率；
(7)、将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型。
3.根据权利要求1所述的一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，还包括：在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配。
4.根据权利要求1所述的一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，二氧化碳源汇匹配数学模型的目标函数为：
其中，
是排放源i处的一次性固定成本，
是排放源i处的年运行维护成本，
是排放源i处与捕捉CO2量有关的可变成本；
是从节点m到节点n的管径为的d的管道的建设成本，
是该管道的年运维成本，
是与管道运输CO2量相关的可变成本；
为封存汇j处用于场地建设开发的固定成本，
为封存汇j处用于建设注入井的成本，
是封存汇j处的年份运行维护成本，
是封存汇j处的与封存CO2量有关的可变成本；si、rj是0-1二元变量，ymnd为整数变量，si表示源i是否开启，rj表示汇j是否开启，ymnd表示建立节点m到节点n管径为d管道的数量；ai是源i处捕获的CO2量、xmnd是节点m到节点n管径为d的管道运输的CO2量、bj是汇j处封存的CO2量，
是汇j处开设注入井的数量；T是项目运行年限。
5.根据权利要求4所述的一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，二氧化碳源汇匹配数学模型的约束条件包括：驱动机制，即从所有排放源处捕获的CO2量应大于年减排目标；质量守恒条件，即对于任意的源汇节点，流入的CO2质量应等于流出的CO2质量；源汇容量限制；变量的取值范围。
6.根据权利要求1所述的一种二氧化碳源汇匹配方法，其特征在于，还包括：输出当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
7.一种二氧化碳源汇匹配系统，其特征在于，所述系统包括：源汇信息输入模块、计算求解模块、二次匹配模块和结果显示模块；
源汇信息输入模块，用于输入源汇信息，作为求解的初始条件；
计算求解模块，用于根据源汇信息和模型方法，计算最优解的布井方案及管网布局；其中，计算求解模块具体包括：汇动态封存潜力评估模块、源汇容量及各项成本计算模块、源汇匹配计算模块；汇动态封存潜力评估模块内置有汇动态封存潜力评估模型，能够依据汇的地质数据信息，分析出所有布井方案下汇的最大多井总注入速率；并将每种井数下能实现的最大多井总注入速率结果传递给源汇匹配模型；源汇容量及各项成本计算模块，依据源的年CO2实际可捕获量信息，计算源汇容量，并进行各项成本评估；源汇匹配计算模块内置源汇匹配模型，该模型接收汇动态封存潜力评估模块得到的所有布井方案的最大多井总注入速率结果，建立基于混合整数线性规划的二氧化碳源汇匹配数学模型，将根据每个布井方案的最大多井总注入速率结果、CO2实际可捕获量信息以及布井费用在各汇处选择最优的布井方案，并求解出最优的源汇管网布局。
8.根据权利要求7所述的一种二氧化碳源汇匹配系统，其特征在于，还包括：二次匹配模块，用于在现有一次源汇匹配基础上并建设完成管道的情况下，当某些排放源或者封存汇出现故障时，在现有源汇条件下及现有管道下进行二次匹配。
9.根据权利要求7所述的一种二氧化碳源汇匹配系统，其特征在于，还包括：结果输出模块，用于输出当前源汇信息下的布井方案及管网布局。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210880299.9A CN115467709A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210880299.9A CN115467709A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115467709A true CN115467709A (zh) | 2022-12-13 |
Family
ID=84367687
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210880299.9A Pending CN115467709A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115467709A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116910383A (zh) * | 2023-01-16 | 2023-10-20 | 广州大学 | 一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法 |
| CN117114262A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-11-24 | 天津大学 | 一种碳利用点供给源的选择与分配方法 |
| CN117633552A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-03-01 | 中国石油大学(北京) | 二氧化碳源汇匹配方法、装置、介质及设备 |
| CN117669791A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-03-08 | 江苏省地质调查研究院 | 基于co2源汇属性与决策时间的全周期源汇匹配优化方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103527186A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-01-22 | 西北大学 | 一种评价co2地质封存体的方法 |
| KR20160018044A (ko) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 서울대학교산학협력단 | Ccs 통합 제어 시스템 |
| CN108416113A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-17 | 中国石油大学(华东) | 基于二氧化碳富集率的ccus全流程协同优化方法 |
| CN112884274A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-06-01 | 生态环境部环境规划院 | 一种基于排放网格的二氧化碳源-汇匹配方法及装置 |
| CN114084569A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-02-25 | 长沙理工大学 | 在深部含水层二氧化碳地质封存上开展压缩二氧化碳储能的方法 |
-
2022
- 2022-07-25 CN CN202210880299.9A patent/CN115467709A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103527186A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-01-22 | 西北大学 | 一种评价co2地质封存体的方法 |
| KR20160018044A (ko) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 서울대학교산학협력단 | Ccs 통합 제어 시스템 |
| CN108416113A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-17 | 中国石油大学(华东) | 基于二氧化碳富集率的ccus全流程协同优化方法 |
| CN112884274A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-06-01 | 生态环境部环境规划院 | 一种基于排放网格的二氧化碳源-汇匹配方法及装置 |
| CN114084569A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-02-25 | 长沙理工大学 | 在深部含水层二氧化碳地质封存上开展压缩二氧化碳储能的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李松等: "咸水层中二氧化碳地质封存有效系数的探究", 安全与环境工程, vol. 22, no. 1, 31 January 2015 (2015-01-31), pages 82 - 88 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116910383A (zh) * | 2023-01-16 | 2023-10-20 | 广州大学 | 一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法 |
| CN117114262A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-11-24 | 天津大学 | 一种碳利用点供给源的选择与分配方法 |
| CN117669791A (zh) * | 2023-10-20 | 2024-03-08 | 江苏省地质调查研究院 | 基于co2源汇属性与决策时间的全周期源汇匹配优化方法 |
| CN117633552A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-03-01 | 中国石油大学(北京) | 二氧化碳源汇匹配方法、装置、介质及设备 |
| CN117633552B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-06-04 | 中国石油大学(北京) | 二氧化碳源汇匹配方法、装置、介质及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115467709A (zh) | 一种二氧化碳源汇匹配方法及系统 | |
| Chen et al. | A critical review on deployment planning and risk analysis of carbon capture, utilization, and storage (CCUS) toward carbon neutrality | |
| You et al. | Machine learning based co-optimization of carbon dioxide sequestration and oil recovery in CO2-EOR project | |
| Gao et al. | Deciphering and handling uncertainty in shale gas supply chain design and optimization: Novel modeling framework and computationally efficient solution algorithm | |
| Eldardiry et al. | Carbon capture and sequestration in power generation: review of impacts and opportunities for water sustainability | |
| Sowiżdżał et al. | Future technology mix—enhanced geothermal system (EGS) and carbon capture, utilization, and storage (CCUS)—an overview of selected projects as an example for future investments in Poland | |
| Qiao et al. | Semi-analytical solution to assess CO2 leakage in the subsurface through abandoned wells | |
| Morgan et al. | A gate-to-gate life cycle assessment for the CO2-EOR operations at farnsworth unit (FWU) | |
| Wang et al. | Assessing the impact of climate change on environmental outcomes in the context of natural climate variability | |
| Rai et al. | Analysis of water distribution network using EPANET | |
| Desai et al. | An Integrated Wells to Process Facility Model for Greater Burgan Oilfield | |
| Ghori et al. | Improving injector efficiencies using streamline simulation: a case study in a giant Middle East field | |
| Gruenwalder et al. | Assisted and manual history matching of a reservoir with 120 wells, 58 years production history and multiple well recompletions | |
| Espinoza | Digital oil field powered with new empirical equations for oil rate prediction | |
| Askar et al. | Controlling potential far‐field brine leakage from CO2 storage formations using deep extraction wells: Numerical and experimental testing | |
| Szott et al. | Modelling of the long-term acid gas sequestration and its prediction: A unique case study | |
| Avansi | Use of proxy models in the selection of production strategy and economic evaluation of petroleum fields | |
| Popa et al. | A neural network approach for modeling water distribution system | |
| Shields et al. | Integrated production modelling for CSG production forecasting | |
| Bustamante et al. | Understanding reservoir performance and uncertainty using a multiple history matching process | |
| Kim et al. | Estimation of carbon capture and storage transport cost in Korea | |
| Ghoodjani et al. | Green balance software: an integrated model for screening of CO2-EOR and CCS projects | |
| Groves et al. | Evaluation of the Jinan City Water Ecological Development Implementation Plan and Recommendations for Improvement | |
| Sierra et al. | A Real Case Study: Field Development Plan Evaluations for Oso Field | |
| Guo et al. | An integrated optimization model for CO2 rich, high temperature and high pressure, boundary water gas field group |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |