CN116522686B - 一种修正粘温曲线的sagd二维油藏数值模拟尺度升级方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,涉及油藏数值模拟技术领域,包括如下步骤:S1、建立SAGD细尺度模型;S2、建立不同网格尺度的SAGD粗尺度模型;S3、对不同粗尺度模型的粘温曲线进行修正;S4、建立粘温曲线升尺度公式;S5、细尺度模型进行尺度升级,得到升尺度模型;S6、基于升尺度模型进行数值模拟计算。本发明方法在保证计算精度的前提下,有效减少了油藏模型的网格数量,显著提升了模拟计算速度,大幅节省了SAGD数值模拟的模拟时间。本发明方法适用于二维SAGD模型的尺度升级,相比于一维SAGD模型,更能准确体现SAGD的实际过程,且无需修改油藏数值模拟器的内部源代码,可直接应用于闭源的油藏数值模拟软件。
Description
技术领域
本发明涉及油藏数值模拟技术领域,尤其涉及一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法。
背景技术
近些年来,我国原油消耗大量依赖进口,对外依存度屡创新高。寻找和开发非常规石油资源、保障国内原油产量已经成为保证国家能源安全的迫切需要。相比于常规油藏,稠油油藏中的原油粘度高、流动性差,应用常规采油技术难以达到理想的开采效果。针对稠油油藏,蒸汽辅助重力泄油(SAGD)技术是目前应用较成熟的热力采油技术之一。但是,采用SAGD技术的开采过程耗能高、成本高,因此准确的油藏数值模拟对应用SAGD技术高效采油至关重要。SAGD油藏数值模拟涉及复杂的热和能量的转换以及多相流动过程,控制方程复杂,常需尺度较细的网格以保证数值模拟的准确度。然而,细尺度的数值模型因网格数量较多导致计算耗时长、效率低。因此,目前亟需通过尺度升级方法获得准确度较高的粗尺度SAGD油藏数值模型,以缩短计算时长、提高模拟效率。
油藏模型尺度升级方法旨在保证模拟精度的前提下,粗化细尺度油藏模型的网格尺度,从而在保留细尺度油藏模型的储层物性和渗流特征的条件下,将其转化成一个等效的粗尺度模型,实现模拟速度的大幅提高。考虑到稠油的粘度对温度变化的敏感性,在细尺度模型尺度升级过程中,准确表征稠油油藏受蒸汽传热的影响对于获得高模拟精度的等效粗尺度模型至关重要。申请号为202210937414.1的专利申请公开了一种修正粘温曲线的蒸汽辅助重力泄油数值模拟尺度升级方法,将粘温曲线升尺度关键影响参数a、b与一维粗尺度模型的单一尺度因子建立了关系式,仅适用于一维SAGD模型的尺度升级问题。
因此,展开稠油粘温曲线的尺度升级方法研究,对于提高SAGD油藏数值模拟的模拟效率具有重要意义。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明公开了一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,由本升尺度方法得到的升尺度模型在保证计算精度的前提下,显著提高了模型的计算速度。
为实现上述目的,本发明采用下述技术方案:
一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,包括如下步骤:
S1、依据现有油藏地质资料建立SAGD二维油藏细尺度模型,确定细尺度模型的网格尺寸,并进行数值模拟计算;
S2、以细尺度模型为基础,建立不同网格尺度的二维油藏粗尺度模型,将粗、细尺度模型的粘温曲线数据参数化,确定粘温曲线升尺度关键影响参数的表征方法;
S3、选取部分粗尺度模型记为模型集M,使得后续所建立的粘温曲线升尺度公式能够反映升尺度粘温曲线关键影响参数a、b随网格尺度的变化规律,且后续需要建立的粗尺度模型的网格尺度均在粘温曲线升尺度公式(即模型集M)的网格尺度覆盖范围内;模拟计算模型集M中的粗尺度模型,结合模型集M与细尺度模型的模拟结果,采用逐步逼近法对模型集M中模型的粘温曲线升尺度关键影响参数进行修正;
S4、建立粘温曲线升尺度关键影响参数与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式,记为粘温曲线升尺度公式;
S5、应用粘温曲线升尺度公式,对同类细尺度模型进行尺度升级处理,得到升尺度模型;
S6、使用得到的升尺度模型进行数值模拟计算,以提高计算机数值计算速度。
可选地,逐步逼近法的具体步骤包括:
1)对于模型集M中的第i个粗尺度模型,该模型初始的粘温曲线升尺度关键影响参数分别为ai和bi,ai和bi的数量级分别为Na和Nb,分别对ai和bi进行修正;
2)首先对ai进行修正,以为取值范围,将此范围的左、右边界分别记为lB和rB,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,记为lai和rai,将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
3)运行粗尺度模型li和ri,将数值模拟结果与细尺度模型数值模拟结果进行比较,选取与细尺度模型数值模拟结果更接近的粗尺度模型的粘温曲线升尺度关键影响参数,记为ai′;与细尺度数值模拟结果相比,以ai ′为参数的粗尺度模型的模拟结果符合所需精度,则停止逐步逼近,并将此时ai ′的值记为ai的修正值;
4)若上一步选取的值为lai,则将ai重新记为右边界rB;若选取的值为rai,则将ai重新记为左边界lB;然后将ai′重新记为ai,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,并记为lai和rai,将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
5)重复步骤3)~4),得到第i个粗尺度模型的ai的修正值;
6)对bi进行修正,采用步骤2)~5)的修正方法,得到第i个粗尺度模型的bi修正值。
可选地,步骤S4中,建立粘温曲线升尺度公式的步骤,具体为:建立粘温曲线升尺度关键影响参数a、b与模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh和垂向尺度因子θv的关联公式,记为粘温曲线升尺度公式;其中,粘温曲线升尺度关键影响参数a、b的表征方法如公式(1)所示;关键影响参数a与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(2)所示,关键影响参数b与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(3)所示:
式中,μ为原油粘度,a为液相中受温度影响的粘度关系式第一个系数,b为液相中受温度影响的粘度关系式第二个系数,Tabs为绝对温度;
模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh为粗尺度网格水平尺寸与细尺度网格水平尺寸的比值,模型集M中各粗尺度模型垂向尺度因子θv为粗尺度网格垂向尺寸与细尺度网格垂向尺寸的比值。
本发明具有如下有益效果:
1、本发明方法在保证计算精度的前提下,有效减少了油藏模型的网格数量,显著提升了模拟计算速度,大幅节省了SAGD数值模拟的模拟时间。
2、本发明方法适用于二维SAGD模型的尺度升级,相比于一维SAGD模型,更能准确体现SAGD的实际过程。
3、本发明方法无需修改油藏数值模拟器的内部源代码,可直接应用于闭源的油藏数值模拟软件,如Eclipse和CMG STARS软件。
附图说明
图1为本发明一种修正粘温曲线的蒸汽辅助重力泄油二维油藏数值模拟尺度升级方法的流程框图;
图2为本发明实施例一的细尺度模型Ⅰ示意图;
图3为本发明实施例一的粗尺度模型Ⅰ示意图;
图4为本发明实施例一的细尺度模型Ⅰ、粗尺度模型Ⅰ和升尺度模型Ⅰ的产液速率曲线;
图5为本发明实施例一的细尺度模型Ⅰ、粗尺度模型Ⅰ和升尺度模型Ⅰ的累产油量曲线;
图6为本发明实施例二的细尺度模型Ⅱ示意图;
图7为本发明实施例二的粗尺度模型Ⅱ示意图;
图8为本发明实施例二的细尺度模型Ⅱ、粗尺度模型Ⅱ和升尺度模型Ⅱ的产液速率曲线;
图9为本发明实施例二的细尺度模型Ⅱ、粗尺度模型Ⅱ和升尺度模型Ⅱ的累产油量曲线。
具体实施方式
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,所描述的实施例仅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。
一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1、依据现有油藏地质资料建立SAGD二维油藏细尺度模型,确定细尺度模型的网格尺寸,并进行数值模拟计算;
S2、以细尺度模型为基础,建立不同网格尺度的二维油藏粗尺度模型,将粗、细尺度模型的粘温曲线数据参数化,确定粘温曲线升尺度关键影响参数的表征方法;
S3、选取部分粗尺度模型记为模型集M,使得后续所建立的粘温曲线升尺度公式能够反映升尺度粘温曲线关键影响参数a、b随网格尺度的变化规律,且后续需要建立的粗尺度模型的网格尺度均在粘温曲线升尺度公式(即模型集M)的网格尺度覆盖范围内;模拟计算模型集M中的粗尺度模型,结合模型集M与细尺度模型的模拟结果,采用逐步逼近法对模型集M中油藏模型的粘温曲线升尺度关键影响参数进行修正;其中,逐步逼近法的具体步骤为:
1)对于模型集M中的第i个粗尺度模型,该模型初始的粘温曲线升尺度关键影响参数分别为ai和bi,ai和bi的数量级分别为Na和Nb,分别对ai和bi进行修正;
2)首先对ai进行修正,以为取值范围,将此范围的左、右边界分别记为lB和rB,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,记为lai和rai;将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
3)运行粗尺度模型li和ri,将其数值模拟结果与细尺度模型数值模拟结果进行比较,选取与细尺度模型数值模拟结果更接近的粗尺度模型的粘温曲线升尺度关键影响参数(lai或rai),记为ai′,若与细尺度数值模拟结果相比,以ai′为参数的粗尺度模型的模拟结果符合所需精度,则停止逐步逼近,并将此时ai′的值记为ai的修正值;
4)若上一步选取的值为lai,则将ai重新记为右边界rB;若选取的值为rai,则将ai重新记为左边界lB;之后,将ai′重新记为ai,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,并记为lai和rai;将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
5)重复步骤3)至4),得到第i个粗尺度模型的ai的修正值;
6)对bi进行修正,修正方法与步骤2)至5)对ai的修正方法相同,从而得到第i个粗尺度模型的bi修正值;
S4、建立粘温曲线升尺度关键影响参数a、b与模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh和垂向尺度因子θv的关联公式,记为粘温曲线升尺度公式;其中,模型集M中各粗尺度模型的水平尺度因子θh定义为粗尺度网格水平尺寸与精细尺度网格水平尺寸的比值,模型集M中各粗尺度模型的垂向尺度因子θv定义为粗尺度网格垂向尺寸与精细尺度网格垂向尺寸的比值;其中,粘温曲线升尺度关键影响参数a、b的表征方法如公式(1)所示;关键影响参数a与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(2)所示,关键影响参数b与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(3)所示:
式中,μ为原油粘度,a为液相中受温度影响的粘度关系式第一个系数,b为液相中受温度影响的粘度关系式第二个系数,Tabs为绝对温度;
S5、应用粘温曲线升尺度公式,对同类细尺度模型进行尺度升级处理,使用得到的升尺度模型进行数值模拟计算,以提高计算机数值计算速度。
实施例一
基于上述方法,对二维均质SAGD细尺度油藏模型进行尺度升级,结合图2-5和表1-2,具体步骤如下:
第一步:以X表示水平方向,Z表示垂直于X的纵向,XZ表示纵向面。建立二维纵向均质SAGD细尺度油藏模型,记为细尺度模型Ⅰ,如图2所示。细尺度模型Ⅰ的网格尺寸为0.2m×0.2m(X×Z),网格数为175×150(X×Z)个。注蒸汽井和生产井均为水平井,图2中的圆圈代表注蒸汽井(上侧圆圈)或生产井(下侧圆圈)所在网格。模拟计算细尺度模型Ⅰ,记录该模型的产液速率、累产油量和模拟时长,如图4-5和表1所示。
第二步:对细尺度模型Ⅰ的网格分别在X和Z方向上进行不同程度的粗化,得到在X方向上水平尺度因子不同、在Z方向上垂向尺度因子不同的多个粗尺度模型;将粗、细尺度模型的粘温曲线数据参数化,确定粘温曲线升尺度关键影响参数的表征方法。
第三步:选取水平尺度因子θh分别为5、7.5、12.5和25,垂向尺度因子θv均为1,以及垂向尺度因子θv分别为5、7.5、12.5和25,水平尺度因子θh均为1的8个粗尺度模型,记为模型集M,并进行数值模拟计算。以细尺度模型Ⅰ的模拟结果为标准,结合模型集M的模拟结果,采用逐步逼近法对模型集M中的油藏模型的粘温曲线升尺度关键影响参数进行修正。
第四步:建立粘温曲线升尺度关键影响参数a、b与模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh和垂向尺度因子θv的关联公式,并将其记为粘温曲线升尺度公式。粘温曲线升尺度关键影响参数a、b的表征方法如公式(1)所示;关键影响参数a与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(2)所示,关键影响参数b与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(3)所示;
式中,μ为原油粘度,a为液相中受温度影响的粘度关系式第一个系数,b为液相中受温度影响的粘度关系式第二个系数,Tabs为绝对温度;
第五步:对细尺度模型Ⅰ的网格进行粗化,得到不在模型集M中的、水平尺度因子和垂向尺度因子均为25的SAGD粗尺度油藏模型,记为粗尺度模型Ⅰ,如图3所示。图3中的圆圈代表注蒸汽井(上侧圆圈)或生产井(下侧圆圈)所在网格。
第六步:根据公式(2)或公式(3),对细尺度模型Ⅰ进行尺度升级处理,得到与粗尺度模型Ⅰ的网格尺度相同,且经过粘温曲线尺度升级处理的SAGD升尺度油藏模型,记为升尺度模型Ⅰ。
第七步:模拟计算粗尺度模型Ⅰ和升尺度模型Ⅰ,记录这两个模型的产液速率、累产油量和模拟时长,如图4-5和表1所示。
表1
表1为细尺度数值模拟和尺度升级方法数值模拟的计算时间对比。从表中可知,针对实施例一,相比于细尺度模型Ⅰ,应用尺度升级方法可将数值模拟的计算速度提高2160倍。因此,本发明的尺度升级方法大幅提高了数值模拟的计算效率。
图4为细尺度模型Ⅰ、粗尺度模型Ⅰ和升尺度模型Ⅰ的产液速率曲线,由图可知,粗尺度模型Ⅰ的产液速率上升时间明显滞后于细尺度模型Ⅰ的模拟结果,而升尺度模型Ⅰ的产液速率上升时间十分接近细尺度模型Ⅰ的模拟结果。
图5为细尺度模型Ⅰ、粗尺度模型Ⅰ和升尺度模型Ⅰ的累产油量曲线,从图中可知,与细尺度模型Ⅰ的数值模拟结果相比,粗尺度模型Ⅰ的累产油量明显偏低,且累产油量的上升时间存在明显滞后。相比于粗尺度模型Ⅰ,升尺度模型Ⅰ的累产油量及其上升时间均十分接近细尺度模型Ⅰ的结果。因此,与细尺度数值模拟的结果对比,本发明的尺度升级方法的准确度较高。
表2为相比于细尺度模型,粗尺度模型和升尺度模型的累产油量模拟误差,以及升尺度模型相比于粗尺度模型所提高的精度。其中,模拟误差的计算方法,如式(4)所示:
式中,为粗尺度模型(或升尺度模型)的模拟误差(%),/>为粗尺度模型(或升尺度模型)的累产油量在第t个时间步的值,/>为细尺度模型的累产油量在第t个时间步的值,n为总时间步数。
升尺度模型提高精度的计算方法,如式(5)所示:
式中,为升尺度模型提高的精度(%),/>为升尺度模型的模拟误差(%),/>为粗尺度模型的模拟误差(%)。
从表2中可知,相比于粗尺度模型Ⅰ,升尺度模型Ⅰ的累产油量模拟误差显著减小,模拟精度提高了78.67%,与细尺度模型Ⅰ的结果更加接近,准确度较高。
表2
实施例二
对二维均质SAGD细尺度油藏模型进行尺度升级,结合图6-9,具体步骤如下:
第一步:以X表示水平方向,Z表示垂直于X的纵向,XZ表示纵向面。建立二维纵向均质SAGD细尺度油藏模型,记为细尺度模型Ⅱ,如图6所示。细尺度模型Ⅱ的网格尺寸为0.2m×0.2m(X×Z),网格数为375×150(X×Z)个。注蒸汽井和生产井均为水平井,图6中的圆圈代表注蒸汽井(上侧圆圈)或生产井(下侧圆圈)所在网格。除网格尺度以外,细尺度模型Ⅱ的其他模型参数设置均与细尺度模型Ⅰ相同,因此公式(2)和公式(3)对细尺度模型Ⅱ同样适用。模拟计算细尺度模型Ⅱ,记录该模型的产液速率和累产油量,如图8-9所示。
第二步:对细尺度模型Ⅱ的网格进行粗化,得到水平尺度因子和垂向尺度因子均为25的SAGD粗尺度油藏模型,记为粗尺度模型Ⅱ,如图7所示。图7中的圆圈代表注蒸汽井(上侧圆圈)或生产井(下侧圆圈)所在网格。
第三步:根据公式(2)或公式(3),对细尺度模型Ⅱ进行尺度升级处理,得到与粗尺度模型Ⅱ的网格尺度相同,且经过粘温曲线尺度升级处理的SAGD升尺度油藏模型,记为升尺度模型Ⅱ。
第四步:模拟计算粗尺度模型Ⅱ和升尺度模型Ⅱ,记录这两个模型的产液速率和累产油量,如图8-9所示。
图8为细尺度模型Ⅱ、粗尺度模型Ⅱ和升尺度模型Ⅱ的产液速率曲线,由图可知,相比于细尺度模型Ⅱ的模拟结果,粗尺度模型Ⅱ的产液速率上升时间存在明显滞后,但此滞后在升尺度模型Ⅱ的模拟结果中得到显著改善,升尺度模型Ⅱ的产液速率上升时间十分接近细尺度模型Ⅱ的模拟结果。
图9为细尺度模型Ⅱ、粗尺度模型Ⅱ和升尺度模型Ⅱ的累产油量曲线,从图中可知,与细尺度模型Ⅱ的模拟结果相比,粗尺度模型Ⅱ的累产油量明显偏低,且累产油量的上升时间存在明显滞后。相比于粗尺度模型Ⅱ,升尺度模型Ⅱ的累产油量及其上升时间均十分接近细尺度模型Ⅱ的结果。因此,与细尺度数值模拟的结果对比,本发明的尺度升级方法的准确度较高。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、依据现有油藏地质资料建立SAGD二维油藏细尺度模型,确定细尺度模型的网格尺寸,并进行数值模拟计算;
S2、以细尺度模型为基础,建立不同网格尺度的二维油藏粗尺度模型,将粗、细尺度模型的粘温曲线数据参数化,确定粘温曲线升尺度关键影响参数的表征方法;
S3、选取部分粗尺度模型记为模型集M,并进行数值模拟计算,结合模型集M与细尺度模型的模拟结果,采用逐步逼近法对模型集M中模型的粘温曲线升尺度关键影响参数进行修正;
S4、建立粘温曲线升尺度关键影响参数与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式,记为粘温曲线升尺度公式;
S5、应用粘温曲线升尺度公式,对同类细尺度模型进行尺度升级处理,得到升尺度模型;
S6、使用得到的升尺度模型进行数值模拟计算,以提高计算机数值计算速度。
逐步逼近法的具体步骤包括:
1)对于模型集M中的第i个粗尺度模型,该模型初始的粘温曲线升尺度关键影响参数分别为ai和bi,ai和bi的数量级分别为Na和Nb,分别对ai和bi进行修正;
2)首先对ai进行修正,以为取值范围,将此范围的左、右边界分别记为lB和rB,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,记为lai和rai,将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
3)运行粗尺度模型li和ri,将数值模拟结果与细尺度模型数值模拟结果进行比较,选取与细尺度模型数值模拟结果更接近的粗尺度模型的粘温曲线升尺度关键影响参数,记为ai′;与细尺度数值模拟结果相比,以ai′为参数的粗尺度模型的模拟结果符合所需精度,则停止逐步逼近,并将此时ai′的值记为ai的修正值;
4)若上一步选取的值为lai,则将ai重新记为右边界rB;若选取的值为rai,则将ai重新记为左边界lB;然后将ai′重新记为ai,分别取[lB,ai]和[ai,rB]的中间值,并记为lai和rai,将lai和rai分别代入第i个粗尺度模型,将得到的模型记为粗尺度模型li和ri;
5)重复步骤3)至步骤4),得到第i个粗尺度模型的ai的修正值;
6)对bi进行修正,采用步骤2)至步骤5)的修正方法,得到第i个粗尺度模型的bi修正值。
2.如权利要求1所述的一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,其特征在于,步骤S4中,建立粘温曲线升尺度公式的步骤,具体为:建立粘温曲线升尺度关键影响参数a、b与模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh和垂向尺度因子θv的关联公式,记为粘温曲线升尺度公式;其中,粘温曲线升尺度关键影响参数a、b的表征方法如公式(1)所示;关键影响参数a与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(2)所示,关键影响参数b与水平尺度因子和垂向尺度因子的关联公式如公式(3)所示:
式中,μ为原油粘度,a为液相中受温度影响的粘度关系式第一个系数,b为液相中受温度影响的粘度关系式第二个系数,Tabs为绝对温度;
3.如权利要求2所述的一种修正粘温曲线的SAGD二维油藏数值模拟尺度升级方法,其特征在于,所述模型集M中各粗尺度模型水平尺度因子θh为粗尺度网格水平尺寸与细尺度网格水平尺寸的比值,模型集M中各粗尺度模型垂向尺度因子θv为粗尺度网格垂向尺寸与细尺度网格垂向尺寸的比值。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN107143317A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-09-08 | 西南石油大学 | 低渗透油藏空气驱数值模拟方法及装置 |
CN109598099A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-04-09 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑油藏与井筒耦合的双管sagd长水平井均匀注汽数值模拟方法 |
CN115248980A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-10-28 | 中国石油大学(华东) | 一种修正粘温曲线的蒸汽辅助重力泄油数值模拟尺度升级方法 |
CN115324545A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-11 | 中国石油大学(北京) | 变压式蒸汽辅助重力泄油的稠油开采方法 |
CN115600514A (zh) * | 2021-07-09 | 2023-01-13 | 中国石油化工股份有限公司(Cn) | 一种稠油化学冷采堵调降粘过程中的渗流特性的表征方法 |
Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
FR3019344A1 (fr) * | 2014-03-25 | 2015-10-02 | IFP Energies Nouvelles | Procede de construction d'un maillage optimise pour la simulation de reservoir dans une formation souterraine |
-
2023
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107143317A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-09-08 | 西南石油大学 | 低渗透油藏空气驱数值模拟方法及装置 |
CN109598099A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-04-09 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑油藏与井筒耦合的双管sagd长水平井均匀注汽数值模拟方法 |
CN115600514A (zh) * | 2021-07-09 | 2023-01-13 | 中国石油化工股份有限公司(Cn) | 一种稠油化学冷采堵调降粘过程中的渗流特性的表征方法 |
CN115248980A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-10-28 | 中国石油大学(华东) | 一种修正粘温曲线的蒸汽辅助重力泄油数值模拟尺度升级方法 |
CN115324545A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-11 | 中国石油大学(北京) | 变压式蒸汽辅助重力泄油的稠油开采方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
稠油油藏不同气体辅助蒸汽吞吐物理模拟实验研究;汪周杰 等;《2022油气田勘探与开发国际会议论文集Ⅲ》;正文第1-11页 * |
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