CO2-EORにおける混和性ガス-油-水三相流解析手法の開発

CO2-EOR气-油-水混相三相流分析方法开发

基本信息

批准号：
22K03927
负责人：
Jiang Fei
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

二酸化炭素(CO2)排出を削減する方法として、CO2の分離回収・資源化・貯留技術の確立は喫緊の課題である。CO2を原油貯留層に圧入することで、原油を取り出すCO2-EOR石油増進回収法は、CO2の大気排出抑制と石油増産を実現する一石二鳥の技術として注目されている。しかし、CO2-EORの増油メカニズムはいまだ不明なことが多い。本研究では、CO2溶解の影響を考慮し、CO2-EORのメカニズムの解明を目的とした混和性CO2-油-地下水三相流体解析モデルの構築を目指す。初年度はCO2溶解の分子動力学解析により、CO2濃度と油粘性・界面張力の関係の定式化を行なった。また、CO2濃度が原油滴の接触角に与える影響を明らかにした。CO2分子が界面に集まることにより、CO2濃度が増加するにつれて接触角が増加する傾向があることが分かった。また、非均一の接触角分布を考慮できるように多孔質体内の二相流シミュレーション方法を改良した。この接触角モデルは多孔質体の壁面法線ベクトルを取り入れることによって、従来のモデルより計算精度が高く、極端に小さい接触角も表現できるようになった。また、原油の粘性・壁濡れ性（接触角）などの物性は継時的に変化するため、構築したCO2濃度と粘性・濡れ性関係式を多相流モデルに組み込み、CO2濃度が排油過程に及ぼす影響を反映する。更に実岩石での大規模計算によって、岩石空隙構造の形状、油層の連続性、浸透率、圧入指数、流体の性質などのCO2―EORの回収率への影響を明らかにすることが可能となる。

作为减少二氧化碳（CO2）排放的途径，建立CO2分离、回收、资源回收和封存技术是一个紧迫的问题。 CO2-EOR提高石油采收率的方法是通过向原油储层注入二氧化碳来提取原油，该方法作为一种可以减少大气二氧化碳排放、增加石油产量、一举两得的技术而受到关注。然而，CO2-EOR 的增油机制目前尚不清楚。在本研究中，我们的目的是构建一个混相的CO2-石油-地下水三相流体分析模型，以阐明CO2-EOR的机理，同时考虑CO2溶解的影响。第一年，我们利用二氧化碳溶解的分子动力学分析，建立了二氧化碳浓度、油粘度和界面张力之间的关系。我们还阐明了二氧化碳浓度对原油液滴接触角的影响。研究发现，由于CO2分子在界面处聚集，随着CO2浓度的增加，接触角趋于增加。此外，我们改进了多孔体中的两相流模拟方法，以考虑非均匀接触角分布。通过结合多孔材料壁面的法线矢量，该接触角模型比传统模型具有更高的计算精度，并且现在能够表达极小的接触角。此外，由于原油的粘度和壁润湿性（接触角）等物理性质随时间变化，我们将构建的CO2浓度和粘度/润湿性关系式纳入多相流模型中，计算了原油在流动过程中的CO2浓度。反映其对排水过程的影响。此外，通过使用真实岩石进行大规模计算，将有可能阐明岩石孔隙结构的形状、油层的连续性、渗透率、注入指数、流体性质等对CO2-EOR采收率的影响。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Upscaling Permeability Using Multiscale X‐Ray‐CT Images With Digital Rock Modeling and Deep Learning Techniques

使用多尺度 X 射线 CT 图像以及数字岩石建模和深度学习技术放大渗透率

DOI：
10.1029/2022wr033267
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
5.4
作者：
Jiang Fei;Guo Yaotian;Tsuji Takeshi;Kato Yoshitake;Shimokawara Mai;Esteban Lionel;Seyyedi Mojtaba;Pervukhina Marina;Lebedev Maxim;Kitamura Ryuta
通讯作者：
Kitamura Ryuta

Estimation of the minimum miscibility pressure for CO2?crude-oil systems by molecular dynamics simulation

通过分子动力学模拟估算CO2-原油体系的最小混相压力

DOI：
10.1016/j.ptlrs.2022.08.001
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Cui Wuge;Liang Yunfeng;Masuda Yoshihiro;Tsuji Takeshi;Matsuoka Toshifumi;Takahashi Haruka
通讯作者：
Takahashi Haruka

機械学習を用いた岩石浸透率および孔隙率の推定

使用机器学习估计岩石渗透率和孔隙度

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
郭耀天; 蒋飛; 辻健; 加藤是威; Esteban Lionel; Seyyedi Mojtaba; Shulakova Valeriya; Pervukhina Marina; Lebedev Maxim
通讯作者：
Lebedev Maxim