用随机游走颗粒追踪模拟对天然裂缝储层中的示踪剂注入进行油田尺度建模
用连续型模拟算法模拟复杂的裂缝和结构体系时,受到不合理计算时间的限制.故在天然裂缝储层(NFR)中,采用该方法模拟复杂运移流动过程并不实际.当然,裂缝性储层极其不规则,用这些模型计算有限差分通常存在收敛问题.此外,传统的连续型模拟算法难以精确再现复杂裂缝网络.但一种非传统的随机游走颗粒追踪算法(RWPT)可解决这些问题.早期,在实验室尺度下,我们分析了随机游走算法模拟孔隙-裂缝介质中的复合驱分布情况(Stalgorova和Babadagli,2012).油和溶剂的扩散系数是用于匹配模拟结果的主要参数.正如扩散运移(裂缝和基质孔的有效性)与粘度(裂缝的有效性)和重力置换(裂缝和基质孔的有效性)有关.相比传统模拟算法,该算法计算时间更短,也可避免模拟结果简单化；该算法无需转换函数即可模拟基质孔或者裂缝中的扩散过程；该算法可模拟更复杂和不规则的裂缝网络系统.文中,我们改进了这种实验尺度的随机游走模型,并将其应用到油田尺度.采用了一系列加拿大Midale油田的示踪剂模拟结果检验模型的有效性.基于大量基础数据构建了裂缝-网络模型,然后将随机游走颗粒追踪算法得到的模型与示踪测试结果比较来校正裂缝网络.将这些模拟结果与连续型(双重孔隙度)算法模型对比表明,随机游走颗粒追踪算法模型更加准确,更具连续性,模拟所需时间更少.我们对不同参数下的模拟结果进行了敏感性分析,来检验各参数的重要性.新模型和观测结果表明该方法具有有效性,可校正随机生成的裂缝网络模型,并可用于评估天然裂缝储层的提高石油采收率(EOR)动态.
2013-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共16页
48-63
