科研動(dòng)態(tài)
CO2注入咸水層的全物理模型尺度升級(jí)方法
中文題目：CO2注入咸水層的全物理模型尺度升級(jí)方法
論文題目：Upscaling for Full-Physics Models of CO2 Injection Into Saline Aquifers
錄用期刊/會(huì)議：SPE Journal （中科院大類3區(qū)）
原文DOI： 10.2118/225418-PA
原文鏈接：https://doi.org/10.2118/225418-PA
錄用/見刊時(shí)間：2025.03
作者列表：
1）王彥集 中國石油大學(xué)（北京） 人工智能學(xué)院 智能科學(xué)與技術(shù)系 教師
2）金 衍 中國石油大學(xué)（北京） 石油工程學(xué)院 油氣井工程系 教師
3）龐惠文 中國石油大學(xué)（北京） 理學(xué)院 數(shù)學(xué)系 教師
4）林伯韜 中國石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 智能科學(xué)與技術(shù)系 教師
文章簡介:
CO2咸水層封存是減少碳排放、實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，為了準(zhǔn)確描述地層的非均質(zhì)性，精細(xì)地質(zhì)模型通常包含百萬至數(shù)億級(jí)別的網(wǎng)格數(shù)量，直接用于數(shù)值模擬需要消耗巨大的計(jì)算資源和時(shí)間成本，嚴(yán)重制約了大規(guī)模數(shù)值模擬與優(yōu)化的效率。為此，本文提出了一種基于信息技術(shù)的尺度升級(jí)算法框架，通過融合控制方程數(shù)值求解、等效參數(shù)計(jì)算等步驟，實(shí)現(xiàn)了從精細(xì)模型到粗尺度模型的準(zhǔn)確映射，在顯著提升模擬效率的同時(shí)，確保了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，為CO2地質(zhì)封存的數(shù)值模擬提供了更加高效、智能的數(shù)字化解決方案。
摘要:
精細(xì)的CO2地質(zhì)封存模型通常伴隨高昂的計(jì)算成本，尤其是在涉及歷史擬合、優(yōu)化或不確定性量化等場景時(shí)，計(jì)算開銷會(huì)大幅增加。針對(duì)CO2注入咸水層的全物理模型，本文創(chuàng)新開發(fā)了一套融合信息技術(shù)的尺度升級(jí)算法框架，以提高數(shù)值模擬的計(jì)算效率。該算法基于高性能數(shù)值計(jì)算方法構(gòu)建，分別采用單相尺度升級(jí)算法獲取井指數(shù)與傳導(dǎo)率，兩相尺度升級(jí)算法確定相對(duì)滲透率，并引入毛細(xì)極限算法以計(jì)算升尺度毛管力，從而實(shí)現(xiàn)多物理參數(shù)的協(xié)同升尺度建模。為系統(tǒng)評(píng)估算法性能，本文設(shè)計(jì)了四類典型案例，涵蓋了不同的注入速率、升尺度倍數(shù)、滲透率場類型、流動(dòng)模式以及多地質(zhì)模型場景。數(shù)值結(jié)果表明，該算法具有極高的準(zhǔn)確性，展現(xiàn)出優(yōu)異的精度和強(qiáng)魯棒性。根據(jù)不同的升尺度倍數(shù)，精細(xì)尺度模擬的加速倍數(shù)達(dá)到了156至630倍，為構(gòu)建高效、智能的CO?封存模擬平臺(tái)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。
背景與動(dòng)機(jī):
碳捕集與封存（CCS）通過捕集大型排放源（如化石燃料發(fā)電站）產(chǎn)生的CO?，并將其存儲(chǔ)于地質(zhì)構(gòu)造中，以減少大氣中的CO?排放。數(shù)值模擬在預(yù)測CO?在地下環(huán)境中的遷移行為以及評(píng)估存儲(chǔ)效果方面至關(guān)重要。但受地層的多尺度非均質(zhì)性、非線性偏微分方程求解以及多相多物理相互作用的影響，高分辨率模型的計(jì)算成本極高。此外，當(dāng)涉及歷史擬合、優(yōu)化和不確定性分析等任務(wù)時(shí)，計(jì)算量進(jìn)一步顯著增加。因此，常采用尺度升級(jí)技術(shù)將高分辨率模型轉(zhuǎn)換為等效的低分辨率模型，以降低計(jì)算成本。現(xiàn)有的碳封存模型尺度升級(jí)方法多采用簡單平均法或簡化模型（黑油模型），精度有限。本文針對(duì)CO2注入咸水層過程，開發(fā)了一套適用于全物理模型的尺度升級(jí)算法，在加速數(shù)值模擬的同時(shí)，確保高精度和高魯棒性。
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):
井模型控制方程可表示為：
單相流控制方程可表示為：
氣/水兩相流控制方程可表示為：
單相流尺度升級(jí)首先需要在目標(biāo)區(qū)域上求解單相流控制方程，然后計(jì)算升尺度井指數(shù)和傳導(dǎo)率：
兩相流尺度方程需要在目標(biāo)區(qū)域上求解兩相流控制方程，然后計(jì)算升尺度相對(duì)滲透率：
升尺度毛管力采用毛細(xì)極限法進(jìn)行計(jì)算，具體的計(jì)算流程如下：
① 首先，對(duì)細(xì)尺度模型進(jìn)行粗網(wǎng)格劃分，并逐一提取出每個(gè)粗網(wǎng)格內(nèi)部各個(gè)細(xì)網(wǎng)格的毛管力曲線數(shù)據(jù)；
② 在目標(biāo)粗網(wǎng)格內(nèi)，設(shè)定一個(gè)合理的毛管力值
，每個(gè)細(xì)網(wǎng)格都有與之對(duì)應(yīng)的含氣飽和度
值。粗網(wǎng)格的含氣飽和度
通過細(xì)網(wǎng)格值進(jìn)行體積加權(quán)平均計(jì)算。
③ 將點(diǎn)
作為升尺度毛管力曲線
上的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；
④ 在合理的區(qū)間內(nèi)不斷選取不同的毛管力值，重復(fù)步驟②-③，得到該目標(biāo)粗網(wǎng)格的升尺度毛管力曲線；
⑤ 對(duì)模型中所有粗網(wǎng)格執(zhí)行步驟②-④，最終獲得整個(gè)粗尺度模型中每個(gè)粗網(wǎng)格的升尺度毛管力曲線。
上述升尺度參數(shù)計(jì)算完成后，帶入粗尺度模型中進(jìn)行數(shù)值求解。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析:
以圖1所示的滲透率場及井眼軌跡模型為例，對(duì)該模型分別按升尺度倍數(shù) 5×5、10×10 和 20×20 進(jìn)行尺度升級(jí)計(jì)算。圖2展示了不同升尺度倍數(shù)下細(xì)尺度模型與粗尺度模型的結(jié)果對(duì)比。結(jié)果表明，本文提出的尺度升級(jí)算法（紅色虛線）在各個(gè)尺度下均與細(xì)尺度模型結(jié)果（黑色實(shí)線）最為接近，展現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性。其中，局部單相尺度升級(jí)模型（綠色點(diǎn)劃線）為某商業(yè)軟件采用的尺度升級(jí)算法，本文提出的算法明顯比該商業(yè)軟件方案更為準(zhǔn)確。
圖1 滲透率場（log k）以及井軌跡示意圖
圖2 細(xì)尺度和粗尺度模型數(shù)值模擬結(jié)果
表1匯總了細(xì)尺度和粗尺度數(shù)值模擬的計(jì)算耗時(shí)。結(jié)果表明，當(dāng)升尺度倍數(shù)為 25 時(shí)，計(jì)算速度提升 156 倍；升尺度倍數(shù)為 100 時(shí)，提升 297 倍；當(dāng)升尺度倍數(shù)增至 400 時(shí)，加速比達(dá)到 630 倍。通過尺度升級(jí)，在確保較高計(jì)算準(zhǔn)確度的前提下，實(shí)現(xiàn)了數(shù)百倍的計(jì)算加速。
表1 細(xì)尺度和粗尺度數(shù)值模擬耗時(shí)
結(jié)論:
本文基于CO2注入咸水層的全物理模型，圍繞井指數(shù)、滲透率、毛管力曲線和相對(duì)滲透率曲線開展尺度升級(jí)研究，形成了一套針對(duì)CO2注入咸水層全物理模型的全局尺度升級(jí)算法。該算法以信息化建模技術(shù)為支撐，能夠準(zhǔn)確捕捉CO2注入咸水層過程中的多組分多相滲流特征，將細(xì)尺度地質(zhì)模型準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換成粗尺度數(shù)值模擬模型，算法精確度明顯高于商業(yè)軟件方案。通過尺度升級(jí)，粗尺度模型的數(shù)值模擬計(jì)算加速156–630倍，實(shí)現(xiàn)了顯著的加速比。
作者簡介:
王彥集，中國石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院教師。中國石油大學(xué)（華東）/美國斯坦福大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士。研究方向包括：油氣人工智能，多尺度滲流力學(xué)，尺度升級(jí)，油藏?cái)?shù)值模擬等。