[论文解读] Uncertainty quantification for CO2 sequestration and enhanced oil recovery

Zhenxue Dai, Hari Viswanathan+8 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2014

CO2 Sequestration and Geologic Interactions参考文献 21被引用 7

一句话总结

本研究采用地统计蒙特卡洛模拟，量化德克萨斯州Farnsworth联合区块在CO2封存与提高石油采收率（EOR）过程中的不确定性。研究识别出储层渗透率、孔隙度和厚度是CO2封存与烃类采收的主要控制因素，而井间距和初始含水饱和度则显著影响油气产量，为CO2-EOR项目的经济与运营决策提供了关键洞见。

ABSTRACT

This study develops a statistical method to perform uncertainty quantification for understanding CO2 storage potential within an enhanced oil recovery (EOR) environment at the Farnsworth Unit of the Anadarko Basin in northern Texas. A set of geostatistical-based Monte Carlo simulations of CO2-oil-water flow and reactive transport in the Morrow formation are conducted for global sensitivity and statistical analysis of the major uncertainty metrics: net CO2 injection, cumulative oil production, cumulative gas (CH4) production, and net water injection. A global sensitivity and response surface analysis indicates that reservoir permeability, porosity, and thickness are the major intrinsic reservoir parameters that control net CO2 injection/storage and oil/gas recovery rates. The well spacing and the initial water saturation also have large impact on the oil/gas recovery rates. Further, this study has revealed key insights into the potential behavior and the operational parameters of CO2 sequestration at CO2-EOR sites, including the impact of reservoir characterization uncertainty; understanding this uncertainty is critical in terms of economic decision making and the cost-effectiveness of CO2 storage through EOR.

研究动机与目标

• 评估阿纳达科盆地Farnsworth联合区块CO2封存潜力与提高石油采收率性能的不确定性。
• 识别影响CO2注入、油气产量及水注入的关键储层与操作参数。
• 通过量化储层表征不确定性对CO2-EOR性能的影响，支持经济与运营决策。
• 评估CO2封存与EOR结果对内在储层特性与操作条件的敏感性。

提出的方法

• 在Morrow地层中开展基于地统计的CO2-油-水流动与反应运移的蒙特卡洛模拟。
• 利用地统计方法生成储层属性的随机实现，以表征不确定性。
• 执行全局敏感性分析，以评估输入参数对关键性能指标的影响程度。
• 构建响应面模型，以描述输入不确定性与输出响应之间的关系。
• 在多次模拟运行中分析净CO2注入量、累计油气产量及净水注入量。
• 采用统计分析量化在不同储层条件下CO2封存与烃类采收的不确定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些储层属性对EOR作业中CO2注入与封存能力的影响最为显著？
• RQ2 井间距和初始含水饱和度等操作参数如何影响油气采收率？
• RQ3 储层表征不确定性在多大程度上影响CO2封存与EOR性能预测的可靠性？
• RQ4 渗透率、孔隙度与地层厚度对整体系统不确定性的相对贡献如何？
• RQ5 响应面建模在参数不确定性下如何提升对CO2-EOR性能的理解？

主要发现

• 储层渗透率、孔隙度与厚度是控制净CO2注入与封存能力的主要内在参数。
• 井间距与初始含水饱和度对累计油气产量具有显著影响。
• 全局敏感性分析证实，渗透率是影响CO2封存性能的最关键参数。
• 统计分析显示，由于地质非均质性，CO2注入与烃类采收存在显著不确定性。
• 本研究表明，不确定性量化对于CO2-EOR项目可靠经济评估与成本效益分析至关重要。
• 响应面建模有效捕捉了输入参数与关键性能指标之间的非线性关系。