CO<sub>2</sub>驱最小混相压力预测模型研究

潘毅; 赵秋霞; 孙雷; 刘江; 汪涛; 郭德明

doi:10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2022.05.006

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CO₂驱最小混相压力预测模型研究

方法理论 | 更新时间：2025-12-05

- CO₂驱最小混相压力预测模型研究
- Prediction model of minimum miscible pressure in CO₂ flooding
- 油气藏评价与开发 2022年第5期页码：748-753
- 作者机构：
  
  西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室,四川,成都,610500
- 作者简介：
  
  [ "潘毅（1982—）,男,博士,副教授,从事油气藏流体相态、注气提高采收率研究。地址：四川省成都市新都区新都大道8号西南石油大学,邮政编码：610500。E-mail： panyiswpu@126.com" ]
  [ "赵秋霞 E-mail:panyiswpu@126.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目“超低渗透油藏CO2强化采油过程中多孔介质相态及微观渗流机理研究”(51974268)
- DOI：10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2022.05.006
  中图分类号： E357.7
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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潘毅, 赵秋霞, 孙雷, 等. CO₂驱最小混相压力预测模型研究[J]. 油气藏评价与开发, 2022,(5):748-753.

PAN Yi, ZHAO Qiuxia, SUN Lei, et al. Prediction model of minimum miscible pressure in CO₂ flooding[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, 2022, (5): 748-753.
潘毅, 赵秋霞, 孙雷, 等. CO₂驱最小混相压力预测模型研究[J]. 油气藏评价与开发, 2022,(5):748-753. DOI： 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2022.05.006.

PAN Yi, ZHAO Qiuxia, SUN Lei, et al. Prediction model of minimum miscible pressure in CO₂ flooding[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, 2022, (5): 748-753. DOI： 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2022.05.006.

摘要

在分析CO

驱最小混相压力影响因素及36组细管实验数据的基础上

运用灰色关联法计算了各因素对原油CO

驱最小混相压力影响的关联度

并利用MATLAB（矩阵实验室）软件回归拟合了关于油藏温度、C

相对分子质量、挥发烃组分（N

+CH

）摩尔分数和中间烃组分（CO

S+C

—C

）摩尔分数的原油CO

驱最小混相压力预测模型

拟合的相关系数达0.900 9。并选用某油田3口井油样最小混相压力细管实验测试的数据进行检验

建立的新预测模型计算误差平均值为3.57%

能够用于指导油藏现场开发。

Abstract

Based on the analysis of the factors influencing the minimum miscibility pressure in CO

flooding and 36 groups of tubule experimental data

the correlation degree of each factor influencing the minimum miscibility pressure in CO

flooding of crude oil is calculated by the grey correlation method. The prediction model of minimum miscible pressure in CO

flooding for crude oil is fitted by the MATLAB （Matrix Laboratory） software

which is related to the reservoir temperature

relative molecular weight of C

volatile hydrocarbon component （N

+CH

） content and intermediate hydroc

arbon component （CO

S+C

—C

） content. The fitting correlation coefficient reaches 0.900 9. The data of the minimum miscible pressure test of three wells in an oilfield are used to verify the new prediction model. The average error of calculation is 3.57 %

which can be used to guide the field development of the reservoirs.

关键词

Keywords

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