原油色譜指紋技術的優化與改進

稅蕾蕾,彭平安,賈望魯,黃合庭

(1.中國海油鉆采工程研究院湛江實驗中心,廣東湛江524000;2.中國科學院廣州地球化學研究所)

原油色譜指紋技術的優化與改進

稅蕾蕾1,彭平安2,賈望魯2,黃合庭1

(1.中國海油鉆采工程研究院湛江實驗中心,廣東湛江524000;2.中國科學院廣州地球化學研究所)

利用多內標絕對濃度定量分析和單組分分離等方法,對原油色譜指紋技術進行了改進,并對所選指紋化合物進行了色譜-質譜定性鑒定,證實其為非混合化合物。運用回歸算法建立了原油色譜指紋數學模型,并對混合原油中單層原油的配比比例進行了計算,其結果與理論精度相比可達88%。原油指紋技術在W 1、W 2油田4口合采油井上進行了現場分層產能監測,其結果相對誤差在10%～15%,能準確判別主力油層。原油色譜指紋技術用于合采油井的分層產量預測,具有快速、經濟的特點,對油田的生產優化具有重要意義。

色譜指紋;產能監測;優化與改進;配比實驗

原油色譜指紋配產技術,通過室內色譜實驗分析和數學計算即可對分層產能進行評價,并可準確判別主力油層,避免了常規生產測井產量監測法需關井停產、不能對每一口油井實時監測的缺點。但傳統色譜指紋技術在產能評價時還存在一些問題,主要表現在:①原油樣品成分復雜,色譜分析共溢出現象嚴重;全油色譜的本底干擾效應,使得色譜分析定量的準確性不易保證;②色譜分析不能對化合物進行定性分析,選取的指紋化合物通常結構不清、成因不清,穩定性不強[1-6]。針對以上問題,中海油湛江實驗中心對原油色譜指紋技術進行了優化與改進,建立了一套高精度的原油色譜指紋產能監測新技術,并成功應用于南海海域的 W 1、W 2油田部分合采油井的分層產能監測中。

1 實驗方法與數學模型

針對原油全烴色譜分析技術對含量相對較低的支鏈化合物、環狀烴類化合物、芳烴類化合物因其易受到色譜本底干擾,定量準確性不易保證的問題,利用了單組分分離和多內標絕對濃度定量分析方法,對原油全烴色譜分析技術進行了改進。同時,加入質譜分析手段,確保了所選指紋化合物是單一組分。

1.1 樣品預處理

全油色譜樣品:秤取原油樣品,用二氯甲烷溶解、稀釋,冷藏保存。測定前加入氘代系列飽和烴混合標樣。

芳烴樣品:稀釋液中加入回收率指示標樣(氘代芳烴類),過硅膠氧化鋁柱,將分離出的芳烴加入內標(六甲基苯系列),密封待測。

1.2 色譜分析條件

全油色譜分析和芳烴色譜分析均在 HP6890氣相色譜儀上完成。氣相色譜柱為(30 m×0.32 mm×0.25μm,HP-5M S),氦氣為載氣,氣體流速為1 mL/min。進樣口溫度為290℃,進樣方式為手動無分流進樣,進樣體積為1μL,色譜升溫程序為:初始溫度50℃,保持2 m in,然后以3℃/m in升溫到290℃并保留10 min。

1.3 色譜-質譜分析條件

色譜-質譜分析在 Finnigan Voyager型氣相色譜-質譜聯用儀(GC-M S)上進行。色譜條件為:柱頭進樣,色譜柱為DB5-M S型毛細管(30 m×0.32 mm×0.25μm)。氦氣作載氣,流量 1.4 mL/min。升溫程序:35℃起保持10 min,以3℃/min升至300℃,恒溫10 min。質譜條件為:掃描質量數范圍50～700,離子源:EI源。離子源溫度200℃,電子能量70eV。

1.4 數學模型

采用支持向量回歸算法(SVR算法)建立色譜指紋原油產能預測數學模型[7],并開發了相應的計算軟件。

2 原油配比實驗

根據原油全烴色譜指紋分析結果,剔除掉一些代表性不強的受污染樣品,選取 W 1、W 2油田的三個單層原油樣品進行兩層和三層的配比實驗,目的在于選取可用于產能監測的特征色譜指紋,并建立W 1、W 2油田的產量分配判別模型。

2.1 色譜指紋定量分析精度

通過大量的實驗,計算并分析了配比原油中正構烷烴類(含姥姣烷、植烷)、異構烷烴類、芳烴類指紋化合物的實測濃度與理論配比濃度的相對誤差,發現大部分正構烷烴分析誤差低于5%,異構烷烴的分析誤差為6.1%～10%,芳烴由于其濃度低、異構體多,僅有20%的芳烴可滿足相對誤差低于10%,但對于輕組分損失嚴重的油樣,這無疑增加了可選指紋的范圍。

2.2 色譜指紋定量分析效果

由圖1～圖3可見,正烷烴含量僅在低碳數部分(C10～C20)有明顯差異,且變化相對小。次要組分含量差異明顯,部分指紋出現了不同的分布特征。芳烴化合物含量差異更加明顯,相對于次要組分,芳烴組分在三個樣品中出現不同分布特征的概率更大,這表明單組分的分離過程使色譜指紋差異的分辨性增加了。

圖1 單層原油樣品中正烷烴、姥姣烷、植烷含量分布特征

圖2 單層原油樣品中次要組分含量分布特征

圖3 單層原油樣品中芳烴化合物含量分布特征

2.3 色譜指紋定性分析效果

為了克服色譜分析無法準確定性的缺點,同時也為了考察分析精度較高的色譜指紋化合物是否為進樣系統或色譜柱污染所致,對分析精度較高的色譜指紋進行了 GC-M S分析,并進行了初步的譜庫檢索與結構鑒定(圖4～5)。結果表明,這些指紋化合物都是單一組分,而非混合物。

圖4 全烴色譜指紋中部分次要組分結構鑒定

圖5 部分芳烴色譜指紋結構鑒定圖

2.4 特征色譜指紋優選及配比計算

根據色譜指紋的“差異性、代表性、可配比性”的原則,分別對正烷烴、全烴次要組分以及芳烴組分進行了指紋優選和評價,其結果見表1～2。

表1 不同指紋指標的二層配比計算結果

由表1可知,在兩層配比實驗中,用8個正烷烴指標(配比樣的相對偏差幾乎全部低于5%)進行配比比例擬合計算,7個樣品中有4個樣品的誤差超過了10%,擬合效果較差。選取配比樣品相對偏差全部小于10%的5個次要組分色譜指紋指標進行擬合,7個樣品中有2個樣品的誤差超過10%,已明顯好于8個正烷烴指標的擬合結果。進一步增加次要組分色譜指紋指標個數,7個配比樣品的擬合結果誤差全部控制在10%以內,擬合效果較5參數結果有顯著改善。選取7個芳烴色譜指紋參數進行擬合計算,得到的結果在整體上控制在5%左右,比全烴色譜中的8個次要組分指標擬合計算的結果又有進一步改善。

表2 不同指紋指標的三層配比計算結果

三層配比的情況較兩層配比的情況復雜得多(表3),主要是由于在配比實驗過程中可能引入吸附過程、沉淀過程、裂解過程等非線性過程,使得色譜指紋參數發生復雜的非線性變化“規律”,因此,三層配比的擬合結果比兩層略差一些,但基本能使擬合結果與實際配比值的相對誤差在12%之內。

總的來說,針對 W 1、W 2油田建立的產量分配判別模型(指紋檢測方法、特征指紋參數、產量分配計算模型)是正確可行的。

3 應用效果

對W 1、W 2油田共4口2～3層合采油井進行了改進色譜指紋現場產能監測(表3),并與生產測井結果進行了比較。從表中可見,本次所監測4口井的色譜指紋計算結果與生產測井結果吻合較好,差異相對大的項出現在貢獻小的層,色譜指紋法計算的主力油層的產量貢獻結果與生產測井法結果的相對誤差小于10%,次主力油層的相對誤差可控制在15%,完全滿足工程需要。色譜指紋法判斷的主力油層與實際生產情況完全一致。

表3 W 1、W 2油田合采井分層產量貢獻解釋結果對比

4 結論

(1)經過單組分分離后的原油色譜指紋定量分析方法提高了色譜指紋的選擇范圍,也提高了微量化合物的定量及配比結果精度。

(2)質譜分析可以彌補色譜分析無法準確定性的不足,確保了所選指紋化合物是原油自身的單一組分,而非混合物或色譜系統污染所致,這對提高色譜指紋的穩定性和監測精度具有重要作用。

(3)W 1、W 2油田的原油配比實驗表明,芳烴色譜指紋指標對改善產能監測的計算精度有重要意義。兩層配比色譜指紋計算結果與實際配比值的相對誤差在5%以內,三層配比色譜指紋計算結果與實際配比值的相對誤差也能控制在12%以內,精度較高。

(4)通過在W 1、W 2油田現場進行分層產能監測,證實該高精度的色譜指紋產能監測方法對于判斷主力油層是準確的,分層產量貢獻計算結果準確,可滿足工程需要。

(5)改良后的原油色譜指紋產能監測技術避免了常規產能監測需關井停產的缺點,可以為油田提供動態的實時監測,又可與其它生產測試手段聯合使用,具有良好的應用前景。

[1] 付曉文,吳剛.原油指紋技術在陸梁油田產能監測中的應用[J].西南石油學院學報,2002,24(5):4-6.

[2] 陳世加,馬力寧,付曉文,等.原油指紋技術在合采油井分層產能監測中的應用[J].新疆石油地質,2001,22(2):158-159.

[3] 陳世加,陳小凡,馬力寧.混采井分層產能確定的新方法[J].西南石油學院學報,2001,23(6):31-33.

[4] 金曉輝,朱丹,林壬子.油田開發動態色譜指紋監測技術的數學模擬研究[J].石油勘探與開發,2001,28(3):86-89.

[5] 方偉,張居和,馮子輝,等.油藏地球化學測試技術在大慶油田的應用[J].沉積學報,2004,22(增刊):118-123.

[6] 張居和,方偉,馮子輝,等.多層混采原油分層產能貢獻監測色譜技術[J].石油學報,2004,25(4):75-79.

[7] 薛磊,吳偉,楊曉敏,等.一種基于支持向量回歸的多層分層產能貢獻預測模型[J].石油化工高等學報,2006,19(4):88-92.

Use method of multiple internal standard method absolute concentration quantitative analysis and one component separation to imp rove crude oil chromatographic fingerp rint technology,carry on chromatographic- -mass spectrum qualitative identification on selected compound to confirm it’s non-mixed compound,apply regression algorithm to set up crude oil chromatographic fingerp rint mathematical model,calculate single layer crude oil combination p ropo rtion in the mixed crude oil,its result p recision reach 88%comparing to the theoretical p recision.App lying crude oil fingerp rint technology on W 1,W 2 oilfield 4 commingled oil wells to carry on site separated layer p roductivity monitoring,it relative error is 10%～15%,and could distinguish the main oil layer accurately.The crude oil chromatograph fingerp rint technology is used in commingled oil well separated layer p roductivity p rediction,it’s rapid and economical,w hich has the important meaning to the oil field p roduction op timization.

130 Optim ization and improvement of crude oil chromatographic fingerprint technology

Shui Leileiet al(D rilling and Production Engineering Institute Zhangjiang Lab Center,CNNOC,Zhanjiang,Guangdong 524000)

chromatographic fingerp rint;p roductivity monitoring;optimization and imp rovement;combination experiment

TE53

A

1673-8217(2011)05-0130-04

2011-04-06;改回日期:2011-04-20

稅蕾蕾,工程師,2004年畢業于西南石油大學化學工藝專業,現主要從事油氣地球化學實驗與研究工作。

編輯:劉洪樹