基于分子模拟的压驱液优化方法与流程

本发明涉及石油和天然气开采领域，尤其涉及一种基于分子模拟的压驱液优化方法。

背景技术：

1、在低渗油气田补能开发过程中，压驱液对提高此类油气田的采收率有着至关重要的作用，压驱液不同于常规压裂液，相较其他成分，表面活性剂是压驱液的关键成分，压驱液除了可以在储层改造中辅助压裂造缝，还可以置换富集在压裂裂缝壁面和孔隙基质内的难动用油气，提高驱油效率，因此如何制备性能优良的压驱液是本发明要解决的问题。传统的压驱液优化选型方法主要依赖实验室试验和现场应用经验，不仅耗时耗力，成本高昂，且难以确保性能最优化。这主要源于实验室条件与现场环境的差异、地质条件的复杂性以及优化方法的局限性。实验室优化结果往往受限于特定条件，难以全面满足实际油气田的需求。同时，传统的优化方法往往基于零散的经验和试错，缺乏系统性的分析和优化流程，会导致优化结果可能不够深入和全面。长时间实验和高成本不仅影响项目经济效益，增加投资风险，还可能阻碍技术推广。同时，性能不稳定的压驱液可能带来储层污染、生态环境污染等。然而，随着计算机技术和分子模拟技术的发展，我们得以通过模拟手段预测和优化压驱液性能。这一创新方法有望突破传统局限，实现更系统、全面的优化，为油气田的高效、安全开发提供有力支持。本发明即基于此背景，提出一种基于分子模拟的压驱液优化方法。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明旨在提出一种基于分子模拟的压驱液优化方法，该方法综合考虑压驱液各项性能指标，利用分子模拟技术对压驱液体系进行优化选型，结合机器学习算法，预测并优化压驱液性能，短时间内完成大量候选压驱液的筛选和优化，并可以根据矿场实际应用需求进行定制化优化，满足不同油气田的开发需求，有效解决了传统压驱液选型中试验周期长、成本高等问题，提高油气开采效率。

2、为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：基于分子模拟的压驱液优化方法，包括以下步骤：

3、步骤1：建立压驱液大数据库；根据现有药剂类型及成分，基于数理统计原理，收集各种表面活性剂、水的基础信息，利用数理组合统计方法，对各种水、表面活性剂进行不同比例的搭配，构建出不同组分搭配的压驱液；

4、步骤2：获取压驱液基础物化性质；基于物理化学机理分析，对大数据库中每种压驱液的组成成分进行明确，并获取其物理化学性质，包括界面张力、润湿角、渗吸洗油能力；

5、步骤3：开展分子模拟与性能预测；利用分子模拟软件，构建出含有不同类型表面活性剂的压驱液分子模型，设定温度、压力、盐度条件，进行分子模拟优化，预测压驱液在不同条件下的性能表现，包括界面张力降低的性能表现，渗吸洗油能力增强后的性能表现；

6、步骤4：建立关联模型；将分子模拟结果，包括表活剂类型对性能的影响，输入机器学习模型中进行训练和学习，通过机器学习算法，得到压驱液性能与分子结构、物理化学性质之间的关联模型；

7、步骤5：优化配方求解；根据矿场实际应用需求，设定目标函数和约束条件，利用优化算法，对关联模型进行求解，通过迭代计算，得到满足目标函数和约束条件的压驱液优化配方；

8、步骤6：进行闭合评估与迭代优化；依据优化配方制备压驱液样品，并进行实验室验证和现场应用测试，将测试结果与模拟预测结果进行比对分析，综合评估模拟结果的准确性和可靠性，若误差大于预定阈值，则需调整相关模型并迭代进行分子模拟优化，直至模拟结果准确可靠。

9、进一步的，所述步骤1中，压驱液大数据库信息包括但不限于分子结构、成分比例、物化性质，需要对各类数据进行数据清洗和整理，这包括去除重复、异常或错误的数据，确保数据的准确性和完整性；利用实时数据收集机制，定期更新和维护数据库，以确保其始终能反映最新、最全的压驱液数据；同时应用数据挖掘技术，从大量数据中挖掘潜在的压驱液配方和优化方向，为分子模拟提供更准确的指导。

10、进一步的，所述步骤2中，需要选择适当的实验设备和方法，如采用光谱分析技术、量子化学计算、核磁共振，来快速准确地测定压驱液的分子结构和物理化学性质；测定压驱液的分子结构和物理化学性质时，根据标准化实验流程，确保每次实验条件的一致性，减少实验误差。

11、进一步的，所述步骤3具体为，在分子模拟软件中构建出含有不同类型表面活性剂的压驱液分子模型，设定相关参数，开展分子模拟优化，从而得到不同温度、压力、盐度条件下压驱液的界面张力、润湿角以及渗吸洗油能力的性能表现。

12、进一步的，所述步骤4中，在将分子模拟结果输入到机器学习模型之前，需要从分子模拟结果中提取出与压驱液性能相关的特征，如分子结构、官能团类型、分子量；特征值需做归一化处理，使特征值缩放到同一尺度，便于模型训练；建立关联模型后，需要对模型进行评估和解释，以检验模型的预测能力和泛化能力；通过查看重要特征、贡献度这些指标，了解哪些因素对压驱液性能影响最大。

13、进一步的，所述步骤5中，设定目标函数时，需要综合考虑矿场实际应用需求和性能指标的权重；在优化配方求解过程中，优先考虑表面活性剂类型的选择和比例对性能的影响，并设定一些约束条件来限制配方的选择范围，包括原料的可获得性、成本限制、安全环保要求。

14、进一步的，所述步骤6具体为，将按配方制备的压驱液样品进行实验室分析，并进行现场应用测试，相关结果进行综合比对分析和评估，若相关结果误差大于预定阈值，需要重新进行调整相关模型，并迭代进行分子模拟优化，直至测试结果与模拟预测结果对比的误差在可接受的范围内，实现模拟结果的准确性和可靠性。

15、相对于现有技术，本发明所述的基于分子模拟的压驱液优化方法具有以下优势：本发明所述方法综合考虑压驱液各项性能指标，利用分子模拟技术对压驱液体系进行优化选型，结合机器学习算法，预测并优化压驱液性能，能够在短时间内完成大量候选压驱液的筛选和优化，并可以根据矿场实际应用需求进行定制化优化，满足不同油气田的开发需求，有效解决了传统压驱液选型中试验周期长、成本高等问题，提高了油气开采效率。

技术特征：

1.基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤1中，压驱液大数据库信息包括但不限于分子结构、成分比例、物化性质，需要对各类数据进行数据清洗和整理，这包括去除重复、异常或错误的数据，确保数据的准确性和完整性；利用实时数据收集机制，定期更新和维护数据库，以确保其始终能反映最新、最全的压驱液数据；同时应用数据挖掘技术，从大量数据中挖掘潜在的压驱液配方和优化方向，为分子模拟提供更准确的指导。

3.根据权利要求1所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤2中，需要选择适当的实验设备和方法，如采用光谱分析技术、量子化学计算、核磁共振，来快速准确地测定压驱液的分子结构和物理化学性质；测定压驱液的分子结构和物理化学性质时，根据标准化实验流程，确保每次实验条件的一致性，减少实验误差。

4.根据权利要求1所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤3具体为，在分子模拟软件中构建出含有不同类型表面活性剂的压驱液分子模型，设定相关参数，开展分子模拟优化，从而得到不同温度、压力、盐度条件下压驱液的界面张力、润湿角以及渗吸洗油能力的性能表现。

5.根据权利要求1所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤4中，在将分子模拟结果输入到机器学习模型之前，需要从分子模拟结果中提取出与压驱液性能相关的特征，如分子结构、官能团类型、分子量；特征值需做归一化处理，使特征值缩放到同一尺度，便于模型训练；建立关联模型后，需要对模型进行评估和解释，以检验模型的预测能力和泛化能力；通过查看重要特征、贡献度这些指标，了解哪些因素对压驱液性能影响最大。

6.根据权利要求5所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤5中，设定目标函数时，需要综合考虑矿场实际应用需求和性能指标的权重；在优化配方求解过程中，优先考虑表面活性剂类型的选择和比例对性能的影响，并设定一些约束条件来限制配方的选择范围，包括原料的可获得性、成本限制、安全环保要求。

7.根据权利要求6所述的基于分子模拟的压驱液优化方法，其特征在于：所述步骤6具体为，将按配方制备的压驱液样品进行实验室分析，并进行现场应用测试，相关结果进行综合比对分析和评估，若相关结果误差大于预定阈值，需要重新进行调整相关模型，并迭代进行分子模拟优化，直至测试结果与模拟预测结果对比的误差在可接受的范围内，实现模拟结果的准确性和可靠性。

技术总结本发明提供了基于分子模拟的压驱液优化方法，属于石油和天然气开采领域。包括以下步骤：步骤1：建立压驱液大数据库；步骤2：获取压驱液基础物化性质；步骤3：开展分子模拟与性能预测；步骤4：建立关联模型；步骤5：优化配方求解；步骤6：进行闭合评估与迭代优化。本发明所述方法综合考虑了压驱液各项性能指标，利用分子模拟技术对压驱液体系进行优化选型，结合机器学习算法，预测并优化压驱液性能，能够在短时间内完成大量候选压驱液的筛选和优化，并可以根据矿场实际应用需求进行定制化优化，满足不同油气田的开发需求，有效解决了传统压驱液选型中试验周期长、成本高等问题，提高了油气开采效率。技术研发人员：魏莉,张学敏,钱继贺,丁秋炜,杨丽娜,宜涛,刘灵童,石雪峰,金鑫受保护的技术使用者：中海油能源发展股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/18