Impact of CO2-water-coal on enhanced coalbed methane recovery by CO2 injection in Huainan coalfield
-
摘要:
CO2驱煤层气封存（CO2-ECBM）是重要的CO2地质利用与地质封存方式，有望破解以淮南煤田为代表的松软、低渗、难抽采煤层煤层气开发效果差、产量衰减快等难题，提高煤层气产量和采收率。CO2注入煤层与煤中无机矿物的地球化学作用可导致煤层孔裂隙结构和渗透性的变化，对煤层CO2封存能力和煤层气增产效果具有显著影响。为此，考虑有效应力、温度及地球化学效应影响下的CO2与CH4竞争吸附、扩散与渗流作用、CO2−水−煤地球化学作用及其影响的煤层孔隙率与渗透率动态演化特征，建立了CO2注入煤储层渗流场−应力场−温度场−化学场全耦合数学模型，开展了淮南煤田CO2-ECBM工程数值模拟研究，分析了地球化学作用条件下，CO2注入煤层增产CH4效果，以及CO2注入压力、初始渗透率和含水饱和度等对CH4增产、CO2封存的影响。结果表明：数学模型与试验结果吻合度较高，CH4、CO2混合气体体积分数及产出速率平均误差为1%～10%；相较于未考虑地球化学作用的情况，模拟周期内CH4累计产量降低11%，CO2累计封存量提升19.8%，表明忽略CO2−水−煤地球化学作用会高估CH4增产效果和低估CO2封存量；注入压力和煤储层初始渗透率越大，CH4增产效果越显著，CO2封存量越大；而高含水饱和度对CH4增产和CO2封存产生不利影响，指示了CO2驱煤层气封存应结合储层性质，优选目标层位，并通过合理设计注入工艺最大化CH4增产和CO2封存效果；CO2−水−煤地球化学作用能够缓解CO2注入导致的储层压力升高，降低裂隙中自由态CO2含量，进而抑制应力−应变效应造成的煤储层渗透率下降，促进渗透率的回升，渗透率回升幅度达2.4%～3.3%，而渗透率回升进一步促进了储层压力传导和CO2吸附、CH4解吸与扩散，从而提升CH4增产和CO2封存效果。
Abstract:CO2-enhanced coalbed methane recovery (CO2-ECBM) is a key method for CO2 geological utilization and sequestration. It holds promise for addressing challenges such as soft, low-permeability coal seams with difficult gas extraction, poor development performance, rapid production decline, and low recovery rates, as exemplified by the Huainan coalfield. The geochemical interactions of CO2 injection into coal seams and inorganic minerals in coal can alter the pore-fracture structure and permeability of the coal, significantly influencing CO2 sequestration capacity and methane production enhancement. Therefore, considering the effects of effective stress, temperature, and geochemical interactions—including competitive adsorption, diffusion, seepage of CO2 and CH4, and CO2-water-coal geochemical interactions, as well as their impact on the dynamic evolution of coal seam porosity and permeability—a fully coupled Thermo-Hydro-Mechanical-Chemical mathematical model was developed for the seepage-stress-temperature-chemical interactions in CO2-injected coal reservoirs. Numerical simulation studies on CO2-ECBM were conducted for the Huainan coalfield to analyze the effect of geochemical interactions on CH4 production enhancement during CO2 injection, as well as the influence of injection pressure, initial permeability, and water saturation on CH4 production and CO2 sequestration. The results showed a high degree of consistency between the mathematical model and experimental outcomes, with the average error range for CH4 and CO2 mixture volumetric fractions and production rates falling within 1%−10%. Compared to scenarios ignoring CO2-water-coal geochemical interactions, the cumulative CH4 production decreased by 11%, while cumulative CO2 storage increased by 19.8%, indicating that neglecting geochemical interactions could lead to an overestimation of CH4 production and underestimation of CO2 storage capacity. Higher injection pressures and initial permeability of coal reservoirs resulted in more significant CH4 production enhancement and CO2 sequestration, whereas high water saturation adversely affected both processes. These findings suggest that CO2-ECBM should be tailored to reservoir properties, optimizing target layers and injection strategies to maximize CH4 production and CO2 storage. Geochemical interactions were found to alleviate the reservoir pressure increase caused by CO2 injection, reduce the free-state CO2 content in fractures. This, in turn, mitigated permeability decline due to stress-strain effects, promoting permeability recovery by 2.4%−3.3%. The permeability recovery further facilitated pressure transmission, CO2 adsorption, and CH4 desorption/diffusion, ultimately enhancing CH4 production and CO2 sequestration efficiency.
-
0. 引 言
排水降压是中−浅部煤层气开发的主流方式。煤层气井排水−降压−产气的有效性，决定着气井是否能够获得高产[1-2]，存在2个关键环节，即排水能否诱导降压与降压能否诱导解吸产气，前者涉及排采水源、煤储层及围岩含水性、地下水动力条件等问题[3-5]，能够诱导储层降压的水源为弹性水，也称有效水，反之为水侵水，也称无效水[6-7]；后者涉及资源量与资源丰度、含气饱和度、解吸效率、煤储层渗透性与压裂改造效果等问题[8-12]。针对低产低效井，如何将这2个环节有效剥离，是寻找产气受限关键因素，制定针对性提产改造措施的前提[13-15]。另一方面，现场丰富的排采数据隐含着排水、降压、产气等有效性信息，基于排采数据构建一种相对简易、操作性强，且具有较强实用性的煤层气井排采效果诊断与水源识别方法，并获取气藏相关属性参数，具有重要的实践指导意义。
黔西织金区块煤层气勘探开发近年来取得重要进展，在笔者长期的跟踪研究中，基于产出水地球化学特征，提出表层水干扰深刻制约着该区煤层气高效开发，导致气井产水量大而产气量低[16-18]。原因在于，黔西地区石灰岩大面积出露，发育喀斯特地貌，且降雨量丰富，地表水与浅部地下水循环交替强烈，我国南方岩溶地区降水入渗系数可达0.8以上，导致上部煤层气系统排采容易受到浅层地下水影响，限制储层降压效果，从而降低开发效率[19-20]。
针对上述问题，笔者前期建立了基于生产特征曲线的外部水体侵入（水侵）判识方法，提出了煤系弹性产水能力极限值，并在黔西织金区块取得了应用成效[21]。经过实践检验，该方法可在3个方面进行优化：一是引入了生产压差这一在煤层气井排采控制重要的参数，在保持井口套压相对稳定的前提下，实际计算中若直接以井底流压为分析对象将更加简便；二是无法直接计算某些气藏参数，也未对产水量构成进行劈分；三是无法剥离排水降压与降压产气的有效性，忽略了产气量这一重要参数。优化的基本思路为：将生产压差替换为井底流压，并借鉴油井生产指示曲线分析方法[22]，引入累计产气量，根据典型参数相关性曲线分析排水、降压、产气效果及其联动关系与约束环节。
为此，笔者立足黔西织金区块煤层气井排采数据，以煤层气井排水—降压—产气有效性分析为目的，基于累计产水量与井底流压、累计产气量与井底流压、以及累计产水量与累计产气量3条关系曲线，对排水−降压有效性与降压−产气有效性进行剥离，寻找产能主要制约因素；提取曲线中隐含的气藏属性参数，包括启抽压力、弹性产水指数、井控动态储量等；探索弹性水（有效水）与水侵水（无效水）定量劈分方法，为促进煤层气高效开发提供技术支持。
1. 方法与数据
1.1 分析方法
在常规排采曲线动态分析的基础上，提取井底流压、累计产水量、累计产气量3类数据，绘制两两关系曲线。累计产水量与井底流压关系曲线可以反映排水降压效率，累计产气量与井底流压关系曲线可以反映降压产气效率，累计产水量与累计产气量关系曲线可反映排水产气效率，是前两方面效果的综合体现。本文将上述3条曲线统称为排采有效性分析曲线，通过其耦合分析，为揭示影响产气效率的关键因素提供依据。
对曲线中的近似线性段进行拟合是重要的分析手段，拟合直线的斜率、截距等信息可指示若干气藏属性。选段拟合的基本原则是线性、连续、稳定：拟合直线R2在0.6以上，能延伸一定长度（实质为较长的排采时间，至少60 d），无明显人为操作干扰，尤其不能有频繁的停井和修井作业，曲线较为平滑，代表稳定的排采阶段，保障压降规律分析效果。
根据累计产水量与井底流压关系曲线，可获取：① 排采初期的拟合直线：其Y轴截距为初始井底流压，称为启抽压力，当压裂未沟通含水层，可视为原始储层压力，若沟通开放型含水层，会导致原始压力释放；斜率为单位产水量的降压幅度，代表排水降压效率；斜率的倒数为单位井底流压降幅的产水量，代表弹性产水指数，其值越高，储层含水性越强，水侵亦会导致该值升高；② 对于下凹型曲线：排采后期大量产气导致产水受限，使曲线呈下凹型，代表未发生水侵；③ 对于上凹型曲线（发生水侵）：通过确定曲线拐点将曲线划分为2段，前面下降段代表弹性产水阶段，后面水平段代表水侵产水阶段。前期研究借鉴未饱和弹性驱动油藏生产指示曲线分析方法，以生产初期直线段斜率为弹性产液指数，代表单位压降的产液量，该值越高，水体弹性能越大。据此获得织金区块煤系极限弹性产水指数为200 m3/MPa，可区分含煤地层内源水与外源水2类水源。若下降段的弹性产水指数超过此极限值，说明发生水侵[19]。这种情况下，超过部分可视为水侵量，即200 m3/MPa这一极限值与实际弹性产水指数之比，为弹性水在弹性产水阶段总产水量中所占的比例，其余为水侵量比例；④ 水平段为一理想状态，实际情况多为近水平，若微弱上升，则代表完全水侵（产水的同时井底流压上升），若微弱下降则指示有一小部分弹性水产出，此时弹性水量与水侵量的劈分方法与下降段相同。
基于累计产气量与井底流压关系曲线，拟合直线的斜率之倒数为单位井底流压降幅对应的产气量，X轴截距为井控动态储量。累计产水量与累计产气量关系曲线中，直线斜率能够反映排水产气的效率，即单位产水量对应的产气量。
1.2 数据来源
本文选择织金区块6口典型煤层气排采井开展分析，搜集产水、产气、流压、套压等生产数据，以及层位组合、埋深、跨度、厚度等产层信息（表1，图1）。
表 1 煤层气井数据信息Table 1. CBM well data information井号 产层组合(煤层编号) 产层埋深/
m最大跨度/
m产层厚度/
m平均日产水量 /
(m3·d−1)平均日产气量 /
(m3·d−1)峰值日产气量 /
(m3·d−1)Z−1 9、10、炭质泥岩段、23、24 214～376 162 14.1 3.81 305 428 Z−2−1 20、23 407～432 25 3.2 0.56 1650 2772 Z−2−2 6−1、7、8、10、12、14、17 240～389 149 6.8 3.51 387 770 Z−3 14、16 697～737 40 4.7 0.80 817 1137 Z−4 6、7、17、20、23、27、30 283～531 248 11.7 1.98 798 2465 Z−5 16、17、20、23、27 355～426 71 7.6 0.85 1433 2806 Z−S1 8、9、10、14、15、16、17、19、
20、21、22、23、26、27270～453 183 18.4 23.08 5 68 注：Z−2−1代表Z−2井第1生产阶段；Z−2−2代表Z−2井第2生产阶段，下同。 黔西地区上二叠统海陆交互相含煤地层普遍发育多层叠置含煤层气系统，系指煤层（组）之间由于缺乏流体联系与能量交换，形成具有独立流体压力状态、水动力条件与含气性特征的含煤层气单元[23]，不同含气单元垂向叠置，客观上造成了储层属性、流体能量与产气潜力的垂向波动，进而易诱发合采兼容性问题[24-25]。织金区块位于贵州省西部，构造上位于扬子板块黔中隆起，以岩脚向斜为主体构造单元，包括珠藏、阿弓、三塘、水公河、比德等含煤次向斜，具有煤层数量多、累计厚度大、含气量高、埋藏浅、煤体结构较完整、割理裂隙较发育、向斜控气等地面开发优势条件[26-27]。Z−2井、Z−4井、Z−5井与Z−S1井位于珠藏次向斜，分布较为集中，井间距500～600 m；Z−3井位于三塘次向斜，距离珠藏次向斜集中分布的煤层气井直线距离约12 km；Z−1井位于岩脚向斜以北的黔西向斜，距离珠藏次向斜煤层气井直线距离约40 km。6口井未受断层、陷落柱等影响，均位于NE向构造单元，煤体结构较为完整，地质条件相近，变量主要为排采层位及其埋深。构造煤主要发育于NW向构造，以比德次向斜为代表，导致煤层气开发效果不理想。珠藏次向斜位于织金区块东部，已被证实是织金区块乃至黔西地区最具煤层气开发潜力的构造单元，也是目前的主力建产区。
根据层序地层格架及其控制下的流体赋存与能量分布特点，将该区上二叠统含煤地层划分为3套垂向叠置的含煤层气系统（简称含气系统），包括上部1～9号煤层含气系统，中部10～21号煤层含气系统，以及下部22～35号煤层含气系统[28]（图1）。上部含气系统由于海侵增强发育K1～K4共4套石灰岩标志层，浅埋藏条件下岩溶发育，形成岩溶裂隙含水层，构成6～9号煤层开采的直接充水含水层[29]。抽水试验显示，当抽水层段包括灰岩层或以灰岩层为边界时，多显示较好的富水与导水条件[28]。例如，珠藏次向斜抽水试验钻孔6−4孔对长兴组顶部−6号煤底，6号煤底−16号煤底，16号煤底−龙潭组底部3个层段分别开展了抽水试验，获得的单位涌水量分别为
0.0114 、0.0038、 0.0009 L/(s·m)，渗透系数分别为0.0571 、0.0102 、0.0011 m/d，反映上部层段具有最强的水动力条件，源于K1、K2与K3灰岩含水层的贡献。根据水文柱状结构，上部含气系统含水层厚度约占地层总厚度的一半，强含水层主要为灰岩层，弱含水层主要为砂岩层，隔水层岩性主要为泥质岩类与煤层，三者互层产出，单层厚度多<10 m。另外，6号煤的顶板为K3灰岩，7号煤顶板为K4灰岩，导致煤层气开发过程中发生水侵的概率极高（图1）。开发实践表明，中部与下部含气系统具有相似的流体状态与产能特点，合采兼容性好[30]。因此，本文将传统含气系统概念向开发领域延伸，进一步提出产气系统概念，指具有相近流体动力条件、开发动态及生产规律的含气系统及其组合，鲜明特征是不同产气系统具有差异显著的气水产出特征与能量驱动机制，合采兼容性差。据此，将1～9号煤层定义为易受浅部含水层影响的上部产气系统，10～35号煤层为水文地质条件相对封闭的中下部产气系统。
煤层含气量高但原位渗透率低，上部系统煤层渗透率主体位于0.01×10−3～0.1×10−3 μm2水平，含气量主体介于10～17 m3/t；中下部系统煤层渗透率主体介于
0.0001 ×10−3～0.01×10−3 μm2，含气量主体介于14～22 m3/t[26-28,30]。排采总体遵循连续、缓慢、稳定原则，排水阶段液面降速<3 m/d，产气阶段液面降速<1 m/d，在不吐砂吐粉的情况下，见气前可适当加快排采速率[31-32]。采用活性水压裂液，配方为清水+0.2%助排剂+0.05%杀菌剂。施工加砂强度介于10～15 m3/m，加液强度>150 m3/m。破裂压力介于10～45 MPa，具有随埋深增加而增大的趋势，但储层改造效果与破裂压力呈反比[33]。研究区煤储层总体低渗，煤体结构接近，改造条件与改造工艺相似，本文相关分析均是以各井煤层物性参数（改造后）无明显差异为前提的。2. 分析结果
2.1 排采曲线
Z−2井分为2个生产阶段，第1阶段排采20号、23号煤，第2阶段在封堵下部煤层之后，排采上中部的6、7、8、10、12、14、17共7个煤层（图2）。
第1阶段（0～第263天）：排采时间263 d，见气时间57 d，最高日产气量
2772 m3，平均日产气量1650 m3，最高日产水量4.08 m3，平均日产水量0.56 m3，见气前平均日产水量1.86 m3，见气后平均日产水量0.20 m3。产气效果较好，见气后日产气量迅速提高，日产水量则迅速降低，产气量长期保持在1000 m3/d以上（图2a）。第2阶段（第266天～第814天）：排采时间548 d，见气时间45 d，最高日产气量770 m3，平均日产气量387 m3，最高日产水量6.11 m3，平均日产水量3.51 m3。见气前平均日产水量1.12 m3，见气后平均日产水量3.72 m3，见气后的产水量高于见气前，属于异常状况。该阶段产能效果不佳，相比第1阶段，呈现产水量高而产气量低的特征（图2a）。产出水地球化学特征检测表明，该阶段产出水微量元素浓度与典型煤层水相比显著降低，表明排采过程发生了水侵，降低了产气效率[34]。第2阶段在排采煤层数量和产层总厚度增加的前提下，产气效果反而变差，源于产层组上返排采后遭遇浅部含水层干扰，产水量明显超过煤层实际供液能力[21]，压降无法有效扩展。
Z−1井合采9、10、炭质泥岩段、23号、24号煤层，排采时间543 d，最高日产气量428 m3，平均日产气量305 m3，最高日产水量5.88 m3，平均日产水量3.81 m3，产能效率低。排采至第59天见气，见气前平均日产水量2.83 m3，见气后平均日产水量3.93 m3，见气后产水量高于见气前。由于层位浅，跨度大，跨越2个产气系统，易受水侵影响（图2b）。
Z−3井合采14号与16号煤层，排采时间272 d，最高日产气量
1137 m3，平均日产气量817 m3，最高日产水量2.03 m3，平均日产水量0.80 m3。见气时间97 d，见气前平均日产水量1.7 m3，见气后产气量逐步上升，产水量逐步下降，平均仅0.29 m3/d。本井产气情况稳定，无明显水侵特征，产气量突破了1000 m3/d且持续超过3个月的储量报审标准，昭示了区内煤层气开发潜力（图2c）。Z−4井合采6、7、17、20、23、27、30号共7个煤层，排采时间351 d。最高日产气量
2465 m3，平均日产气量798 m3，最高日产水量21.22 m3，出现于排采初始，平均日产水量1.98 m3。见气时间47 d，产气曲线呈现双峰型特征，第1个峰出现于210 d左右，产气量接近1000 m3/d，随后逐步降低；排采第306 d，产气量开始明显增加，第2个峰出现于315 d左右，产气量接近2500 m3/d。推测第2个峰源于下部产气系统的解吸，在排采300 d时生产出现波动，体现为井底流压、套压与产气量明显增高，昭示新的且强烈的解吸气源显现（图2 d）。具体而言，不同产气系统合采过程中由于生产接替，形成时间序列上具有明显差异的分段式气水产出特征，且接续过程伴随生产曲线的强烈波动，波动程度随产气系统流体能量与资源基础差异增强而增大。Z−4井合采2个产气系统，上部产气系统（6、7号煤层，埋深283～290 m）产水量高、产气量低；下部系统（17、20、23、27、30号煤层，埋深350～531 m）产水量低、产气量高。排采至300 d时，6、7号煤已处于暴露状态，此时产气量的剧增与压力的波动，极大概率源于下部系统的强烈解吸。
井底流压在第300天开始出现显著的回升现象，代表下部系统开始产气，且直接进入敏感解吸阶段[8, 19]，日产气量与套压急剧增高并达到峰值，产水量明显降低。本井出现产气系统接替现象，可归因于产层主体位于300 m以深且以下部产气系统为主，水文地质条件较为封闭，水侵能量有限。产出水地球化学分析也表明排采后期水源以煤层水为主[13]。若上部产气系统水侵能量强烈，可能全程屏蔽下部产气系统，使产能无法释放，比如Z−2井第2生产阶段与Z−1井。
Z−5井合采16、17、20、23、27号煤层，排采时间314 d，最高日产气量
2806 m3，平均日产气量1433 m3，最高日产水量7.01 m3，平均日产水量0.85 m3。排采87 d后见气，见气前日均产水量1.43 m3，见气后日均产水量0.63 m3。从产气曲线来看，存在3个产气峰，第1个峰出现于第160天，产气量为1675 m3/d，第2个峰出现于第185天，产气量2499 m3/d，第3个峰出现于第263天，产气量2806 m3/d。产气效果较好且多煤层接续产气特征明显（图2e）。相比Z−4井，本井产层组合未包含上部6号与7号煤层，表现出单一产气系统特征，流压总体平稳下降，产水产气情况与Z−4井下部产气系统相似。Z−S1井排采煤层数量多达14层，几乎涵盖了从上至下的所有可采煤层。最大跨度183 m，累计煤层厚度18.4 m，但产气效果极差。在整个259 d的排采周期内，最高日产气量仅68 m3，平均日产气量5 m3；产水量长期保持在高位水平，最高日产水量44.30 m3，平均日产水量23.08 m3，属于典型的高产水、低产气井。排采至第37天开始第1阶段产气，但产气量极低，持续47 d。排采至第189天开始第2阶段产气，平均日产气量31 m3，持续28 d。排采期间经历2次停抽，停抽后动液面快速恢复至初始水平（甚至高出），说明气井补给条件好，水侵明显，气体无法解吸产出（图2f）。该井油管直径73 mm，采用直径为56 mm的管式泵排采，冲程6 m，冲次根据产水量调整，主要介于1.5～3.0次/min，据此泵的理论排量介于31.90～63.81 m3/d，能够满足本井排水需要。产水量代表了地层的实际供液能力，未受到排采设备与管柱的限制。
一个新勘探区块的煤层气井排水采气通用的控制原则是“连续、缓慢、长期、稳定”， 液降速率通常分阶段控制，在单相流即起始降液阶段降液速率可相对较快，在初期产气即气液两相流阶段需降低降液速率，在稳定产气阶段动液面基本保持稳定，主要靠控制井口套压控制产气速率。3个阶段的产液、产气特征各不相同。因此，结合研究区排采曲线形态，按照见气时间，产气高峰时间划分排采曲线，可基本对应上述3个阶段。原因在于2个方面：一是黔西织金区块见气后多直接进入敏感解吸阶段，产气高峰来临较早[8]，以Z−2井第1阶段为代表，二是产气高峰来临后动液面基本保持稳定状态。通过对比，可获得以下信息：① Z−2−1井、Z−3井、Z−4井和Z−5井的3个阶段平均日产气量逐渐增加，平均日产水量逐渐降低，表现为正常生产规律，峰值日产气量均超过
1000 m3/d；② Z−1井和Z−2−2井初期产气阶段日产水量高，而见气前日产水量低，不符合正常规律，峰值日产气量低于800 m3/d，平均日产气量低于500 m3/d；③ Z−1井和Z−2−2井均打开了上部产气系统，且产层组合顶界埋深浅于250 m，易受表层水干扰（表2）。Z−S1井由于强烈水侵，无明确生产规律，不再作阶段划分。表 2 煤层气井不同排采阶段产水产气特征Table 2. Characteristics of water and gas production in different production stages of CBM wells井号 阶段划分 峰值日产气量/ （m3·d−1） 平均日产气量/（m3·d−1） 峰值日产水量/（m3·d−1） 平均日产水量/（m3·d−1） Z−1 见气前 0 0 5.60 2.83 初期产气 427.51 305.88 5.88 4.62 稳定产气 424.43 304.69 4.01 3.44 Z−2−1 见气前 0 0 4.08 1.86 初期产气 2771.84 1974.02 2.80 0.66 稳定产气 2658.10 1548.40 0.07 0.06 Z−2−2 见气前 0 0 3.34 1.12 初期产气 769.92 320.54 6.11 4.18 稳定产气 765.83 422.12 4.02 3.48 Z−3 见气前 0 0 2.03 1.70 初期产气 1137.26 412.79 1.56 0.68 稳定产气 1076.36 978.71 0.32 0.14 Z−4 见气前 0 0 21.22 5.69 初期产气 2465.41 429.59 3.47 1.52 稳定产气 2434.18 2001.89 1.42 0.76 Z−5 见气前 0 0 7.01 1.43 初期产气 2805.94 1356.00 1.90 0.78 稳定产气 2798.43 1696.79 0.16 0.13 2.2 排采有效性分析曲线
2.2.1 累计产水量与井底流压的关系曲线
图3为累计产水量与井底流压的关系曲线。
![]()
图 3 累计产水量与井底流压的关系曲线Figure 3. Relationship between cumulative water production and bottom-hole flow pressureZ−2井2个生产阶段的累计产水量与井底流压关系曲线呈现了不同特点，第1阶段呈下凹型（图3a），第2阶段呈上凹型（图3b）。前者反映排水能够持续诱导井壁储层压降，属于煤储层弹性水产出；后者反映排水后期不能有效诱导井壁储层压降（排采480 d之后），随累计产水量增加井底流压基本保持稳定，说明发生了水侵。具体而言，第1次降低冲次之后，补给量与产水量基本达到平衡，日产水量维持在3.5 m3/d左右，动液面稳定在350 m左右。因此，可根据累计产水量与井底流压关系曲线形态判断排水降压的有效性。
对累计产水量与井底流压关系曲线进行分段线性拟合。由于井底流压随累计产水量增加总体呈降低趋势，在讨论拟合直线的斜率时忽略负号，针对斜率的绝对值进行分析。Z−2井第1阶段的第1直线段斜率为
0.0192 ，第2直线段斜率为0.1018 ，代表每产100 m3水，井底流压分别降低1.92 MPa和10.18 MPa。见气后的排水降压效率显著高于见气前，曲线整体呈现斜率逐渐增大的下凹型，排水有效性逐步增强（图3a）。Z−2井第2阶段的3个直线段斜率依次为
0.0043 、0.0001 和0.0002 ，代表每产100 m3水，井底流压分别降低0.43、0.01、0.02 MPa，曲线整体呈现斜率逐渐减小的上凹型，水侵导致排水降压效果逐步减弱（图3b）。Z−1井的关系曲线总体呈现上凹型，说明发生水侵。第1直线段每排100 m3水，井底流压下降0.42 MPa，在此区间见气前后降压效率没有发生明显变化。在降低冲次后，曲线发生转折，井底流压随累计产水量增加不再降低而趋于稳定，第2直线段呈水平趋势。经历停抽之后，快排使井底流压迅速下降，随后维持稳定。第2、3直线段排水未能形成有效压降，代表外源水补给量与产水量达到平衡，气井长期处于低产低效状态（图3c）。
Z−3井的关系曲线具有下凹型特点，显示了较好的降压效果。具体而言，在见套前，累计产水量与井底流压线性关系显著，每产100 m3水，井底流压降低2.75 MPa。见气后，曲线发生弯曲下凹，第2直线段斜率增大，每产100 m3水井底流压降低6.45 MPa。见气后斜率的增大，源于气、水同产阶段气体产出的附加降压效应，以及气体产出后对产水的阻碍效应（图3 d）。
Z−4井的累计产水量与井底流压关系曲线形态不够明朗。根据见气（套）点与产气高峰点，可识别3个典型的直线段进行拟合，拟合直线斜率逐渐增高，每产100 m3水井底流压分别降低0.43、0.92、1.83 MPa。产气高峰出现时导致的井底流压回升现象，与产气量大幅提高后的憋套压有关。在此阶段套压从0.6 MPa升至1.5 MPa，涨幅0.9 MPa，井底流压从3.0 MPa升至3.8 MPa，涨幅0.8 MPa，两者基本一致。前文述及，本井具有双产气系统特征，下部系统接替产气后，迎来产气高峰，并在井底流压下降阶段，直线斜率进一步增加。据此说明曲线总体呈现下凹型，代表较好的降压效果（图3e）。
Z−5井的累计产水量与井底流压关系曲线具有下凹型特点。第1直线段位于见气之前，每产100 m3水井底流压降低1.12 MPa，第2拟合直线段发生于见气之后，产气高峰来临之前，每产100 m3水井底流压降低0.80 MPa；第3拟合直线段对应高产阶段，斜率显著增大，每产100 m3水井底流压降低4.07 MPa，该阶段平均日产气量
1885 m3，峰值日产气量达2806 m3（图3f）。Z−S1井的排采存在2次停抽、2次降冲次以及2次产气（极低效产气），导致累计产水量与井底流压关系曲线形态较为复杂。但在正常排采阶段，仍然存在3个较为明显的直线段。拟合结果显示，3个直线段每产100 m3水分别降压0.10、0.06、0.12 MPa，降压效率极低，且停抽后井底流压能够快速恢复，反映水侵强烈（图3 g）。
2.2.2 累计产气量与井底流压的关系曲线
Z−2井第1阶段拟合结果显示，斜率倒数指示井底流压每降低1 MPa的产气量为
684932 m3（图4a）。Z−2井第2阶段线性拟合结果为925926 m3（图4b）。可见，单位井底流压降幅下，Z−2井第2阶段的产气量大于第1阶段。![]()
图 4 累计产气量与井底流压的关系曲线Figure 4. Relationship between cumulative gas production and bottom-hole flow pressureZ−1井、Z−3井典型直线段拟合结果显示，单位压降产气量分别为
1259450 m3和649351 m3（图4c、图4 d）。Z−4井2个产气系统分别形成了2个典型直线段，单位井底流压降幅产气量分别为124378 m3和246305 m3，后者大致为前者的2倍（图4e）。Z−5井存在2个典型直线段，指示单位井底流压降幅产气量依次为232558 m3和1257862 m3，呈现增高趋势，反映了较好的供气潜力（图4f）。Z−S1井产气量极低且产气天数少，不满足选段拟合标准，不再分析。综合而言，Z−1井与Z−5井的降压产气效率最高，但这2口井的实际产气效果与水侵程度差别巨大，说明降压诱导产气的效率不是关键制约因素。
2.2.3 累计产水量与累计产气量的关系曲线
除产气初期的过渡阶段外，Z−2井累计产水量与累计产气量关系曲线总体呈现直线型特点。2个生产阶段差异显著，第1阶段每产1 m3水能产
14207 m3煤层气，第2阶段仅能产122 m3煤层气，为前者的0.86%，反映了水侵导致的产气受限（图5a）。![]()
图 5 累计产水量与累计产气量的关系曲线Figure 5. Relationship between cumulative water production and cumulative gas productionZ−1井、Z−3井、Z−5井的累计产水量与累计产气量线性拟合显示，每产1 m3水产气量分别为91、
7352 、12043 m3，前者水侵干扰明显，后两者产气效率较高，无明显水侵特征（图5b，图5c，图5e）。Z−4井的累计产水量与累计产气量曲线存在两个明显的直线段，分别对应2个产气系统，验证了前文关于双产气系统的论述。每产1 m3水，第1直线段产气445 m3，第2直线段产气
4160 m3，后者为前者的9.35倍，下部产气系统无明显水侵现象，产气效率高（图5 d）。Z−S1井的两个直线段显示产气效率极低，每产1 m3水分别产气0.12 m3和1.09 m3，气井变水井，水侵严重（图5f）。
3. 讨 论
3.1 排水—降压—产气有效性分析
排水降压有效性：单位产水量的井底流压降幅以Z−2−1，Z−3，Z−4，Z−5井较高，且这些井不同阶段降压效率呈现逐渐增高的趋势（下凹型），与气体大量产出有关，可判识为非水侵井，高产潜力大。而Z−1井、Z−2−2井、Z−S1井的单位产水量井底流压降幅很低，均低于0.005 MPa/m3，且呈现逐渐降低的趋势（上凹型），为水侵井（图6a）。据此，可将排采初期（见气前）单位产水量井底流压降幅0.005 MPa/m3，视为水侵的临界值，低于此值，极大可能发生了水侵，若后续此值进一步降低，则可确定发生水侵。无水侵井的判识标志为排采初期单位产水量井底流压降幅大于0.005 MPa/m3，且后续有递增趋势。另外，产出水中的Cl−、Na+离子浓度可作为分析滞留程度与排采水源的重要依据，3口水侵井的Cl−+Na+离子质量浓度平均值介于265.66～483.86 mg/L，而非水侵井上述平均值介于906.94～
1366.89 mg/L，研究区地表水样的Cl−+Na+离子质量浓度介于6.95～12.07 mg/L，产出水地球化学封闭性的差异佐证了上述分类，也反映了水侵的客观存在[16]。![]()
图 6 排水—降压—产气有效性分析Figure 6. Effectiveness analysis of drainage, depressurization and gas production降压产气有效性：单位井底流压降幅的产气量总体处于较高水平，除Z−S1井外，其余井均高于10万m3/MPa，尤其Z−1井、Z−5井超过100万m3/MPa，Z−2−2井接近100万m3/MPa（图6b）。前文指出，Z−1井与Z−2−2井均为水侵井，产气效率低，但单位井底流压降幅的产气量却最高，说明限制产气的关键在于排水如何诱导降压。进一步而言，水侵导致的低效降压是制约织金地区煤层气高效开发的关键，一旦能够有效降压，实现高产的潜力就会很大，这与黔西地区煤层较高的含气量、较短的吸附时间密切相关[8,23]。
单位产水量的产气量井间差异与单位产水量的井底流压降幅井间差异高度一致（图6c），佐证了上述观点。如何限制水侵，将是该区低产井提产改造的基本出发点。织金区块煤层气勘探开发目标层位经历了从上部煤层群向下部煤层群的转换，水侵无疑是重要原因之一[3,21,35-37]。
3.2 气藏属性参数与产水量劈分
基于排采有效性分析曲线提取气藏属性参数，结果显示（表3），3口水侵井均具有启抽压力低（<3 MPa），弹性产水指数高（>200 m3/MPa）的特点。考虑到水侵井均打开了上部产气系统，说明上部系统富水性强，且水动力系统开放，压裂沟通含水层导致储层卸压。非水侵井启抽压力高（>4 MPa），弹性产水指数低（<100 m3/MPa）。Z−4井的弹性产水指数为233 m3/MPa，但后续发生产气系统的接续，有效抑制了水侵。非水侵井产层主体隶属中下部产气系统，可见中下部系统富水性弱，水文地质开启程度低，开发过程不易发生水侵，能够保证降压效果。启抽压力实质反映排采初始静液面深度，水侵井初始静液面深度大，介于69～141 m，反映了漏失现象；非水侵井初始静液面深度小，介于0～19 m。
表 3 气藏属性参数提取与产水量劈分结果Table 3. Results of gas reservoir property parameters extraction and water production sources identification气井 气藏参数 产水量劈分 启抽压力/MPa 弹性产水指数/(m3·MPa−1) 井控动态储量/106m3 弹性量/m3 水侵量/m3 总量/m3 Z−1 2.65 238 0.19 500 1570 2070 Z−2−1 4.47 52 0.84 147 0 147 Z−2−2 2.87 233 0.70 709 1216 1925 Z−3 7.22 36 0.44 203 0 203 Z−4 5.73 233 1.06 659 38 697 Z−5 4.13 89 0.57 265 0 265 Z−S1 2.95 1000 — — — 5978 井控动态储量而言，以Z−4井最高，说明产气系统接续后，其具有最高的开发潜力。水侵井的井控动态储量并未明显低于非水侵井（表3），说明资源条件不是关键制约因素，与黔西地区煤层气资源量大、资源丰度高的特点相符[32]。
产水量劈分结果显示，水侵井的水侵产水量大于弹性产水量，总产水量达到或超过
2000 m3；非水侵井主要产出弹性水，总产水量低于700 m3（表3）。两类井的产水能量驱动类型差异显著，水侵能量越高，降压产气效果越差。Z−S1井为强烈水侵井，生产波动极大，曲线极不稳定，不再进行产水量劈分。Z−S1井发生如此强烈水侵的原因需要依靠地震资料作进一步阐释，目前尚不能断定是否受到断层的影响，但该井排采煤层数量最多（14层），产层组顶部埋深270 m，平均埋深360 m，无疑增加了沟通含水层的机率与程度，构成高产水的潜在原因。4. 结 论
1）构建了基于累计产水量与井底流压、累计产气量与井底流压、累计产水量与累计产气量关系曲线的煤层气井排采有效性分析方法，根据曲线形态与典型直线段拟合结果，能够识别水侵现象，获取气藏属性参数，劈分弹性产水量与水侵产水量，剥离排水降压有效性与降压产气有效性。该方法对揭示该区域煤层气井产能关键制约因素，促进开发方案优化调整具有指导意义。
2）在黔西织金区块的应用表明，当累计产水量与井底流压的关系曲线呈现上凹型，指示发生水侵，对应低产井；下凹型则代表未发生水侵，气体大量产出导致曲线下凹，对应高产井。限制或避免水侵将是织金区块老井提产改造与新井开发设计的重要思路。
3）水侵井具有启抽压力低，弹性产水指数高的特点，非水侵井与之相反。水侵井的水侵产水量大于弹性产水量，总产水量高；非水侵井主要产出弹性水，总产水量低。井控动态储量在两类井之间无规律性差异，资源条件不是主要制约因素。启抽压力低或排采初始静液面深度大、见气前单位产水量井底流压降幅低，可作为水侵井的识别标志。
4）提出产气系统概念，不同产气系统合采兼容性差。黔西织金区块上部产气系统水文地质开启程度高，容易发生水侵，产气效率低，以Z−1、Z−2−2、Z−S1井为代表；中下部产气系统水文地质条件封闭，无明显水侵现象，产气效率高，以Z−2−1，Z−3，Z−5井为代表；Z−4井表现出产气系统接替特征，下部系统接替后具有高产潜力。研发针对表层水的降扰技术与不同产气系统的产能有效接替技术将是下一步攻关方向。
-
![]()
图 1 CO2-ECBM期间气−水混合物运移过程示意
Figure 1. Schematic diagram of migration process of gas-water mixtures during CO2-ECBM
![]()
图 2 CO2-ECBM多物理场T-H-M-C耦合关系示意
Figure 2. Schematic diagram of the T-H-M-C coupling relationships in CO2-ECBM multi-physical field
![]()
图 3 模型验证的几何模型及边界条件
Figure 3. Geometric model and boundary conditions for model validation
![]()
图 4 不同注入压力下出口CH4和CO2体积分数
Figure 4. Volume fractions of CH4 and CO2 at the outlet under different injection pressures
![]()
图 6 CO2-ECBM井网平面布置及几何模型
Figure 6. Planar layout of the CO2-ECBM well pattern and geometric model
![]()
图 10 不同注入压力对CO2-ECBM影响
Figure 10. Effect of different injection pressures on CO2- ECBM
![]()
图 11 不同初始渗透率对CO2-ECBM影响
Figure 11. Effect of different initial permeability on CO2-ECBM
![]()
图 12 不同初始含水饱和度对CO2-ECBM影响
Figure 12. Effect of different initial water saturation on CO2-ECBM
![]()
图 14 储层压力及储层渗透率比值变化（点P）
Figure 14. Variation of reservoir pressure and reservoir permeability (point P)
参数 数值 参数 数值 基质孔隙率 0.06 初始渗透率/m2 1.2×10−17 裂隙孔隙率 0.01 CH4朗格缪尔体积/(m3·t−1) 20 CH4动力黏度/(Pa·s) 1.03×10−5 CH4朗格缪尔压力/MPa 2.07 CO2动力黏度/(Pa·s) 1.38×10−5 CO2朗格缪尔体积/(m3·t−1) 31.4 水动力黏度/(Pa·s) 1.01×10−3 CO2朗格缪尔压力/MPa 1.38 初始水饱和度 0.6 CH4应变系数 0.0128 残余水饱和度 0.42 CO2应变系数 0.0237 
下载: 导出CSV
表 2 数值模拟核心参数
Table 2 Key parameters for numerical simulation
参数 数值 参数 数值 煤体密度ρc/(kg·m−3) 1.47×103 标况下CH4密度ρs1/(kg·m−3) 0.717 初始基质孔隙率ϕm0 0.065 标况下CO2密度ρs2/(kg·m−3) 1.977 初始裂隙孔隙率/ϕf0 0.025 初始渗透率k0/m2 3.5×10−16 CH4动力黏度μ1/(Pa·s) 1.34×10−5 CH4朗格缪尔体积常数VL1/(m3·t−1) 25.6 CO2动力黏度μ2/(Pa·s) 1.84×10−5 CH4朗格缪尔压力常数PL1/MPa 2.07 水动力黏度μw/(Pa·s) 1.01×10−3 CO2朗格缪尔体积常数VL2/(m3·t−1) 20.4 CO2溶解热eg2/(kJ·mol−1) 14.12 CO2朗格缪尔压力常数PL2/MPa 1.73 CH4吸附热qst1/(kJ·mol−1) 16.4 CH4朗格缪尔应变系数εL1 0.0128 CO2吸附热qst2/(kJ·mol−1) 19.2 CO2朗格缪尔应变系数εL2 0.0237 煤层初始温度T0/K 308 初始水饱和度sw0 0.7 煤层弹性模量E/GPa 3.033 残余水饱和度swr 0.2 煤骨架弹性模量Es/GPa 5.733 残余气饱和度sgr 0.05 裂隙刚度Kf/(MPa·m−1) 2 800 克林伯格因子bk/MPa 0.76 泊松比ν 0.37 裂隙初始CO2压力pfg20/MPa 0.1 煤比热容Cs/(J·kg−1·K−1) 1350 基质初始CO2压力pmg20/MPa 0.1 水比热容Cw/(J·kg−1·K−1) 4187 裂隙初始CH4压力pfg10/MPa 5 CH4比热容Cg1/(J·kg−1·K−1) 2220 基质初始CH4压力pmg10/MPa 5 CO2比热容Cg2/(J·kg−1·K−1) 844 CH4吸附时间τ1/d 0.221 热膨胀系数αT/K−1 2.4×10−5 CO2吸附时间τ2/d 0.334 温度系数d1/K−1 2.10×10−2 煤体导热系数λs/(W·m−1·K−1) 0.1913 压力系数d2/MPa−1 7.10×10−2 CH4导热系数λg1/(W·m−1·K−1) 0.0301 参考温度Tr/K 300 CO2导热系数λg2/(W·m−1·K−1) 0.0137 CO2亨利系数H2 0.0347 水导热系数λw/(W·m−1·K−1) 0.5987
下载: 导出CSV
表 3 储层中溶液组分初始质量摩尔浓度
Table 3 Initial concentrations of solution components in the reservoir
离子组分 质量摩尔浓度(mmol·kg−1) 离子组分 质量摩尔浓度(mmol·kg−1) H+ 4.57×10−6 K+ 0.29 HCO3− 4.06 Al3+ 1 CO32- 1.40×10−2 Fe2+ 2.67×10−4 Ca2+ 0.32 Mg2+ 4.6
下载: 导出CSV
表 4 储层中初始矿物体积分数
Table 4 Initial volume fractions of minerals in the reservoir
矿物类型 化学式 体积分数 方解石（Calcite） CaCO3 0.171 高岭石（Kaolinite） Al2Si2O5(OH)4 0.089 伊利石（Illite） K0.6Mg0.25Al1.8(Al0.5Si3.5O10)(OH)2 0.012 绿泥石（Chlorite） Mg2.5Fe2.5Al2Si3O10(OH)8 0.016 其它 — 0.712
下载: 导出CSV
表 5 数值模拟具体方案
Table 5 Specific plan for numerical simulation
方案 模型 耦合方式 影响因素 A 模型1：CBM T-H-M 地球化学作用 模型2：CO2-ECBM T-H-M 模型3：CO2-ECBM T-H-M-C B 模型4：注入压力7 MPa T-H-M-C 注入压力 模型5：注入压力8 MPa T-H-M-C 模型6：注入压力9 MPa T-H-M-C C 模型7：初始渗透率0.5×10−15 m2 T-H-M-C 初始渗透率 模型8：初始渗透率1×10−15 m2 T-H-M-C 模型9：初始渗透率1.5×10−15 m2 T-H-M-C D 模型10：初始含水饱和度0.6 T-H-M-C 初始含水饱和度 模型11：初始含水饱和度0.7 T-H-M-C 模型12：初始含水饱和度0.8 T-H-M-C
下载: 导出CSV
-
[1] 桑树勋. 二氧化碳地质存储与煤层气强化开发有效性研究述评[J]. 煤田地质与勘探,2018,46(5):1−9. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.05.001 SANG Shuxun. Research review on technical effectiveness of CO2 geological storage and enhanced coalbed methane recovery[J]. Coal Geology & Exploration,2018,46(5):1−9. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.05.001
[2] 杜艺,桑树勋,王文峰. 超临界CO2注入煤岩地球化学效应研究评述[J]. 煤炭科学技术,2018,46(3):10−18. DU Yi,SANG Shuxun,WANG Wenfeng. Study and review on geochemical effect of coal and rock injected with super-critical CO2[J]. Coal Science and Technology,2018,46(3):10−18.
[3] 刘世奇,皇凡生,杜瑞斌,等. CO2地质封存与利用示范工程进展及典型案例分析[J]. 煤田地质与勘探,2023,51(2):158−174. doi: 10.12363/issn.1001-1986.22.12.0998 LlU Shiqi,HUANG Fansheng,DU Ruibin,et al. Progress and typical case analysis of demonstration projects of the geological sequestration and utilization of CO2[J]. Coal Geology & Exploration,2023,51(2):158−174. doi: 10.12363/issn.1001-1986.22.12.0998
[4] 申建,秦勇,张春杰,等. 沁水盆地深煤层注入CO2提高煤层气采收率可行性分析[J]. 煤炭学报,2016,41(1):156−161. SHEN Jian,QIN Yong,ZHANG Chunjie,et al. Feasibility of enhanced coalbed methane recovery by CO2 sequestration into deep coalbed of Qinshui Basin[J]. Joural of China Coal Society,2016,41(1):156−161.
[5] 王赞惟,孟尚志,张松航,等. 沁水盆地柿庄北深部煤层水平井CO2注入参数研究[J]. 煤田地质与勘探,2018,46(5):188−192. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.05.029 WANG Zanwei,MENG Shangzhi,ZHANG Songhang,et al. CO2 injection parameters in horizontal well of deep coalbed in north Shizhuang block of Qinshui basin[J]. Coal Geology & Exploration,2018,46(5):188−192. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.05.029
[6] 叶建平,张兵,韩学婷,等. 深煤层井组CO2注入提高采收率关键参数模拟和试验[J]. 煤炭学报,2016,41(1):149−155. YE Jianping,ZHANG Bing,HAN Xueting,et al. Well group carbon dioxide injection for enhanced coalbed methane recovery and key parameter of the numerical simulation and application in deep coalbed methane[J]. Journal of China Coal Society,2016,41(1):149−155.
[7] 刘世奇,方辉煌,桑树勋,等. 基于多物理场耦合求解的煤层CO2-ECBM数值模拟研究[J]. 煤炭科学技术,2019,47(9):51−59. LIU Shiqi,FANG Huihuang,SANG Shuxun,et al. Numerical simulation study on coal seam CO2-ECBM based on multi-physics fields coupling solution[J]. Coal Science and Technology,2019,47(9):51−59.
[8] 杜艺. ScCO2注入煤层矿物地球化学及其储层结构响应的实验研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2018. DU Yi. Experimental study on mineral geochemical reaction and its inducing the reservoir structure response with the injection of ScCO2 into the coal seam[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2018.
[9] 刘旭东. 沁水盆地柿庄南示范工程二氧化碳驱煤层气地质封存数值模拟研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2023. LIU Xudong. Study on numerical simulation of CO2-ECBM for Shizhuangnan demonstration project in Qinshui Basin[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2023.
[10] WEN Hu,LI Zhenbao,Deng Jun,et al. Influence on coal pore structure during liquid CO2-ECBM process for CO2 utilization[J]. Journal of CO2 Utilization,2017,21:543−552. doi: 10.1016/j.jcou.2017.09.002
[11] LIU Guoxiang,Andrei V. Smirnov. Modeling of carbon sequestration in coal-beds:A variable saturated simulation[J]. Energy Conversion and Management,2008,49:2849−2858. doi: 10.1016/j.enconman.2008.03.007
[12] Dawson G. K. W.,Golding S. D.,Biddle D.,et al. Mobilisation of elements from coal due to batch reactor experiments with CO2 and water at 40 ℃ and 9.5 MPa[J]. International Journal of Coal Geology,2015,140:63−70.
[13] WANG Wenxing,HUANG Weiyu,ZHU Wancheng,et al. Biogeochemical changes during supercritical CO2–H2O-coal-microorganism interaction[J]. Gas Science and Engineering,2024,128:205391. doi: 10.1016/j.jgsce.2024.205391
[14] CHENG Xiaojiao,WEN Hu,FAN Shixing,et al. Evolution law of the pore structure of CO2-H2O-coal in liquid CO2-ECBM[J]. Journal of CO2 Utilization,2024,89:102971. doi: 10.1016/j.jcou.2024.102971
[15] Mwakipunda,WANG Yuting,Mgimba M M,et al. Recent advances in carbon dioxide sequestration in deep unmineable coal seams using CO2-ECBM technology:experimental studies,simulation,and field applications[J]. Energy & Fuels,2023,37(22):17161−17186.
[16] 张松航,唐书恒,张守仁,等. 不同排采程度煤储层注CO2驱煤层气模拟评价[J]. 煤炭学报,2022,47(3):1275−1285. ZHANG Songhang,TANG Shuheng,ZHANG Shouren,et al. Simulation and evaluation of enhanced coalbed methane recovery by CO2 storage in coal reservoirs with different drainage and production levels[J]. Journal of China Coal Society,2022,47(3):1275−1285.
[17] 王开然. 煤层系统CO2−水−煤(岩)地球化学作用及其对盖层封闭性演化的影响[D]. 长春:吉林大学,2016. WANG Kairan. CO2-H2O-coal(rock) geochemical interaction in coalseam and its effects on the evolution of caprock sealing ability[D]. Changchun:Jilin University,2016.
[18] FANG Huihuang,YU Shua,ZHANG Shiwen,et al. Coupling mechanism of THMC fields in crushed soft coal with low permeability after CO2 injection and its application in CO2-ECBM technology[J]. Energy & Fuels,2024,38(8):6891−6911.
[19] 刘旭东,桑树勋,周效志,等. 基于煤储层三维非均质地质模型的CO2-ECBM数值模拟研究[J]. 煤炭学报,2023,48(3):2773−2790. LIU Xudong,SANG Shuxun,ZHOU Xiaozhi,et al. Numerical simulation of CO2-ECBM based on 3D heterogeneous geological model[J]. Journal of China Coal Society,2023,48(3):2773−2790.
[20] 袁亮. 淮南矿区现代采矿关键技术[J]. 煤炭学报,2007,32(1):8−12. doi: 10.3321/j.issn:0253-9993.2007.01.002 YUAN Liang. Key technolgy for modern mining Huainan coal area[J]. Journal of China Coal Society,2007,32(1):8−12. doi: 10.3321/j.issn:0253-9993.2007.01.002
[21] FAN Chaojun,ELSWORTH D,LI Sheng,et al. Themo-hydro-mechanical-chemical couplings controlling CH4 production and CO2 sequestration in enhanced coalbed methane recovery[J]. Energy,2019,173:1054−1077. doi: 10.1016/j.energy.2019.02.126
[22] 方辉煌. 基于数字岩石物理技术的无烟煤储层CO2-ECBM流体连续过程数值模拟研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2020. FANG Huihuang. Numerical simulation of the CO2-ECBM fluid continuous process in anthracite reservoirs based on digital petrophysical technology[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2020.
[23] LIU Xudong,SANG Shuxun,ZHOU Xiaozhi,et al. Coupled adsorption-hydro-thermo-mechanical-chemical modeling for CO2 sequestration and well production during CO2-ECBM[J]. Energy,2023,262:125306. doi: 10.1016/j.energy.2022.125306
[24] FAN Yongpeng,Deng Cunbao,ZHANG Xu,et al. Numerical study of CO2-enhanced coalbed methane recovery[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control,2018,76:12−23. doi: 10.1016/j.ijggc.2018.06.016
[25] 范超军,李胜,罗明坤,等. 基于流−固−热耦合的深部煤层气抽采数值模拟[J]. 煤炭学报,2016,41(12):3076−3085. FAN Chaojun,Li Sheng,Luo Mingkun,et al. Deep CBM extraction numerical simulation based on hydraulic-mechanical-thermal coupled model[J]. Journal of China Coal Society,2016,41(12):3076−3085.
[26] Addisalem B. Mitiku,D. Li,S. Bauer,et al. Geochemical modelling of CO2-water-rock interactions in a potential storage formation of the North German sedimentary basin[J]. Applied Geochemistry,2013(36):168−186.
[27] 崔国栋,张亮,任韶然,等. 油藏CO2驱及封存过程中地化反应特征及埋存效率[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2017,41(6):123−131. doi: 10.3969/j.issn.1673-5005.2017.06.015 CUI Guodong,ZHANG Liang,REN Shaoran,et al. Geochemical reactions and CO2 storage efficiency during CO2-EOR process and subsequent storage[J]. Journal of China University of Petroleum,2017,41(6):123−131. doi: 10.3969/j.issn.1673-5005.2017.06.015
[28] 杨志杰. 二氧化碳增强咸水开采工程中储层压力管控和布井方案优化研究[D]. 长春:吉林大学,2019. YANG Zhijie. The study on the reservoir pressure control strategies and optimization of well pattern for a CO2-enhanced water recovery project[D]. Changchun:Jilin University,2019.
[29] 田海龙. CO2-咸水-岩相互作用对盖层封闭性影响研究[D]. 长春:吉林大学,2014. TIAN Hailong. Impacts of CO2-brine-rock interaction on the caprock sealing efficiency[D]. Changchun: Jilin University,2014.
[30] 李全中,倪小明,王延斌,等. CO2分压条件下煤中矿物质溶解度数值模拟[J]. 煤田地质与勘探,2013,41(6):19−21,42. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2013.06.05 LI Quanzhong,NI Xiaoming,WANG Yanbin,et al. Numerical simulation of coal mineral solubility under CO2 partial pressure[J]. Coal Geology & Exploration,2013,41(6):19−21,42. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2013.06.05
[31] 于志超,杨思玉,刘立,等. 饱和CO2地层水驱过程中的水-岩相互作用实验[J]. 石油学报,2012,33(6):1032−1042. doi: 10.7623/syxb201206016 YU Zhichao,YANG Siyu,LIU Li,et al. An experimental study on water-rock interaction during water flooding in formations saturated with CO2[J]. Acta Petrolei Sinica,2012,33(6):1032−1042. doi: 10.7623/syxb201206016
[32] FANG Huihuang,LI Ang,SANG Shuxun,et al. Numerical analysis of permeability rebound and recovery evolution with THM multi-physical field models during CBM extraction in crushed soft coal with low permeability and its indicative significance to CO2 geological sequestration[J]. Energy,2023,262:125395. doi: 10.1016/j.energy.2022.125395
[33] 凡永鹏,霍中刚,王永. 基于流−固−热耦合的CO2−ECBM数值模拟研究[J]. 煤矿安全,2022,53(2):162−169. FAN Yongpeng,HUO Zhonggang,WANG Yong. Numerical simulation of CO2-ECBM based on fluid-solid-thermal coupled model[J]. Safety in Coal Mines,2022,53(2):162−169.
[34] LI Ziwen,YU Hongjin,BAI Yansong,et al. Analysis of reservoir permeability evolution and influencing factors during CO2-Enhanced coalbed methane recovery[J]. Energy,2024,304:132045. doi: 10.1016/j.energy.2024.132045
[35] 张林峰,杨艳国,穆永亮,等. 基于气−水两相流的注热CO2增产CH4数值模拟研究[J]. 煤炭科学技术,2024,52(3):115−128. doi: 10.12438/cst.2023-0690 ZHANG Linfeng,YANG Yanguo,MU Yoneliang,et al. Numerical study of heat iniection CO2 to increase CH4 production based on gas-water two-phase flow[J]. Coal Science and Technology,2024,52(3):115−128. doi: 10.12438/cst.2023-0690
计量
- 文章访问数: 16
- HTML全文浏览量: 2
- PDF下载量: 21
