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CO2埋存是应对“碳达峰”和“碳中和”最为有效的埋存方式，为了筛选适合CO2长期稳定埋存的盐水层，考虑了CO2在盐水层中的4种埋存方式，建立了评价盐水层CO2稳定埋存效率综合表征指标，并且基于数值模拟与Pearson（皮尔逊）相关系数统计的方法，确定影响盐水层CO2稳定埋存效率的主控因素为储层底层与顶层渗透率的比值、储层中部渗透率和温度，在此基础上进行了盐水层CO2稳定埋存储层参数优化。研究结果表明：反韵律储层有利于盐水层CO2的稳定埋存，且储层底层与顶层渗透率的比值为1/7时，稳定埋存效率综合表征指标较大，盐水层CO2稳定埋存潜力较大；当储层温度为55 时，稳定埋存效率综合表征指标达到较高水平；随着渗透率的增大，稳定埋存效率综合表征指标先增大后减小，渗透率为0.8 m2时，盐水层CO2稳定埋存潜力较大；因此，确定反韵律储层渗透率级差为7、储层渗透率为0.8 m2、储层温度为55 时的储层更适合CO2的稳定埋存。研究成果为盐水层CO2稳定埋存储层筛选提供了依据。关键词：盐水层；CO2稳定埋存；稳定埋存效率；Pearson相关系数；主控因素中图分类号：TE357.7 文献标识码：A 文章编号：1000-3754（2023）03-0141-07CO2 stable storage efficiency in saline aquifers and reservoir parameters optimizationCUI Chuanzhi1，ZHANG Tuan1，ZHANG Chuanbao2，WU Zhongwei1，LI Hongbo2，HAN Wencheng2（1.MOE Key Laboratory of Unconventional Oil&Gas Development，China University of Petroleum，Qingdao 266580，China；2.Exploration and Development Research Institute of Sinopec Shengli Oilfield Company，Dongying 257015，China）Abstract：CO2 storage is the most effective way to deal with“carbon peaking”and“carbon neutrality”.In order to select saline aquifers suitable for long-term stable storage of CO2，4 storage methods of CO2 in saline aquifers are considered，and comprehensive characterization indexes are established to evaluate stable storage efficiency of CO2 in saline aquifers.Based on the method of numerical simulation and Pearson correlation coefficient statistics，it is determined that the main factors affecting stable storage efficiency of CO2 in saline aquifers are bottom-top permeability ratio，permeability of middle part of reservoir and temperature.On this basis，the parameters of CO2 stable storage layer in saline aquifers are optimized.The study shows that reverse rhythm reservoir is conducive to stable storage of CO2 in saline aquifers.When bottom-top permeability ratio of reservoir is 1/7，the comprehensive characterization index of stable storage efficiency is high，with much potential of stable CO2 storage in saline aquifers.When the temperature is 55，the comprehensive characterization index of stable storage efficiency reaches a high 收稿日期：2022-03-11 改回日期：2022-05-19基金项目：国家自然科学基金项目“致密油藏多段压裂水平井时空耦合流动模拟及参数优化方法”（51974343）；中石化胜利油田项目“胜利油区含水层CO2埋存潜力及技术研究”（30200018-21-ZC0613-0131）。第一作者：崔传智，男，1970年生，教授，博士生导师，从事油气渗流理论及开发技术研究。E-mail：2023 年大庆石油地质与开发level.With the increase of permeability，the comprehensive characterization index of stable storage efficiency first increases and then decreases.When the permeability is 0.8 m2，the stable storage potential of CO2 in saline aquifers is large.Therefore，it is determined that reservoir with reverse rhythm permeability contrast of 7，reservoir permeability of 0.8 m2 and reservoir temperature of 55 is more suitable for stable storage of CO2.The study provides basis for screening of stable storage layer of CO2 in saline aquifers.Key words：saline aquifers；stable CO2 storage；stable storage efficiency；Pearson correlation coefficient；main controlling factors0引言近年来，诸多碳减排措施与技术的研究已经陆续展开17。CO2埋存技术是一项应对“碳达峰”和“碳中和”的重要手段，可用于 CO2地下埋存的场地主要有枯竭油气藏、沉积盆地内的盐水层和无商业开采价值的深部煤层等89，而盐水层具有埋存潜力大、埋存较稳定、埋存区域分布广泛且技术可行的特点，是埋存 CO2优势显著的靶点1011。大规模实施盐水层 CO2捕获和埋存技术，以实现显著的 CO2减排，需要了解现有盐水层 CO2的埋存能力12。关于盐水层 CO2埋存的研究主要集中在影响因素分析和埋存量计算方面，M.Calabrese 等13建立了考虑扩散作用和化学反应的数学模型后，利用数值模拟对 CO2埋存进行了分析，发现储层非均质性和注入速度等是埋存中不可忽略的因素；唐蜜14将溶解埋存量和残余气埋存量的和与总埋存量之比定义为有效埋存效率，分析了温度、压力、孔隙度等储层参数和注入工艺参数对有效埋存效率影响；赵利昌等15通过数值模拟的方法综合分析水平渗透率、纵横渗透率比值、地层韵律、地层矿化度及温度对盐水层 CO2埋存的影响，确定了矿化度和温度是溶解埋存量的主要影响因素；张冰等16采用CSFL 提出的有效埋存量计算方法，采用美国能源部 方 法 中 设 定 的 有 效 埋 存 量 系 数 E，取 值 为0.002 4，可以较准确地反映 CO2占据整个孔隙体积的比例；金超等17根据单位岩石体积内长石类矿物溶解过程消耗掉的量和总的岩石有效体积，建立了一种基于砂岩储层地球化学反应的盐水层矿物埋存潜力计算方法。总体来说，国内外针对盐水层CO2埋存潜力评价和影响因素的研究相对较多，有关长期稳定埋存的影响因素及储层筛选研究较少。因此，为筛选有利盐水层 CO2长期稳定埋存的储层，本文建立了评价盐水层 CO2稳定埋存效率综合表征指标，并基于数值模拟和 Pearson（皮尔逊）相关系数统计的方法，确定出影响盐水层 CO2稳定埋存效率的主控因素，从而进行盐水层 CO2稳定埋存储层参数优化。1埋存效率评价指标CO2埋存分为 4 种方式，分别为构造埋存、残余气埋存、溶解埋存和矿化埋存。构造埋存是在CO2与盐水之间的密度差产生的浮力作用下，自由态 CO2向上运移，因遇到盖层而无法流动被束缚在盖层下；残余气埋存是当一部分 CO2在运移过程中，由于孔隙间的毛细管力作用，使得 CO2永久滞留在岩石的缝隙中；溶解埋存是在 CO2和水的流动过程中，部分 CO2在到达盖层之前被盐水溶解，溶解埋存量与 CO2在盐水中的溶解度有关；矿化埋存是 CO2与岩石及地层水发生化学反应生成碳酸盐矿化物，最终产生矿物沉淀。在 CO2埋存过程中，不论哪种埋存方式，最后都将转化为溶解埋存和矿物埋存 2 种永久埋存形态，其中矿物埋存所占的总埋存量很小；残余气埋存虽然会发生转化，但这部分 CO2被束缚在岩石孔隙中，也属于较为稳定的埋存方式；构造埋存潜力较大，但由于气体在盖层底部存在泄漏的可能性，因此属于较为不稳定的埋存方式。为准确确定盐水层 CO2的稳定埋存潜力，筛选出能够适合稳定埋存 CO2的盐水层，需建立一个包含构造埋存、残余气埋存、溶解埋存和矿化埋存 4种埋存方式的稳定埋存评价指标。将稳定埋存量（残余气埋存量、溶解埋存量和矿化埋存量的和）与非稳定埋存量（构造埋存量）的比值定义为稳定埋存效率 N，反映了盐水层 CO2稳定埋存的潜力，公式为142第 42 卷 第 3 期崔传智 等：盐水层CO2稳定埋存效率及储层参数优化N=m残余气+m溶解+m矿化m构造（1）式中：N稳定埋存效率；m残余气残余气埋存量，kg；m溶解溶解埋存量，kg；m矿化矿化埋存量，kg；m构造构造埋存量，kg。为分析稳定埋存效率随时间的变化，通过CMG 数值模拟软件的 GEM 模块，采用实际区块资料模拟稳定埋存效率随着时间变化的规律。胜利油田孤东区块面积为 12 km2，平均孔隙度为 32.3%，储层平均渗透率为 2.127 m2，储层构造简单，非均质性强，埋深 1 4701 870 m。模型选取网格数为 403010，网格尺寸为 100 m100 m10 m，在模型正中间布置注气井，便于观察 CO2运移情况，且注气井在所有层面都射开以增强注入能力，并以注入量 20104 m3/d注入 CO2，控制井底流压不超过40.6 MPa（储层破裂压力），设定注入时间为 20 a，进行500 a的盐水层CO2埋存模拟。模拟得到的稳定埋存效率随时间变化的曲线，如图1所示。在盐水层 CO2稳定埋存过程中，稳定埋存效率的变化分为4个阶段。第 1 阶段为迅速降低阶段（020 a），注入第1 年的时候构造埋存量较少，CO2刚注入就溶解在盐水中，也会有部分 CO2由于滞后作用束缚在孔隙中，矿物几乎未发生反应，此时稳定埋存量大于非稳定埋存量，稳定埋存效率大于 1。注入 1 a 后，注入的 CO2迅速增加，非稳定埋存量逐渐超过稳定埋存量，稳定埋存效率会迅速下降，如图2所示。第 2 阶段为稳定过渡阶段（2050 a），注入结束后，构造埋存量不再增加，稳定埋存效率会有一段趋于稳定转化的过渡过程。第 3 阶段为稳定转化阶段（50200 a），随着盐水层 CO2埋存的进行，构造埋存量逐渐稳定转化为残余气埋存量、溶解埋存量和矿化埋存量。计算不同时间阶段的稳定埋存效率标准差，确定其稳定埋存效率的离散程度，标准差越小，稳定埋存效率的转化越稳定，结果如表1所示。在计算出的几个时间阶段的标准差中，参考稳定埋存效率随时间变化规律曲线，保证标准差较小的前提下，选择较长时间阶段，因此选取埋存 50200 a 的稳定转化阶段，计算单位时间内稳定埋存效率的变化量，并将其定义为稳定埋存转化速率。第 4 阶段为加速上升阶段（200500 a），盐水层 CO2埋存后期，离子浓度的升高使矿化反应速率加快，矿化埋存量增加显著，稳定埋存效率呈加速上升的趋势。稳定埋存效率是随时间不断变化的，仅通过某一时刻的稳定埋存效率或某一阶段的稳定埋存转化速率是无法准确评价盐水层 CO2稳定埋存潜力的。将稳定埋存转化速率 f与稳定转化阶段稳定埋存效率初始值N1的乘积定义为评价盐水层CO2埋存潜力的综合表征指标。稳定埋存转化速率越大或初始稳图2各埋存量与时间关系Fig.2 Change of various storage amount with time图1稳定埋存效率随时间变化曲线Fig.1 Change of stable storage efficiency with time表1不同时间阶段稳定埋存效率的标准差Table 1 Standard deviation of stable storage efficiency at different time stages时间阶段/a50100 50150 50200 50250 50300 50350 50400 50450 50500 标准差0.012 5270.044 3700.078 9230.122 0010.161 1960.211 9540.275 7450.347 8260.426 5701432023 年大庆石油地质与开发定埋存效率越大，稳定埋存效率综合表征指标越大，盐水层CO2的稳定埋存潜力越大，公式为C=fN1=N2-N1tN1（2）式中：C稳定埋存效率综合表征指标；f稳定埋存转化速率，a-1；N150 a 稳定埋存效率；N2200 a 稳 定 埋 存 效 率；t 时 间 变 化量，a。2埋存效率的主控因素筛选在盐水层 CO2埋存过程中，温度、压力、矿化度、渗透率、储层韵律和地层倾角等影响因素在不同条件下对 4 种埋存方式的埋存量影响程度不同，因此需要确定各因素对稳定埋存效率的影响程度，基于 Pearson（皮尔逊）相关系数统计方法得到影响盐水层CO2稳定埋存效率的主控因素。选取各影响因素的变化值（温度分别为 50、60、70、80、90；压力分别为 12、16、20、24、28 MPa；矿 化 度 分 别 为 30、60、90、120、150 g/L；储层中部的水平渗透率分别为 0.1、0.5、1、1.5、2 m2；储层底层与顶层渗透率的比值分别为 1/8、1/4、1、4、8；地层倾角分别为 5、10、15、20、25），各因素的水平组合方案依据6个因素5个水平正交试验组合，共形成25个方案，水平组合方案如表 2 所示。针对 25 个方案，运用数值模拟得到盐水层 CO2埋存的各埋存方式的埋存量，计算出稳定埋存效率综合表征指标。表2各因素水平组合及相应的稳定埋存效率综合表征指标Table 2 The level combination of each factor and the corresponding comprehensive characterization index of stable storage efficiency方案12345678910111213141516171819202122232425温度/50505050506060606060707070707080808080809090909090压力/MPa12162024281216202428121620242812162024281216202428矿化度/（gL-1）306090120150609012015030901201503060120150306090150306090120储层中部水平渗透率/m20.10.51.01.52.01.01.52.00.10.52.00.10.51.01.50.51.01.52.00.11.52.00.10.51.0储层底层与顶层渗透率的比值1/81/4148481/81/411/41481/881/81/4141481/81/4地层倾角/（）510152025255101520202551015152025515101520255稳定埋存效率综合表征指标0.021 7610.012 6540.001 7690.028 6030.040 9240.008 0730.011 1760.001 1260.009 9730.013 2240.000 1800.025 1380.010 8090.025 2650.000 4250.024 4610.000 0130.000 3170.000 7110.020 1110.001 6990.000 1700.030 3620.000 4060.009 282144第 42 卷 第 3 期崔传智 等：盐水层CO2稳定埋存效率及储层参数优化基于以上 25 个试验方案，结合 Pearson（皮尔逊）相关系数统计方法，确定盐水层 CO2稳定埋存效率的主控因素。相关分析是对两个随机变量相互关系强度描述的数量分析方法，其中 Pearson 相关系数是基于2个随机变量无因次化协方差的随机变量关系强度，直接反映了 2 个变量的线性关系强度18。2个变量X、Y之间的Pearson相关系数定义为2个变量之间的协方差和标准差的商，其表达式为=cov(X,Y)XY=E()X-X-()Y-YXY（3）式中：总体 Pearson 相关系数；X、Y随机 变 量；cov(X，Y)随 机 变 量 的 协 方 差；E数学期望；X、Y随机变量 X、Y 的标准差；X、Y随机变量的期望值。估算样本的协方差和标准差，可得到样本Pearson相关系数，常用r表示，其表达式为r=i=1n()Xi-X()Yi-Yi=1n()Xi-X2i=1n()Yi-Y2（4）式中：n样本数量；Xi、Yi样本 X、Y 对应的第i点观测值；-X、-YX、Y样本的平均值。样本 Pearson 相关系数 r 亦可由样本点(Xi，Yi)的标准分数均值估计，得到与式（4）等价的表达式r=1n-1i=1n()Xi-XX(Yi-YY)（5）样本 Pearson 相关系数 r 的绝对值取值在 0 到 1之间，通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数大于 0.5，相关性强；相关系数为 0.30.5，相关性中等；相关系数小于 0.3，相关性弱。稳定埋存效率与各影响因素的相关性分析结果如表3所示。结果表明，储层底层与顶层渗透率的比值与稳定埋存效率综合表征指标相关性强，温度和储层中部水平渗透率与稳定埋存效率综合表征指标相关性中等，压力、矿化度和地层倾角与稳定埋存效率综合表征指标相关性弱。各影响因素对稳定埋存效率综合表征指标的影响程度大小依次为：储层底层与顶层渗透率的比值，储层中部水平渗透率，温度，压力，地层倾角，矿化度。确定Pearson相关系数r大于 0.3（相关性中等和相关性强）的因素（储层底层与顶层渗透率的比值、储层中部水平渗透率和温度）为稳定埋存效率的主控因素。3储层参数优化基于筛选出的主控因素，采用上述建立的数值模拟模型，分析主控因素对稳定埋存效率的影响，从而优选出适合盐水层CO2稳定埋存的储层。3.1储层底层与顶层渗透率的比值固定储层中部水平渗透率为 1 m2，模拟不同储层底层与顶层渗透率的比值下盐水层 CO2稳定埋存过程，并分析正、反韵律储层的稳定埋存潜力。如图3所示。从图3可以看出，反韵律储层更有利于CO2稳定埋存。随着储层底层与顶层渗透率的比值的减小，稳定埋存效率综合表征指标逐渐增大，当储层底层与顶层渗透率的比值为 1/7 时达到稳定埋存的最高水平，当储层底层与顶层渗透率的比值超过1/7后，稳定埋存效率综合表征指标有减小的趋势。因此确定反韵律储层渗透率级差为7时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。表3稳定埋存效率与各影响因素的相关性分析结果Table 3 Correlation analysis of stable storage efficiency vs.influencing factors影响因素温度压力矿化度储层中部水平渗透率储层底层与顶层渗透率的比值地层倾角相关系数0.3030.1720.1010.3480.6070.151图3不同储层底层与顶层渗透率比值下的稳定埋存效率综合表征指标Fig.3 Comprehensive characterization index of stable storage efficiency with bottom-top permeability ratio of different reservoirs1452023 年大庆石油地质与开发3.2储层中部水平渗透率在反韵律储层渗透率级差为7的条件下，模拟不同储层中部水平渗透率下盐水层 CO2的稳定埋存过程，如图4所示。随着储层中部水平渗透率的增大，稳定埋存效率综合表征指标先增大后减小，储层中部水平渗透率在 0.8 m2时达到稳定埋存的最高水平。这主要是因为随着储层中部水平渗透率的增大，渗流能力逐渐增强，CO2与盐水的接触面积增大，残余气埋存量和溶解埋存量增大。当储层中部水平渗透率增加至更大值时，垂向渗流能力也在增加，注入过程中 CO2不容易波及到下方，即 CO2在盐水层顶部大量聚集，构造埋存量增加，同时也降低了 CO2的溶解和滞后捕集作用。因此确定储层中部水平渗透率为 0.8 m2时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。3.3温度在反韵律储层中部水平渗透率为 0.8 m2、渗透率级差为 7 的条件下，模拟不同温度下盐水层CO2的稳定埋存过程，如图 5 所示。温度在 55 时，稳定埋存效率综合表征指标达到最高水平，当温度超过 55 时，稳定埋存效率综合表征指标迅速减小。这主要是因为温度的升高会增加 CO2在水中的流动性，CO2会快速聚集在盖层底部，构造埋存量会增加；温度越高，CO2在水中的溶解度越低，溶解埋存量降低；温度的升高虽然会加快矿物的反应速率，使矿化埋存量增加，但是所占比例较小，不足以影响稳定埋存效率的变化趋势。因此确定温度为 55 时，稳定埋存效率综合表征指标最大，稳定埋存潜力最大。基于主控因素储层底层与顶层渗透率的比值、渗透率和温度，对盐水层 CO2稳定埋存储层参数进行优化。确定反韵律储层渗透率级差为 7、储层中部水平渗透率为 0.8 m2、储层温度为 55 时的储层更适合 CO2的稳定埋存，这为盐水层 CO2稳定埋存储层筛选提供依据，具有一定的指导意义。4结论（1）建立了考虑 CO2在盐水层中 4 种埋存方式的稳定埋存效率综合表征指标，可用于准确评价盐水层CO2稳定埋存潜力。（2）基于数值模拟和 Pearson（皮尔逊）相关系数统计方法，确定了盐水层 CO2稳定埋存效率的主控因素为：储层底层与顶层渗透率的比值、储层中部水平渗透率和温度。（3）基于筛选出的主控因素，采用数值模拟模型，分析主控因素对稳定埋存效率的影响，从而进行盐水层 CO2稳定埋存储层参数优化，明确指出反韵律储层渗透率级差为 7、储层中部水平渗透率为0.8 m2、储层温度为 55 时的储层更适合 CO2的稳定埋存。参考文献：1 王凤，安芮坤，赵璟祎，等.碳中和目标下的政府制度创新 J.南京工业大学学报（社会科学版），2021，20（6）：85-93.WANG Feng，AN Ruikun，ZHAO Jingyi，et al.Innovation of government system under carbon neutralization goal J.Journal of Nanjing University of Technology（Social Science Edition），2021，20（6）：85-93.2 LIU F Y，LU P，ZHU C，et al.Coupled reactive flow and transport modeling of CO2 sequestration in the Mt.Simon sandstone formation，Midwest U.S.A J.International Journal of Greenhouse Gas Control，2011，5（2）：294-307.3 梁锋.碳中和目标下碳捕集、利用与封存（CCUS）技术的发展J.能源化工，2021，42（5）：19-26.图4不同渗透率下的稳定埋存效率综合表征指标Fig.4 Comprehensive characterization index of stable storage efficiency with different permeability图5不同温度下的稳定埋存效率综合表征指标Fig.5 Comprehensive characterization index of stable storage efficiency at different temperatures146第 42 卷 第 3 期崔传智 等：盐水层CO2稳定埋存效率及储层参数优化LIANG Feng.Development of carbon capture，utilization and storage（CCUS）under the carbon neutrality targets J.Energy Chemical Industry，2021，42（5）：19-26.4 张颖，郭嘉宁，李慧明，等.油气领域碳捕集与封存利用技术综述 J.中国石油和化工标准与质量，2021，41（23）：191-192.ZHANG Ying，GUO Jianing，LI Huiming，et al.Summary of carbon capture and storage technology in oil and gas field J.China Petroleum and Chemical Standards and Quality，2021，41（23）：191-192.5 秦积舜，李永亮，吴德斌，等.CCUS全球进展与中国对策建议J.油气地质与采收率，2020，27（1）：20-28.QIN Jishun，LI Yongliang，WU Debin，et al.CCUS global progress and China s policy suggestions J.Petroleum Geology and Recovery Efficiency，2020，27（1）：20-28.6 侯智玮.智能优化技术在CO2地质埋存与利用中的应用J.能源化工，2021，42（5）：12-18.HOU Zhiwei.Application of intelligent optimization technology in CO2 geological storage and utilization J.Energy Chemical Industry，2021，42（5）：12-18.7 高冉，吕成远，伦增珉，等.二氧化碳驱替与埋存一体化数值模拟J.特种油气藏，2021，28（2）：102-107.GAO Ran，L 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