Sử dụng thuật toán di truyền để xây dựng phương trình thực nghiệm xác định giá trị áp suất hòa trộn tối thiểu (MMP) trong bơm ép khí CO₂ vào vỉa dầu khí
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 3 - 2021, trang 22 - 29
ISSN 2615-9902
SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN ĐỂ XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH
THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ ÁP SUẤT HÒA TRỘN TỐI THIỂU (MMP)
TRONG BƠM ÉP KHÍ CO2 VÀO VỈA DẦU KHÍ
Nguyễn Viết Khôi Nguyên1,2,3, Đỗ Quang Khánh1,3, Hoàng Văn Hiếu2, Phạm Hữu Tài2
1Trường Đại học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh
2Đại học Dầu khí Việt Nam
3Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh
Email: nguyennvk@pvu.edu.vn
Tóm tắt
Bài báo trình bày phương pháp sử dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA) để xây dựng phương trình thực nghiệm xác
định giá trị áp suất hòa trộn tối thiểu (Minimum Miscibility Pressure - MMP) trong quá trình bơm ép khí CO2 vào vỉa dầu. Kết quả so sánh
với các mô hình đã được công bố cho thấy, phương pháp sử dụng thuật toán GA giúp dễ dàng xác định giá trị MMP, có độ tin cậy cao,
giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí so với phương pháp thí nghiệm truyền thống như Slimtube, Rising Bubble, hoặc Vanishing Interfacial
Tension (VIT)...
Từ khóa: Thuật toán di truyền (GA), áp suất hòa trộn tối thiểu (MMP), bơm ép CO2, tăng cường thu hồi dầu (EOR).
1. Giới thiệu
Khi áp suất vỉa dầu suy giảm, độ linh động của dầu
Phương pháp để xác định giá trị MMP của khí đối
với dầu một cách chính xác nhất đó là thực hiện các thí
nghiệm như Slimtube, Rising Bubble, hoặc Vanishing In-
terfacial Tension (VIT), dù có nhược điểm là mất rất nhiều
thời gian và chi phí. Do đó, các nghiên cứu trên thế giới
tập trung đề xuất các phương trình thực nghiệm để xác
định giá trị MMP nhanh chóng và đơn giản. Bài báo đề
xuất phương pháp sử dụng thuật toán di truyền để xây
dựng phương trình thực nghiệm xác định MMP cho CO2
và dầu thô có độ tin cậy cao.
giảm, độ nhớt của dầu tăng, các công ty dầu khí thường
sử dụng phương pháp bơm ép CO2 nhằm tăng cường thu
hồi dầu. Vào thập niên 1950, Whorton và nnk (1952) lần
đầu tiên nhận ra lợi ích của quá trình bơm ép CO2 vào vỉa
dầu và đã xin cấp bằng sáng chế cho phương pháp khai
thác dầu bằng bơm ép CO2 tại Mỹ [1]. Từ đó, phương pháp
này tiếp tục được cải tiến và phát triển, trở thành giải pháp
tăng cường thu hồi dầu phổ biến nhất hiện nay.
2. Các mô hình thực nghiệm nhằm xác định giá trị
MMP của CO2 - dầu thô
Nền tảng chính trong quá trình bơm ép CO2 là việc
CO2 trộn lẫn với dầu và mang lại hiệu quả thu hồi dầu cao
nhất. Trong bằng sáng chế của Whorton và nnk đã chứng
minh rằng khả năng thu hồi cao nhất trong vỉa đạt được
khi CO2 hòa tan hoàn toàn vào dầu trong vỉa tại một áp
suất nhất định. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu đã chứng
minh được rằng, nếu khí bơm ép là CO2 thì áp suất tối
thiểu cần thiết để khí hòa trộn hoàn toàn vào trong dầu
thường thấp hơn đáng kể so với các loại khí khác như khí
tự nhiên, khí nitơ [2].
Theo các tác giả Holm và Josendal (1974), Alston và
nnk (1985), Johnson và Pollin (1981), giá trị MMP của CO2-
dầu thô là hàm phụ thuộc vào thành phần của dầu và
nhiệt độ vỉa. Các công trình nghiên cứu chỉ ra nhiệt độ vỉa
có ảnh hưởng đáng kể đến giá trị MMP của CO2 - dầu thô
[3 - 5]. Đối với thành phần dầu thô, Rathmell và nnk (1971)
đã chỉ ra rằng thành phần nhẹ (C1) sẽ làm tăng giá trị MMP
và thành phần trung bình (từ C2 - C6) sẽ làm giảm giá trị
MMP [6]. Bên cạnh đó, Metcalfe và Yarborough (1974) đề
xuất mô hình tổng quát xác định MMP, trong đó xem xét
ảnh hưởng của cả 2 thành phần dầu nhẹ và trung bình
cùng với nhiệt độ vỉa [7]. Alston và nnk (1985) cũng xây
Ngày nhận bài: 16/1/2021. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 16/1 - 3/2/2021.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 9/3/2021.
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
22
PETROVIETNAM
dựng một loạt các thí nghiệm Slimtube để chứng minh
rằng giá trị MMP bị ảnh hưởng bởi sự hiện diện của C1 và
những thành phần nhẹ khác trong dầu (ví dụ khí nitơ).
Các tác giả này chứng tỏ rằng sự hiện diện của các thành
phần nhẹ sẽ làm tăng giá trị MMP và những thành phần
trung bình trong dầu lại làm giảm giá trị này (như thành
phần từ C2 - C4, H2S, CO2). Các tác giả cùng kết luận rằng
thông số khối lượng phân tử của C5+ quan trọng hơn tỷ
trọng API của dầu trong phương trình thực nghiệm xác
định MMP [4].
có khả năng sống sót tốt hơn so với quần thể hoặc cá thể
có độ thích nghi thấp, quá trình này được gọi chung là
chọn lọc tự nhiên.
GA sử dụng một số thuật ngữ được lấy từ di truyền
học như cá thể, quần thể, nhiễm sắc thể, kiểu gen. Một
cá thể trong GA sẽ biểu diễn một giải pháp của bài toán.
Tuy nhiên, không giống với trong tự nhiên là một cá thể
có nhiều nhiễm sắc thể mà để giới hạn trong GA, ta quan
niệm một cá thể chỉ có một nhiễm sắc thể. Do đó, khái
niệm cá thể và nhiễm sắc thể trong GA coi như là tương
đương. Trong toán học, 1 nghiệm của phương trình chính
là nhiễm sắc thể, 1 thành phần trong nghiệm chính là 1
gen, tập hợp nghiệm của phương trình chính là quần thể.
Bảng 1 tóm tắt các phương trình thực nghiệm đã
được công bố và các nhận xét nhược điểm ngắn gọn cho
từng mô hình tương ứng. Trong Bảng 1, các phương trình
thực nghiệm sử dụng các thông số vật lý của vỉa và hỗn
hợp dầu khí để xác định giá trị MMP như nhiệt độ vỉa (TR),
khối lượng phân tử hydrocarbon C5+ (MWC5+), đồng thời
đề cập đến tỷ số giữa thành phần hydrocarbon dễ bay hơi
với thành phần hydrocarbon trung bình (Volatiles/Inter-
mediate), áp suất điểm bọt khí (Pb, bubble point pressure).
Cụ thể thuật toán di truyền được diễn giải thông qua
các phép sau [12]:
- Phép chọn: Là quá trình loại bỏ các cá thể xấu trong
quần thể chỉ giữ lại những các thể tốt dựa trên độ thích
nghi của mỗi cá thể. Độ thích nghi là một hàm gán một
giá trị thực cho các cá thể trong quần thể. Thông thường,
sẽ lấy 50% số cá thể tốt nhất, ngoài ra có thể sử dụng
phương pháp chọn lọc dựa trên độ thích nghi hay còn gọi
là bánh xe Roulette.
3. Áp dụng thuật toán di truyền để xây dựng phương
trình thực nghiệm xác định giá trị MMP của CO2 - dầu
thô
Thuật toán di truyền (GA) được dựa trên thuyết tiến
hóa muôn loài trong tự nhiên của Charles Darwin. Thuyết
tiến hóa của Darwin đã chỉ ra rằng, khi môi trường tự
nhiên thay đổi, các cá thể hoặc quần thể buộc phải thay
đổi để có thể thích nghi và sinh tồn trong môi trường sống
mới. Những quần thể hoặc cá thể có độ thích nghi cao sẽ
- Phép lai: Là quá trình hình thành nhiễm sắc thể mới
trên cơ sở các nhiễm sắc thể bố - mẹ, bằng cách ghép một
hay nhiều đoạn gen của 2 (hay nhiều) nhiễm sắc thể bố -
mẹ với nhau với xác suất (khả năng) lai tạo Pc. Xác suất lai
tạo sẽ quyết định khả năng nhiễm sắc thể bố mẹ có thể
tạo ra nhiễm sắc thể mới hay không.
Bảng 1. Các mô hình thực nghiệm xác định giá trị MMP của CO2 - dầu thô
Phương trình thực nghiệm
Tác giả
Ghi chú
Giới hạn:
Cronquist (1978) [8]
Stalkup (1984) [9]
(
)
- Tỷ trọng API của dầu từ 23,7 - 44o.
- TR từ 21,67 - 120 C.
- Giá trị MMP từ 7,4 - 34,5 MPa.
= 0,11027 × 1,8 + 32
o
Với: = 0,744206 + 0,0011038 + 0,0015279
Mô hình được phát triển dựa vào giả thiết tương đồng giữa MMP
với áp suất hơi của CO2 khi TR < nhiệt độ tới hạn của CO2, ngược
lại thì sử dụng mô hình khi TR ≥ nhiệt độ tới hạn của CO2
= 7,3924 × 10
Lee (1979) [10]
- Nếu MMP < Pb, lấy giá trị MMP = Pb.
Với: = 2,772 −
,
(
)
= 12,6472 + 0,015531 × 1,8 + 32 +
716,9427
Nếu MMP < Pb, lấy giá trị MMP = Pb.
Giới hạn:
Yellig và Metcalfe
(1980) [11]
(
)
−
1,24192 × 10 × 1,8 + 32
- Nhiệt độ vỉa từ 35 - 88,9 oC.
(
)
)
1,8 + 32
,
Volatiles
Interm
,
,
(
)
= 6,056 ×10 × 1,8 +32
×
×
.
Alston và nnk. (1985)
[4]
Nếu MMP < Pb, lấy giá trị MMP = Pb.
Nếu Pb < 0,345 MPa:
,
,
(
= 6,056 × 10 × 1,8 + 32
×
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
23
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
- Đột biến: Là hiện tượng cá thể con mang một số tính
trạng không có trong mã gen di truyền của bố - mẹ (thay đổi
một gen hoặc nhiều gen trên nhiễm sắc thể). Phép đột biến
xảy ra với xác suất Pm nhỏ hơn rất nhiều so với xác suất lai Pc.
Tương tự như trên, xác suất đột biến sẽ quyết định xem nhiễm
sắc thể đó có thể xảy ra đột biến hay không.
3.1. Thông số đầu vào của thuật toán
Metcalfe và Yarborough (1974) cho rằng bất kỳ
mô hình thực nghiệm tổng quát nào xác định giá trị
MMP của CO2 - dầu thô cần phải xem xét ảnh hưởng
của nhiệt độ vỉa cùng với thông số thành phần hy-
drocarbon nhẹ và trung bình [7]. Ngoài ra, Alston và
nnk (1985) cũng cho rằng thông số khối lượng phần
tử của thành phần C5+ cho kết quả tốt hơn thông số
tỷ trọng API của dầu [4].
- Tái tạo quần thể mới: Tính toán độ thích nghi của từng
nhiễm sắc thể trong quần thể hiện tại và lấy khoảng 50% số
cá thể tốt nhất chuyển vào quần thể mới. Với số nhiễm sắc
thể còn lại, sẽ ngẫu nhiên bắt đầu vòng lặp mới cho đến khi
nghiệm hội tụ hoặc chạy hết số vòng lặp được thiết lập.
Do đó, phương trình thực nghiệm được xác định
từ thuật toán GA của bài báo sẽ xem xét đến các
thông số sau đây:
Giá trị MMP của CO2 - dầu thô bị ảnh hưởng bởi các
thông số nhiệt độ vỉa và thành phần dầu thô. Các thông số
này đều được xem xét trong mô hình thuật toán GA. Sau khi
xây dựng được phương trình từ thuật toán, nhóm tác giả so
sánh sai số giữa giá trị MMP được xác định từ phương trình
và giá trị MMP từ thí nghiệm so với sai số của các mô hình
tương quan trong Bảng 1. Hình 1 biểu diễn lưu đồ của thuật
toán GA.
- Nhiệt độ vỉa (TR);
- Khối lượng phân tử C5+ (MWC5+);
- Thành phần hydrocarbon nhẹ (C1 và khí nitơ);
- Thành phần hydrocarbon trung bình (C2 - C4,
khí H2S và khí CO2).
Bộ dữ liệu đầu vào của bài toán được tổng hợp
trong Bảng 2 được trích dẫn từ các bài báo của Emera
và Sarma (2005), Li và nnk (2012), Zhang và nnk (2015)
[13 - 15]. Sau đó, nhóm tác giả sử dụng 50% dữ liệu
trong Bảng 2 để làm thông số đầu vào cho thuật toán
GA và sau khi chạy mô hình thuật toán sẽ áp dụng
phương trình thực nghiệm được xác định từ GA cho
toàn bộ cơ sở dữ liệu trong Bảng 2 và tính toán sai số
trung bình và độ lệch tuyệt đối trung bình. Kết quả sẽ
được so sánh với các phương trình thực nghiệm đã
được trình bày trong Bảng 1.
Bắt đầu
Tham số đầu vào
Khởi tạo quần thể
Có
Đánh giá
Dừng
Trong Bảng 2, số liệu có thứ tự từ 1 - 28 được trích
dẫn từ bài báo của Emera và Sarma [13]; từ 29 - 39
được trích dẫn từ bài báo của Li và nnk [14]; từ 40 - 44
được trích dẫn từ bài báo của Zhang và nnk [15].
Không
Lựa chọn
3.2. Các bước thực hiện thuật toán GA
Thuật toán di truyền được viết trên ngôn ngữ Py-
thon 3.8.6 với phần mềm Visual Studio Code. Chương
trình tính toán sử dụng các giá trị thông số sau:
Lai tạo
Đột biến
- Số vòng lặp: 1.000;
- Tỷ lệ lai tạo: 50%;
- Tỷ lệ đột biến: 20%;
Tái sinh
Quần thể mới
- Điều kiện dừng: sai số trung bình giữa giá trị
thực nghiệm và dự đoán nhỏ hơn 10%.
Kết quả
Hình 1. Lưu đồ thuật toán di truyền.
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
24
PETROVIETNAM
Bảng 2. Cơ sở dữ liệu giá trị MMP thực nghiệm đã được công bố [13 - 15].
Khối lượng Thành phần nhẹ, Thành phần
Khối lượng
phân tử C7+,
MW7+
-
Giá trị MMP
Nhiệt độ vỉa,
TR (oC)
TT
phân tử
C5+, MW5+
185,83
185,83
185,83
185,83
202,61
235,56
203,81
213,5
190,7
180,6
221
volatiles
(%)
trung bình,
intermediate (%)
38,4
Tỷ số vol/int
từ thí nghiệm
(MPa)
9,48
1
2
3
4
5
6
7
8
54,4
61,1
54,4
54,4
57,8
54,4
67,8
112,2
99
5,4
5,4
5
22,9
0,5
0,1406
0,1406
0,6667
0,5964
0,4167
0,1521
1,3537
1,1637
13,6068
0,9122
5,9041
5,2114
6,2047
0,3165
0,9265
0,7220
1,1958
0,7353
0,7353
0,7353
1,5048
0,0000
0,0000
0,0000
0,8148
0,4802
1,5595
0,5526
0,6269
0,7773
0,3273
0,3273
1,2692
1,5048
0,2741
0,3573
1,0102
0,5852
2,1365
0,6269
0,5056
4,6198
1,1679
1,4464
38,4
7,5
38,4
1,2
35,5
22,9
28,1
2,95
-
-
-
-
10,35
10,35
10,35
11,72
12,76
16,9
24,15
30,28
20,21
23,45
28,17
26,76
15,52
11
5,4
31
-
210
222
195
185
227
210
245
227,94
197,4
221
192
206
206
206
200
197
197
178
222
220
227
227
149,6
216
281
281
190
200
248
229
190
220
32,7
40,14
32,51
41,27
51,28
53,36
4,4
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
110
35,64
6,99
71,1
102,2
80
205
9,84
240,7
207,9
171,2
196,1
171,1
187,77
187,77
187,77
187,25
182,6
182,6
170,5
204,1
205
212,56
205,1
136,17
189
263
263
8,6
13,9
31,82
26,8
28,6
14,28
14,28
14,28
22,82
5,11
71,1
54,4
42,8
118,3
32,2
40,6
57,2
49
57,2
87,8
54,4
42,8
59
34,4
48,9
137,22
115,56
82,22
115,56
118,33
65,6
43,33
40,56
54,44
81,11
90,56
137,22
100
29,48
19,35
34,2
10,5
10,5
10,5
34,34
0
10,62
23,45
6,9
8,28
11,86
11,04
13,1
17,24
12,07
10,35
12,8
0
0
5,11
1,57
17,07
5,45
16,78
12,5
24,68
32,99
6,74
6,74
34,94
34,34
7,31
9,01
29,73
9,82
40,08
24,68
13,53
12,15
13,77
18,706
20,95
11,35
10,76
22,62
39,37
42,44
20,59
20,59
27,53
22,82
26,67
25,22
29,43
16,78
18,76
39,37
26,76
2,63
10
10,59
19,38
25,3
21,99
25,54
23,442
13,45
8,62
172
187,25
218
207
168
8,27
11,78
15,96
27,68
18,379
14,634
16,062
22,63
13,09
198
232
256,14
149,69
151,74
170,08
229,17
205,74
136,48
138,53
160,59
211,21
182,8
80
89,7
53
11,79
12,933
Với mỗi vòng lặp chương trình sẽ thực hiện những
bước sau:
bằng cách gán giá trị thực của nhiễm sắc thể dựa vào hàm
thích nghi như Hình 2, sau đó thuật toán sẽ tiến hành
chọn 50 nhiễm sắc thể có độ thích nghi cao nhất trong
quần thể hiện tại và loại bỏ những nhiễm sắc thể xấu.
- Khởi tạo quần thể ban đầu: thuật toán sẽ bắt đầu
quần thể với 100 nhiễm sắc thể và thuật toán sẽ gán giá trị
ngẫu nhiên cho mỗi gen trong nhiễm sắc thể.
- Lai tạo là một bước quan trọng trong thuật toán
GA. Mục đích của lai tạo là các nhiễm sắc thể mới sao cho
vẫn giữ lại được những đặc tính của nhiễm sắc thể cha mẹ.
- Đánh giá độ thích nghi và chọn lọc: thuật toán sẽ
tiến hành đánh giá độ thích nghi của mỗi nhiễm sắc thể
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
25
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Kết thúc
(Xuất ra nhiễm sắc thể
tốt nhất)
Khởi tạo quần thể ban đầu
với 100 nhiễm sắc thể và gắn giá trị ngẫu nhiên
cho nhiễm sắc thể
Sai
Đúng
Đánh giá quần thể ban đầu
Điều kiện dừng
(Tính giá trị thích nghi của mỗi nhiễm sắc thể)
nn
Fit(i) =
∑
PFit(i, j)/nn
j=1
PFit(i,j) = Cg/(Cg + (|Valuecal(i,j) - Valueexp(i,j)D)
Trả về giá trị sai số trung bình giữa giá trị thực nghiệm
và giá trị dư đoán của quần thể mới
Chọn lọc
(Chọn những cá thể vượt trội cho quần thể mới)
Tái tạo quần thể
Lai tạo
(Tạo ra cặp nhiễm sắc thể mới bằng phương pháp lai tạo một điểm
(cắt điểm giữa))
Đột biến
(Gắn giá trị ngẫu nhiên cho một hoặc nhiều vị trí trên nhiễm sắc thể)
Hình 2. Lưu đồ thuật toán GA xác định giá trị MMP.
mới. Trong bài báo, tỷ lệ đột biến được chọn là 20%,
nghĩa là sẽ có 20% các nhiễm sắc thể trong quần thể
sẽ bị đột biến. Phương pháp đột biến được sử dụng
sẽ là đột biến một điểm (một gen trong nhiễm sắc
thể), ta sẽ thay đổi giá trị điểm xảy ra hiện tượng đột
biến tại vị trí bất kỳ trong nhiễm sắc thể. Hình 4 miêu
tả quá trình đột biến nhiều điểm trên một nhiễm sắc
thể biểu diễn dưới dạng nhị phân.
Parent 1
Parent 2
1
1
0
1
1
0
0
1
1
1
0
1
1
0
Child 1
Child 2
1
1
0
1
1
0
1
0
1
1
1
0
0
1
- Tái tạo quần thể: Cuối cùng chương trình sẽ
có 50 nhiễm sắc thể mới sau các bước chọn lọc, lai
tạo và đột biến. Để bù số nhiễm sắc thể còn thiếu,
thông thường các thuật toán sẽ tạo lại ngẫu nhiên.
Để tránh trường hợp trong quần thể ban đầu tồn tại
nhiễm sắc thể có thể tạo ra được nhiễm sắc thể vượt
trội nhất, thuật toán của bài báo sẽ lấy 50 nhiễm sắc
thể tại quá trình chọn lọc bù vào số nhiễm sắc thể
còn thiếu.
Hình 3. Quá trình lai tạo.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 1 1
0
1
0
0
1
0
1
1
0
0
0
1
0
1
1
0 0 1
- Điều kiện dừng: Sau khi tái tạo quần thể mới,
chương trình sẽ tiến hành đánh giá sai số trung bình
giữa giá trị được dự đoán của mỗi nhiễm sắc thể với
giá trị thực nghiệm trong Bảng 2. Nếu sai số trung
bình của nhiễm sắc thể dưới 10%, chương trình sẽ
xuất ra kết quả và sẽ chạy cho đến khi kết thúc số lần
lặp để tìm ra kết quả tốt nhất.
Hình 4. Quá trình đột biến.
Sau khi đánh giá độ thích nghi, thuật toán sẽ chọn lọc những
nhiễm sắc thể tốt nhất tiến hành bắt cặp để lai tạo với tỷ lệ
50%, có nghĩa là 50% các cặp nhiễm sắc thể trong quần thể sẽ
tiến hành bắt cặp và lai tạo. Phương pháp lai tạo trong bài báo
sử dụng phương pháp lai tạo một điểm với điểm cắt ở giữa để
tạo ra cặp nhiễm sắc thể mới (Hình 3).
- Đột biến là cơ chế được sử dụng nhằm giúp bài toán
thoát khỏi các cực trị địa phương và khám phá vùng tìm kiếm
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
26
PETROVIETNAM
4. Kết quả chạy thuật toán GA
- Trường hợp tổng quát:
MMP = 1,131427×10-4 × (1,8TR + 32)1,215644
Thuật toán GA từ nghiên cứu cho thấy mô hình hàm
mũ cho kết quả tốt nhất trong việc xác định giá trị MMP
của CO2 - dầu thô. Phương trình thực nghiệm xác định
MMP cho CO2 - dầu thô được rút ra từ thuật toán như sau:
(1)
0,118693
Volatiles
1,070527
× (MWC5+
)
×
Interm.
Bảng 3. Bảng so sánh kết quả và sai số giữa mô hình GA với các mô hình xác định giá trị MMP thông dụng.
Mô hình
Giá trị
thực nghiệm
MMP (MPa)
9,48
GA
Giá trị MMP
Alston và nnk (1985) Cronquist (1978)
Giá trị MMP Giá trị MMP
Lee (1979)
Yellig và Metcalfe (1980)
Giá trị MMP
Giá trị MMP
tính toán
(MPa)
11,26
12,32
11,26
11,26
11,80
11,26
13,35
20,02
18,00
19,68
13,84
18,48
15,17
13,84
11,26
9,26
Error
%
tính toán Error % tính toán Error % tính toán Error % tính toán
Error %
(MPa)
8,94
9,95
(Mpa)
(Mpa)
(Mpa)
11,64
13,11
11,64
11,64
12,37
11,64
14,69
28,31
23,68
27,50
15,51
24,75
17,88
15,51
11,64
9,36
5,74
3,83
3,85
2,49
0,62
8,89
6,07
12,78
6,31
7,21
7,93
0,35
0,14
7,93
6,93
12,53
2,79
1,94
2,61
2,90
1,64
11,50
1,94
14,78
4,97
3,29
7,46
0,19
0,05
7,09
3,16
18,30
1,49
5,75
8,73
4,58
13,90
4,07
7,36
5,64
5,88
4,17
5,53
13,63
5,89
6,61
8,83
9,70
6,88
6,29
-
-
22,76
26,62
12,44
12,44
5,53
18,76
19,04
8,78
8,78
0,71
11,77
21,03
17,09
40,56
2,62
40,97
34,39
43,33
10,82
2,35
10,35
10,35
10,35
11,72
12,76
16,9
24,15
30,28
20,21
23,45
28,17
26,76
15,52
11
-
10,75
10,61
11,79
11,63
15,87
27,24
28,37
21,67
21,59
28,27
26,72
14,29
10,24
9,29
22,80
7,03
8,50
11,52
10,86
11,59
17,57
10,29
9,84
10,91
10,74
12,53
13,61
16,96
28,10
28,67
19,82
24,91
29,45
32,30
15,01
9,86
5,39
3,81
6,93
6,65
0,35
16,37
5,32
1,92
6,23
4,54
20,72
3,30
10,38
5,10
14,85
10,54
8,61
1,14
3,03
11,20
3,02
18,07
6,29
-
-
-
-
-
-
-
-
8,80
19,11
31,95
25,90
25,10
23,66
31,89
31,91
17,87
14,83
13,07
28,29
9,38
10,94
14,01
14,41
12,33
17,14
10,73
12,92
14,90
11,36
14,14
22,83
31,72
27,77
37,72
28,12
18,06
13,91
12,17
14,29
19,84
34,23
22,84
16,27
15,03
23,48
14,04
13,06
32,31
14,46
24,19
0,89
13,22
19,24
15,13
34,84
23,03
20,62
35,98
32,11
18,09
30,51
5,87
13,08
17,21
21,81
36,07
33,84
12,13
33,18
0,04
5,80
10,62
23,45
6,9
10,08
19,97
7,63
11,84
30,57
9,63
12,80
10,52
2,93
30,62
7,56
20,98
7,10
8,28
8,99
8,97
8,30
8,85
6,84
11,86
11,04
13,1
17,24
12,07
10,35
12,8
11,72
11,37
11,63
16,72
9,89
11,00
13,27
11,03
11,65
16,20
22,00
25,96
35,22
20,32
14,39
10,77
9,69
12,24
10,54
12,24
20,14
11,64
9,36
3,18
4,55
6,59
16,81
3,58
11,71
10,36
11,71
16,32
11,26
9,26
1,28
6,16
10,63
5,33
6,72
10,53
6,31
24,11
2,33
24,28
18,78
29,54
19,54
10,47
3,26
0,60
11,07
24,84
16,37
13,62
33,55
17,81
25,37
26,28
47,71
19,97
34,28
61,35
47,19
21,30
24,29
23,67
24,30
11,20
6,45
9,54
12,38
9,25
3,64
12,63
7,92
1,31
20,84
0,69
98,58
16,87
15,84
15,77
30,67
5,25
11,99
7,59
10
10,27
10,04
16,41
13,04
18,06
37,90
13,30
7,01
24,89
17,17
18,07
4,96
10,59
19,38
25,3
21,99
25,54
23,442
13,45
8,62
10,61
19,37
23,51
21,30
30,21
23,09
14,22
9,37
10,52
38,49
29,57
18,51
29,57
30,63
14,16
9,46
10,34
24,08
20,55
15,49
20,55
20,99
13,01
9,36
9,73
8,56
8,27
8,65
8,96
8,35
8,84
6,88
11,78
15,96
27,68
18,379
14,634
16,062
22,63
13,09
Sai số TB
Độ lệch chuẩn
10,14
16,61
25,64
19,42
13,77
16,73
21,38
11,31
9,65
11,65
18,19
20,98
38,49
24,01
17,88
20,71
11,35
1,14
11,26
15,33
16,73
24,08
18,15
15,17
16,60
11,03
4,37
3,95
16,75
29,18
14,04
10,47
15,10
22,55
11,53
13,99
24,22
109,40
64,06
11,33
8,47
13,33
19,00
8,20
5,41
39,55
31,04
24,02
5,58
26,63
15,74
14,99
4,41
23,61
28,48
5,99
0,35
3,75
7,26
21,99
7,72
11,93
10,40
7,23
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
27
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
toàn bộ dữ liệu ban đầu là 5,89%, độ lệch chuẩn
là 6,61%.
35
30
25
20
15
10
5
Như vậy, có thể xem xét sử dụng phương
trình thực nghiệm để xác định giá trị MMP trong
phương án bơm ép khí CO2 tăng cường thu hồi
dầu thay cho phương pháp thí nghiệm, vốn mất
nhiều thời gian và chi phí.
Lời cảm ơn
Nhóm tác giả trân trọng cảm ơn Trường Đại
học Bách Khoa - Đại học Quốc giaTp. Hồ Chí MInh
và Đại học Dầu khí Việt Nam đã hỗ trợ chúng tôi
trong quá trình thực hiện nghiên cứu này.
Tài liệu tham khảo
0
0
5
10
15
20
25
30
35
Giá trị MMP thực nghiệm (MPa)
[1] Leonidas P. Whorton, Eugene R.
Brownscombe, Alvin B. Dyes, "Method for
producing oil by means of carbon dioxide", Patent
US2623596A, 30/12/1952.
Hình 5. Mô hình GA cho giá trị MMP tính toán chính xác nằm trong khoảng 90%.
- Nếu dầu không chứa thành phần hydrocarbon nhẹ:
1,070527
MMP = 1,131427×10-4 × (1,8TR + 32)1,215644 × (MWC5+
)
[2] F.I. Stalkup, "Carbon dioxide miscible
fooding: Past, present, and outlook for the
future", Journal of Petroleum Technology, Vol. 30,
No. 8, pp. 1102 - 1112, 1978. DOI: 10.2118/7042-
PA.
(2)
Trong đó:
MMP: Giá trị áp suất hòa trộn tối thiểu của CO2 - dầu thô (MPa);
TR: Nhiệt độ vỉa chứa chất lưu đang xét (oC);
[3] L.WHolmandV.A. Josendal, "Mechanisms
of oil displacement by carbon dioxide", Journal of
Petroleum Technology, Vol. 26, No. 12, pp. 1427 -
1436, 1974. DOI: 10.2118/4736-PA.
MWC5+: Khối lượng phân tử C5+ của chất lưu vỉa đang xét (g/mol);
Volatiles: Tỷ lệ hydrocarbon nhẹ (%);
Interm.: Tỷ lệ hydrocarbon trung bình (%);
[4] R.B. Alston, G.P. Kokolis, and C.F. James,
"CO2 minimum miscibility pressure: A correlation
for impure CO2 streams and live oil systems",
Society of Petroleum Engineers Journal, Vol. 25,
No. 2, pp. 268 - 274, 1985. DOI: 10.2118/11959-
PA.
Bảng 3 thể hiện giá trị MMP được xác định từ phương trình (1)
hoặc (2) và các mô hình tương quan trong Bảng 1. Bảng 3 cũng cho
thấy kết quả sai số trung bình và độ lệch chuẩn giữa các mô hình
với nhau.
Kết quả từ Bảng 3 cho thấy mô hình xác định giá trị MMP của
CO2 - dầu thô có độ tin cậy cao, có thể sử dụng thay cho phương
pháp thí nghiệm truyền thống tốn kém về chi phí và thời gian.
[5] James P. Johnson and James S. Pollin,
"Measurement and correlation of CO2 miscibility
pressures", SPE/DOE Enhanced Oil Recovery
Symposium, Tulsa, Oklahoma, April 1981. DOI:
10.2118/9790-MS.
5. Kết luận
Nghiên cứu đã tổng hợp cơ sở dữ liệu giá trị MMP thực nghiệm
của CO2 - dầu thô, sau đó áp dụng thuật toán di truyền cho 50% cơ
sở dữ liệu ban đầu; 50% còn lại để kiểm tra độ tin cậy sau khi xác
định được phương trình thực nghiệm. Bài báo áp dụng thuật toán
di truyền với tỷ lệ lai tạo là 50%, tỷ lệ đột biến khi lai tạo là 20%.
[6] J.J. Rathmell, F.I. Stalkup, and R.C.
Hassinger, "A laboratory investigation of
miscible displacement by carbon dioxide", Fall
Meeting of the Society of Petroleum Engineers of
AIME, New Orleans, Louisiana, October 1971. DOI:
10.2118/3483-MS.
Kết quả so sánh với các mô hình đã được công bố cho thấy
hiệu quả của phương trình xác định MMP được xây dựng dựa
trên thuật toán GA: giá trị sai số trung bình khi xác định MMP từ
phương trình của nghiên cứu so với giá trị MMP thực nghiệm cho
[7] R.S.
Metcalf
and
L.Yarborough,
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
28
PETROVIETNAM
"Discussion", Journal of Petroleum Technology, pp. 1436 -
1437, 1974.
[13] M.K. Emera and H.K. Sarma, "Use of genetic
algorithm to estimate CO2 - oil minimum miscibility
pressure - A key parameter in design of CO2 miscible
flood", Journal of Petroleum Science and Engineering,
Vol. 46, No. 1-2, pp. 37 - 52, 2005.
[8] C. Cronquist, "Carbon dioxide dynamic
displacement with light reservoir oils", U.S DOE Annual
Symposium, Tulsa, 1978.
[14] Huazhou Li, Jishun Qin, and Daoyong Yang,
"An improved CO2-oil minimum miscibility pressure
correlation for live and dead crude oils", Industrial &
Engineering Chemistry Research, Vol. 51, No. 8, pp. 3516 -
3523, 2012. DOI: 10.1021/ie202339g.
[9] Jr.F. Stalkup, "Miscible displacement", SPE
Monograph Series, 1984.
[10] J. Lee, "Effectiveness of carbon dioxide
displacement under miscible and immiscible conditions",
Petroleum Recovery Institute, 1979.
[15] Hao Zhang, Dali Hou, and Kai Li, "An improved
CO2-crude oil minimum miscibility pressure correlation",
Journal of Chemistry, 2015.
[11] W.F. Yellig and R.S.Metcalfe, "Determination and
prediction of CO2 minimum miscibility pressures", Journal
of Petroleum Technology, Vol. 32, No. 1, pp. 160 - 168, 1980.
DOI: 10.2118/7477-PA.
[12] David A. Coley, An introduction to genetic
algorithms for scientists and engineers. World Scientific,
1999. DOI: 10.1142/3904.
USING GENETIC ALGORITHM FOR EXPERIMENTAL CORRELATION
IN DETERMINING MINIMUM MISCIBILITY PRESSURE FOR CO2 INJECTION
Nguyen Viet Khoi Nguyen1,2,3, Do Quang Khanh1,3, Hoang Van Hieu2, Pham Huu Tai2
1Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)
2Petrovietnam University
3Vietnam National University Ho Chi Minh City
Email: nguyennvk@pvu.edu.vn
Summary
The paper presents the method of using the genetic algorithm (GA) to build the empirical equation for determining the minimum
miscibility pressure (MMP) during CO2 injection into oil reservoirs. Compared with conventional experimental models such as Slimtube,
Rising Bubble, or Vanishing Interfacial Tension (VIT), the GA method makes it easier to determine MMP, has high reliability as well as
saves time and costs.
Key words: Genetic algorithm (GA), minimum miscibility pressure (MMP), CO2 injection, enhanced oil recovery (EOR).
DẦU KHÍ - SỐ 3/2021
29
8 trang
16/04/2022
1420
Bạn đang xem tài liệu "Sử dụng thuật toán di truyền để xây dựng phương trình thực nghiệm xác định giá trị áp suất hòa trộn tối thiểu (MMP) trong bơm ép khí CO₂ vào vỉa dầu khí", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- su_dung_thuat_toan_di_truyen_de_xay_dung_phuong_trinh_thuc_n.pdf
