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CO₂封存中的粗化模型优化方法

摘要

文章提出了一种针对Troll含水层CO₂封存项目的网格粗化方法，通过保留关键物理特性（如传导率和孔隙体积）显著提升计算效率。研究采用开源工具pycopm实现网格粗化，将原模型16.6万网格单元缩减至11.7万，单次模拟时间从45分钟缩短至1分钟。基于粗化模型的优化研究表明，在14口注入井的配置优化中，10万次模拟仅需5天完成（原模型需7个月），最终方案使敏感区域压力累积降低23%。该方法为大规模碳封存项目的压力干扰分析提供了高效解决方案。

1. 研究背景

随着碳封存技术向十亿吨级规模发展，多项目并行运营时的压力干扰分析成为关键挑战。传统高精度储层模型受限于计算资源，难以支撑需大量情景模拟的优化工作。文章提出基于网格粗化的模型降阶方法，在保持压力动态精度的前提下实现计算效率的突破性提升。

2. 技术方法

2.1 粗化算法设计

针对角点网格特性，开发了考虑非相邻连接（NNCs）的传导率加权算法：

• 垂直方向采用5层网格合并，保留主要地质构造单元
• 孔隙体积直接累加，渗透率按方向差异化平均（水平算术平均/垂直调和平均）
• 断层传导率通过面元比例缩放保持质量守恒

2.2 模型验证

以挪威Troll含水层为案例，粗化后模型在500年模拟周期内压力预测误差小于2%。开源工具pycopm支持标准输入格式转换，确保与OPM Flow等模拟器的兼容性。

3. 应用案例

开展14口注入井的布局优化研究，目标函数为最小化最大超压：

• 采用差分进化算法，完成99,953次有效模拟
• 计算耗时从理论值7个月压缩至5天（144核服务器）
• 优化方案使东部高压区压力累积降低23%

4. 技术优势

该方法特别适用于压力主导的分析场景，相比传统方法具有三大突破：

1. 计算效率提升300倍以上
2. 保持关键流动特征精度
3. 开源实现促进方法复用

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