油田多源采出水质分类分级与适应性处理工艺研究：基于两步聚类法的创新应用

本文针对油田采出水质复杂多变导致现有处理工艺难以稳定达标的难题，研究人员通过系统比较聚类算法适用性，创新性采用两步聚类法（Two-step clustering）对采出水进行精细分级。研究构建了以含油量和悬浮物含量为核心指标的分级体系，将标准聚合物浓度采出水分3级、高浓度采出水分1级、ASP（碱-表面活性剂-聚合物）三元复合驱采出水分2级，并确定了各级采出水适配的沉降罐组合工艺参数（如Ⅰ级标准浓度采出水推荐采用Φ31,000mm×13,400mm与Φ23,000mm×11,400mm沉降罐组合）。该研究为油田采出水处理系统优化提供了理论依据，对提升处理工艺适用性具有重要意义。

　　

随着陆上油田进入开发中后期，提高原油采收率技术（EOR）的广泛应用使得油田采出水水质日趋复杂。聚合物驱（Polymer flooding）和ASP（碱-表面活性剂-聚合物）三元复合驱等技术的推广，虽然显著提升了原油采收率，却导致采出水中聚合物浓度升高、油滴乳化程度加剧。这些变化使得传统水处理工艺难以稳定达标——高粘度采出水中的微小油滴（中值粒径常小于10μm）和稳定乳化系统，给油水分离带来巨大挑战。更棘手的是，同一油田不同区块采用的驱油方式差异，导致采出水呈现"多源特征"，现有"一刀切"的处理模式已无法满足需求。

为破解这一难题，王群团队在《Desalination and Water Treatment》发表的研究中，创新性地将数据挖掘技术引入油田水处理领域。研究人员首先系统比较了K-means聚类、层次聚类和两步聚类法的优劣，最终选择能自动确定最佳聚类数、抗干扰能力强的两步聚类法（Two-step clustering）。以中国东部某油田16座处理站的1662组生产数据为样本，以含油量（Oil content）和悬浮物含量（Suspended solids content）为分级指标，通过预聚类构建聚类特征树（Cluster feature tree），再基于贝叶斯信息准则（BIC）进行最终聚类，实现了采出水质的科学分级。

关键方法学突破

研究团队创新性地采用"均值数据聚类"与"全量数据聚类"双验证模式：先用各处理站水质参数均值进行初步分级，再对完整生产数据集（含3#-16#处理站共1662组数据）进行验证性聚类。通过计算对数似然距离d(i,j)=ξ_i+ξ_j-ξ_(i,j)等算法，确保分级结果的可靠性。针对标准聚合物浓度采出水（对应9座处理站），研究还特别分析了沉降罐工艺参数（如Φ31,000mm×13,400mm规格）与处理效果的关联性。

分级体系构建

通过两步聚类法，研究人员首次建立了完整的采出水分级体系：

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  标准聚合物浓度采出水细分为3级：Ⅰ级（5#、6#、11#站）含油量380.7mg/L、悬浮物340.7mg/L，属"双高"水质；Ⅱ级（7#、8#站）含油量102.5mg/L、悬浮物98mg/L，为"双低"水质；Ⅲ级（3#、4#、9#、10#站）呈现"高油低悬"特征（含油量243.8mg/L、悬浮物67mg/L）。全量数据聚类验证显示，Ⅰ级数据占比26.4%，验证了150mg/L可作为水质高低的分界值。

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  高聚合物浓度采出水因水质特征集中，仅划分1级（12#、13#站）。

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  ASP驱采出水分为2级：Ⅰ级（14#、15#站）含油量≥303mg/L，Ⅱ级（16#站）含油量138mg/L。

工艺适配创新

研究团队根据斯托克斯定律（Stokes law）v=[(ρ_w-ρ_s)gd²]/18μ，推导出沉降时间与处理效果的定量关系，为工艺参数优化提供理论支撑：

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  对Ⅰ级标准浓度采出水，推荐采用超大规格沉降罐组合（Φ31,000mm×13,400mm+Φ23,000mm×11,400mm），通过延长停留时间提升"双高"水质处理效果。

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  ASP驱采出水因含表面活性剂（Surfactant）导致界面膜稳定，需采用两级过滤工艺，第二级使用更精细的磁铁矿滤料（Magnetite）进行深度处理。

这项研究开创了数据驱动型采出水分级处理的先河，其建立的"分类-分级-工艺适配"技术框架，成功将处理工艺匹配度从区块级提升至水质特征级。特别是提出的150mg/L水质分界值，为其他油田提供了普适性参考标准。未来通过引入pH值、矿化度等更多指标，可进一步完善分级体系，该模式也有望拓展应用于压裂返排液（Fracturing flowback fluid）等工业废水处理领域。