综述：纳米流体热物理性质建模在提高石油采收率中的应用：人工智能整合的全面回顾与未来展望

本综述系统探讨了纳米颗粒（NPs）在提高石油采收率（EOR）中的关键作用及纳米流体（NFs）热物理性质对驱油效率的优化机制，重点分析了数学建模与人工智能（AI）整合在模拟多孔介质（PM）中NFs运移、界面张力（IFT）降低和储层性质预测的前沿进展，为油气领域科研与工程应用提供重要参考。

　　

纳米流体在提高石油采收率中的关键作用

纳米技术近年来因在油气领域的广泛应用而取得显著进展，其中纳米颗粒（NPs）驱油被公认为提高石油采收率（EOR）的最有效方法之一。尽管实验研究能提供直接数据，但其耗时冗长、依赖昂贵设备与高纯度NPs的局限性促使数学建模成为替代方案。本综述基于最新文献，系统阐述了不同类型NPs（如金属氧化物、碳基材料）在EOR中的作用机制，重点包括通过降低油水界面张力（IFT）、改变储层岩石润湿性（如从亲油转向亲水），以及提高流体流动性来提升驱油效率。

热物理性质与纳米流体行为机制

纳米流体（NFs）的热物理性质（如黏度、导热系数和扩散性）直接影响其在多孔介质（PM）中的运移效率。研究表明，NPs的添加可显著降低IFT，从而减少毛细管阻力并促进残余油的流动。此外，NPs吸附于岩石表面可逆转润湿性，减少油相黏附，同时通过形成微观结构层提高流体流动能力。这些性质共同作用，使NFs在复杂储层条件下仍能保持高驱油性能。

数学建模与多孔介质运移模拟

为克服实验限制，数学模型已成为预测EOR过程的核心工具。本综述批判性分析了基于达西定律的NFs运移模型，其中NP滞留效应、储层性质动态变化（如孔隙度与渗透率）被纳入模拟框架。这些模型能够量化NPs在PM中的分布、聚集及吸附行为，并预测不同储层条件（如温度、压力、盐度）下的采收率因子。此外，模型整合了物理化学参数（如Zeta电位、NPs浓度），以更精确地描述NFs与原油的相互作用。

未来方向：多场耦合模型与人工智能整合

未来研究需聚焦于多物理场耦合建模，例如磁流体动力学（MHD）和电磁流体动力学（EMHD）在NFs-EOR中的应用，这些模型可模拟外部场（如磁场、电场）对NPs运移与储层性质的调控作用。同时，混合纳米流体（HNFs）（如复合金属-碳纳米结构）因其协同效应而展现出更高潜力。人工智能（AI）技术的整合将进一步优化模型参数预测、实时数据处理及EOR过程自动化，为油气工业提供高效、低成本的解决方案。

结论与展望

纳米流体辅助EOR技术通过数学建模与AI整合正迈向精准化与智能化发展。未来需深化多尺度模型（从纳米到储层尺度）的开发，加强实验数据与模型的验证闭环，并探索HNFs及多场耦合机制在复杂储层环境中的适用性。这一跨学科领域有望推动油气开采向绿色高效转型，并为能源可持续发展提供新范式。