高可再生能源渗透配电网络中电压违规管理的动态智能方法

《Processes》：Dynamic Intelligent Method for Voltage Violation Management in High-Renewable-Penetration Distribution Networks

　　

渗透率应力敏感性影响致密砂岩储层的产能评价和增产设计。研究人员对来自准噶尔盆地白碱滩组富含岩屑的致密砂岩岩心进行了X射线衍射（XRD）分析和25 °C下的分级有效应力渗透率测试。塑性矿物指数（PM）被定义为黏土矿物、方解石、菱铁矿和黄铁矿的全岩含量之和，并用于对样品进行分类。弱塑性样品S1–S4的PM值为28.2%–33.5%（PM < 35%），而强塑性样品S5–S7的PM值为37.9%–48.3%（PM ≥ 35%）；35%被采用作为数据集特定的工程阈值。通过将塑性损伤和弹性模量退化纳入传统指数模型，建立了一个完整的耦合弹塑性损伤模型。研究人员使用实测与预测归一化渗透率值之间的误差平方和（SSE）来评估模型拟合度；SSE值越低表示一致性越好。弱塑性样品由传统指数模型描述，SSE值范围为6.0 × 10^?5至1.39 × 10^?3。强塑性样品在有效应力增量10–20 MPa下表现出显著的非线性渗透率下降。在整个0–20 MPa数据集中，耦合模型产生的SSE值范围为0.00309至0.00498，并且预测误差低于传统指数模型。敏感性分析表明，初始裂缝压缩性主导了整体下降，而特征塑性应变和损伤演化速率主要控制了有效应力增量10–20 MPa下的非线性下降。这些结果表明，矿物学塑性分类可以指导致密砂岩渗透率模型的选择。

**论文解读：基于塑性矿物分类的致密砂岩渗透率应力敏感性模型**

**研究背景与问题**
致密砂岩储层具有孔隙喉道细小、孔隙-裂缝系统复杂的特点，在有效应力增加时（如围压增大或孔隙压力降低），孔隙和裂缝易发生闭合，导致渗透率快速下降。除可逆弹性压缩外，加载过程中还可能发生不可逆的结构演化，包括胶结物破坏和塑性变形，使渗透率呈现阶段性衰减特征。现有研究虽已揭示裂缝闭合、有效应力效应及变形耦合建模等机制，但多数模型仅关注压实作用，对塑性变形、损伤累积及相关的非线性孔隙结构演化考虑不足。此外，矿物组成对致密砂岩塑性响应的影响通常仅停留在定性讨论，缺乏结合矿物学分类与渗透率演化模型的定量研究。因此，有必要建立基于矿物学指标的塑性分类方法，并发展能够描述不同塑性类型样品渗透率演化的耦合模型。该论文发表在《Processes》上。

**主要技术方法**
1. **X射线衍射（XRD）分析**：定量全岩矿物组成和黏土矿物相对含量，定义塑性矿物指数（PM）为黏土矿物、方解石、菱铁矿和黄铁矿含量之和，并以35%为数据集特定阈值将样品分为弱塑性（PM<35%）和强塑性（PM≥35%）。
2. **分级有效应力渗透率测试**：使用CoreLab稳态气体渗透率装置（PERM Inc. Instruments, Calgary, AB, Canada），在25°C下以氮气为测试气体，在有效应力增量0、5、10、15、20 MPa下测量渗透率，并归一化处理。
3. **耦合弹塑性损伤模型构建**：在经典立方定律框架内，引入损伤变量（D）描述弹性模量退化，定义归一化塑性应变（ε_p/ε_c）为内部变量，采用指数型损伤函数，建立考虑有效应力压实和塑性损伤的渗透率演化方程，并引入无量纲修正系数β以考虑微观结构异质性。

**研究结果**
- **矿物组成与样品分类**：XRD分析显示样品中黏土矿物含量丰富，强塑性样品（S5–S7）的PM值（37.9%–48.3%）显著高于弱塑性样品（S1–S4，28.2%–33.5%）。35%的PM阈值有效区分了两类样品的塑性响应。
- **渗透率应力敏感性实验**：所有样品渗透率随有效应力增加而下降，但幅度和模式不同。在20 MPa有效应力增量下，弱塑性样品渗透率损失11.7%–31.4%，强塑性样品损失46.4%–72.9%，表明强塑性样品存在更强的不可逆结构调整。
- **模型与数据对比**：弱塑性样品采用传统指数模型拟合，SSE值为6.0×10^?5–1.39×10^?3，残差均匀；强塑性样品采用完整耦合模型拟合，SSE值为0.00309–0.00498，且能捕捉10–20 MPa下的加速下降。与传统指数模型相比，耦合模型对两个强塑性样品的平均相对偏差从17.77%和16.44%分别降至5.26%和6.98%，最大相对偏差从29.38%和27.13%分别降至11.26%和15.75%。
- **敏感性分析**：采用单因素扰动法，在0–20 MPa全应力范围和10–20 MPa中高应力区间分别计算参数敏感性。全区间敏感性排序为：等效初始裂缝压缩性系数（c_f0^′）> 特征塑性应变（ε_c）> 损伤演化速率参数（α）> 泊松比（ν），对应的归一化面积敏感性（S_area）分别为0.57、0.22、0.20、0.17。在10–20 MPa区间，所有参数敏感性均升高，排序不变，S_area分别为1.10、0.51、0.45、0.34。c_f0^′主导整体渗透率下降幅度，而ε_c和α主要控制中高应力下的非线性下降。

**讨论与结论**
讨论部分指出，实验室条件（25°C）与地层原位温度（4300–4500 m深度）存在差异，拟合参数在应用于深层储层时需考虑温度影响。由于仅考察了特定层段的7个样品，PM阈值和模型参数被视为数据集特定而非普适。孔隙结构解释基于矿物组成和应力依赖性渗透率响应，属机制推断而非直接孔隙尺度观测。
研究结论如下：基于XRD数据构建的塑性矿物指数（PM）以35%为阈值将样品分为塑性组；弱塑性样品渗透率下降主要由有效应力压实控制，强塑性样品在10–20 MPa有效应力增量下表现出更显著的非线性下降，表明塑性变形和损伤累积可能贡献了额外渗透率下降。模型对比表明，传统指数模型适用于弱塑性样品（SSE 6.0×10^?5–1.39×10^?3），完整耦合模型适用于强塑性样品（SSE 0.00309–0.00498），且耦合模型能更好描述测试样品在10–20 MPa下的加速渗透率下降。敏感性分析显示，参数敏感性排序为c_f0^′ > ε_c > α > ν，c_f0^′是控制整体下降幅度的主导参数，ε_c和α主要控制10–20 MPa下的非线性下降，ν仅起次要调节作用。