基于反向传播神经网络代理模型的高温油藏中CCUS(碳捕获、利用与封存)开发参数的敏感性分析

《Energies》:Sensitivity Analysis of CCUS Development Parameters in High-Temperature Oil Reservoirs Based on a Backpropagation Neural Network Proxy Model

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月02日 来源:Energies 3.9

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   摘要

  

摘要

二氧化碳羽流地热系统(CPGS)由于在碳封存和高效热传递方面的双重优势,在地热能提取方面具有巨大潜力。现有研究主要关注地热系统的宏观模型,而对实际热储层核心在CPGS热提取性能方面的评估较为有限。本研究通过实验和数值模拟相结合的方法,研究了在不同注入条件下二氧化碳的渗流和热传递特性。实验结果表明,在测试条件下,二氧化碳的热传递能力比蒸馏水高20–50%。热传递能力随着注入流量的增加而增强,而在高流速渗流条件下,注入温度的影响相对较小。具体而言,在低注入流量时,较低的注入温度由于二氧化碳与储层岩石之间的热驱动力增强,导致热传递能力提高。微观尺度的渗流-热传递模拟显示,注入流量的增加提高了二氧化碳在孔隙网络中的流速,扩大了被扫过体积,从而增强了对流热传递并增加了有效的热交换面积。此外,较高的储层温度在工作流体与岩石之间建立了更大的温度梯度,进而增强了二氧化碳与储层岩石之间的热传递。本研究的结果为优化CPGS设计提供了宝贵的见解,特别是在理解注入条件对热传递能力的影响方面,具有重要的工程实践和理论意义。
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