摘要
碳酸盐酸化设计需要在实验室测试、高保真模拟或现场执行之前，早期评估储层适用性、盐酸浓度、操作风险和预期产能响应。本研究提出了 ACID Twin，一种用于筛选碳酸盐酸化候选对象的离线、场景驱动、物理信息引导的低复杂度数字孪生原型。该框架整合了热校正、简化的酸岩反应动力学、无因次酸化描述符、基于矿物学的适用性评分、产能指数响应、表皮系数响应、腐蚀风险估算、处理成功指标（TSI）评估以及筛选级别的技术经济评价。使用 12%、15%、20% 和 28% 的盐酸浓度案例，评估了基准案例高方解石碳酸盐场景和一个候选储层库。结果显示，高渗透率石灰石候选对象和基准案例是最有利的筛选案例，其酸化适用性指数值分别约为 0.60 和 0.59。基准案例场景给出的产能指数比为 1.42，处理成功指标（TSI）为 0.614，五年折现净现值代理值为 6760 万美元。增加盐酸浓度会将模拟产能指数比从 1.34 提高到 1.72，将净现值代理值从 5390 万美元提高到 11710 万美元，但同时也将腐蚀风险指标从 0.406 增加到 0.663。敏感性地图显示，酸量、注入速率、接触时间、盐度和粘土含量强烈影响筛选结果。所提出的框架应被解释为基于离线模拟的用于决策支持的研发原型，而非持续同步、现场连接或现场认证的预测系统。文献衍生的基准套件和五案例盐酸岩心流动对比提供了实验室规模的合理性检查和面向校准的模型评估；然而，未声明独立的现场验证。因此，在投入运营部署之前，需要校准，随后针对历史现场酸化处理进行盲测验证。
