title: Μέθοδοι ομαδοποίησης- ανάλυσης και χαρακτηρισμού του βαρέως κλάσματος μειγμάτων υδρογονανθράκων για βελτιωμένη προσομοίωση της θερμοδυναμικής συμπεριφοράς των ρευστών σε συνθήκες ταμιευτήρα
Creators: name: Αντωνιαδης Ιωαννης
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2021

description: Το πλήθος των συστατικών ενός ρευστού ταμιευτήρα υδρογονανθράκων είναι, εν γένει, της τάξης των μερικών εκατοντάδων ή και χιλιάδων ανάλογα με την γεωλογική ιστορία και τις συνθήκες σχηματισμού. Η ποσοτική χρωματογραφική ανάλυση ξεχωριστά για κάθε συστατικό γίνεται μόνο για τα ανόργανα αέρια και τους υδρογονάνθρακες μέχρι και το πεντάνιο. Για τους βαρύτερους υδρογονάνθρακες, δεν είναι πρακτικά εφαρμόσιμη η ποσοτική ανάλυση σε επιμέρους συστατικά, αλλά εφαρμόζεται η κατηγοριοποίησή τους σε ομάδες υδρογονανθράκων – τα λεγόμενα ψευδοσυστατικά – ανάλογα με το χρόνο που χρειάζονται για να διέλθουν από τη χρωματογραφική στήλη ή τη θερμοκρασία στην οποία εξαερώνονται κατά τη διάρκεια της απόσταξης.
Τυπικά το βαρύτερο από αυτές τις ομάδες/κλάσματα (C+) περιέχει και το μεγαλύτερο αριθμό συστατικών, ενώ σε περιπτώσεις βαρέων πετρελαίων μπορεί να αποτελεί ακόμα και το 50% της αρχικής ποσότητας του πετρελαίου. Κατά συνέπεια, οι φυσικοχημικές ιδιότητες που αποδίδονται στο κλάσμα αυτό είναι βαρύνουσας σημασίας για την ακρίβεια των υπολογισμών της ισορροπίας φάσεων των μιγμάτων υδρογονανθράκων με χρήση καταστατικών εξισώσεων. Για το σκοπό αυτό έχουν αναπτυχθεί τόσο μοντέλα χαρακτηρισμού, δηλαδή υπολογισμού των κρίσιμων ιδιοτήτων του, του μοριακού βάρους και του συντελεστή διόρθωσης του μολαρικού όγκου του, όσο και μοντέλα ανάλυσής του σε περισσότερα επιμέρους κλάσματα με αντίστοιχο χαρακτηρισμό για το κάθε ένα.
Από πλευράς υπολογιστικού χρόνου (CPU time) είναι ιδιαίτερα απαιτητικό να χρησιμοποιείται μεγάλος αριθμός ψευδοσυστατικών για τους επαναληπτικούς υπολογισμούς της ισορροπίας φάσεων σε ένα ταμιευτήρα που απαιτούνται, σε κάθε σημείο του και για κάθε χρονική στιγμή κατά τη διάρκεια της προσομοίωσης ταμιευτήρων. Για τον λόγο αυτό έχει αναπτυχθεί ένα πλήθος τεχνικών περαιτέρω ομαδοποίησης των παραπάνω συστατικών και ψευδοσυστατικών σε μικρότερο αριθμό με ανάλογη τροποποίηση των χαρακτηριστικών της κάθε ομάδας. Συγκεκριμένα πραγματοποιείται τροποποίηση των κρίσιμων ιδιοτήτων, του μοριακού βάρους και του συντελεστή διόρθωσης του μολαρικού όγκου χωρίς σημαντική αρνητική επίδραση στην ακρίβεια των προβλέψεων.
Στην εργασία αυτή παρουσιάζονται και αναλύονται κριτικά οι διάφορες διαθέσιμες μέθοδοι ομαδοποίησης των συστατικών και ψευδοσυστατικών/ κλασμάτων του πετρελαίου και αξιολογείται η επίδρασή τους στην ακρίβεια των προσομοιώσεων της ισορροπίας φάσεων, τόσο πετρελαίων, όσο και αερίων συμπυκνωμάτων, που περιέχονται στην πλούσια βάση δεδομένων PVT του Εργαστηρίου ανάλυσης ρευστών και πυρήνων υπογείων ταµιευτήρων του τμήματος Μηχανικών Ορυκτών Πόρων του Πολυτεχνείου Κρήτης.
Συγκεκριμένα χρησιμοποιήθηκε ρευστό μείγμα υδρογονανθράκων ταμιευτήρα από την βάση δεδομένων PVT του εργαστηρίου για το οποίο πραγματοποιήθηκε προσομοίωση με χρήση του λογισμικού Winprop της CMG. Χρησιμοποιήθηκαν διάφορες μεθοδολογίες χαρακτηρισμού των ιδιοτήτων των συστατικών του αλλά και μεθοδολογίες που σχετίζονται με την ομαδοποίηση και τον διαχωρισμό των συστατικών. Στην συνέχεια έγινε σύγκριση των αποτελεσμάτων και επιλέχθηκε η μεθοδολογία που δίνει συνολικά τα καλύτερα αποτελέσματα.
Μεταξύ των δύο βασικών μεθοδολογιών χαρακτηρισμού του βαρέως κλάσματος  που χρησιμοποιήθηκαν, της Εκθετικής και της Γάμμα, η Εκθετική μέθοδος έδωσε σαφώς καλύτερα αποτελέσματα σε όλα τα στάδια και σχεδόν για όλες τις παραμέτρους των υπολογιστικών δοκιμών. Συγκεκριμένα η Εκθετική μέθοδος εμφάνισε καλύτερη συνέπεια (consistency), ακρίβεια (accuracy)  αλλά και μικρότερο υπολογιστικός χρόνος (CPU time). Όσον αφορά την σύγκριση των διαφορετικών σταδίων (στάδιο χωρίς διαχωρισμό βαρέως κλάσματος, με διαχωρισμό και στάδιο με ομαδοποίηση), το στάδιο του διαχωρισμού της Εκθετικής μεθόδου (αν και εμφανίζει σαφώς μεγαλύτερο υπολογιστικό κόστος και τρομερά δυσκολότερη βελτιστοποίηση της αριθμητικής παλινδρόμησης σε σχέση με το στάδιο της ομαδοποίησης αλλά και της απλής αριθμητικής παλινδρόμησης λόγω του μεγαλύτερου πλήθους των συστατικών) δίνει τα καλύτερα συνολικά αποτελέσματα από όλα τα στάδια. Τέλος η βέλτιστη μεθοδολογία χρησιμοποιήθηκε και σε άλλα δύο ρευστά Y/A με τυχαίες συστάσεις από την ίδια βάση δεδομένων. Η σύγκριση αυτή κατέδειξε ότι η βέλτιστη μεθοδολογία πρέπει να προσαρμόζεται στην ειδικότερη κατηγορία ρευστού που εφαρμόζεται.​
description: The number of components of a reservoir’s hydrocarbons fluid is generally in the order of a few hundred or even thousands depending on the geological history and formation conditions. Quantitative chromatographic analysis for each component is performed separately only for inorganic gases and hydrocarbons up to pentane. For heavier hydrocarbons, quantitative analysis of individual components is not practically applicable, but they are categorized into groups of hydrocarbons - the so-called pseudocomponents - depending on how long it takes for them to pass through the chromatographic column or the temperature at which they evaporate during distillation.
Typically, the heaviest of these groups / fractions (C +) contains the largest number of components, while in cases of heavy oils can be as much as 50% of the initial amount of oil.
Therefore, the physicochemical properties attributed to this fraction are critical to the accuracy of the phase equilibrium calculations of hydrocarbon mixtures using statutory equations. For this purpose, both characterization models have been developed, i.e., calculation of its critical properties, molecular weight and molar volume correction factor, as well as models for its analysis in several sub-fractions with a corresponding characterization for each.
In terms of CPU time, it is particularly demanding to use a large number of pseudocomponents to repeat the phase equilibrium calculations required in a reservoir, at any point and at any time during reservoir simulation. For this reason, a number of techniques have been developed for further grouping of the above components and pseudo- components in a smaller number with a corresponding modification of the characteristics of each group. In particular, the critical properties, the molecular weight and the correction factor of the molar volume are modified without a significant negative effect on the accuracy of the predictions.
This thesis presents and critically analyzes the various available methods for grouping, analyzing and characterizing components and pseudo-components / fractions of oil and evaluating their effect on phase-to-equilibrium simulations of both oil and gas concentrates that contained in the rich PVT database of the Laboratory of analysis of fluids and cores of underground reservoirs of the Department of Mineral Resources Engineering of the Technical University of Crete.
Specifically, a fluid reservoir hydrocarbon mixture was used from the PVT database of the laboratory for which a simulation was performed through the Winprop sub-program of CMG.
Various methodologies for characterizing the properties of its components were used, as well as methodologies related to the grouping and separation of components. Then the results were compared and the methodology which gives the best results overall was chosen. Finally, the exact same procedure was performed for additional fluids, to examine whether the exact same methodology used in the first fluid fits in different fluids.
Among the two basic heavy fraction characterization methodologies used, Exponential and Gamma, the Exponential method yielded clearly better results at all stages and for almost all parameters of the simulated experiments. Specifically, the Exponential method showed better consistency, accuracy, and shorter computing time (CPU time). Regarding the comparison of the different stages (stage without heavy fraction split, with split and stage of lumping), the stage of split of the Exponential method (although it shows clearly higher computational cost and much more difficult optimization of the numerical regression
compared to the stage of lumping and the simple numerical regression due to the larger number of components) gives the best overall results from all stages. Finally, the methodology used in the first fluid was used for two other hydrocarbons fluids with random compositions. This process showed that simulation’s optimization can only be a personalized process.