CC BY
20
ГЕОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОТЕРМАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НЕФТЕ-ГАЗОВОГО
МЕСТОРОЖДЕНИЯ BULLA-DENIZ_
Гасанов А.Б., Аббасов Э.Ю., Мамедова Д.Н., Муталлимова О.М.
Азербайджанский Государственный Университет Нефти и Промышленности
AZ1010, проспект Азадлыг 20, Баку, Азербайджан
NUMERICAL MODELING OF GEOTHERMAL RESOURCES WITHIN OIL-GAS BEARING
BULLA-DENIZ STRUCTURE
Hasanov A.B., Abbasov E.Y., Mamedova D.N., Mutallimova O.M,
Azerbaijan State Oil and Industry University AZ1010, 20 Azadlig ave, Baku, Azerbaijan
ABSTRACT
The geothermal energy is a type of heat energy that is stored within the earth, so this heat energy is immense, clean, abundant and reliable. However, currently such energy utilization is limited to only those areas where geological conditions permit to any heat transport substances (hot water, steam etc.) to carry heat from deep horizons to the surface.
From conducted by the authors estimations is proved advantages of CPG (CO2-Plume Geothermal) system using CO2 as a working fluid is compared with CO2 EGS (Enhanced Geothermal Energy) system and traditional water base system. It means that the heat extracted by the CPG system is up to 3 times greater than by the water based system.
Azerbaijan has substantially high geothermal potential for generating electricity approximately 6000 MW. Moreover, though south Caspian Basin (SCB) has low geothermal gradient as low as 1.50C per 100 m. as in Bulla-deniz oil and gas deposit, more specifically temperature about 120-1250C have been measured at approximately 6 km, so regardless of the depth, temperature conditions are best for CPG approach. Taking into account the peculiarities of the geological structure of the above-described fields and the geothermal environment of the subsoil, we tried to estimate the potential geothermal energy per ton of sequestered CO2 in the CPG system for the real geological scenario of Azerbaijan. Particularly in the frame of this paper, is explained the numerical modeling for energy potential of Bulla-Deniz deposit using CO2 as a working fluid for production of heat energy. Three different cases with different percentage of parameters involved and the results obtained shows that the net revenue generated by each case is enough feasible for the implementation of SSC (super saturated carbon dioxide) technology.
Using the decision tree analysis, all the challenged factors are evaluated for the estimation of project which suggests that the consequences of outcome of all the cases fall within the estimation range of investment in Bulla-Deniz field for the production of geothermal energy.
АБСТРАКТ
Геотермальная энергия - это тип тепловой энергии, которая хранится в земле, поэтому эта тепловая энергия огромна, чиста, обильна и надежна. Однако в настоящее время такое использование энергии ограничено только теми территориями, где геологические условия позволяют каким-либо веществам, переносящим тепло (горячая вода, пар и т. Д.), Переносить тепло от глубоких горизонтов к поверхности.
Проведенные авторами оценки доказывают преимущества системы CPG (CO2-Plume Geothermal), использующей CO2 в качестве рабочего агента, по сравнению с системой EGS (Enhanced Geothermal Energy) CO2 и традиционной системой на водяной основе. Обосновывается, что тепло, отбираемое системой CPG, в 3 раза больше, чем системой на водяной основе.
Недра Азербайджана обладают существенно высоким геотермальным потенциалом для выработки электроэнергии, примерно 6000 МВт. Не является исключением и Южно-Каспийский Бассейн (ЮКБ), который в целом хотя и имеет низкий геотермический градиент, всего 1,50 ° C на 100 м, однако на нефтегазовом месторождении Булла-Дениз температура недр на глубине примерно 6 км достигает 120125° C. Поэтому, независимо от глубины, температурные условия здесь являются лучшими для CPG метода.
Принимая во внимание особенности геологического строения и геотермальной среды недр вышеописанного месторождения, проведена оценка потенциальной геотермальной энергии на тонну секвестрированного СО2 в системе CPG для реального геологического разреза. В частности, в данной статье описывается численное моделирование энергетического потенциала месторождения Булла-Дениз с
использованием CO2 в качестве рабочего агента для производства тепловой энергии. Сравнение трех разных случаев с разным соотношением задействованных параметров, и полученные результаты показывают, что ожидаемый доход для каждого случая, достаточно реален при внедрении технологии SSC (сверхнасыщенный диоксид углерода).
Возможные спорные факторы оценивались с использованием анализа древа решений, согласно которому последствия и риски для всех случаев производства геотермальной энергии попадают в диапазон объема инвестиций в месторождение Булла-Дениз.
Keywords: subsoil geothermal energy, geological conditions, working fluid, numerical simulation, decision tree analysis.
Ключевые слова: геотермальная энергия недр, геологические условия, рабочий агент, численное моделирование, анализ древа решений.
1. ВВЕДЕНИЕ
Геотермальная энергия - это тип тепловой энергии, которая поступает из недр земли, поэтому эта энергия возбновляема, экологически чиста и достаточно надежна. Однако в настоящее время использование такой энергии ограничено только теми территориями, где геологические условия позволяют использовать вещества-агенты для тепло-переноса (горячая вода, пар и т. д.) из глубоких горизонтов к поверхности. В то же время, для экономически непродуктивных геотермальных ресурсов вместо использования горячей жидкости из естественных гидротермальных резервуаров были предложены другие агенты для тепло-отбора. В частности, Браун (2000) представил метод производства геотермальной энергии с использованием сверхкритического диоксида углерода (CO2) вместо воды, который также называют усовершенствованной геотермальной энергетической системой (EGS). Позже Прюсс (2005) изучил ту же концепцию, но в его
ТО2
электростанциях с основными источниками выбросов CO2 и превращается в сверхкритическое состояние при определенных температуре и давлении (310° C и 7,377 МПа), затем этот сверхкритический насыщенный диоксид углерода (SSCO2) используется для создания особого коллектора Hot Dry Rock (HDR) (гидроразрыв), а тепло извлекается за счет циркуляции SSCO2.
Randolph и Saar (2011) предположили, что вместо создания искусственного резервуара с использованием SSCO2, можно использовать естественные высокопористые,
высокопроницаемые естественные геологические резервуары с непроницаемой покрышкой, в которых SSCO2 используется в качестве рабочей жидкости. Они назвали этот подход геотермальным потоком CO2 ( CPG) (рис.1). При данном подходе CO2 закачивается из нагнетательных скважин в пласт, возвращается вместе с теплом, проходит через комплекты труб и используется для выработки электроэнергии.
новаторском подходе
улавливается на
Рис. 1: Схема одного из вариантов реализации геотермальной энергетической системы с выбросами CO2 (Randolph and Saar, 2011).
Известно, что существует три различных типа электростанций для выработки электроэнергии из геотермальных источников энергии:
электростанция с сухим паром, паровая электростанция с промывкой и электростанция с бинарным циклом (рис. 2).
Рис. 2. Типы систем геотермальных электростанций.
Среди них наиболее известна электростанция с через турбину передает всю свою энергию и после
сухим паром, в которой используется природный этого процесса закачивается обратно в скважину в
пар. Явление довольно простое: пар из конденсированном состоянии. добывающей скважины выходит на поверхность и
Таблица 1
Значения идеального коллектора по Рэндольф и Саару, 2011 г. _
Мощность пласта 305 m Удельная теплоемкость горных пород 1000 J/kg C
Разделение скважин 707.1 m Теплопроводность 2.1 W/mC
Проницаемость 5e-4 m2 Температура нагнетаемой жидкости 20 C
Пористость 0.2 Давление в забое 260 bar
2. ГЕОТЕРМАЛЬНАЯ ЭНЕРГИЯ В АЗЕРБАЙДЖАНЕ:
В Азербайджане в палео-четвертичное время возникли условия для образования большинства гидротермальных систем, и эти системы связаны с высокой температурой на поверхности, а также с другими источниками тепла, такими как гидротермальные процессы, горячие источники и фумаролы (Ghanbari E, 2000).
Термальные воды широко представлены в Азербайджане, и их источники можно найти на Большом и Малом Кавказе, на Абшеронском полуострове и в Талыше. Более того, в бассейне Куры и Прикаспийском бассейне большинство скважин, пробуренных для добычи нефти и газа, обнаружили множество источников термальной воды (Байрамова и др.). Расчетная производительность этих источников воды составляет около 25000 м3 / сутки при расходе 40 л/сек.
Как известно, среди богатейших нефтегазовых месторождений Азербайджана особое место занимают морские месторождения, большая часть
SW
5ГЮ I
юоо ^
150Ü > ¿
2 ООО i 2S00|
ЗООО i /
3500[ >
/
4ООО | 4500 | 5 ООО [ 5500 • 6000 | v ^ 6500 t vii ^ 7ООО l VIII
которых находится в Южно-Каспийском Бассейне (ЮКБ). ЮКБ имеет площадь 20-25 км2, что делает его самым глубоким бассейном в мире. ЮКБ расположен в южной части Каспийского моря, а также включает некоторые участки суши в восточном Азербайджане, западном
Туркменистане и северном Иране. Месторождение Булла-Дениз, являющееся одним из множества месторождений ЮКБ, расположено на острове Булла (Хара-Зире), который является северной частью Бакинского архипелага и располагается в 10 км к юго-востоку от другого известного месторождения острова Сангачал-Дуванны-Хара-Зира (ЮКБ). , 2004). Структурная карта, показанная ниже (Рис. 3), представляет собой блок V нефтегазового месторождения Булла. Нижняя часть пачки V состоит из переслаивающихся песчаников, алевролитов, песков и сланцев мощностью 135 м. Как видно из рисунка, этот сланец разделяет пачки V и VII. Пачка VII состоит из светлого или темно-серого с небольшим запахом газа углеродистого кварца от мелкого до очень мелкого.
Рис. 3. Структурная карта, показывающая блоки V, VII, NKG и VIII. (Л.А. Буряковский и др., 2001).
Другое подразделение - НКГ - содержит сланец, который составляет почти 90% объема, а остальное - тонко зернистый песок. В пачке VIII встречаются пески и песчаники с тонким слоем глинистых сланцев.
В блоке, описанном выше, имеется большой осевой разлом. Этот разлом является причиной большей части грязевулканической деятельности, и такие типы разломов также встречаются на протяженности антиклинали с удалением почти 1000 м. Обычно SCB имеет сравнительно низкий геотермический градиент около 1,50 ° C / 100 м (Linda S. Smith-Rouch, 2006).
Принимая во внимание особенности геологического строения вышеописанного месторождения и геотермальную обстановку недр, мы попытались оценить потенциальную геотермальную энергию на тонну секвестрированного СО2 в системе CPG для реальныхо геологических условий Азербайджана.
2.1 Использование численного
моделирования:
Проведенные авторами оценки доказывают преимущества системы CPG (CO2-Plume Geothermal), использующей CO2 в качестве рабочего агента, по сравнению с системой EGS (Enhanced Geothermal Energy) CO2 и традиционной системой на водяной основе. Обосновывается, что тепло, отбираемое системой CPG, в 3 раза больше, чем системой на водяной основе.
При этом, на ранней стадии анализа наиболее важными геотермальными коллекторами и параметрами закачки/добычи флюида являются проницаемость, пористость, давление,
температура, закачка флюида, дебиты и размеры. Во время моделирования эти параметры можно изменять в определенных пределах в соответствии с естественными условиями.
Для численного моделирования выбраны пять конфигураций точечных скважин (рис. 4), которые изначально были разработаны (Pruess, 2004, 2006) для системы EGS. Однако для системы CPG эта модель модифицирована для моделирования, чтобы представить естественно пористые, проницаемые системы и другие базовые параметры моделирования (Таблица II).
Разница в забойном давлении (20 бар) между скважинами используется для определения скорости закачки жидкости и дебита. Следующее уравнение используется для наблюдения за скоростью отвода тепла (Н) и расходом жидкости (0).
н = а (и - ис),
где h = энтальпия добываемой жидкости, ^ = энтальпия жидкости в условиях нагнетания (температура 200 ° С).
Рис. 4: Конфигурация расположения точечных скважин (на одинаковом расстоянии от центра). Поскольку все части похожи, поэтому моделирование нужно проводить только в разрезе с сеткой.
В дополнение к вышесказанному, хорошо известно, что индивидуальный опыт, наблюдение и суждение играют важную роль в субъективной вероятности наступления конкретного события. С целью определения шансов на успех и оценки вероятности (субъективной или интуитивной) используются разные термины, такие как «очень
вероятно», «вероятный», «маловероятный» и многие другие. Чтобы оценить взаимосвязь между числовым значением и соответствующим списком вероятностей, многие психологи провели исследования и после сотен, тысяч экспериментов среди групп людей пришли к выводу, который показан ниже на рис. 5.
Рис. 5: Воспринимаемые вероятности, соответствующие лингвистическим терминам.
Из приведенного выше рисунка ясно, что значимые числовые вероятности могут быть получены из словесных терминов. Если вероятности складываются, то данное утверждение может быть записано как,
P (3) + P (4) + P (5) + P (6) = 4/6 = 0,67
Однако событие, происходящее в любом случае, всегда независимо от любого другого события. Обычно при оценке проспекта вероятности умножаются. Окончательная вероятность успеха достигается путем умножения индивидуальных вероятностей, на которые влияет количество условий. Для применения этого метода предполагается, что отдельные компоненты независимы. Если эти факторы не являются независимыми друг от друга, используется другой метод, в котором эти отдельные факторы складываются друг с другом вместо умножения. В частности, модель Монте-Карло со 100 000 циклов используется при объединении (умножении) вероятностей. Один из примеров, основанный на моделировании Монте-Карло, который используется в схеме перспективной оценки, выглядит следующим образом:
Р1 = Вероятность образования и миграции углеводородов
Р2 = Вероятность наличия коллектора
Р3 = Вероятность удержания
Р4 = Вероятность попасть в ловушку
P5 = Вероятность встретиться с покрышкой
P6 = Вероятность наличия исходной породы
Умножение всех индивидуальных вероятностей дает вероятность успеха (POS). Так,
POS = P1 х P2 х P3 х P4 х P5 х P6
Это также называется вероятностью выполнения (pf). Далее для расчета вероятности отказа (POF),
POF = 1 - POS
Все эти значения и полученные ответы даны в виде дробей, которые позже будут умножены на 100, чтобы перейти в процент.
2.2 Ожидаемая денежная стоимость (EMV):
В реальных сценариях принятия решений учитывается не только вероятность, но и финансовые последствия наших решений. Таким образом, EMV влияет на все возможные сценарии получения успешных конечных результатов, а также представляет собой баланс вероятностей. Кроме того, EMV используется для указания финансового воздействия риска при анализе оценки риска. По словам М. Х. Недерлофа (mhnerderlof.nl), формула, используемая для нахождения EMV, выглядит следующим образом (которая позже будет упрощена):
EMV = POS. E [PVNCS] - (1 - POS). E [AEC]
где, POS = вероятность успеха, PVNCS = приведенная стоимость чистый избыток денежных средств, E = ожидание... , AEC = Затраты на неудовлетворительные геологоразведочные работы Чтобы узнать общую сумму EMV, включая POS и COS:
EMV = [£POS х Monetary value of successful events] - [^ POF х Monetary value of failed events]
2.3 Древо решений:
Если необходимо выбрать наиболее подходящее решение для бурения скважины, можно использовать метод «дерева решений». Метод позволяет оценить последствия каждой ветви дерева решений, особенно ее математическое ожидание (PVNCS). Пример простейшего «дерева решений» показан на рис. 6, из которого следует, что кривая ожидания суммирована в различных частях дерева шансов.
В начале дерева есть 100% предположение, что скважина будет пробурена. После этого есть две ветви, одна представляет собой POS = 45,6%. С другой стороны, при «нулевом» результате POF = 100 - 45,6 = 54,4%. Успешная ветвь имеет пороговое
EMV возможностей имеет положительные значения, в отличие от EMV угроз характеризующихся отрицательными значениями. Для возможностей всегда выбирается вариант с более высоким EMV; тогда как для угроз выбирается меньшее значение, поскольку значения отрицательны.
Простейшее представление дерева решений
Таблица II
значение 10,8 и называется «Технический успех (TS)». Кроме того, TS делится на экономическую и нерентабельную части со значением отсечения 2,8 и 19,3 соответственно. В этом сценарии 19,3 - это экономическая вероятность успеха.
После отсечки 19,3 средний объем успеха делится на 3 части с равной вероятностью: низкая, средняя и высокая, в этом случае каждая часть будет иметь одинаковую вероятность, которая составляет 21,9 / 3% = 7,3%. Здесь следует отметить, что значение отсечки выше ожидаемого. Кривая отсечки в ожидании - это минимальное значение/объем. Кроме того, обычно в дереве решений наблюдается комбинация узлов отсечки и узлов вероятности.
Параметры моделирования
Геологические формации (пласты)
Мощность 305 m
Разделение скважин 707.1 m
Проницаемость 5х10"14 m2
Пористость 0.20
Плотность зерен породы 2650 kg/m3
Удельная теплоемкость породы 1000 j/kg/oC
Теплопроводность 2.1 W/m/oC
Начальные условия формаций
Поровые флюиды CO2 без прочих пластовых флюидов
Температура 100oC
Давление 250 bar
Граничные условия формаций
Кровля и простирание Отсутствие потока жидкости или тепла
Подошва Теплопроводность, отсутствие потока жидкости
Условия нагнетатания/эксплуатации
Наличие карты формации 1 km2
Температура закачиваемой жидкости 20oC
Скорость закачки / добычи max. 300kg/s (изменчивая)
Давление закачки в скважину 260 bar
Давление добычи в скважине 240 bar
Продолжительность закачки / производства 25 лет
Рис. 6. Дерево решений, средний объем успеха после дерева вероятности отсечения (отсечка - 5), число внутри узлов - извлекаемые резервуары в миллионах баррелей (mhnerderlof.nl)
2.3.1 Пороговый предел:
В рассматриваемом случае выработка электроэнергии или накопление резервуаров не происходит, если чистый излишек наличности в PV не подтвержден. С этой целью рассматривается минимальный предел для окончательного восстановления, этот предел называется пороговым. Значение выше этого предела должно быть решающим для оценки, и М. Х. Недерлоф (mhnerderlof.nl) предлагает простой метод для одного проспекта, который имеет следующие моменты:
• В первую очередь выбирается диапазон разумного резерва.
• Выполнены расчеты PVNCS.
• Построен график PVNCS и запасов (количество резервов). В большинстве сценариев резервы следует выбирать таким образом, чтобы линия проходила через точку, в которой PVNCS равен нулю.
• Считывание значения в точке, где PVNCS равно нулю, и это дает экономическое отсечение. Далее с помощью отсечения определяется средний успешный объем (MSV) и MSV, который показывает разумный объем резервов и где производятся полные расчеты для денежного потока.
2.4 Восстановленная энергия по системе CPG:
Энергия, восстановленная в результате численного моделирования, представлена в таблице III. Значения в таблице представляют собой среднее значение отвода тепла от всех скважин за время закачки и извлечения флюида. Во всех случаях массовый расход оставался неизменным. Для случая 1 рассматривались относительно глубоко залегающие коллекторы, а для случая 2 - неглубокие коллекторы с высокотемпературными свойствами.
Таблица III
Скорость отвода тепла в результате моделирования по системе CPG
Результаты симуляции (моделирования)
Варианты Скорость отвода тепла (в среднем за 25 лет)
Базовый вариант 47 MW
1 62.6 MW
2 64.1 MW
ВЫВОДЫ:
Геотермальная энергия, используемая для производства электроэнергии, является чистой, эффективной и экологически чистой, а система CPG применима для месторождений и мест, где геотермальный градиент довольно низкий.
Система CPG использует сверхкритический CO2, обладающий превосходными свойствами, лучше, чем вода, используемая в качестве рабочей жидкости, со свойствами жидкости -механическими, термодинамическими и химическими.
Азербайджан имеет существенно высокий потенциал для производства электроэнергии (примерно 6000 МВт) посредством геотермальной энергии и для этого очень подходит система CPG. Более того, в пределах ЮКБ существует низкий геотермический градиент, примерно 1,50° С на 100 м, тогда как на нефтегазовом месторождении Булла-Дениз на глубине примерно 6 км наблюдается температура выше 100° С.
Были оценены все спорные факторы для всех возможных случаев, с использованием численного моделирования и анализа древа решений,
доказывающие, что инвестиции и условия месторождения Булла-Дениз (Азербайджан) выгодны для получения геотермальной энергии.
Литература
Bayramova S.M., Bayramov A.A. 2003. Perspectives of geothermal power use in Azerbaijan. National Academy of Science Azerbaijan, Baku.
Brown, D. 2000. A hot dry rock geothermal energy concept utilizing supercritical CO2 instead of water. Proceedings, (ss. 233-238)
Buryakovsky L.A., Chilingar G.V., Aminzadeh F., 2001. Petroleum Geology of South Caspian Basin. ISBN 0-88415-342-8, Pages 106-112.
Ghanbari E., 2000. Classification and assessment of geothermal resources in Azerbaijan-Iran. Worm Renewable Energy Congress VI (WREC2000).
Linda S. Smith-Rouch, 2006. Oligocene-Miocene Maykop/Diatom Total Petroleum System of the South Caspian Basin Province, Azerbaijan, Iran, and Turkmenistan. Bulletin 2201-I U.S. Department of the Interior U.S. Geological Survey
Randolph, J., & Saar, M. 2011. Coupling carbon dioxide sequestration with geothermal energy capture in naturally permeable, porous geologic formations: Implications for CO2-sequestration. Energy Procedia, 4, 2206-2213.
Pruess K. 2005. ECO2N: A TOUGH2 fluid property module for mixtures of water, NaCl, and CO2, Lawrence Berkeley National Laboratory LBNL-57952; 2005.
Pruess K. 2004. The TOUGH codes — A family of simulation tools for multiphase flow and transport processes in permeable media. Vadose Zone J. 3: p. 738-746.
Pruess K. 2006. Enhanced geothermal systems (EGS) using CO2 as working fluid - a novel approach for generating renewable energy with simultaneous sequestration of carbon. Geothermics; 35: p. 351-367.
SOUTH-CASPIAN BASIN, 2004: Geology, geophysics, oil and gas content. Baku, "Nafta-Press", 333 p.
