元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种元素硫溶解度预测方法，包括如下步骤：获取目标气体的参数信息，计算目标气体密度ρ；基于目标气体温度T，选择预测模型，并基于H2S摩尔分数和目标气体密度ρ，确定模型参数：当373.15K≤T≤433.15K时，预测模型为c＝ρ

【技术实现步骤摘要】
元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及酸性气藏开发及硫沉积
，特别涉及一种元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]酸性气藏开发中常发生元素硫沉积问题，致使井筒或集输管线堵塞，并加剧对管材的腐蚀。严重的硫堵将引发管线憋压、变形、破裂及腐蚀穿孔，可能导致含H2S酸性气体的泄漏，带来严重的生产安全问题。硫沉积的本质是硫含量超过其在酸性天然气中的溶解度而析出，因此，预判硫沉积部位及程度的前提是得到元素硫在酸性气体中的溶解度，这需要一种准确预测硫溶解度的方法。
[0003]1982年，Chrastil推导出固体或液体溶质在气体中的溶解度通用模型。随后，多位学者基于Chrastil模型开展元素硫在酸性气体中溶解度的预测研究。Roberts于1997年最先应用Chrastil模型拟合硫溶解度实验数据，得到计算硫溶解度的经验公式，在加拿大Waterton气藏储层条件下应用取得一定效果。由于拟合模型参数使用的数据太少，Roberts经验公式的应用条件有限，当实际条件偏离Waterton气藏太大时，预测精度明显下降。
[0004]2006年乔海波等人在论文《含硫气体元素硫溶解度预测模型研究》中指出，当温度压力范围太大时，硫溶解度对数和酸性气体密度对数间的线性关系发生偏移。于是提出设置密度拐点分段拟合的思想，即在应用Chrastil模型拟合实验数据时，将酸性气体密度划分高密度区和低密度区，对两个区的实验数据分别拟合，得到两套模型参数值，这在一定程度上提高了模型预测精度，但没有考虑温度和气体组成对模型参数值的影响。
[0005]专利文献CN102998422A公开了一种含硫天然气中元素硫溶解度的预测方法，设置了密度拐点，并考虑了H2S含量对Chrastil模型参数值的影响。在不同H2S含量下，均得到两套模型参数值分别用于预测高/低密度区的元素硫溶解度，但没有考虑温度对模型参数值的影响。
[0006]酸性气体自地下沿井筒和集输管线流动过程中，温度跨度在几十至一百多摄氏度，而大多数的硫溶解度预测研究只针对某一较窄的温度范围。因此，需要一种考虑多因素对Chrastil模型参数影响、适用于宽温度范围同时保证较高预测精度的元素硫溶解度预测方法。
[0007]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的之一在于，提供一种元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质，从而改善现有技术中元素硫溶解度预测模型仅在较窄的温度范围内适用的问题。
[0009]本专利技术的另一目的在于，提供一种元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质，从而保证宽温度范围内元素硫溶解度的预测精度。
[0010]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面，本专利技术提供了一种元素硫溶解度预测方法，包括如下步骤：
[0011]获取目标气体的参数信息，计算目标气体密度ρ；
[0012]基于目标气体温度T，选择预测模型，并基于H2S摩尔分数y
H2S
和目标气体密度ρ，确定模型参数：
[0013]当373.15K≤T≤433.15K时，预测模型为c＝ρ
k
exp(a/T+b)；
[0014]当303.15K≤T＜373.15K时，预测模型为
[0015]式中c为目标气体中元素硫溶解度，单位为g/m3，k、a和b为模型参数，模型参数k为T的函数，低温修正系数d＝0.0079264
·
T
‑
2.2623；
[0016]根据所选择的预测模型和所确定的模型参数，计算目标气体中元素硫溶解度。
[0017]进一步，上述技术方案中，当预测模型为时，确定模型参数包括：
[0018]当时，模型参数为
[0019]k＝
‑
0.00558
·
T+3.8555，a＝
‑
9425.1，b＝14.654；
[0020]当时，模型参数为
[0021]k＝
‑
0.0016125
·
T+1.9862，a＝
‑
5973.8，b＝7.0301；
[0022]当时，模型参数为
[0023]k＝
‑
0.004768
·
T+3.2202，a＝
‑
9150.6，b＝15.231；
[0024]当时，模型参数为
[0025]k＝
‑
0.003158
·
T+2.636，a＝
‑
8453.2，b＝12.89。
[0026]进一步，上述技术方案中，当预测模型为c＝ρ
k
exp(a/T+b)时，基于H2S摩尔分数和目标气体密度ρ，确定模型参数包括：基于H2S摩尔分数计算密度拐点ρ'，单位为kg/m3；以及比较目标气体密度ρ和密度拐点ρ'，根据比较结果确定模型参数。
[0027]进一步，上述技术方案中，
[0028]当时，计算密度拐点ρ'＝0.0029063
·
T2‑
3.2056
·
T+1064.7，
[0029]若ρ＜ρ'，则模型参数为：
[0030]k＝
‑
0.00558
·
T+3.8555，a＝
‑
9425.1，b＝14.654，
[0031]若ρ≥ρ'，则模型参数为：
[0032]k＝
‑
0.02158
·
T+12.535，a＝
‑
24839，b＝40.732；
[0033]当时，密度拐点ρ'＝0.0029312
·
T2‑
3.1846
·
T+1052.9，
[0034]若ρ＜ρ'，则模型参数为：
[0035]k＝
‑
0.0016125
·
T+1.9862，a＝
‑
5973.8，b＝7.0301，
[0036]若ρ≥ρ'，则模型参数为：
[0037]k＝
‑
0.017925
·
T+10.571，a＝
‑
21886，b＝35.535；
[0038]当时，密度拐点ρ'＝0.00235
·
T2‑
2.5418
·
T+845.11，
[0039]若ρ＜ρ'，则模型参数为：
[0040]k＝
‑
0.029008
·
T+13.651，a＝
‑
30849，b＝65.672，
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种元素硫溶解度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标气体的参数信息，计算目标气体密度ρ；基于目标气体温度T，选择预测模型，并基于H2S摩尔分数和目标气体密度ρ，确定模型参数：当373.15K≤T≤433.15K时，预测模型为c＝ρ
k
exp(a/T+b)；当303.15K≤T＜373.15K时，预测模型为式中c为目标气体中元素硫溶解度，k、a和b为模型参数，模型参数k为T的函数，低温修正系数d＝0.0079264
·
T
‑
2.2623；以及根据所选择的预测模型和所确定的模型参数，计算目标气体中元素硫溶解度。2.根据权利要求1所述的元素硫溶解度预测方法，其特征在于，当预测模型为时，确定模型参数包括：当时，模型参数为k＝
‑
0.00558
·
T+3.8555，a＝
‑
9425.1，b＝14.654；当时，模型参数为k＝
‑
0.0016125
·
T+1.9862，a＝
‑
5973.8，b＝7.0301；当时，模型参数为k＝
‑
0.004768
·
T+3.2202，a＝
‑
9150.6，b＝15.231；以及当时，模型参数为k＝
‑
0.003158
·
T+2.636，a＝
‑
8453.2，b＝12.89。3.根据权利要求1所述的元素硫溶解度预测方法，其特征在于，当预测模型为c＝ρ
k
exp(a/T+b)时，基于H2S摩尔分数和目标气体密度ρ，确定模型参数包括：基于H2S摩尔分数计算密度拐点ρ'；以及比较目标气体密度ρ和密度拐点ρ'，根据比较结果确定模型参数。4.根据权利要求3所述的元素硫溶解度预测方法，其特征在于，当时，计算密度拐点ρ'＝0.0029063
·
T2‑
3.2056
·
T+1064.7，若ρ＜ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.00558
·
T+3.8555，a＝
‑
9425.1，b＝14.654，若ρ≥ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.02158
·
T+12.535，a＝
‑
24839，b＝40.732；当时，密度拐点ρ'＝0.0029312
·
T2‑
3.1846
·
T+1052.9，若ρ＜ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.0016125
·
T+1.9862，a＝
‑
5973.8，b＝7.0301，若ρ≥ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.017925
·
T+10.571，a＝
‑
21886，b＝35.535；当时，密度拐点ρ'＝0.00235
·
T2‑
2.5418
·
T+845.11，若ρ＜ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.029008
·
T+13.651，a＝
‑
30849，b＝65.672，若ρ≥ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.02987
·
T+15.652，a＝
‑
32563，b＝61.158；以及当时，密度拐点ρ'＝0.0023812
·
T2‑
2.5722
·
T+856.21，
若ρ＜ρ'，则模型参数为：k＝
‑
0.035523
·

【专利技术属性】
技术研发人员：谷成林，蒋秀，于超，花靖，陈勇，靳彦欣，
申请(专利权)人：中石化安全工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：