元素硫溶解度预测方法、系统、电子设备及存储介质与流程

本发明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。

背景技术：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，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

1、本发明的目的之一在于，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。

2、本发明的另一目的在于，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。

3、为实现上述目的，根据本发明的第一方面，本发明提供了一种元素硫溶解度预测方法，包括如下步骤：

4、获取目标气体的参数信息，计算目标气体密度ρ；

5、基于目标气体温度t，选择预测模型，并基于h2s摩尔分数yh2s和目标气体密度ρ，确定模型参数：

6、当373.15k≤t≤433.15k时，预测模型为c＝ρkexp(a/t+b)；

7、当303.15k≤t＜373.15k时，预测模型为

8、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；

9、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。

10、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：

11、当时，模型参数为

12、k＝-0.00558·t+3.8555，a＝-9425.1，b＝14.654；

13、当时，模型参数为

14、k＝-0.0016125·t+1.9862，a＝-5973.8，b＝7.0301；

15、当时，模型参数为

16、k＝-0.004768·t+3.2202，a＝-9150.6，b＝15.231；

17、当时，模型参数为

18、k＝-0.003158·t+2.636，a＝-8453.2，b＝12.89。

19、进一步，上述技术方案中，当预测模型为c＝ρkexp(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。

20、进一步，上述技术方案中，

21、当时，计算密度拐点ρ'＝0.0029063·t2-3.2056·t+1064.7，

22、若ρ＜ρ'，则模型参数为：

23、k＝-0.00558·t+3.8555，a＝-9425.1，b＝14.654，

24、若ρ≥ρ'，则模型参数为：

25、k＝-0.02158·t+12.535，a＝-24839，b＝40.732；

26、当时，密度拐点ρ'＝0.0029312·t2-3.1846·t+1052.9，

27、若ρ＜ρ'，则模型参数为：

28、k＝-0.0016125·t+1.9862，a＝-5973.8，b＝7.0301，

29、若ρ≥ρ'，则模型参数为：

30、k＝-0.017925·t+10.571，a＝-21886，b＝35.535；

31、当时，密度拐点ρ'＝0.00235·t2-2.5418·t+845.11，

32、若ρ＜ρ'，则模型参数为：

33、k＝-0.029008·t+13.651，a＝-30849，b＝65.672，

34、若ρ≥ρ'，则模型参数为：

35、k＝-0.02987·t+15.652，a＝-32563，b＝61.158；

36、当时，密度拐点ρ'＝0.0023812·t2-2.5722·t+856.21，

37、若ρ＜ρ'，则模型参数为：

38、k＝-0.035523·t+16.397，a＝-36200，b＝78.168，

39、若ρ≥ρ'，则模型参数为：

40、k＝-0.012888·t+8.4103，a＝-17570，b＝25.81。

41、进一步，上述技术方案中，所述目标气体的参数信息包括目标气体温度t、目标气体压力p、目标气体中酸性气体成分及各成分所占摩尔分数。

42、进一步，上述技术方案中，计算目标气体密度ρ包括：根据目标气体的参数信息，计算视临界压力ppc、视临界温度tpc和视相对分子质量mg；根据h2s摩尔分数和co2摩尔分数对视临界压力ppc和视临界温度tpc进行校正；根据目标气体的参数信息、校正后的视临界压力和视临界温度，计算视对应压力ppr和视对应温度tpr；根据视对应压力ppr和视对应温度tpr，查询天然气压缩因子图版，获得目标气体的对应压缩因子值z；以及采用目标气体压力p、目标气体温度t、视相对分子质量mg、对应压缩因子值z，计算目标气体密度

43、

44、式中r＝8.314·j/(mol·k)为通用气体常数。

45、进一步，上述技术方案中，视临界压力ppc、视临界温度tpc和视相对分子质量mg的计算公式分别为：

46、

47、式中，pci为组分i的临界压力，单位为mpa；tci为组分i的临界温度，单位为k；mi为组分i的相对分子质量；yi为组分i的摩尔分数。

48、进一步，上述技术方案中，校正后的视临界压力ppc'和校正后的视临界温度tpc'分别为：

49、

50、

51、式中，ε为校正系数；a为h2s和co2的摩尔分数之和；b为h2s的摩尔分数。

52、进一步，上述技术方案中，视对应压力ppr和视对应温度tpr的计算公式分别为：

53、

54、进一步，上述技术方案中，目标气体的压力范围为10～60mpa，温度范围为303.15k～433.15k，h2s摩尔分数的范围为1％～25％，co2摩尔分数的范围为0～25％。

55、根据本发明的第二方面，本发明提供了一种元素硫溶解度预测系统，包括：

56、数据获取单元，其用于获取目标气体的参数信息；

57、计算单元，其用于计算目标气体密度ρ；

58、模型获取单元，其用于基于目标气体温度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：

59、当373.15k≤t≤433.15k时，预测模型为c＝ρkexp(a/t+b)；

60、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，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；以及

61、预测单元，其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。

62、根据本发明的第三方面，本发明提供了一种电子设备，其包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行如上述技术方案中任意一项的元素硫溶解度预测方法。

63、根据本发明的第四方面，本发明提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机执行上述技术方案中任意一项的元素硫溶解度预测方法。

64、与现有技术相比，本发明具有如下一个或多个有益效果：

65、1.本发明的元素硫溶解度预测方法适用温度范围宽(303.15k～433.15k)，能够覆盖酸性气藏开发过程中常规的大部分温度区间，在低温温段引入低温系数，从而在整个温度范围内均保证较高的预测精度。

66、2.本发明的元素硫溶解度预测方法综合考虑了温度、酸性气体密度以及气体组成对模型参数的影响，划分多个条件区间，进一步提升了预测精度。

67、3.本发明建立了模型参数k与t的函数关系，使得预测模型在各个温度区间上具有连续性，可以对区间内任意温度下的元素硫溶解度进行预测。

68、4.本发明建立了密度拐点与温度的函数关系，更加符合实验规律，预测结果更准确。

69、5.本发明的元素硫溶解度预测方法适用范围广，能够对压力范围为10～60mpa，温度范围为303.15k～433.15k，h2s摩尔分数的范围为1％～25％，co2摩尔分数的范围为0～25％的目标气体进行元素硫溶解度预测，过程简单、结果精度高。

70、上述说明仅为本发明技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本发明的技术手段并可依据说明书的内容予以实施，同时为了使本发明的上述和其他目的、技术特征以及优点更加易懂，以下列举一个或多个优选实施例，并配合附图详细说明如下。