《表2 GAGD量纲数群组》

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《基于量纲分析的优化神经网络模型预测GAGD非混相开发油藏采收率》

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对于注气辅助重力驱，目前常用的无因次群组见表2，基本囊括了影响GAGD开发油藏采收率的各项参数，如储层非均质性、润湿性、铺展系数、流体性质等。其中毛管数、邦德数和重力数被认为是描述GAGD过程的最佳参数。值得说明的一点是Dykstra Parson系数是Mohammad提出的用来表征储层非均质性的参数[15]。早期研究仅将储层非均质性视为垂直与水平渗透率比值，在注气辅助重力泄油（GAGD）中，渗透率非均质性定义为储层中不同的渗透率分布，由这些渗透率分布函数产生另一个无量纲数，即Dykstra-Parson系数。大量研究表明，注气辅助重力驱最终采收率随着毛管数的增加而增加，但是，对于某一特定油藏，在非混相驱替时很难明显降低油气界面张力，故注入速度是决定毛管力大小的主要因素，但是受限于注入工艺，注入速度并不能无限增大，而且当注入速度过大时，会破坏油气稳定前缘，反而不利于采收率的增加。邦德数是重力与毛管力相对关系的表现，重力数是邦德数和毛管数的比值。研究表明邦德数和重力数越大，采收率越高，说明重力驱动是主要的生产机制。不过Bautisya的最新研究表明[40]，对于注气辅助重力非混相驱，在气体突破前，较低的毛管数和邦德数，较高的重力数更有利于采收率的提高；相反，在气体突破后，较高的毛管数和邦德数，较低的重力数更有利于采收率的提高。可见注气辅助重力非混相驱的采收率与毛管数、邦德数以及重力数之间存在某种关联。