类型a
作者与机构信息
本文的主要作者包括郭天魁（Tiankui Guo）、唐松军（Songjun Tang）、孙江（Jiang Sun）、龚发成（Facheng Gong）、刘晓强（Xiaoqiang Liu）、曲占庆（Zhanqing Qu）和张伟（Wei Zhang）。这些作者隶属于中国石油大学（华东）非常规油气开发教育部重点实验室以及石油工程学院。该研究发表在《Applied Energy》期刊上，投稿时间为2019年8月1日，修订版提交时间为2019年9月18日，最终接受时间为2019年10月9日。
学术背景
本研究属于增强型地热系统（Enhanced Geothermal System, EGS）开发领域的科学研究。随着全球变暖效应加剧和化石燃料碳排放对环境的破坏，可持续且清洁的地热能引起了广泛关注。干热岩（Hot Dry Rock, HDR）是一种深度在3-10公里之间、温度高于150°C但孔隙度和渗透率较低的岩石资源，具有储量大、分布广、清洁环保等特点。然而，HDR的低孔隙度和低渗透率使得其热能提取需要通过人工水力压裂形成EGS来实现。EGS的基本过程包括低温水注入注井，水流经基质、人工裂缝或天然裂缝，与高温岩石发生热交换，最终从生产井中采出高温流体。当前，EGS的研究热点主要集中在潜力评估和开发模式优化，尤其是热-水力-力学耦合模型（Thermal-Hydraulic-Mechanical Coupling, THM）及其优化方法的研究。
尽管已有许多研究者建立了不同的THM耦合模型，但这些模型往往未能全面考虑基质、裂缝及岩石和流体物理参数变化的影响，且缺乏准确的THM耦合模型。此外，目前EGS的评价多集中于单一指标，尚未提出多目标评价体系。因此，本研究旨在建立一个改进的THM耦合模型，并提出基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和模糊综合评价（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE）的综合评价方法，以优化EGS开发方式。
研究流程
本研究的工作流程包括以下几个步骤：
THM耦合模型的建立
该模型假设岩石为各向同性介质，遵循Biot固结理论和有效应力原理，流体流动基于Darcy定律，热传递基于Fourier定律和局部热平衡假设。模型的数学方程包括位移场方程、温度场控制方程和流体流动控制方程。裂缝被处理为离散裂缝，仅具有切向和法向位移。THM耦合关系体现在温度场、流场和应力场之间的相互作用中，例如孔隙变形导致的渗透率变化、温度对流体性质的影响等。
模型验证
使用COMSOL软件求解THM耦合模型，并通过解析解验证模型的准确性。具体案例包括二维基质模型和一维裂缝模型的数值模拟，结果表明模型与理论解吻合良好。
综合评价方法的提出
提出了EGS开发效果的评价指标体系，包括EGS寿命（γl）、热突破时间（γb）、平均产热量（W）、总热回收率（R）和注入-生产比（Ql）。采用AHP确定各指标权重，并结合FCE进行定量综合评价。
正交试验优化
针对水平井双生产井单注入井的案例6，设计了正交试验，优化了裂缝数量、裂缝渗透率、井间距和生产压差四个参数。通过范围分析确定了最优参数组合为5条裂缝、裂缝渗透率为10D、井间距为400米、生产压差为20MPa。
主要结果
1. THM耦合模型的验证
数值模拟结果与解析解高度一致，证明了模型的可行性和准确性。
不同开发模式的效果比较
综合评价结果显示，平行裂缝适用于垂直井热提取，而水平井的最佳方案是双生产井单注入井模式。此外，连接注入井和生产井的裂缝虽然产热量较高，但热突破时间较短；平行裂缝则表现出较慢的温度下降速率但产热量较低。
正交试验优化结果
正交试验表明，生产压差和井间距对热提取影响较大，而裂缝数量和裂缝渗透率影响较小。为了获得较高的提取温度和产热量，应尽可能增加裂缝数量、井间距和生产压差，同时尽量减少裂缝渗透率的降低。
结论与价值
本研究提出了一个改进的THM耦合模型，综合考虑了基质、裂缝及岩石和流体物理参数的变化，并通过COMSOL软件实现了全耦合求解。同时，建立了EGS开发效果的多目标评价指标体系，并结合AHP和FCE提出了定量综合评价方法。研究结果为EGS开发模式的优化提供了准确有效的方法，有助于提高地热能的利用效率。此外，正交试验优化了水平井双生产井单注入井模式的关键参数，为实际工程应用提供了参考。
研究亮点
1. 改进了THM耦合模型，全面考虑了基质、裂缝及岩石和流体物理参数的变化。
2. 提出了基于AHP和FCE的EGS开发效果综合评价方法，填补了多目标评价体系的空白。
3. 通过正交试验优化了EGS开发参数，明确了生产压差和井间距对热提取的关键影响。
其他有价值内容
研究还指出了当前评价指标体系未涵盖经济因素和环境保护价值，未来需进一步完善综合评价方法。此外，文中提出的综合评价方法为地热提取中的多因素决策提供了基础。