二氧化碳(CO₂)地质封存是一项能够有效缓解全球变暖的CO₂减排技术。废弃油藏因良好的圈闭特征和完善的基础设施而备受封存选址青睐。为了评估CO₂长期封存的安全性,需要查明CO₂注入对储层物性特征(孔隙度和渗透率)的改造作用,以准确预测CO₂在深部地质体中的迁移转化规律。由于致密砂岩的孔隙结构复杂且具有多尺度特征,导致了渗透率的准确预测存在困难,其主控因素不明确,进而难以揭示渗透率对CO₂作用下的水文地球化学响应机制,这将对不同开发历程导致的不确定性下非均质储层中CO₂长期封存安全性评价带来了挑战。 为应对上述挑战,本研究研发了一种融合可解释机器学习的渗透率预测算法,实现了致密砂岩渗透率的准确预测,解析了模型的主控因素及其协同作用机制;通过CO₂-水-岩相互作用实验,查明了CO₂对致密砂岩多尺度孔隙结构的改造机制,揭示了渗透率演化机理,并构建了分形渗透率演化模型;通过耦合演化模型开展CO₂反应运移模拟,探究了储层物性特征演化规律以及长期封存机制;利用Transformer深度学习模型,结合多目标粒子群优化算法,构建了以安全为导向的非均质地质体CO₂封存与咸水注采的双目标智能优化体系,对比分析了不同注采方案下的CO₂迁移转化特征及其安全性评价。取得的主要研究成果如下: (1)致密砂岩的渗透率与多尺度孔隙结构的关系复杂,传统模型难以有效捕捉,而极限梯度提升(XGBoost)模型凭借强大的非线性映射能力表现出色,但易产生过拟合。通过引入遗传算法、粒子群和贝叶斯优化,显著提升模型的泛化能力,其中贝叶斯优化在提高预测精度和捕捉储层物性特性方面效果最佳。 (2)利用SHAP方法对极限梯度提升与贝叶斯优化耦合模型(XGBoost-BO)进行可解释性分析,结果显示,致密砂岩的渗透率显著受到孔隙度与碳酸盐含量的交互作用影响。随着碳酸盐含量增加,孔隙度减小,渗透率对孔隙度的敏感性降低;而在孔隙度较大时,碳酸盐含量的减少则显著增强了其对渗透率的贡献。这些特征因素间的协同作用在CO₂封存过程中,对储层渗透率的动态演化发挥了关键性作用。此外,碳酸盐含量较低时,模型的稳定性较差,渗透率预测的不确定性较高。 (3)通过CO₂-水-岩相互作用实验,揭示了CO₂注入对不同类型致密砂岩渗透率的演化机理。结果表明,CO₂引发的地球化学反应显著改造了储层的物性,不同类型砂岩呈现出不同趋势。I类储层孔隙度变化较小,但渗透率提升显著,主要由大孔比例增加所致;而II类和III类储层的孔隙度和渗透率变化较为同步,渗透率提升依赖于微孔的增加,改善了孔隙连通性。 (4)开发了一种分形渗透率演化模型,以预测CO₂作用下致密砂岩渗透率对多尺度孔隙结构变化的响应。通过整合分形理论与Timur-Coates模型,预测精度提高了50%,成功捕捉了反应后孔隙结构的演化特征。进一步考虑微孔对渗流贡献后,模型的预测能力显著提升,表明CO₂作用下矿物溶解与沉淀引发的微孔变化对渗透率演化至关重要,考虑微孔能提升模型的预测精度。然而,过度考虑微孔会破坏大孔隙结构的分形特征,降低模型预测的准确性。 (5)基于Transformer替代模型的敏感性分析结果表明,水气交替注入(WAG)操作参数对CO₂封存效果影响最大,而渗透率随机场参数影响最小。结合多目标粒子群优化算法,构建了以流动CO₂占比和咸水注采量为目标的帕累托前沿(Pareto Front),并将其划分为注入模式、均衡模式和开采模式,通过引入权衡因子,从而实现了在不同工程需求下对CO₂封存成本与安全性的有效平衡。 (6)注采优化下的CO₂反应模拟结果表明,CO₂注入阶段,矿物溶解导致储层孔隙度和渗透率增加;而封存阶段,矿物沉淀起主导作用,有效降低了孔隙度和渗透率,减少了CO₂的流动性和泄漏风险。通过注采平衡,优化方案避免了额外开采96万吨咸水,降低了运行成本并减少了环境影响。与基础方案相比,优化方案在500年后矿物封存量占总封存量的13.42%,显著高于基础方案的7.38%,大幅提升了封存的安全性和长期稳定性。