气井积液基本上是所有气田进入开发中后期都会面临难题之一,因为气井积液会导致气井产量下降和气田采收率降低,造成严重的经济损失。解决气井积液最好的办法就是及时地排出井筒内的积液,使气井恢复正常生产。其中积液状态的诊断和积液位置的判断是气井积液问题的关键,同时也是研究的热点和难点。该论文首先通过大量的文献调研和分析明确了液膜反转理论对实际气井生产积液状态分析的适应性;然后,基于液膜反转理论,修改Barnea提出的模型,并将其与气相和液相的Hagen-Poiseuille方程以及Luo开发的圆周角模型相结合,在充分考虑气液量变化、油管直径、井斜角、流体性质的基础上、还考虑了瞬时气体流动速度,压力梯度以及变化对井和流体属性的影响,建立一个预测和识别直井及斜井积液的新模型。在整个油管长度范围内,对环形结构中移动的气体和液体所传递的能量进行评估,采用机械能平衡方程来计算流体传递的能量。将油管分为几个油管段,并对每个油管段中传递的能量进行评估。然后,对整个油管长度上的能量传输进行详细计算。在积液现象开始后引入流体条件,结合积液方程开始时的压降表达式,可以评估液体积液开始时的能量平衡。因此,基于气液两相流的能量和质量守恒方程,引入流体条件,构建一个计算井筒中初始液膜反转位置的相关式,可辅助诊断气井开始积液时的位置。使用已发布的气田数据库和新获得的气田数据库对新建立的模型进行验证。结果表明,本模型预测精度对垂直井的新疆西北部气田数据库,Turner和Coleman等人收集的数据库分别为95%、90%和94%。对于倾斜气井,本模型的预测精度对Gao和Veeken等人收集的数据库分别为92%和90%。经过对比分析可知,新模型的性能优于Turner、Li、Belfroid、Chen、和Liu等人开发的模型。因此,积液现象更符合膜流倒流理论,而不是液滴倒流理论。此外,该模型更适合于低压、高压斜井和直井的积液现象预测和识别。对积液位置的判别表明,随着临界流速的增加,积液现象发生在井筒更深的部位。