Dynamic Evolution Characteristics Analysis and Model Validation of Gas-Liquid Two-Phase Flow in Coiled Tubing

Hao Zhitong; Liu Fengxia; Liu Zhiliang; Hu Dapeng; Xu Siyuan; Wang Yuxin

doi:10.12473/CPM.202507086

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Dynamic Evolution Characteristics Analysis and Model Validation of Gas-Liquid Two-Phase Flow in Coiled Tubing

OIL AND GAS FIELD DEVELOPMENT ENGINEERING | 更新时间：2026-11-04

- Dynamic Evolution Characteristics Analysis and Model Validation of Gas-Liquid Two-Phase Flow in Coiled Tubing
- China Petroleum Machinery Vol. 54, Issue 10, Pages: 126-133(2026)
- 作者机构：
  
  1.大连理工大学化工学院
  2.大连理工大学精细化工国家重点实验室
  3.中石油煤层气有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12473/CPM.202507086
  CLC： TE377
- Received：28 July 2025，
  
  Revised：2026-04-11，
  
  Accepted：28 October 2025，
  
  Published：25 October 2026
- 稿件说明：
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郝智彤，刘凤霞，刘致良，等.连续管气液两相流动态演化特征分析及模型验证［J］.石油机械，2026，54（10）：126-133.

Hao Zhitong，Liu Fengxia，Liu Zhiliang，et al.Dynamic evolution characteristics analysis and model validation of gas-liquid two-phase flow in coiled tubing［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（10）：126-133.
郝智彤，刘凤霞，刘致良，等.连续管气液两相流动态演化特征分析及模型验证［J］.石油机械，2026，54（10）：126-133. DOI： 10.12473/CPM.202507086.

Hao Zhitong，Liu Fengxia，Liu Zhiliang，et al.Dynamic evolution characteristics analysis and model validation of gas-liquid two-phase flow in coiled tubing［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（10）：126-133. DOI： 10.12473/CPM.202507086.

摘要

连续管中气液两相流的动态行为直接影响气井生产状态，但现有研究大多局限于对单一工况下流型的静态特征描述，没有捕捉其内部非稳态波动特征，也未能揭示不同流型间的连续演化过程与转变机理。为此，基于Fluent软件模拟连续管内气液两相流动，通过持液率时域信号、概率密度函数（PDF）曲线及截面云图分析流型动态演化特征，并对比常用工程模型流型判别与持液率计算的精度。研究结果表明：段塞流持液率信号呈锯齿状波动且PDF曲线呈双峰分布，反映泰勒气泡与液塞交替上升的周期性结构；搅混流持液率信号随机性更强，PDF曲线转变为单峰分布且在持液率为1.0处归0，标志着稳定液塞消失；环状流持液率波动幅度减小，PDF曲线呈现尖窄单峰且右拖尾，对应气相连续核心与管壁非均匀液膜的形成，以及扰动波引发的液滴夹带-沉积循环。模型对比结果显示：Govier-Aziz-Fogarasi模型综合表现最优，伪段塞流定位精准，持液率计算误差普遍<20%；Beggs-Brill模型对较低气量间歇流判别准确，部分工况持液率计算误差>20%；Mukherjee-Brill模型在低气量下易将搅混流误判为环状流，持液率计算结果整体偏高。研究结果可为现场流型与持液状态识别、气举注气量优化提供理论依据。

Abstract

The dynamic behaviors of gas-liquid two-phase flow in coiled tubing directly affect gas well production performance. However， existing studies are mostly limited to static flow-pattern descriptions under single operating conditions， failing to capture the internal unsteady fluctuation characteristics or reveal the continuous evolution process and transition mechanisms between different flow patterns. In this study， the gas-liquid two-phase flow in coiled tubing was simulated using Fluent software. The dynamic evolution characteristics of flow patterns were analyzed through time-domain liquid holdup signals， probability density function （PDF） curves， and cross-sectional contours， and the accuracies of commonly used engineering models in flow-pattern identification and liquid holdup calculation were compared. The results indicate that slug flow exhibits sawtooth-shaped holdup fluctuations and bimodal PDF distributions， reflecting the periodic alternation of Taylor bubbles and liquid slugs. Churn flow shows stronger randomness of liquid holdup signals， with the PDF curve transitioning to a unimodal distribution and declining to zero at a holdup of 1.0， indicating the disappearance of stable liquid slugs. Annular flow demonstrates reduced fluctuation amplitude of liquid holdup， with the PDF curve presenting a sharp and narrow unimodal， right tailing pattern， corresponding to the formation of a continuous gas core and an uneven liquid film on the pipe wall， along with droplet entrainment–deposition cycles induced by disturbance waves. Model comparison results show that the Govier-Aziz-Fogarasi model exhibits the best overall performance， with accurate identification of pseudo-slug flow and the holdup calculation errors generally below 20%. The Beggs-Brill model accurately identifies intermittent flow at low gas rates but exhibits errors exceeding 20% under some conditions. The Mukherjee-Brill model tends to misclassify churn flow as annular flow at low gas rates， with overall overestimated holdup calculations. These findings provide a theoretical basis for on-site flow-pattern recognition， liquid holdup estimation， and gas-lift injection rate optimization.

关键词

Keywords

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