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        管道內(nèi)腐蝕預測模型研究

        2022-03-27 08:48:48李東昕
        石油化工建設 2022年12期
        關鍵詞:準確性管線神經(jīng)網(wǎng)絡

        李東昕

        國家管網(wǎng)集團北方管道有限責任公司沈陽檢測技術分公司 遼寧沈陽 110168

        隨著我國能源需求的增加,越來越多的高含硫油氣田被深度開采。此外,進口能源的含硫量較高,這在很大程度上增加了集輸管線腐蝕失效的風險。因此,針對高含硫管道腐蝕特性開展深入分析,提高油氣管網(wǎng)安全水平,對輸油管道安全、穩(wěn)定、高效的運行具有重要意義[1]。

        本研究選取我國某氣田集輸管網(wǎng)下的某H 線作為實驗對象,并通過H 線管道的測試數(shù)據(jù)構建內(nèi)腐蝕預測模型。該管道材質(zhì)為L245NCS 鋼,輸氣量高、輸氣壓力高,并且管徑較粗。該集輸管網(wǎng)建設投產(chǎn)使用時測試發(fā)現(xiàn),H2S 濃度約為66.5g/ m3,平均腐蝕速率為0.0277,在0.025~0.125mm/ a 之間,屬于中度腐蝕。

        1 實驗測試

        1.1 實驗條件

        通過動態(tài)釜模擬管道實際運行條件,實驗參數(shù)與實際氣田集輸管線工作條件保持一致,主要分析H2S 分壓、CO2分壓,以及溫度和流速對腐蝕特性的影響規(guī)律。其中,H2S 和CO2的分壓值均設定為0.1、0.2、0.3MPa;實驗溫度設定為50、60、70℃;流質(zhì)流速分別取5、6、7m/ s,實驗參數(shù)設置詳見表1。

        1.2 結(jié)果分析

        通過開展動態(tài)反應實驗獲得不同實驗條件下的腐蝕規(guī)律結(jié)果,如圖1 所示。由圖可見,當H2S 與CO2單獨作用于管道試樣時,腐蝕反應發(fā)生的速率較小;而當H2S 與CO2共同存在時,管道試樣腐蝕反應速率明顯提升。并且,當H2S 分壓高于CO2分壓時,管道試樣腐蝕速率較高;特別是當H2S 分壓等于CO2分壓,并且實驗溫度與流質(zhì)流速均較低時,管道試樣發(fā)生腐蝕的速率最高。實驗溫度與流質(zhì)流速的變化對腐蝕速率的影響效果不突出,H2S 與CO2分壓值對腐蝕反應速率的影響較為明顯。

        圖1 不同實驗條件下的腐蝕速率結(jié)果

        2 多相流模擬計算

        為了進一步分析管道試樣腐蝕速率的預測模型,基于實際管線數(shù)據(jù)建立了流動仿真模型,分別對H 管道沿線參數(shù)進行模擬計算分析,獲得H 管道沿線的壓力、溫度、CO2分壓及流質(zhì)流速的分布情況。結(jié)果如圖2—圖5圖所示。

        圖2 H管線高程變化情況

        圖3 H管線沿程溫度分布情況

        圖4 H管線沿程氣體流速分布

        圖5 H管線沿程H2S 與CO2分壓值

        3 管道腐蝕模型建立

        3.1 基于機理分析的管道腐蝕預測模型

        根據(jù)實驗分析結(jié)果可知,H2S 與CO2的分壓值、流質(zhì)流速(v)和輸送溫度(T)是主要影響腐蝕速率的主要因素。因此,將管道腐蝕速率表征為每一個影響因素的函數(shù)關系,見式(1)和式(2)。

        式中:p(H2S)——H2S 的分壓值,MPa;

        p(CO2)——CO2的分壓值,MPa;

        v——流質(zhì)流速,m/ s;

        T——輸送溫度,K。

        當CO2/ H2S 的分壓比值大于500 時,認為CO2為主要腐蝕因素,可以得到腐蝕速率的計算式(式3)。

        當CO2/ H2S 的分壓比值小于500 時,認為H2S 為主要腐蝕因素[2],可以得到腐蝕速率的計算式(式4)。

        式中:a、b、c 為常數(shù)。

        根據(jù)式(3)和式(4),可以獲得H2S 與CO2共存時管道腐蝕速率的計算公式(式5)。

        式 中:C、m、a、b、c 均 為 常 數(shù);Ea、E 為 活 化 能,J/ mol;R 為氣體常數(shù)。

        首先,根據(jù)實驗條件參數(shù),獲得管道實驗腐蝕速率,結(jié)果如表2 所示。并進一步確定待定系數(shù)。

        表2 不同條件下腐蝕速率測試結(jié)果 mm/ a

        根據(jù)表2 的實驗結(jié)果,選取9 組實驗數(shù)據(jù)獲得待定系數(shù)值,并利用5、11 兩組數(shù)據(jù)驗證計算模型的準確性,結(jié)果如表3 所示。

        表3 計算模型準確性驗證

        根據(jù)表3 的準確性驗證結(jié)果可知,計算模型的分析誤差率均小于30%[3],符合預測模型的精度要求,故確定待定系數(shù)后的預測計算公式(式6)。

        3.2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的管道腐蝕預測模型

        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法具有廣泛的有效性、適用性特點,且預測結(jié)果準確性較高。因此,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法被逐漸應用到管道腐蝕預測方法的研究中[4]。BP 算法主要通過給定具有輸入模式與輸出模式的數(shù)據(jù)實例完成訓練,確定實際輸出與期望輸出之間所允許的最小偏差值。在訓練過程中,可以改變神經(jīng)網(wǎng)絡中所有連接權值,縮小實際輸出與期望輸出之間的差距,直至實際輸出能夠滿足二者之間的允許最小誤差值。

        4 不同腐蝕預測模型的準確性比較

        4.1 基于機理分析的管道腐蝕預測模型驗證

        模型計算所需參數(shù)如表4 所示。將腐蝕預測模型的腐蝕速率與實驗測試結(jié)果進行對比,結(jié)果如表5 所示??梢?,該方法的腐蝕預測結(jié)果與實際測試結(jié)果誤差值均小于30%,滿足預測模型的精度要求。

        表4 管道腐蝕預測模型計算參數(shù)

        表5 預測模型腐蝕速率計算結(jié)果對比 mm/ a

        4.2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的管道腐蝕預測模型驗證

        盡管BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測結(jié)果準確性較高,但基于本實驗檢測數(shù)據(jù)仍需要通過數(shù)據(jù)對比驗證其準確性。本研究對H 管線現(xiàn)場樣本進行獲取,現(xiàn)場腐蝕速率檢測結(jié)果如表6 所示。

        表6 H管線腐蝕速率現(xiàn)場檢測結(jié)果 mm/ a

        表7 為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測結(jié)果,通過對比發(fā)現(xiàn)BP 算法預測模型計算結(jié)果的相對誤差均小于30%,最大相對誤差為13.6%,最小相對誤差為0.87%,并且誤差率大都小于10%,滿足預測模型的精度要求,并且BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測精度高于機理分析管道腐蝕預測模型。

        5 結(jié)論

        根據(jù)管道腐蝕機理以實驗測試數(shù)據(jù),開發(fā)了腐蝕速率的半經(jīng)驗預測模型,并通過計算驗證了預測模型計算結(jié)果的準確性。發(fā)現(xiàn)計算模型的分析誤差率均小于30%,符合預測模型的精度要求。并根據(jù)實驗數(shù)據(jù)獲得待定系數(shù)確定基于H 管線管道的腐蝕預測公式。

        表7 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型腐蝕速率計算結(jié)果對比 mm/ a

        此外,基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法開發(fā)管道腐蝕預測方法,根據(jù)實際測試數(shù)據(jù)驗證計算方法的準確性。通過對比結(jié)果可知,計算誤差率大都小于10%,滿足預測模型的精度要求,并且BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測精度高于機理分析管道腐蝕預測模型。

        輸氣管道腐蝕涉及較多影響因素,預測模型的計算準確性需要多方面綜合考慮,不斷完善計算模型的合理性,使預測輸入條件更加符合實際管道運行環(huán)境,從而提高腐蝕預測模型的計算精度與準確性。

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