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瀏覽:- 發(fā)布日期:2025-03-13 10:37:57【

隨著油氣田開(kāi)采需求的增長(zhǎng),油氣田開(kāi)發(fā)進(jìn)入中后期,油氣藏需要通過(guò)注水的方式提高油氣采收率。注水水源常采用地面水、采出水等,而注水中高氯離子、礦化度、腐蝕性細(xì)菌等,使得地面管線及井下管柱產(chǎn)生嚴(yán)重的腐蝕與結(jié)垢問(wèn)題,導(dǎo)致注水系統(tǒng)管線出現(xiàn)堵塞、穿孔、泄漏等,嚴(yán)重影響了油氣的安全高效開(kāi)采。因此,建立高含氯離子、高礦化度、含細(xì)菌、多相流等工況下的腐蝕預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)腐蝕發(fā)展趨勢(shì),對(duì)井下管柱和注水管線的選材和腐蝕裕量設(shè)計(jì)尤為重要。近二十年來(lái),許多石油公司和研究機(jī)構(gòu)針對(duì)油氣管道腐蝕問(wèn)題提出了不同的預(yù)測(cè)模型,包括CO2腐蝕預(yù)測(cè)模型、細(xì)菌腐蝕預(yù)測(cè)模型、沖刷腐蝕預(yù)測(cè)模型、結(jié)垢預(yù)測(cè)模型等。這些模型的建模機(jī)理和影響因素不同,不同預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果差距也較大,模型存在很大的不確定性和局限性。作者通過(guò)對(duì)油氣田注水系統(tǒng)最常見(jiàn)的腐蝕速率預(yù)測(cè)模型的建模和應(yīng)用情況進(jìn)行了分類描述,分析比較了各預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用范圍,并對(duì)注水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)模型的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望,以期為注水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)模型的發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。 

在實(shí)際注水工藝過(guò)程中,為了節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境,采出水、地面水、海水等通常會(huì)進(jìn)行二次回注,尤其是采出水與其他水混注的方法更被廣泛應(yīng)用[1-5]。國(guó)外某油田油氣藏的注入水來(lái)自于生產(chǎn)水與河水的混注水,二者質(zhì)量比約為5∶1,水質(zhì)成分如表1所示,可以看出注入水的水質(zhì)硬度大,礦化度高,水中Cl-含量高,且含有大量細(xì)菌。因此注水井和注水管線的穿孔比例與穿孔速率呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)。該油田注水系統(tǒng)的腐蝕情況具有普遍性。 

表  1  國(guó)外某油田注入水的水質(zhì)成分
Table  1.  Component content of injected water in an oil field abroad
離子含量/(mg·L-1 總礦化度/(mg·L-1 細(xì)菌含量/(個(gè)·mL-1
Ca2+ Mg2+ Cl- S K+,Na+
11 192 2 350 590 111 032 745 80 55 325 181 314 2.5

該油田注水井的井下油管失效以內(nèi)腐蝕穿孔和內(nèi)部結(jié)垢為主,部分油管存在外腐蝕。失效油管的平均穿孔年限為2.1 a,平均穿孔速率達(dá)到3.6 mm/a。在全井深范圍內(nèi)自上而下腐蝕結(jié)垢呈逐漸加重的趨勢(shì),500 m以下結(jié)垢相對(duì)較為嚴(yán)重,外壁結(jié)垢情況有所不同,封隔器以上結(jié)垢輕微,封隔器以下結(jié)垢較為嚴(yán)重,結(jié)垢導(dǎo)致平均穿孔年限逐年縮短,更換管柱的費(fèi)用也逐年升高。 

地面注水管線的腐蝕與介質(zhì)含水率、流速等密切相關(guān)。隨著油氣生產(chǎn)需求增大,注水量逐年增大,注水管線及相關(guān)設(shè)備的腐蝕更加嚴(yán)重。某油田管線流速較大,注水支線平均穿孔年限3.07 a,服役2 a內(nèi)穿孔管線占比21%,服役2~5 a穿孔管線占比58%,平均穿孔速率3.1 mm/a,其中,最短穿孔時(shí)間僅49 d。注水管線穿孔位置主要分布在管線底部易積水的六點(diǎn)鐘方向,這主要是因?yàn)閮上喾謱雍笥退旌衔镏械乃嘁自诠芫€底部沉積,其腐蝕條件相對(duì)較為苛刻。 

注水井及地面注水系統(tǒng)管線的腐蝕主要為細(xì)菌腐蝕及垢下腐蝕,注水系統(tǒng)運(yùn)行較短時(shí)間即發(fā)生“腐蝕→結(jié)垢→堵塞/穿孔”現(xiàn)象[6]。造成腐蝕的因素主要是腐蝕介質(zhì)因素和腐蝕環(huán)境因素。 

油氣田注水系統(tǒng)水質(zhì)礦化度較高,為5 000~200 000 mg/L,Cl-質(zhì)量分?jǐn)?shù)在幾十到150 000 mg/L不等,且其中的Fe2+和S2-對(duì)水質(zhì)的穩(wěn)定性有很大影響。采出水經(jīng)過(guò)處理后可作為回注水使用,處理后的水中Fe2+和S2-含量顯著降低,但水中依然含有大量其他陰陽(yáng)離子如Cl-、Na+、K+[7],水質(zhì)總體保持平衡,水型維持原樣,與地層水性質(zhì)相近。同時(shí)水中還有、和Ca2+、Mg2+、Ba2+等易結(jié)垢離子,當(dāng)回注水溫度、壓力和pH達(dá)到特定值時(shí),會(huì)促進(jìn)相應(yīng)的難溶化合物CaCO3、CaSO4以及BaSO4的形成[8-10],結(jié)垢物沉積并覆蓋于管道內(nèi)壁上,逐漸形成水垢,見(jiàn)式(1)~(4)。另外,水中硫酸鹽還原菌(SRB)的存在進(jìn)一步促進(jìn)了腐蝕結(jié)垢,SRB將還原為S2-,S2-與金屬管道溶解產(chǎn)生的Fe2+結(jié)合形成FeS沉淀,FeS腐蝕產(chǎn)物與結(jié)垢沉積物膠黏在一起,附著在金屬管壁表面成為陰極,管道作為陽(yáng)極,在管道內(nèi)壁形成局部電池,從而加速管道內(nèi)壁的腐蝕[11]。 

(1)

(2)

(3)

(4)

水中溶解氣也是造成油田產(chǎn)出水或注水系統(tǒng)管線設(shè)備腐蝕的重要因素,一般情況下,產(chǎn)出水不含溶解氣體,但在注水工藝中,某些操作易使空氣中的CO2、O2等進(jìn)入水中,導(dǎo)致注入水中的溶解CO2、溶解O含量升高[12]。在分別含等量O2、CO2、H2S的環(huán)境中,碳鋼在含O2環(huán)境中的腐蝕速率是在含其他兩種氣體環(huán)境中的近百倍。O2是強(qiáng)陰極去極化劑,O2溶于水中容易促使管線發(fā)生電化學(xué)腐蝕[13-16]。CO2溶于水后也具有較強(qiáng)的腐蝕性,相同pH下,低碳鋼在溶解CO2環(huán)境中的腐蝕速率為7 mm/a,在厭氧條件下的腐蝕速率高達(dá)20 mm/a,CO2也會(huì)導(dǎo)致油井管的服役壽命大幅度下降[17]。 

管線的腐蝕環(huán)境會(huì)影響管線腐蝕動(dòng)力學(xué)速率。腐蝕溫度是影響腐蝕的重要因素,溫度變化影響著電化學(xué)反應(yīng)速率、結(jié)垢趨勢(shì)、細(xì)菌繁殖速度等。在密閉環(huán)境中,隨著溫度的升高,金屬腐蝕速率增大,這主要是由于溫度升高加快了電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的傳質(zhì)速率;同時(shí),溫度升高(>40 ℃)導(dǎo)致成垢離子的溶度積減小,在水中的溶解度降低,鹽類沉淀物更容易析出,這也解釋了在井底溫度較高時(shí)管道的易成垢現(xiàn)象[18];溫度也影響著細(xì)菌的生長(zhǎng)和繁殖,以SRB為例,將其分為嗜溫SRB和嗜熱SRB,嗜溫SRB的最佳生長(zhǎng)溫度為36 ℃,嗜熱SRB的最佳生長(zhǎng)溫度為40~70 ℃,溫度升高或降低都不利于細(xì)菌的生長(zhǎng)代謝,并會(huì)影響細(xì)菌對(duì)金屬的腐蝕。LIU等[19]研究了嗜熱SRB菌株在不同溫度下對(duì)碳鋼的腐蝕影響,結(jié)果表明,60 ℃含嗜熱SRB環(huán)境中碳鋼的腐蝕速率是37 ℃時(shí)的2.2倍,表明嗜熱SRB對(duì)高溫具有依賴性。硫酸鹽的還原速率與溫度呈阿羅尼烏斯函數(shù)關(guān)系[20]: 

(5)

式中:A為阿羅尼烏斯常數(shù);E為反應(yīng)活化能,J;R為氣體常數(shù);T是環(huán)境溫度,K。 

介質(zhì)流速也會(huì)影響管道腐蝕速率,其對(duì)腐蝕速率的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是加快了離子的快速傳質(zhì)過(guò)程,從而加快了腐蝕進(jìn)程;二是對(duì)管道表面產(chǎn)生切向作用,破壞了腐蝕產(chǎn)物膜的完整性,改變了管道表面的電化學(xué)狀態(tài),導(dǎo)致管道發(fā)生局部腐蝕。萬(wàn)里平等[21]研究表明,碳鋼的腐蝕速率隨著液體流速的增大而增大,流速增大1倍,腐蝕速率增大0.3~1倍,這主要與表面腐蝕產(chǎn)物膜的破壞有關(guān)。此外,流速對(duì)管道結(jié)垢的影響也較大。結(jié)垢增長(zhǎng)率隨著流速增大而減小,流速較小時(shí),介質(zhì)中攜帶的固體顆粒和微生物排泄物沉積概率增大,管道結(jié)垢概率也明顯加大,特別是在結(jié)構(gòu)突變的部位,流速越小,越有利于晶體的成核,成垢核心生長(zhǎng)的環(huán)境越穩(wěn)定,結(jié)垢趨勢(shì)越大[22],當(dāng)流速繼續(xù)增大時(shí),污垢的剝蝕率增大,因而總增長(zhǎng)率減小。 

目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)于油氣管道的腐蝕預(yù)測(cè)主要集中在CO2腐蝕環(huán)境中,針對(duì)多相流介質(zhì)中的不同腐蝕參數(shù),不同機(jī)構(gòu)提出了不同的預(yù)測(cè)模型。最早的腐蝕預(yù)測(cè)模型是由De Waard(1975)等人提出的,該模型經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,被不斷優(yōu)化修正,目前已形成許多商業(yè)化的腐蝕預(yù)測(cè)模型[23]。根據(jù)模型建立所依據(jù)的理論基礎(chǔ),國(guó)際上的CO2腐蝕預(yù)測(cè)模型主要可以分為三類:經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型、半經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型和機(jī)理模型[24]。 

最為著名的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P褪荖orsok M506模型,它是根據(jù)低溫實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和高溫現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?。模型把單相流體系中對(duì)管壁剪切應(yīng)力的預(yù)測(cè)直接推廣應(yīng)用到多相流體系,忽略了相與相之間的聯(lián)系,且缺乏理論的支持,這限制了Norsok M506模型的應(yīng)用。 

De Waard和Milliams根據(jù)腐蝕機(jī)理和試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的CO2腐蝕速率預(yù)測(cè)模型(DWM模型),是目前應(yīng)用比較廣泛的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?但該模型只考慮溫度和CO2分壓的影響,忽略了腐蝕產(chǎn)物膜的保護(hù)作用,是一種比較保守的預(yù)測(cè)模型。隨著試驗(yàn)數(shù)據(jù)的不斷更新,模型適用范圍被不斷修正,De Waard在DWM模型的基礎(chǔ)上考慮了介質(zhì)pH、鹽濃度、腐蝕產(chǎn)物膜、流速、原油等因素的影響,對(duì)于每個(gè)因素引入了修正因子F,F值一般為0~1,以使預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際情形。 

(6)

(7)

(8)

式中:A=pHactual-Vr為活化腐蝕速率,mm/a;Vm為傳質(zhì)腐蝕速率,mm/a;T為溫度,K;(CO2分壓)下的pH;U為液體介質(zhì)的流速,m/s;d為水力直徑,m。模型考慮了與流速相關(guān)的傳質(zhì)過(guò)程,當(dāng)介質(zhì)流速較低時(shí),油水兩相分離,沉積在底部的水相會(huì)使底部發(fā)生較嚴(yán)重的腐蝕。但該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果僅在低溫條件下與實(shí)際數(shù)據(jù)相吻合,模型的溫度應(yīng)用范圍有待修正。在過(guò)去的幾十年中,De Waard和Milliams模型一直是CO2腐蝕研究的重點(diǎn)參考模型之一。 

機(jī)理模型主要從二氧化碳腐蝕的微觀機(jī)理出發(fā),結(jié)合材料表面的化學(xué)、電化學(xué)反應(yīng),離子在材料與溶液界面處的傳質(zhì)過(guò)程,以及離子在腐蝕產(chǎn)物膜中擴(kuò)散與遷移過(guò)程等建立的預(yù)測(cè)模型。其中比較著名的是俄亥俄州立大學(xué)的NESIC教授等[25-26]根據(jù)二氧化碳腐蝕過(guò)程反應(yīng)動(dòng)力學(xué)建立的模型。機(jī)理模型相對(duì)前兩種模型更為復(fù)雜,需要考慮的影響因素更多。 

目前對(duì)于油氣管道的腐蝕預(yù)測(cè)模型基本上都以上述幾種基本模型為基礎(chǔ),結(jié)合實(shí)際情況,對(duì)模型做出一些腐蝕因子的修正,但在實(shí)際的腐蝕過(guò)程中,腐蝕受到較多因素的影響,各因素間關(guān)聯(lián)性較大,構(gòu)成復(fù)雜的模糊體系,難以確定彼此間的關(guān)系,因此,軟件、編程及智能算法等方法得到了研究學(xué)者們的青睞。 

標(biāo)準(zhǔn)的GM(1,1)模型是運(yùn)用最廣的一種灰色理論預(yù)測(cè)模型,不需要大量的數(shù)據(jù)樣本,利用較少的不確切原始數(shù)據(jù)即可建立體系內(nèi)部的數(shù)據(jù)生長(zhǎng)和變化過(guò)程,但該模型的擬合精度和預(yù)測(cè)精度較低,適用范圍有限。喻西崇等[27]基于灰色理論法結(jié)合多種智能算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的GM(1,1)模型進(jìn)行了改進(jìn),利用改進(jìn)后的方法預(yù)測(cè)了注水管道的腐蝕速率和腐蝕影響因素之間的映射關(guān)聯(lián)性,結(jié)果表明使用灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合、灰色理論和遺傳算法相結(jié)合的方法預(yù)測(cè)的腐蝕速率與實(shí)測(cè)值能較好吻合,預(yù)測(cè)精度較高;SEGHIER等[28]建立了基于向量回歸(SVR)、遺傳算法(GA)、粒子群優(yōu)化(PSO)和螢火蟲(chóng)算法(FFA)等知名元啟發(fā)式優(yōu)化技術(shù)的高效混合智能模型,預(yù)測(cè)了油氣管道腐蝕的最大點(diǎn)蝕深度,該模型已應(yīng)用于大型最大點(diǎn)蝕深度數(shù)據(jù)庫(kù)。計(jì)算結(jié)果表明,混合SVR模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)最大點(diǎn)蝕深度,SVR-FFA模型優(yōu)于其他模型,并可用于油氣設(shè)施的維護(hù);駱正山等[29]將隨機(jī)森林回歸算法(RFR)引入油氣集輸管道腐蝕預(yù)測(cè),構(gòu)建了灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)與RFR的復(fù)合預(yù)測(cè)模型,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以獲取最優(yōu)特征變量,再結(jié)合RFR模型對(duì)內(nèi)腐蝕速率進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:RFR預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于常規(guī)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型和SVM模型,具有較高的預(yù)測(cè)精度,為管道工程的防腐蝕設(shè)計(jì)提供了價(jià)值依據(jù);EL AMINE等[30]提出了一種E-L(應(yīng)用集成學(xué)習(xí))模型,用于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)油氣管道的內(nèi)部腐蝕速率。利用極端梯度提升(XGBoost)法進(jìn)行計(jì)算分析,得出溫度是影響腐蝕最關(guān)鍵的變量。將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與DeWaard模型進(jìn)行比較,預(yù)測(cè)結(jié)果更好。 

總體來(lái)說(shuō),油氣管道的腐蝕預(yù)測(cè)研究涉及因素較多,現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)量大,現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)之間應(yīng)具有良好的重現(xiàn)性與精確性,因此,腐蝕預(yù)測(cè)模型的發(fā)展主要是基于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和人工智能算法相結(jié)合。尤其對(duì)于注水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō),由于腐蝕環(huán)境復(fù)雜多變,腐蝕的機(jī)理研究進(jìn)展緩慢,目前沒(méi)有較為成熟的通用機(jī)理模型,因此基于機(jī)理模型的預(yù)測(cè)方法目前尚未成熟,大多腐蝕預(yù)測(cè)依舊基于已有的CO2基礎(chǔ)模型進(jìn)行模型因子和腐蝕因素的修正,結(jié)合軟件學(xué)習(xí)算法的方式進(jìn)行。此外,對(duì)于不同的腐蝕體系及環(huán)境需要重新改變算法,大量樣本數(shù)據(jù)的檢測(cè)較為困難,且投入成本較高也是模型建立需要考慮的問(wèn)題。 

微生物腐蝕(MIC)也是油氣開(kāi)發(fā)注水系統(tǒng)中常見(jiàn)的腐蝕機(jī)制之一[31-32],而目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)細(xì)菌腐蝕的預(yù)測(cè)模型研究較少。張哲等[33]基于微生物腐蝕機(jī)理,綜合考慮了溫度、壓力、pH等影響因子,將半經(jīng)驗(yàn)腐蝕速率模型DW 91進(jìn)行擬合獲得了細(xì)菌腐蝕速率與細(xì)菌數(shù)量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,修正后模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際管道測(cè)試結(jié)果的誤差小于10%。 

微生物預(yù)測(cè)模型是用數(shù)學(xué)模型描述不同環(huán)境條件下微生物的行為[34],WHITING等基于變量類型把微生物預(yù)測(cè)模型分為三個(gè)等級(jí)[35]。初級(jí)模型描述了在特定培養(yǎng)條件下,微生物生長(zhǎng)/存活與時(shí)間的關(guān)系;二級(jí)模型研究了環(huán)境變量(如溫度,pH,壓力,鹽度等)與微生物生長(zhǎng)/存活特性的關(guān)系;三級(jí)模型將初級(jí)模型和二級(jí)模型通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行了集成并轉(zhuǎn)化成了食品預(yù)測(cè)軟件[36-39]。建立注水系統(tǒng)的微生物腐蝕模型時(shí),可將微生物生長(zhǎng)代謝、繁殖與環(huán)境變量之間的函數(shù)關(guān)系等引入注水腐蝕體系來(lái)評(píng)價(jià)微生物生長(zhǎng)與環(huán)境影響因素之間的映射關(guān)系,從而對(duì)微生物腐蝕速率作出預(yù)測(cè)。 

傳統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)模型的建立需要了解其腐蝕行為背后的機(jī)理和本質(zhì),但腐蝕過(guò)程的復(fù)雜性、瞬時(shí)性降低了大多數(shù)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,但對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型來(lái)說(shuō),無(wú)需建立整個(gè)腐蝕過(guò)程的精確模型,而是對(duì)腐蝕作出可能性或發(fā)生概率的預(yù)測(cè),模型簡(jiǎn)單靈活,可以結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和實(shí)際要求進(jìn)行修改。對(duì)于微生物腐蝕所造成的油氣系統(tǒng)損傷風(fēng)險(xiǎn),有研究學(xué)者基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)也作出了相關(guān)的預(yù)測(cè)模型。SKOVHUS等[40]在基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)(RBI)分析方法中描述了海上油氣注水管線的細(xì)菌腐蝕的評(píng)價(jià)模型,分析了MIC的發(fā)生概率或可能性,用來(lái)識(shí)別和控制油氣系統(tǒng)中MIC發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。模型考慮了MIC腐蝕過(guò)程中的物理化學(xué)及生物作用、細(xì)菌的豐度、活性等相關(guān)參數(shù)。表2中列出了幾種基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的MIC模型。 

表  2  基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的MIC模型
Table  2.  MIC model based on risk assessment
序號(hào) 模型 評(píng)價(jià)的微生物種類 模型考慮的參數(shù) 備注
1 Maxwell and Compbell(2006)和Maxwell模型 SRB Maxwell and Compbell(2006):沉積物濃度、清管頻率、氧氣含量、流體速度;Maxwell(2006):沉積物濃度、清管頻率、氧氣含量、硫化物濃度、腐蝕時(shí)間 需結(jié)合分子生物學(xué)
2 Sooknah管道內(nèi)MIC模型 無(wú)特殊菌種 流速、水質(zhì)、pH、溫度、含鹽量
3 Allison的MIC風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型 SRB 水化學(xué)分析、浮游細(xì)胞數(shù)量
4 Sorensen的MIC管理模型 硫酸鹽還原原核生物及產(chǎn)甲烷菌 腐蝕前的生長(zhǎng)過(guò)程 已在北海丹麥地區(qū)的馬士基石油公司(Maersk Oil)管道作業(yè)中使用
5 Taxen的垢下MIC模型 SRB 氧濃度、細(xì)菌的豐度 非MIC評(píng)價(jià)完整模型

建立的油氣管道微生物腐蝕預(yù)測(cè)模型存在諸多挑戰(zhàn),這是因?yàn)槲⑸锸腔钚陨?它產(chǎn)生的生理反應(yīng)是復(fù)雜且多變的,而且目前對(duì)于微生物細(xì)菌生理活動(dòng)的研究還依賴于微細(xì)胞分子生物學(xué)、結(jié)構(gòu)學(xué)的發(fā)展。此外,微生物生長(zhǎng)極其依賴外界環(huán)境的生物活性變動(dòng)情況,現(xiàn)行的現(xiàn)場(chǎng)微生物細(xì)菌監(jiān)檢測(cè)及計(jì)數(shù)方法的準(zhǔn)確性較低,這大大降低了預(yù)測(cè)模型的精確性。此外,腐蝕過(guò)程的多變與復(fù)雜在某種程度上增加了模型預(yù)測(cè)的難度,因此油氣管道微生物腐蝕預(yù)測(cè)的技術(shù)還需要經(jīng)歷長(zhǎng)期的研究與探索,微生物腐蝕的預(yù)測(cè)模型在未來(lái)的發(fā)展中必將與更多的學(xué)科交叉與聯(lián)合[41-44]。 

沖蝕失效是腐蝕性流體介質(zhì)與多相流動(dòng)協(xié)同作用引起的材料失效。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)數(shù)值模擬、試驗(yàn)研究等手段進(jìn)行了大量研究。目前國(guó)內(nèi)外已有許多比較成熟的多相流模擬商業(yè)軟件,這些軟件主要是采用內(nèi)嵌腐蝕預(yù)測(cè)模型與流體動(dòng)力學(xué)相結(jié)合的方式進(jìn)行流體數(shù)值模擬。模型中關(guān)于腐蝕速率的預(yù)測(cè)部分大多是建立在CO2數(shù)學(xué)腐蝕模型基礎(chǔ)上,依據(jù)實(shí)際情況改變其中的主控因素進(jìn)行變量因子修正得到的,再依據(jù)流體動(dòng)力學(xué)相關(guān)函數(shù)關(guān)系加入對(duì)壁面剪切應(yīng)力、流體強(qiáng)度、流速等力學(xué)參數(shù),建立能夠依據(jù)體系內(nèi)流體的流型、流態(tài)、腐蝕損失壁面剪切強(qiáng)度來(lái)預(yù)測(cè)體系金屬?zèng)_蝕失效的模型。 

BLATT等[45]采用激光多普勒風(fēng)速法把質(zhì)量傳遞、流型、流態(tài)同沖蝕行為相關(guān)聯(lián),預(yù)測(cè)了在CO2和含砂地層水中鐵基材料的腐蝕行為,結(jié)果表明,質(zhì)量損失率的極大值存在于徑向流動(dòng)的分量;NESIC[46]通過(guò)流體動(dòng)力學(xué)計(jì)算分析流體的沖蝕破壞作用,證實(shí)了壁面的湍流強(qiáng)度可預(yù)測(cè)復(fù)雜結(jié)構(gòu)管道的沖蝕現(xiàn)象;偶國(guó)富[47]針對(duì)加氫裂化空冷器多相流沖蝕破壞進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)各相態(tài)相分率和剪切應(yīng)力對(duì)流體管道沖蝕破壞失效位置及沖蝕速率影響很大,水相相分率大、剪切應(yīng)力大的部位恰好是實(shí)際工程中穿孔泄漏的部位;林玉珍等[48]采用數(shù)值計(jì)算法與試驗(yàn)研究相結(jié)合,對(duì)碳鋼在3.5%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))鹽水溶液中層流、湍流狀態(tài)下的沖蝕進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,靠近材料表面的流體動(dòng)力學(xué)參數(shù)(剪切應(yīng)力τ、傳質(zhì)系數(shù)k)比流體溶液中的流體動(dòng)力學(xué)參數(shù)(流速u)更能準(zhǔn)確地描述流體對(duì)材料腐蝕的影響,計(jì)算得到的腐蝕速率與實(shí)測(cè)值基本一致,進(jìn)一步驗(yàn)證了碳鋼在流動(dòng)單相溶液中的腐蝕機(jī)理。鄭玉貴等[49]研究了不銹鋼在單相及含砂人工海水介質(zhì)中的沖刷腐蝕機(jī)理,分析了流速流態(tài)、攻角以及顆粒性質(zhì)等流體力學(xué)因素對(duì)沖蝕的影響機(jī)制,并研制了一套可用于多相流沖刷腐蝕模擬的激光多普勒測(cè)試裝置,為沖刷腐蝕試驗(yàn)?zāi)M測(cè)試的發(fā)展提供了支撐。BOZZINI等[50]利用多相流模擬(CFD)工具FLUENT針對(duì)彎管環(huán)境的多相流體介質(zhì)(包括兩相不可相溶的液體、氣體和微顆粒的固體)進(jìn)行了流動(dòng)數(shù)值模擬,選擇了多相流模型中的離散相模型(DPM),并結(jié)合試驗(yàn)研究尋找沖蝕破壞的主要影響因素。結(jié)果表明,當(dāng)管道中氣相占比較高時(shí),彎管的下半部分比上半部分受損更嚴(yán)重,且隨著流體速度的增加,主要侵蝕區(qū)從彎管內(nèi)彎處轉(zhuǎn)移至彎道外彎壁處,流體中顆粒的運(yùn)動(dòng)軌跡分布更廣,損傷面積增大。 

油田注水開(kāi)發(fā)過(guò)程中,腐蝕一直被認(rèn)為是設(shè)備損壞的關(guān)鍵性因素。而結(jié)垢與腐蝕并不是相互獨(dú)立的,兩者之間相互促進(jìn)相輔相成,會(huì)形成嚴(yán)重的垢下腐蝕,一定程度上危害了設(shè)備的安全運(yùn)行[51]。材料表面被垢層覆蓋后,垢下物質(zhì)形成局部閉塞腐蝕微環(huán)境,與開(kāi)放體系形成腐蝕陰陽(yáng)極,從而表現(xiàn)為顯著的局部腐蝕特征。相對(duì)于全面腐蝕,局部腐蝕造成金屬的損失量不大,但腐蝕速率很大且難以檢測(cè),往往會(huì)造成突發(fā)性的事故[52-54]。 

結(jié)垢對(duì)腐蝕具有加速作用,是影響油氣田注水開(kāi)發(fā)的棘手問(wèn)題,只有對(duì)管道系統(tǒng)的結(jié)垢趨勢(shì)進(jìn)行及時(shí)的預(yù)測(cè),才能有效防止系統(tǒng)發(fā)生堵塞或腐蝕,近年來(lái)結(jié)垢預(yù)測(cè)得到了較快的發(fā)展,隨著預(yù)測(cè)技術(shù)和研究的更加深入,結(jié)垢預(yù)測(cè)方法也越來(lái)越成熟,我國(guó)目前應(yīng)用的成熟的結(jié)垢預(yù)測(cè)方法見(jiàn)表3。 

垢型 結(jié)垢預(yù)測(cè)方法 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn)
碳酸鈣垢 Langlier飽和指數(shù)法 適用于溫度0~100 ℃,pH為5.5~8.5,μ<6的體系 忽略了OH-、外的其他堿性因素以及壓力、含鹽量對(duì)結(jié)垢的影響,并受溫度和濃縮倍數(shù)的影響,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)垢情況存在較大差異
Davis-Stiff飽和指數(shù)法 簡(jiǎn)單易行,綜合熱力學(xué)因素,考慮了結(jié)垢的離子濃度、pH值、溫度和含鹽量對(duì)CaCO3垢的影響,能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)油田水中CaCO3垢的結(jié)構(gòu)趨勢(shì) 忽略了流體流速、流態(tài)及CO2分壓對(duì)結(jié)構(gòu)趨勢(shì)的影響,預(yù)測(cè)結(jié)果不夠精準(zhǔn),與實(shí)際結(jié)果有一定偏差
Ryznar穩(wěn)定指數(shù)法 綜合分析了油田水質(zhì)特點(diǎn),考慮了熱力學(xué)、動(dòng)力學(xué)、礦化等因素,能更準(zhǔn)確的推斷水質(zhì)穩(wěn)定狀態(tài),預(yù)測(cè)結(jié)垢情況 未考慮壓力、流速、混合結(jié)晶等因素的影響,具有一定的局限性
硫酸鹽垢 Skillman熱力學(xué)溶解度法 比較符合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際,適用于溫度0~80 ℃,μ<2.75的水系 未考慮壓力和其他因素的影響,有局限性
混合垢 Oddo-Tomson飽和指數(shù)法 綜合考慮了溫度、壓力、離子濃度等因素,及有無(wú)CO2的影響,適用范圍廣,可較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)無(wú)機(jī)垢的結(jié)垢趨勢(shì) 未考慮結(jié)晶吸附及流體動(dòng)力學(xué)因素
Oli ScaleChem 可預(yù)測(cè)多達(dá)54種礦物的結(jié)垢趨勢(shì),預(yù)測(cè)任意油氣產(chǎn)層和管線設(shè)備可能發(fā)生的結(jié)垢反應(yīng),可以模擬計(jì)算水樣的相容性,優(yōu)化混合比例,有效防止采出水回注過(guò)程中結(jié)垢

油氣田現(xiàn)場(chǎng)工況環(huán)境復(fù)雜多變,一些工程師在腐蝕結(jié)垢預(yù)測(cè)方法基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際情況對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)化,并在實(shí)際工況中成功應(yīng)用。陳志剛等[55]基于Davis-Stiff飽和指數(shù)法依據(jù)可編程計(jì)算機(jī)軟件對(duì)油田底層注入水中CaCO3、CaSO4、SrSO4的結(jié)垢趨勢(shì)進(jìn)行了模擬預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)基本一致;SKILLMAN根據(jù)熱力學(xué)及溶解平衡的原理提出的熱力學(xué)溶解度法與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)趨勢(shì)基本相符,但僅考慮一種晶體的結(jié)垢過(guò)程,且未考慮溫度、壓力及離子濃度對(duì)結(jié)垢的影響;Vescal Π預(yù)測(cè)模型不僅可以考慮混合垢的結(jié)垢趨勢(shì),而且可以對(duì)不同井深部位的結(jié)垢趨勢(shì)進(jìn)行計(jì)算,不足之處是只考慮了NaCl環(huán)境的結(jié)垢,未考慮CaCO3對(duì)BaSO4沉淀的影響[53-55];付亞榮等[56]通過(guò)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)油田地面集輸系統(tǒng)的管道結(jié)垢趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè),經(jīng)過(guò)2 100多次迭代后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生收斂,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值基本一致;徐志明等[57]以圓管為研究對(duì)象,在前人研究的污垢模型的基礎(chǔ)上建立了CaSO4微溶鹽的污垢沉積過(guò)程的數(shù)學(xué)模型,模型計(jì)算值與試驗(yàn)值之間的誤差隨著污垢的增長(zhǎng)不斷減小,誤差范圍小于20%,為結(jié)垢預(yù)測(cè)提供了新思路;BRAHIM等[58]基于污垢沉積去除模型,建立了CaSO4在長(zhǎng)方體管壁內(nèi)的結(jié)垢過(guò)程的數(shù)學(xué)模型,計(jì)算了垢層厚度隨時(shí)間變化的關(guān)系及垢層內(nèi)的溫度分布,模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的吻合性較好。 

對(duì)于油氣田生產(chǎn)水、地層水及水處理系統(tǒng)的結(jié)垢預(yù)測(cè)主要是考慮成垢離子在鹽溶液中的結(jié)垢趨勢(shì)與結(jié)垢過(guò)程,并據(jù)此建立耦合復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,使用計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言進(jìn)行模擬,或使用人工網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性收斂,找出各數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系。因此,建立更加全面的、動(dòng)態(tài)的、多因素的結(jié)垢預(yù)測(cè)模型是今后油氣田注水系統(tǒng)結(jié)垢預(yù)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。 

綜上所述,對(duì)于注水系統(tǒng)的腐蝕與結(jié)垢預(yù)測(cè)模型的建立,可依據(jù)已有的油氣管道腐蝕預(yù)測(cè)模型對(duì)相關(guān)腐蝕影響因素進(jìn)行重新修正和改進(jìn),依據(jù)注水系統(tǒng)的實(shí)際情況,綜合考慮水質(zhì)、礦化度、pH、溫度、微生物生長(zhǎng)及沖刷腐蝕等環(huán)境參數(shù)建立符合實(shí)際的預(yù)測(cè)模型。對(duì)此,可收集現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際腐蝕數(shù)據(jù),利用傳統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)分析或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等智能算法確定影響系統(tǒng)腐蝕的特征變量及其權(quán)重,依據(jù)分析結(jié)果選擇CO2腐蝕預(yù)測(cè)模型、微生物腐蝕預(yù)測(cè)模型或沖刷腐蝕預(yù)測(cè)模型等對(duì)腐蝕因素及腐蝕因子進(jìn)行修正和改進(jìn)。不同的模型考慮的腐蝕因素不同,若采用CO2腐蝕基礎(chǔ)模型,應(yīng)注意規(guī)避模型中由CO2引起的相關(guān)變量成分;若腐蝕以微生物腐蝕為主,則可在CO2模型基礎(chǔ)上去除相關(guān)變量,加入對(duì)微生物生長(zhǎng)過(guò)程與滅活動(dòng)力學(xué)的考慮,建立微生物生長(zhǎng)過(guò)程與環(huán)境變量之間的映射關(guān)系;若腐蝕主控因素為沖刷腐蝕,則可以采用流體力學(xué)與多相流相結(jié)合的方式,采用模擬軟件建立多相流腐蝕預(yù)測(cè)模型;若腐蝕為多因素的協(xié)同作用,則可以綜合考慮各模型的精確性和適用性,選取計(jì)算量較小且可使用智能算法分析的基礎(chǔ)模型進(jìn)行改進(jìn)。 

腐蝕結(jié)垢預(yù)測(cè)模型用于對(duì)腐蝕與結(jié)垢的預(yù)測(cè),受實(shí)際環(huán)境與工況的限制,預(yù)測(cè)模型通常都是以小樣本數(shù)據(jù)推測(cè)大樣本的腐蝕規(guī)律,以短期的腐蝕數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)長(zhǎng)期腐蝕行為,以室內(nèi)模擬數(shù)據(jù)推測(cè)實(shí)際條件的腐蝕趨勢(shì),既要基于理論基礎(chǔ),又要有實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的支撐。目前,腐蝕預(yù)測(cè)模型在油氣田領(lǐng)域注水系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)管線、設(shè)備的腐蝕狀態(tài)評(píng)估和防控都起到了重要作用,這對(duì)油氣開(kāi)采及輸送系統(tǒng)的安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。油氣田的腐蝕、結(jié)垢預(yù)測(cè)已經(jīng)取得了一些成果,預(yù)測(cè)模型主要側(cè)重于CO2環(huán)境的腐蝕預(yù)測(cè)、結(jié)垢趨勢(shì),單因素條件下的腐蝕速率、結(jié)垢趨勢(shì)、腐蝕區(qū)域及結(jié)垢部位等。因此,為了推動(dòng)注水系統(tǒng)腐蝕、結(jié)垢預(yù)測(cè)模型的發(fā)展,經(jīng)后可以從以下幾個(gè)方面著重考慮。 

(1)采用計(jì)算機(jī)編程、軟件、人工智能算法等結(jié)合的方法來(lái)提高模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,減少樣本數(shù)據(jù)的模擬量。 

(2)對(duì)于注水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測(cè)模型,需要重點(diǎn)關(guān)注水質(zhì)環(huán)境,綜合考慮溫度、壓力、pH、礦化度、細(xì)菌繁殖、沖刷腐蝕等因素。針對(duì)不同體系的腐蝕因素,借鑒CO2腐蝕預(yù)測(cè)模型、微生物腐蝕預(yù)測(cè)模型、沖刷腐蝕預(yù)測(cè)模型等進(jìn)行腐蝕因素及腐蝕因子修正和改進(jìn),對(duì)模型的修正和改進(jìn)包括去除相關(guān)變量、MIC腐蝕考慮微生物生長(zhǎng)過(guò)程與環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性及其生長(zhǎng)過(guò)程中的動(dòng)力學(xué)、沖刷腐蝕采用流體力學(xué)與多相流相結(jié)合的方式等。 

(3)將腐蝕、結(jié)垢過(guò)程進(jìn)行耦合,建立更加完善的復(fù)合模型。在復(fù)合模型的探索過(guò)程中應(yīng)追求更加簡(jiǎn)化的原則,同時(shí)需要考慮對(duì)復(fù)合模型的變量交叉影響,多種模型的耦合應(yīng)用,提高預(yù)測(cè)質(zhì)量。




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