基于WG-ICDA的管道CO2腐蝕預測模型改進

葛揚志，韓國進，邊 江，曹學文

（1.中海石油（中國）有限公司上海分公司，上海 200050；2.中國石油大學（華東）儲運與建筑工程學院）

CO2作為油田伴生氣或天然氣組分之一廣泛存在于油氣儲藏中，濕天然氣中的 CO2溶解于凝析水或液膜中，會對管壁造成嚴重腐蝕[1-2]。在油氣田開發、集輸和加工過程中，盡管采取了多種措施來脫除天然氣中的CO2與水分[3-4]，但CO2引起的管線腐蝕問題仍然是限制油氣工業發展的一個突出問題。為準確掌握管線內部的腐蝕情況，對現有或者潛在的管道缺陷進行及時修復，目前一般采用在線檢測的方法，然而在線檢測不僅費用過高并且因為物理和幾何因素而不能適合所有的管線，因此迫切需要對輸氣管線的內腐蝕進行合理預測，對管道腐蝕敏感區域進行準確的判定以保證輸氣管網安全運行。本文結合崖城海底管線的內腐蝕直接檢測過程與檢測結果，對濕氣管線的內腐蝕直接評價方法（WGICDA）進行了系統的研究與應用，重點研究了濕氣管線內腐蝕直接評價方法的核心過程——腐蝕速率預測，同時分析了預測結果與實際檢測結果偏差產生的原因，并采用高壓起伏管路模擬實驗提出了緩蝕修正系數，對預測結果進行了修正，驗證了修正模型的準確性，為 WG-ICDA方法的實施提供了一定的參考。

1 濕氣管線內腐蝕直接評價方法

濕氣管線的內腐蝕直接評價方法是在不考慮水和其他的腐蝕影響因素的基礎上提出來的[5]，不同于干氣管線內腐蝕直接評價方法，WG-ICDA方法的基本依據是通過傳統腐蝕速率、流動影響以及其他的影響因素確定管線發生內腐蝕的次序。濕氣管線內腐蝕直接評價方法的目標是識別腐蝕高風險位置，通過腐蝕率來表示腐蝕的分布情況，并且將腐蝕速率模型作為一種預測未來腐蝕增長率的工具應用于整個評價的過程中。

濕氣管線內腐蝕直接評價方法分為以下四個步驟：預評價、間接檢測、詳細檢測、后評估。在WGICDA方法間接檢測階段，多相流流動模擬是其中關鍵部分，目的是通過多相流模擬得到管段內流體氣液表觀流速、壓力、溫度、持液率以及流型等參數。

2 CO2腐蝕速率預測模型

目前國際上關于CO2腐蝕速率預測模型主要分經驗型預測模型、半經驗型預測模型和機理型預測模型。本文采用應用最廣泛的NORSOK模型和De Waard模型進行腐蝕預測。

2.1 NORSOK模型

NORSOK模型是關于CO2腐蝕的經驗模型[6-7]，此模型綜合考慮了CO2分壓、溫度、pH值和剪切力對腐蝕速率的影響NORSOK模型表達式如下：

當溫度為 20 ℃，40 ℃，60 ℃，80 ℃，90 ℃，120 ℃，150 ℃時：

當溫度為15 ℃時：

當溫度為5 ℃時：

式中：tCR為腐蝕速率，mm/a；tK為與溫度有關的常數；2COf 為修正后的CO2分壓，bar；S為壁面剪切力，Pa；tpHf（）為pH影響因子。

式中：2COp 為CO2分壓，bar；p為系統總絕對壓力，bar；T為溫度，K。

2.2 De Waard95模型

典型的半經驗模型De Warrd95是目前應用較為廣泛的模型，其表達式為：

式中：rV為活化腐蝕速率，mm/a；mV為傳質腐蝕速率，mm/a；T為溫度，K；2COpH 為2COp 下pH值；U為液體介質流速，m/s；d為水力直徑，m。

3 兩種模型的應用分析

3.1 管線概況

以崖城到海南終端的一條 14"單層海底管道為研究對象，管道全長91 km，平管部分壁厚9.53 mm，立管部分壁厚17.14 mm。管道內部輸送介質為油氣水三相，管內輸送介質中 CO2含量較高，摩爾分數達10.99%，對管道有較大的腐蝕威脅。天然氣輸量15.6 m3/s，凝析油輸量1 kg/s。平臺壓力7.73 MPa，終端壓力 6.96 MPa。平臺溫度 28 ℃，終端溫度24.6 ℃。海管高程如圖1所示。

圖1 海底管道高程

3.2 管道內流型分析

通過多相流數值模擬，得到管道沿線流型變化曲線（圖2），管道沿線分別出現了環狀流、分層流和段塞流，在含 CO2濕氣管線入口立管附近出現的環狀流（約100 m）、在管線出現相對較大坡度的位置管線55 009～55 120 m附近位置出現的段塞流（約100 m）以及在管線出口附近90 145～90 907 m出現的段塞流（約750 m）之外，管線其他位置均為分層流，其中環狀流出現在立管附近，而兩處段塞流皆出現在管道傾角較大的位置。

圖2 管道沿線流型變化曲線

3.3 腐蝕速率的預測

對目標管線進行腐蝕速率預測的關鍵是選擇適合的腐蝕速率預測模型。分別采用 NORSOK和 De Waard95腐蝕預測模型對目標管線進行數值模擬，分析模擬結果，以選擇最優腐蝕速率預測模型。模擬結果如圖3所示。由圖3可知，NORSOK模型計算腐蝕速率的變化趨勢與對輸送濕氣管道腐蝕速率有重要影響的流型非常吻合，而De Waard95模型計算腐蝕速率的變化趨勢卻非常混亂，并且在有明顯段塞流的位置出現了腐蝕速率急速降低的現象，這與已有研究文獻及工程經驗中所出現的段塞流明顯的上坡段腐蝕速率較高相悖。因此De Waar95模型不適合對此目標管線進行腐蝕速率預測，最終采用NORSOK模型的仿真結果作為間接檢測過程的依據。

圖3 管道沿線流型與腐蝕速率沿管道里程變化曲線

4 NORSOK模型的優化

圖4 實際結果對比圖

4.1 腐蝕初步預測結果

采用了濕氣管線內腐蝕直接評價方法（WGICDA），最終在長達91 km的管線上共選取了116個典型的位置進行了腐蝕速率預測。采用NORSOK模型對目標位置進行了腐蝕速率預測，預測結果與現場檢查結果對比如圖4所示。圖4中腐蝕深度為腐蝕厚度與管道壁厚的比值，%。

從圖4中可以看出，采用NORSOK預測模型對目標位置腐蝕預測得到的腐蝕深度要遠高出實際的腐蝕深度。分析發現，NORSOK模型沒有考慮原油對腐蝕速率的影響，而實驗結果可知油水體積比對腐蝕速率存在一個敏感區間，使原油起到明顯的緩蝕作用，這對于濕氣中油水體積比處于腐蝕速率敏感區間情況下的預測結果必然存在較大誤差。為了修正油水體積比對腐蝕預測造成的影響，進行不同油水體積比條件下的多相流腐蝕實驗對NORSOK模型進行改進。

4.2 NORSOK模型優化

實驗采用的腐蝕監測方法為腐蝕掛片法，實驗裝置具體組成及運行原理見文獻[8]，此裝置可以實現對起伏管路的管內流動狀態，如流速、氣液比、流型、起伏傾角等的模擬。實驗過程所采用的材料為管線鋼 X65。根據工程管道相關運行參數的調研結果，配置實驗腐蝕介質。實驗采用蘇丹GNPOC原油，其蠟含量高于10%，因此屬于高含蠟原油。實驗采用乳化機將油水充分混合1個小時，使其盡量與現場采出液的油水混合狀態一致。在氣液比為0.5，CO2分壓為0.15 MPa、溫度為30 ℃的條件下，分別在不同油水體積比下的腐蝕規律進行實驗研究，見圖5。

圖5 腐蝕速率隨油水體積比的變化曲線

由圖5可知，油水體積比在0～0.25的范圍內，腐蝕速率較大且變化趨勢不明顯，當油水體積比達到0.3時腐蝕速率急劇下降，當油水體積比達到0.45后隨油水體積比繼續增加，腐蝕速率始終保持相對穩定的較小的腐蝕速率。這是由于 CO2腐蝕的基礎是有水存在并且在金屬表面發生潤濕，當油水體積比較大時，金屬表面變現為油浸潤性，減小了與腐蝕介質的接觸機會從而腐蝕速率降低。研究可知，在一定的油水體積比范圍內（敏感區），腐蝕速率會隨油水體積比的增加而急劇下降，相當于對管道內腐蝕起著重要的緩蝕作用。油水體積比為0.25～0.45為其對腐蝕速率影響的一個敏感區間，通過對該段數據進行擬合，最終得到油水體積比敏感區間內的緩蝕效率與油水體積比的函數關系式：

式中：y為緩蝕修正系數；x為油水體積比，取值范圍為 0.25～0.45。

在應用NORSOK模型計算腐蝕速率時，首先對油水體積比進行分析，當油水體積比處于敏感區間時，則需通過式（8）的緩蝕修正系數對預測結果進行修正。

4.3 優化后模型的應用

分別利用NORSOK模型與改進的NORSOK模型對崖城到海南終端 14"單層海底管道管線進行腐蝕速率預測，并對比現場內檢測作業檢測結果，對模型的優化結果進行了驗證。由公式（8）得到在油水體積比為 0.37時其緩蝕系數為 0.437，用此修正系數對直接采用NORSOK模型預測的結果進行修正，結果如表1所示。

表1 預測結果的修正

從表1中可以看出，經修正后的腐蝕深度預測值與在線檢測結果平均絕對偏差為 6.28%（轉換成腐蝕速率約0.098 mm/y），預測誤差基本能滿足工程實際要求。同時也驗證了改進的NORSOK模型的優化得到的腐蝕速率預測效果較好，對工程應用具有較好的適用性。

5 結論

（1）通過對含CO2海管內腐蝕直接評價得出管道沿線分別出現了環狀流、分層流和段塞流，其中環狀流出現在立管附近，而兩處段塞流皆出現在管道傾角較大的位置，流型與管道腐蝕速率直接相關。

（2）在實驗結果的基礎上對 NORSOK模型進行了改進，并采用 WG-ICDA方法預測了典型的腐蝕區域并對這些區域進行了腐蝕速率預測，最后通過對比工程現場內檢測數據發現，在油水體積比處于腐蝕速率敏感區間時，應用改進的NORSOK模型，其對于腐蝕速率的預測結果要明顯優于原有NORSOK模型的預測結果。

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