油田站間輸油管道熱力優化計算

王霽（大慶油田有限責任公司儲運銷售分公司）

溫度是熱油管道輸送過程中最重要的參數之一，溫度高低直接影響油品的黏度、比熱、密度等物性。出站溫度過高會導致輸送過程中的散熱量增加，能量損失變大；而出站溫度過低，會導致安全停輸時間減少，增加安全隱患。因此選擇合理的出站溫度對于熱油管道安全經濟輸送具有重要意義。在熱油管道生產運行參數優化過程中，管道溫降計算的精度對于方案的合理性影響巨大。

1 現狀

為提高輸油管道溫降計算的精度，許多學者進行了大量研究，徐睿妤為解決現有熱力模型上存在的不足，根據熱阻原理編制了具備常見模型模塊和自定義模塊的OHTC計算軟件，提高了管道運輸上熱力計算的精準度[1]；龐海濤采用PIPESIM流體計算軟件進行對K值影響因素的模擬，分析得出了各因素對其影響程度[2]；魏立新，周剛等提出一種更適用于現場實際工況的基于相關向量機算法（RVM）的埋地熱油管道溫降預測的新方法[3]；楊新明、蔣洪等在利用探針法測量土壤導熱系數的基礎上，結合管道設計數據，通過理論公式計算求解管道的總傳熱系數[4-5]；楊加棟，張曉靈等以聚氨酯彈性體保溫管道作為研究對象，設計可模擬深水環境下壓力和溫度的管道散熱測試裝置，有助于分析測驗材料保溫性能，為工程現場提供了有力參考[6]。

針對某油田站間原油輸送管道，采用最優化擬合方法建立了管道熱力計算模型，并對不同輸量不同月份管道的合理出站溫度進行了計算。

2 熱力計算模型

某油田站間管道全長30km，采用加熱輸送方式。該管道環境溫度-8~15℃，油品比熱容1.94~2.69J/(kg·℃)，黏度23.5~43.8mPa·s，密度0.87kg/m3，進站溫度39~49℃。

熱油管道溫降通常采用蘇霍夫公式：

式中：G為油品的質量流量，kg/s；c為輸油溫度下油品的比熱容，J/(kg·℃)；K為管道總傳熱系數，W/(m2?℃)；D為管道外徑，m；L為管道長度，m；TR為管道起點溫度，℃；TZ為管道終點溫度，℃；T0為管道周圍土壤溫度，℃；a為參數。

采用蘇霍夫公式計算溫降，總傳熱系數是最關鍵的參數之一。總傳熱系數選擇不合理，會導致溫降計算結果與實際偏差較大。采用理論公式計算總傳熱系數，計算過程復雜、參數獲取難度大、計算結果與實際運行結果偏差大。為提高精度，可以采用反算法[7]計算，但其計算精度取決于所采用的實際運行數據的準確性。在實際輸送過程中，輸量、環境溫度、進出站溫度等參數一般會隨時間不同而有一定程度的變化，這樣就會導致采用不同生產數據反算出的總傳熱系數結果的不同，進而影響到溫降的計算誤差。為減少采用單一生產數據導致的誤差較大的問題，采用最優化擬合方法，以輸油溫降殘差平方和最小為目標，綜合考慮一段時間內的所有生產數據，建立了總傳熱系數最優化擬合模型：

式中：ΔTi為由管道第i組實際運行數據得到的實際溫降，℃；n為某一生產時期內管道生產數據的樣本總數；F(K)為管道傳熱系數計算的擬合度；K為某一時間段的管道傳熱系數，W/m2?℃。

該最優化擬合模型屬于無約束規劃問題，可采用DFP法進行求解。

3 計算結果與誤差分析

采用站間輸油管道2019年運行數據，對全年的總傳熱系數和管道溫降誤差進行了計算，總傳熱系數隨時間變化見圖1，管道溫降誤差統計見表1。

圖1 總傳熱系數隨時間變化

表1 管道溫降誤差統計

可見管道傳熱系數隨季節變化明顯，在3—5月較低，之后逐漸上升，這是由于埋地管道周圍土壤溫度場的變化滯后性導致的[8]。另外，總傳熱系數對土壤熱阻變化的敏感性較強，濕土會導致管道總傳熱系數成倍增加[9-10]，因此降水較多的6—9月總傳熱系數開始逐漸升高。

由表1的相對誤差結果可以發現，應用最優化擬合模型計算出的溫降與實際溫降相比，最大平均相對誤差5.14%，最小平均相對誤差0.4%，全年平均相對誤差2.56%，精度較高，能夠較為準確地對站間輸油管道沿線的溫降進行計算。

4 不同輸量下合理出站溫度計算

該管道原油凝點35℃，以高于凝固點4℃為末站溫度計算輸量為11000t/d、13000t/d、15000t/d、17000t/d和19000t/d五種情況下的出站溫度。

不同輸量下出站溫度變化見圖2，該原油輸送管道輸量為11000t/d時，出站溫度為45.4～48.1℃，輸量為19000t/d時，出站溫度為42.7～44.2℃，最低輸量下的出站溫度比最高輸量平均降低7.55%。相同條件下，日輸量和出站溫度成線性關系，日輸量每增加1000t，出站溫度大約下降0.4℃。

不同月份出站溫度變化見圖3，可見同一輸量下不同月份的出站溫度變化幅度為2~3℃，3月份比8月份的出站溫度平均高出4.65%。故應該根據管道輸量和環境溫度的不同，在保障油品安全輸送的前提下制定合理的輸油方案。

圖2 不同輸量下出站溫度變化

圖3 不同月份出站溫度變化

表2 優化前后數據對比

5 實例計算

采用前面計算模型，選取3月、6月、9月、12月15日管道實際輸量，優化了管道的輸油溫度，優化前后數據對比見表2。4個日期管道終點溫度均遠遠高于凝固點，實際輸油溫度也遠高于優化后的輸油溫度。按照優化后的輸油溫度運行，4個日期的輸油溫度分別降低11.4、11.8、8.3、4.9℃，熱能損耗分別減少18.2%、37.6%、30.3%、22.4%，節能效果顯著。

6 結論

1）針對實際運行工況各參數不確定性變化導致的總傳熱系數計算誤差較大的問題，通過分析管道內部流體因素及管道外部環境與熱輸管道總傳熱系數之間的關系，建立傳熱系數最優化擬合模型。

2）應用優化模型對現場全年數據進行計算處理，得出每月最優總傳熱系數，計算出的溫降與實際溫降相比，最大相對誤差5.14%，最小相對誤差0.4%，全年平均相對誤差2.56%，該模型能夠在一定程度上提高熱力計算精度。

3）依據現場實際運行狀況，計算全年各月份進站溫度為39℃時不同輸量下對應的出站溫度，當日輸量從11000t增加到19000t時，各月出站溫度降低了3~5℃；同一輸量下，3月份出站溫度最高，8月份最低，兩者相差2~3℃。

4）選擇典型季節某一天的實際輸量，優化了輸油溫度，并與實際運行參數相比，輸油溫度降低5~12℃，熱能損失降低18.2%~37.6%。