K頁巖氣田輸水管道腐蝕預測模型的建立

廖柯熹,江 潘,劉 鑫,陳璐潔,鮮 俊,何國璽,鄒 慶

(1.西南石油大學石油與天然氣工程學院, 成都 610500;2.國家管網集團西南管道有限公司昆明維搶修分公司, 昆明 650000;3.中國石油青海油田分公司勘探開發研究院,酒泉 736202;4.中石油塔里木油田分公司,庫爾勒 841000)

頁巖氣田在開采過程中常采用水力壓裂,因此輸水管道的應用較為廣泛[1-2],然而,輸水管道的腐蝕穿孔常有發生[3]。腐蝕不僅會影響管道的使用壽命,還會造成泄漏;此外,管道泄漏會造成輸送效率降低、環境污染、經濟損失等嚴重后果[4-5]。因此,需根據現場管道實際運行工況,分析管道腐蝕敏感區域,確定其內腐蝕程度,預測腐蝕趨勢[6-7]。

ARJMAND等[8]研究了316L不銹鋼在含氧NaCl溶液中的傳遞電位和腐蝕電位,得出兩種電位隨CDO(溶解氧濃度)在0～200 μg/L內的增大而增大,不銹鋼表面氧化膜逐漸增大。BEAKET等[9]和COVINO等[10]的研究表明,溶解氧會顯著影響低碳鋼的陽極鈍化膜,溶解氧將低價鐵氧化成高價鐵,有助于鋼材表面鈍化膜的生長和穩定性。CCERES等[11]得到了碳鋼在不同NaCl溶液中溶解氧濃度的臨界值;在1 mol/L NaCl溶液中,當溶解氧濃度低于2 mg/L時,腐蝕電流密度與氧濃度近似成正比;在高于2 mg/L時,腐蝕電流密度增大但斜率逐漸減緩。LIN等[12]發現在95%(體積分數,下同)CO2-5%O2水環境中溶解氧破壞了3Cr鋼表面腐蝕產物的完整性,導致鉻元素分布不均勻,加速腐蝕。但是,某些研究認為溶解氧也會抑制腐蝕進程,其抑制程度跟溶解氧濃度相關,當溶解氧濃度超過某個臨界值時,腐蝕速率顯著下降,原因是鈍化膜變得致密,可以有效抑制腐蝕性離子侵入[12-14]。然而,關于頁巖氣田輸水管道中溶解氧的腐蝕行為研究,目前卻鮮見報道。

MELCHERS等[15]研究了海洋環境中溶解氧與腐蝕速率之間的關系,發現在早期腐蝕中腐蝕速率與溶解氧呈線性關系,當溶解氧含量為0.5～10 mg/L時,腐蝕速率隨溶解氧含量增加而增大。然而,頁巖氣輸水管道服役環境與海洋環境存在較大差異,有必要進行進一步的研究。

因此,筆者利用多相流模擬軟件分析目標管段的沿程流動參數分布情況,確定腐蝕敏感區域及其相應工況參數;設計了8組高溫高壓反應釜試驗,確定輸水管道內腐蝕程度;基于多相流模擬結果和腐蝕數據,建立適合K頁巖氣田輸水管道內腐蝕的預測模型,以期為現場輸水管道的腐蝕防控和安全運行提供了參考。

1 腐蝕敏感區域及工況的確定

1.1 管道模型的建立

1.1.1 管道模型

K頁巖氣田共存在兩條輸水管線,分別為K1線和K9線。其中K1線中共三條管道,分別為SL取水點-K13管段、K13-K110管段、K110- K118管段;K9線只有一條管道,為K912-K96管段,如圖1所示,每個節點處均有分支管道。

圖1 目標管道模型Fig.1 Target pipeline model

利用OLGA軟件的Basic Model模塊,根據現場管道設計參數建立1…1的模型,設計參數見表1。

表1 管道設計參數

1.1.2 運行參數

根據現場實際運行參數,目標管道無防腐蝕層、保溫層,4條目標管段的運行參數如表2所示。

表2 目標管段的基礎運行參數

1.1.3 水質參數

根據現場輸水管道水體介質組分,基于PVTsim建立相應的水樣組分模型,如表3所示。

表3 模擬水樣組分

1.2 腐蝕敏感區域及工況的確定

根據OLGA模擬計算溫度、壓力參數及管道傾角,判定腐蝕敏感區域及相應的工況參數。

4根目標管段運行穩定后,沿線溫度、壓力、高程的變化如圖2所示。可以看出:溫度變化很小;沿程壓力隨管道路由呈下降的趨勢。管路沿程地形的起伏導致輸水管道內流體的壓力和溫度出現了不同幅度的上下波動,地形起伏越大,壓力和溫度波動幅度也越大[16]。

圖2 4根目標管段溫度壓力沿線變化規律及路由圖Fig.2 Temperature and pressure change law and route diagram of 4 target pipe sections along the line

根據現場運行參數和OLGA模擬結果,得到進出口溫度、壓力的誤差分析結果,見表4。由表4可知最大誤差為5.7%,小于10%,說明模擬結果符合實際工況[17-18]。

表4 4根目標管段運行參數的模擬值和實測值

根據標準SY/T 0087.2-2020《鋼質管道及儲罐腐蝕評價標準第2部分:埋地鋼質管道內腐蝕直接評價》,管道低洼處等管道曲率過大位置為腐蝕敏感區域[19]。這是因為管道傾角減小和增大位置,分別對應著傾斜向下管段和傾斜向上管段,該區域即為管段低洼處,所以腐蝕敏感區域應選擇兩側管道傾角差距最大的區域,4根目標管段的腐蝕敏感區域位置及運行參數如表5所示。

表5 4根目標管段的腐蝕敏感區域位置及運行況參數

2 腐蝕預測模型的建立

基于4條目標管段的腐蝕敏感區域及相應工況參數,制定高溫高壓反應釜試驗,測試腐蝕速率并確定腐蝕程度,建立適合K頁巖氣田輸水管道內腐蝕的預測模型。

2.1 高溫高壓反應釜試驗

2.1.1 試驗準備

輸水管道材質為L290鋼,其主要成分見表6。用于高溫高壓反應釜試驗的試樣尺寸為50 mm×10 mm×3 mm,試驗前用砂紙(400～1000 號)逐級打磨,使試樣表面粗糙度趨于均勻。采用石油醚清洗打磨后的試樣10 min,去除表面油脂,隨后放入無水乙醇中浸泡清洗10 min,進一步脫水、去脂。使用冷空氣干燥試樣,用精確度為0.1 mg的分析天平稱量。每組4個平行試樣,用于測試腐蝕速率。試驗溶液根據表3配制。

表6 L290管道鋼的化學成分

使用雷磁JPB-607A便攜式溶解氧測定儀測定水中溶解氧含量,精度為0.1 mg/L。

2.1.2 試驗方法

管道處于埋地環境中,服役環境溫度變化不大,故試驗溶液中的解氧含量變化也很小。

如表7所示,設置高溫高壓釜試驗條件:其中14組試驗條件基于提取的4處腐蝕敏感區域及相應工況參數。根據K頁巖氣田輸水管道歷史運行和測量數據,其溶解氧含量為0.9～8 mg/L,壓力為1.5～3.5 MPa,溫度為25～40 ℃,增加58組所示極限工況試驗條件。

表7 高溫高壓反應釜試驗條件

將試驗溶液倒入反應釜中后,將試樣安裝在樣品支架上并完全浸沒在溶液中。使用溶解氧儀測量溶液中溶解氧含量,通過注入氮氣的方式使溶解氧含量穩定在設定值。根據表7設置試驗溫度、壓力,試驗時間為120 h。

2.1.3 腐蝕速率計算

根據公式(1)計算腐蝕速率[21-23]。

(1)

式中:vcorr為試樣腐蝕速率,mm/a;m1為試樣腐蝕后質量,g;m2為試樣腐蝕前質量,g;t為試樣腐蝕反應時間,h;ρ為試樣鋼材的密度,g/cm3;S為試樣的表面積,cm2。

2.2 模型建立

2.2.1 均勻腐蝕速率

腐蝕速率測試結果表明試樣在14組試驗條件下的腐蝕速率分別為0.108 3,0.098 0,0.094 0,0.089 5 mm/a。在58組試驗條件下的腐蝕速率分別為0.092 9,0.085 6,0.077 9,0.064 9 mm/a。

參考標準GB/T 23258-2020《鋼質管道內腐蝕控制規范》對均勻腐蝕速率進行評價[24],如表8所示,目標管段內腐蝕程度為中度腐蝕。

表8 均勻腐蝕速率評價標準

2.2.2 建立腐蝕預測模型

(1) 多元線性回歸理論

模型因變量為Y,影響Y的因素有i個自變量,x1、x2、x3、…、xi。根據多元線性回歸理論,基于各個因變量Y和自變量xi之間的關系,建立腐蝕速率模型:

Yi=fi(xi)

(2)

式中:fi(xi)為各個自變量xi和因變量Y之間的函數關系。

再根據多元線性回歸理論思想,將式(2)函數關系式fi(xi)整體當做多元線性回歸中的自變量Xi,即X1=f1(x1)、X2=f2(x2)…Xi=fi(xi),令隨機誤差為ε,則Y和Xi之間的線性回歸模型可表示為:

Y=k0+k1X1+k2X2+k3X3…+knXn+ε

(3)

式中:k0、k1、k2、…、kn為回歸系數,解開各個回歸系數即可得出腐蝕速率預測模型。

為計算出回歸系數,需要對(x1,x2,…,xn,Y)進行m次獨立試驗,得到m組試驗數據(xt1,xt2,…,xtk),t=1,2,…,m(m>n+1),它們滿足關系式:

Y=k0+k1Xt1+k2Xt2+k3Xt3…+knXtn+εt

(4)

式中:ε1,…,εn互不相關均是與ε同分布的隨機變量。建立線性方程式,可得如式(5)的樣本模型:

(5)

用矩陣表示式(5),得Y=XK+ε,如式(6)所示。根據矩陣運算法則,得K=(XTX)-1XTY,使用最小二乘法得到K值,最后得到腐蝕速率預測模型[25-26]。

(6)

(2) 腐蝕速率預測模型建立

目前國內外學者對于腐蝕速率預測模型的研究已頗有研究。建立腐蝕速率預測模型需要考慮溶解氧濃度、溫度、壓力的影響,腐蝕速率模型建立如式(7)(9)所示[28]:

vcorr=k·f(CDO,T,P)

(7)

vcorr=K·fCDO(CDO)·fT(T)·fP(P)

(8)

lnvcorr=lnfCDO(CDO)+lnfT(T)+lnfP(P)+C

(9)

式中:vcorr為腐蝕速率,mm/a;fT(T)為溫度影響腐蝕速率的函數;fP(P)為壓力影響腐蝕速率的函數;fCDO(CDO)為溶解氧含量影響腐蝕速率的函數;C為常數。

① 溶解氧

MELCHERS[15]發現腐蝕速率與溶解氧之間存在線性關系。由于在無氧條件下腐蝕發生可以忽略不計,溶解氧模型可以表示為:

vcorr=A·O

(10)

式中:vcorr為腐蝕速率,mm/a;O為溶解氧含量濃度,mg/L;A為常數。

一些研究者也報道了不同溫度下腐蝕速率與溶解氧濃度之間的冪函數關系[14],其關系式如式(11):

vcorr=A·OB

(11)

式中:B為常數。

② 溫度

溫度對于腐蝕速率的影響僅次于腐蝕介質。FONTANA[28]指出,隨著溫度的升高,腐蝕速率呈指數增長,其關系式為:

vcorr=D·eET

(12)

式中:T為溫度,℃;D,E為常數值。

而SOARES和ROBERGE[14]的腐蝕速率近似線性方程的關系是:

vcorr=D·T+E

(13)

在大多數物理應用中,溫度的加速效應通常用ARRHENIUS[14]模型,其關系式見式(14):

vcorr=D·e-E/T

(14)

式中:T為熱力學溫度,K。

③ 壓力

壓力也會對腐蝕速率產生影響。基于一些學者在不同壓力下腐蝕速率和壓力關系的研究結果,其關系式見式(15)[30]:

lnvcorr=lnP

(15)

因為在腐蝕環境中溶解氧、壓力可能為0,但溫度參數始終存在,因此對溶解氧濃度、壓力參數的數學模型進行優化,建立的數學模型見式(16)和(17)。

lnvcorr=βln(CDO+1)

(16)

lnvcorr=δln(P+1)

(17)

將式(14)、(16)、(17)代入到式(9)中,得到L290管道在不同溶解氧濃度、溫度、壓力下的腐蝕速率預測模型,見式(18):

(18)

式中:α、β、γ、δ為回歸系數。結合多相流模擬和室內試驗結果,采用Matlab軟件,進行多元線性回歸方法,確定腐蝕預測模型中的回歸系數,得到腐蝕預測模型。

(3) 模型驗證

以3.2.1節8組腐蝕速率結果為基礎,應用Matlab中regress算法擬合出腐蝕預測模型中各個回歸系數值。擬合出的腐蝕預測模型如式(19)所示:

lnvcorr=-0.648 3+0.390 4ln(CDO+1)-734.72/T+0.005 2ln(P+1)

(19)

采用腐蝕速率預測模型對8組試驗條件下的腐蝕速率進行預測,得到預測值、實驗值與預測值的誤差值如圖3所示。由圖3可知,預測模型最大誤差為3.9%,小于5%,表明建立的預測模型準確性較高。其中,該預測模型適用范圍為溫度25～40 ℃,壓力1.5～3.5 MPa,溶解氧質量濃度0.9～8 mg/L。

圖3 試驗值與預測值的對比圖Fig.6 Comparison between experimental value and predicted value

3 結 論

(1) 采用OLGA軟件模擬管道沿程流動參數分布,確定腐蝕敏感區域位置及其相應工況參數。

(2) 根據腐蝕敏感區域工況參數和輸水管道歷史工況數據,制定高溫高壓反應釜試驗,得到8組腐蝕速率,為0.064 8～0.105 6 mm/a,目標管段內腐蝕程度為中度腐蝕。

(3) 采用多元線性回歸方法,建立了適用于K頁巖氣田輸水管道腐蝕預測模型,腐蝕預測模型最大誤差為3.9%,表明建立的預測模型準確性較高。該預測模型適用范圍為溫度25～40 ℃,壓力1.5～3.5 MPa,溶解氧質量濃度0.9～8 mg/L。