油田地面集輸系統(tǒng)能效指標(biāo)體系的建立及分析方法

成慶林，常 泰，王雨新，王 爽，王榮歡，孟繁琦

（1. 東北石油大學(xué) 石油工程學(xué)院，黑龍江 大慶，163000；2. 中國石化 大連石油化工研究院，遼寧 大連，116000）

目前，國內(nèi)對集輸系統(tǒng)優(yōu)化的研究主要以提高設(shè)備效率、簡化工藝流程等局部性能為目標(biāo)[1]。徐哲[2]以遼河油田興二聯(lián)集輸系統(tǒng)為例對集輸管網(wǎng)、聯(lián)合站、轉(zhuǎn)油站，以及站內(nèi)的設(shè)備分別進行了能耗計算并找出站場及設(shè)備能量分布規(guī)律，計算了各個環(huán)節(jié)的節(jié)能潛力。劉揚等[3]采用大系統(tǒng)優(yōu)化理論，針對低滲透油田地面工程網(wǎng)絡(luò)拓撲優(yōu)化問題，建立了適用于多級分解優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)模型。郝顏杰等[4]對某聯(lián)合站脫水工藝進行了優(yōu)化，重新建立了原油脫水裝置和原油穩(wěn)定裝置熱平衡，同時對已建的換熱設(shè)備進行了校核。何湘禹[5]對港東聯(lián)合站用能現(xiàn)狀進行分析，分析了原油處理子系統(tǒng)、原油加熱子系統(tǒng)和污水處理子系統(tǒng)的用能現(xiàn)狀，提出了改進意見。J. M. Douglas[6]提出了層次分析法，該方法將過程系統(tǒng)分為間歇過程與連續(xù)過程、流程輸入輸出結(jié)構(gòu)層、反應(yīng)循環(huán)層、分離層和換熱網(wǎng)絡(luò)層五個層次，再利用啟發(fā)式規(guī)則對系統(tǒng)進行基準(zhǔn)設(shè)計。Hackes[7]通過庫恩-塔克定律求解管道系統(tǒng)最優(yōu)條件。對能耗進行準(zhǔn)確的評價，及時找到用能薄弱環(huán)節(jié)，減少能源的大量浪費，不僅能大幅度提高企業(yè)工藝流程的效率，還能對環(huán)保起到重要的作用。聯(lián)合站、集油管網(wǎng)、站內(nèi)工藝流程等局部優(yōu)化對整個集輸系統(tǒng)來說針對性較弱、各站場間聯(lián)系性較小、對整體的優(yōu)化效果體現(xiàn)的并不明顯，因此建立一個評價體系將集輸系統(tǒng)中各流程聯(lián)系起來，考慮它們之間的相互影響是十分必要的。

綜上所述，為達到從整體評價的目的，本文在油氣集輸及熱力學(xué)基礎(chǔ)上引入層次分析理論，從集輸系統(tǒng)整體角度出發(fā)，建立能效評價體系，鑒于層次分析存在著人為主觀因素較強等缺陷，將模糊學(xué)中三角模糊數(shù)的概念與層次分析法相結(jié)合，把常規(guī)的判斷矩陣改進為三角模糊判斷矩陣，考慮了客觀事物的復(fù)雜性及人對事物認知的模糊性，在一定程度上減少了人為主觀因素的影響，以期為傳統(tǒng)能耗評價指標(biāo)體系做出有益的補充和擴展，為原油集輸系統(tǒng)進一步節(jié)能降耗提供理論支持。

1 構(gòu)建油田集輸系統(tǒng)指標(biāo)體系

1.1 三角模糊數(shù)

其中，-a為三角模糊數(shù)，記-a=（aL,aM,aU），當(dāng)aL=aM=aU時，-a是一個精確數(shù)。三角模糊數(shù)的幾何分布如圖1 所示。

圖1 三角模糊數(shù)的幾何表達Fig.1 Geometric representation of triangular fuzzy numbers

在評價方案中，aL是最保守的估計值（三角模糊數(shù)的下界），aM是最可能的值，aU是最樂觀的評價值（三角模糊數(shù)的上界）[8-10]。

三角模糊數(shù)的運算法則：

1.2 三角模糊層次分析法（FAPH）

三角模糊數(shù)理論可以對目標(biāo)進行更全面的估值，可以彌補層次分析法的缺陷：即在評價過程中只考慮了人為主觀認知的絕對性，對指標(biāo)的判斷為絕對的“1”或“0”，這種絕對的情況在實際生產(chǎn)中是很少存在的，這樣構(gòu)造的評判矩陣不能準(zhǔn)確地反映人對客觀事物認知的復(fù)雜及模糊性，因此將三角模糊理論與層次分析法相結(jié)合，改善其標(biāo)度法及評判矩陣。

三角模糊層次分析法評價流程如下[11-16]：

（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型。 根據(jù)評價目標(biāo)的需求，從上而下的將目標(biāo)系統(tǒng)劃分成若干層次，同一層次的各因素從屬于上一層因素或者對上一層因素有影響，并支配下一層因素或者受到下一層因素的作用。

（2）構(gòu)造判斷矩陣。 依據(jù)建立的層次結(jié)構(gòu)模型，結(jié)合生產(chǎn)實際及專家意見，采用0.1～0.9 標(biāo)度法構(gòu)造出各層級指標(biāo)的判斷矩陣，0.1～0.9 標(biāo)度法原理如表1 所示。

表1 0.1～0.9 標(biāo)度法基本原理Table 1 Basic principles of scaling

為了在一定程度上改善人為主觀因素的影響，將三角模糊數(shù)與0.1～0.9 標(biāo)度法相結(jié)合構(gòu)建三角模糊互補判斷矩陣，矩陣示例如下，如表2 所示。

（3）計算權(quán)重。

1）計算第K層指標(biāo)i的綜合模糊值Dk i（初始權(quán)重），

表2 三角模糊互補判斷矩陣Table 2 Triangular fuzzy complementary judgment matrix

2）去模糊化：

定義1：設(shè)M1=（l1,m1,u1）和M2=（l2,m2,u2）是三角模糊數(shù)。M1>M2的可能度用三角模糊函數(shù)定義為：

定義2：一個模糊數(shù)大于其他k個模糊數(shù)的可能度，被定義為：

定義3：可能度標(biāo)準(zhǔn)化：將（a,b,c,d）標(biāo)準(zhǔn)化是指將其轉(zhuǎn)化為：

（4）層次總排序。從上至下計算各層次結(jié)構(gòu)的指標(biāo)權(quán)重，得出最下層對最上層影響程度的大小。

1.3 基于FAPH 的集輸系統(tǒng)能效指標(biāo)體系的建立

將三角模糊層次分析法（FAPH）理論與油田地面生產(chǎn)相結(jié)合，對集輸系統(tǒng)進行能效評價。 根據(jù)GB/T 33653-2017《油田生產(chǎn)系統(tǒng)能耗測試和計算方法》結(jié)合油田地面集輸能耗組成，篩選出符合生產(chǎn)實際的評價指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建集輸系統(tǒng)能效指標(biāo)體系，如圖2 所示，在此能效指標(biāo)體系中，將集輸系統(tǒng)劃分為集中處理站、集油管道、轉(zhuǎn)油站三個子系統(tǒng)，對其分別構(gòu)建黑箱能量平衡模型并篩選出基礎(chǔ)能耗指標(biāo)，其中G、M、C 代表指標(biāo)。指標(biāo)體系共分為3 層，第一層為綜合各子層綜合影響的集輸系統(tǒng)能效系數(shù)，第二層為各子系統(tǒng)的能效系數(shù)，最后一層為各子系統(tǒng)的基礎(chǔ)能耗指標(biāo)[17-20]。

圖2 集輸系統(tǒng)能效指標(biāo)體系Fig.2 Energy efficiency index system of gathering and transportation system

根據(jù)建立的基礎(chǔ)能耗指標(biāo)體系，結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行計算，找出集輸系統(tǒng)中薄弱的子系統(tǒng)及其薄弱的基礎(chǔ)能耗指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上對各子系統(tǒng)構(gòu)建灰箱能量平衡模型，劃分用能單元，將用能設(shè)備與基礎(chǔ)能耗指標(biāo)相對應(yīng)，對用能薄弱系統(tǒng)的設(shè)備進行能效評價，找出用能薄弱環(huán)節(jié)，分析其節(jié)能潛力，提出改進方案。為了計算能效系數(shù)，各能效系數(shù)的計算需采用隸屬度進行無量綱處理，計算方法如表3所示。

表3 能效系數(shù)計算公式Table 3 Calculation formula of energy efficiency coefficient

由于C層指標(biāo)量綱不一致，無法直接進行計算，因此采用隸屬度d(M1）對指標(biāo)進行無量綱化處理，其中i為指標(biāo)對應(yīng)的Mi層，j代表對應(yīng)的Cj指標(biāo)，k為指標(biāo)數(shù)值所屬的月份，為隸屬度平均值。

（1）對于數(shù)值上升為正效益的指標(biāo)，則以數(shù)值最大月份為逼近趨勢，例如C3指標(biāo)（集輸系統(tǒng)）：

（2）對于數(shù)值下降為正效益的指標(biāo)，則以數(shù)值最小月份為逼近趨勢，例如C1指標(biāo)（集輸系統(tǒng)）：

式中，Cj,max、Cj,min分別代表指標(biāo)評價中Cj最大值和最小值。

2 指標(biāo)體系實際應(yīng)用

根據(jù)建立的集輸系統(tǒng)層次指標(biāo)體系，對某集輸區(qū)塊應(yīng)用集輸指標(biāo)體系進行能效評價，以其集中處理站為例進行分析，找出其用能薄弱環(huán)節(jié)。

2.1 能效指標(biāo)權(quán)重的計算

2.1.1 構(gòu)造判斷矩陣 將集中處理站燃料消耗量、集中處理站耗電量、集中處理站熱能利用率、集中處理站電能利用率、單位原油生產(chǎn)綜合能耗、單位液量生產(chǎn)綜合能耗關(guān)于集中處理站能效系數(shù)，管道伴熱供入能、管道伴熱效率、管道能損率關(guān)于集油管道能效系數(shù)，轉(zhuǎn)油站燃料消耗量、轉(zhuǎn)油站耗電量、轉(zhuǎn)油站熱能利用率、轉(zhuǎn)油站電能利用率關(guān)于轉(zhuǎn)油站能效系數(shù)，集中處理站能效系數(shù)、集油管道能效系數(shù)、轉(zhuǎn)油站能效系數(shù)關(guān)于集輸系統(tǒng)能效系數(shù)，以G-M為例，如表4 所示。

表4 G-M 層次判斷矩陣Table 4 G?M level judgment matrix

2.1.2 權(quán)重計算 根據(jù)判斷矩陣對各指標(biāo)進行權(quán)重計算，計算結(jié)果以G-M為例，如表5 所示。

（1）初始權(quán)重。

表5 各層次指標(biāo)初始權(quán)重Table 5 Initial weight of each level index

（2）去模糊化。去模糊化結(jié)果以G-M為例，如表6 所示：

表6 各層次指標(biāo)最終權(quán)重Table 6 The final weight of each level index

2.1.3 層次總排序 通過表5-6 得出C層對G的總排序，結(jié)果如表7 所示。

2.2 集中處理站能效系數(shù)

集輸系統(tǒng)能效評價流程為:

1) 根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)計算出M層級（M1集中處理站能效系數(shù)、M2集油管道能效系數(shù)、M3轉(zhuǎn)油站能效系數(shù)）各部分的基礎(chǔ)能耗指標(biāo)。

2) 結(jié)合評價矩陣得出的各指標(biāo)的權(quán)重計算M層級各部分的能效系數(shù)。

3) 計算G層級（集輸系統(tǒng)能效系數(shù)）的能效系數(shù)。

評價流程中最主要的部分為M層級各指標(biāo)的計算，因此以M1（集中處理站能效系數(shù)）為例進行能效評價：

表7 層次總排序Table 7 Total hierarchical ordering

集中處理站工藝流程如圖3 所示，主要工藝流程為分離器—儲油罐—外輸泵—碼頭，其中加熱爐加熱地下水，對分離器及儲油罐進行蒸汽盤管加熱及保溫。

圖3 集中處理站工藝流程Fig.3 Process flow of centralized processing station

集中處理站燃料消耗量及耗電量如圖4 所示。其中冬季最高燃料消耗量為146.8 t/月，夏季最低燃料消耗量為36.5 t/月，耗電量平均為2 587.13 kW·h/月。

由于處理站采出液加熱不經(jīng)過加熱爐，是在分離器入口及分離器內(nèi)通過盤管進行加熱，處理站熱能利用率應(yīng)以處理物流實際吸收的能量為有效能，因此計算公式為：

式中，ηC為集中處理站熱能利用率，%；Ehs為進入分離器物流蒸汽保溫吸收熱能，J；Eht為進入儲油罐物流蒸汽保溫吸收熱能，J；Ech為燃料供入集中處理站熱能，J。

圖4 集中處理站燃料消耗量及耗電量曲線Fig.4 Fuel consumption and power consumption graph of central processing station

集中處理站熱能利用率及電能利用率如圖5 所示。由圖5 可以看出，從2-8 月集中處理站熱能利用率處于上升的趨勢，這是因為環(huán)境溫度的上升導(dǎo)致采出液進站溫度上升以及設(shè)備散熱損失的降低，散熱損失的降低也一定程度提高了蒸汽盤管保溫與采出液的換熱效率，從而提高了站場的熱能利用率。

圖5 集中處理站熱能利用率及集中處理站電能利用率曲線Fig.5 Diagram of thermal energy utilization rate and elec?tric energy utilization rate of central processing station

該站耗電設(shè)備主要為外輸泵機組，可以看出電能利用率的波動范圍在5% 左右，較為平緩，引起波動的主要原因為外輸原油的輸量所引起的泵機組效率的變化。

處理站單位原油及單位液量處理綜合能耗如圖6 所示。根據(jù)基礎(chǔ)能耗指標(biāo)計算該站1-7 月集中處理站能效系數(shù)，分別為0.586 3、0.207 4、0.443 7、0.556 4、0.663 3、0.854 0、0.853 4。根據(jù)計算結(jié)果可以看出，2 月份該站能效系數(shù)有明顯的降低，結(jié)合指標(biāo)權(quán)重及圖4 至6 中的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，2 月份的單位原油及單位液量處理綜合能耗較高并且站場熱能利用率較低，導(dǎo)致了此月份的能效系數(shù)遠遠低于其他月份。改變加熱爐出口蒸汽溫度其他條件不變，分別計算站場熱能利用率及能效系數(shù)，繪制曲線如圖7 所示。

圖6 集中處理站單位原油及單位液量處理綜合能耗曲線Fig.6 Comprehensive energy consumption curve of unit crude oil and unit liquid volume treatment in centralized treatment station

圖7 不同蒸汽溫度下的熱能利用率及能效系數(shù)Fig.7 Thermal energy utilization and energy efficiency coefficient at different steam temperatures

從圖7 中可以看出，隨著蒸汽溫度的降低站場熱能利用率及能效系數(shù)有著明顯的提升，主要是因為降低蒸汽溫度減少了散熱損失，提高了換熱效率，因此提高了站場熱能利用率，而升高蒸汽溫度以及過度降低蒸汽溫度不會更進一步地降低散熱損失，提高換熱效率，所以熱能利用率及能效系數(shù)會呈現(xiàn)下降趨勢。

以本例中2 月份的運行工況為參考標(biāo)準(zhǔn)，依次改 變 原 外 輸 量20.4 m3/h 為19.0、21.0、21.5、22.0、22.5、23.0 m3/h，其他條件不變，分別計算站場電能利用率及處理站能效系數(shù)繪制曲線如圖8 所示。

從圖8 中可以看出，當(dāng)外輸流量為21.0～21.5 m3/h 時，泵機組處于高效區(qū)間，此時站場電能利用率較高。雖然站場電能利用率權(quán)重較小，但是站場利用率的提高對集中處理站能效系數(shù)有較為明顯的改善。

圖8 不同外輸流量下的電能利用率及能效系數(shù)Fig.8 Power utilization rate and energy efficiency coeffi?cient under different external transport flow

3 結(jié) 論

（1）將模糊學(xué)與層次分析法（AHP）結(jié)合，改造其判斷矩陣及權(quán)重計算并以某區(qū)塊集輸系統(tǒng)為例構(gòu)建集輸系統(tǒng)能效評價體系。目的層為集輸系統(tǒng)能效系數(shù)，準(zhǔn)則層1 為集中處理站能效系數(shù)、集油管網(wǎng)能效系數(shù)、轉(zhuǎn)油站能效系數(shù)，并根據(jù)準(zhǔn)則層1 中各集輸環(huán)節(jié)構(gòu)建黑箱能量平衡模型，篩選出準(zhǔn)則層2中的基礎(chǔ)能耗指標(biāo)，建立了全面、準(zhǔn)確、針對性較強的集輸系統(tǒng)能效評價體系。

（2）根據(jù)評價體系對集中處理站能效進行了評價，通過計算能效系數(shù)發(fā)現(xiàn)2 月的能效系數(shù)遠遠低于其他月份。分析主要原因為，2 月份的燃料消耗較大且站場熱能利用率處于較低水平，導(dǎo)致單位原油處理綜合能耗以及單位液量處理綜合能耗較高。改變保溫蒸汽的溫度發(fā)現(xiàn)，當(dāng)蒸汽溫度處于125～130 ℃時，站場的熱能利用率、站場能效系數(shù)有明顯的提高。對外輸流量進行優(yōu)化，當(dāng)流量處于21.0～21.5 m3/h 時，站場電能利用率處于較高水平。

（3）依據(jù)評價體系首先對集輸系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)及站場進行能效評價，然后將它們聯(lián)系在一起對整體進行評價，即可體現(xiàn)出集輸系統(tǒng)整體的能效水平，最后結(jié)合各層級中各指標(biāo)的權(quán)重即可對集輸系統(tǒng)進行有針對性的優(yōu)化，實現(xiàn)了對集輸系統(tǒng)整體提升能效水平的目的。