基于SPRT的水合物生成風(fēng)險評價方法
——應(yīng)用于火驅(qū)尾氣集輸管道

常明亮,王盼鋒,王壽喜,陳傳勝,王 勇,陳 龍,王 力

(1.中國石油天然氣管道工程有限公司 西安設(shè)計分公司,陜西 西安 710014; 2.西安石油大學(xué) 石油工程學(xué)院,陜西 西安 710065; 3.中國石化 川氣東送天然氣管道有限公司,湖北 武漢 430000; 4.中國石油新疆油田公司 工程技術(shù)研究院,新疆 克拉瑪依 834000)

引 言

受運行參數(shù)、環(huán)境參數(shù)等因素的影響,管道系統(tǒng)具有很強的動態(tài)流動特性,使得水合物的生成在時間與空間上具有顯著的不確定性[1],概率方法是求解這類不確定性問題的一種有效方法。國內(nèi)已有較多學(xué)者將可靠性理論引入石油天然氣管道工程領(lǐng)域[2-5]。國際上已形成技術(shù)規(guī)范,如ISO16708《石油天然氣工業(yè)-管道輸送系統(tǒng)-基于可靠性的極限狀態(tài)方法》[6]、加拿大標(biāo)準(zhǔn)Z662-07《油氣管道系統(tǒng)》[7]。在管輸水合物的生成風(fēng)險評價方面,鄧道明等[8]、阮超宇等[9]基于可靠性的極限狀態(tài)方法,給出了以概率形式定量描述天然氣管道中水合物形成風(fēng)險的計算方法。上述研究為管輸水合物生成的風(fēng)險評價奠定了一定的理論基礎(chǔ)。

近年來,火驅(qū)開采技術(shù)作為稠油熱采的有效接替技術(shù),大幅提高了稠油采收率,在我國勝利、遼河、新疆等油田得到了廣泛應(yīng)用[10]。然而,火燒油層會產(chǎn)生大量火驅(qū)尾氣,這些尾氣自井口而出時攜帶大量飽和水,經(jīng)集輸管線輸送至處理廠。隨著管輸壓力和溫度的變化,管道內(nèi)飽和水會凝析成游離水[11],為水合物的生成提供了有利條件。而我國勝利、遼河、新疆等油田,冬季極端氣溫低,大大加劇了集輸管道形成水合物凍堵的風(fēng)險,嚴(yán)重威脅管道安全。

鑒于此,本文提出序貫概率比檢驗法(SPRT),即通過假設(shè)檢驗定量評價管道沿線節(jié)點的水合物生成風(fēng)險;使用Chen-Guo模型預(yù)測火驅(qū)尾氣水合物生成條件;參考QSY201.5—2015《油氣管道監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通用技術(shù)規(guī)范 第5部分:報警管理》建立水合物生成報警機制;最后將該方法應(yīng)用于火驅(qū)尾氣集輸管線,進(jìn)行仿真測試。

1 水合物生成極限狀態(tài)方程

理想條件下,基于熱力學(xué)的水合物生成條件是流體流動溫度與同一壓力下的水合物生成溫度相等。而在實際操作過程中多引入過冷度來描述水合物生成條件[8-9]。故本文采用的水合物生成極限狀態(tài)方程如下:

(1)

2 序貫概率比檢驗法及報警機制

故存在3個假設(shè):原假設(shè)H0:μ=μ1,k位置水合物生成處于臨界狀態(tài),事件發(fā)生時,可能會影響或威脅管道的安全運行,需引起重點關(guān)注,設(shè)為Ⅲ級報警;備選假設(shè)H1:μ=μ1+Δμ1,k位置處于水合物生成安全區(qū),不報警;備選假設(shè)H2:μ=μ1-Δμ1,k位置管道處于水合物生成危險區(qū),事件發(fā)生時,將要影響或威脅管道的安全運行,應(yīng)快速采取應(yīng)急處理措施,設(shè)為Ⅱ級報警。于是形成如下兩組假設(shè)檢驗:(1)H0,H1;(2)H0,H2。

(2)

(3)

易推得檢驗(1)的遞推關(guān)系式:

(4)

同理可以得到檢驗(2)的遞推關(guān)系式:

(5)

設(shè)α為水合物生成的誤報警率,β為水合物生成的漏報警率,根據(jù)SPRT法,兩個檢驗閾值分別為:

(6)

(7)

于是綜合檢驗(1)、(2)的水合物生成的判決法則如下:

Step1:實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)標(biāo)定μ1,σ12;

Step4:輸出報警信息或不報警。

基于上述判決法則給出如圖1所示的水合物生成序貫概率比檢驗計算流程。

圖1 水合物生成序貫概率比檢驗計算流程Fig.1 Calculation process of sequential probability ratio test of hydrate formation

3 火驅(qū)尾氣水合物生成條件預(yù)測

火驅(qū)尾氣屬于煙道氣的一種,是空氣與稠油油藏燃燒后返排的燃燒氣,其組成主要以CH4、N2和CO2為主,同時含有少量的H2S、O2及其他氣體[15]。與酸氣相比,火驅(qū)尾氣中CO2和H2S含量低,但增加了N2以及其他微量組分;與常規(guī)煙道氣相比,N2和CO2含量相當(dāng),但由輕烴、H2O組分和微量O2、H2S、H2、CO等組成。由于H2S的毒性及H2S、CO2的腐蝕性,實驗確定酸性天然氣水合物生成條件相對較少,科研與工程技術(shù)人員多使用熱力學(xué)模型預(yù)測水合物生成條件。經(jīng)文獻(xiàn)調(diào)研,Chen-Guo模型較其他熱力學(xué)模型對含CO2和少量H2S氣體的水合物有較好的預(yù)測效果[16],且該模型測定的水合物生成條件實驗數(shù)據(jù)涵蓋了火驅(qū)尾氣的主要組分[17]。故本文選用Chen-Guo模型預(yù)測火驅(qū)尾氣的水合物生成條件,使用PR狀態(tài)方程進(jìn)行平衡閃蒸計算,SRK狀態(tài)方程進(jìn)行氣相組分逸度計算[18-19],按照文獻(xiàn)[20]計算程序框圖,基于西安石油大學(xué)油氣管網(wǎng)仿真課題組“油氣集輸工藝分析平臺PK2020”,使用C++語言開發(fā)了Chen-Guo模型水合物生成預(yù)測軟件(圖2)。

圖2 參數(shù)輸入界面及計算結(jié)果輸出界面Fig.2 Parameter input interface and calculation result output interface

選用表1多組分混合氣體,其基本覆蓋了火驅(qū)尾氣中包含的基礎(chǔ)水合物組分,將本文開發(fā)的水合物生成預(yù)測軟件和商業(yè)軟件HYSYS的水合物生成條件計算結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行對比(圖3)。結(jié)果顯示:本文軟件計算相對誤差為9.34%,HYSYS計算相對誤差為10.52%,表明本文編制的Chen-Guo模型水合物生成預(yù)測軟件的預(yù)測精度高于HYSYS,可以滿足預(yù)測火驅(qū)尾氣水合物生成條件的要求。

表1 多組分混合氣體組成Tab.1 Composition of mixed gas

圖3 Chen-Guo模型、HYSYS計算結(jié)果與水合物實驗數(shù)據(jù)對比Fig.3 Comparison of calculation results of Chen-Guo model and HYSYS software with experimental data of hydrate

4 仿真與驗證

某尾氣集輸支線,管道全長520 m,管道規(guī)格Φ219 mm×3.5 mm,管壁粗糙度0.045 mm,傳熱系數(shù)45 W/(m·K), 冬季環(huán)境溫度-10 ℃,管道處于

裸露狀態(tài),保溫層材料為聚氨酯泡沫,傳熱系數(shù)0.018 W/(m·K),厚度為0.1 m。入口溫度為60 ℃,入口壓力為1.5 MPa,流量為120 kg/h,組分見表2,飽和含水。使用HYSYS軟件建立上述模型,選用PR狀態(tài)方程,兩相流模型為Beggs and Brill(1973),通過干氣和水混合、閃蒸獲取飽和含水氣。模擬結(jié)果顯示沿線壓降變化較小,沿線溫度分布如圖4所示。

表2 尾氣管線氣體摩爾組成Tab.2 Molar composition of gas in exhaust pipeline

圖4 管線沿程溫度分布Fig.4 Temperature distribution along the pipeline

使用Chen-Guo模型計算得到1.5 MPa下的水合物生成溫度為4.81 ℃,設(shè)置過冷度為1 ℃,可知在460 m處,管線進(jìn)入水合物生成危險區(qū),該位置應(yīng)執(zhí)行Ⅱ級報警。而管道實際運行過程中的氣體入口壓力、溫度、流量是波動的,管線開始進(jìn)入水合物生成危險區(qū)的位置時刻在變化。為了驗證本文評價方法的效果,以460 m處為監(jiān)測點,在管線入口壓力、溫度、流量出現(xiàn)波動的情況下,觀察SPRT檢驗結(jié)果,判斷管線進(jìn)入水合物生成危險區(qū)的位置是否發(fā)生移動,其移動規(guī)律是否符合客觀規(guī)律。管道運行過程中,其沿程壓力、溫度、流量的波動特性通過拉丁超立方抽樣方法(Latin Hypercube Sampling,LHS)抽取入口壓力、溫度、流量樣本(服從表3中的正態(tài)分布)和HYSYS計算獲得。根據(jù)序貫抽樣方案統(tǒng)計檢驗原理,其具體的仿真檢驗過程如下:

表3 正態(tài)分布隨機變量Tab.3 Random variables conforming to normal distribution

(1)使用拉丁超立方法抽取符合正態(tài)分布的入口壓力、溫度或流量樣本;

(2)每生成一個入口壓力、溫度或流量樣本,使用HYSYS軟件計算得到該樣本下的管道沿線壓力、溫度或流量的分布樣本;

(3)再根據(jù)圖1所示計算流程計算得到一次抽樣的檢驗參數(shù)λ,并進(jìn)行結(jié)果判斷,依次類推;

(4)當(dāng)所抽取的樣本可以進(jìn)行結(jié)果判斷時,停止抽樣,給出判斷結(jié)果。

為便于研究,根據(jù)經(jīng)驗,檢驗參數(shù)設(shè)置為:α=0.005,β=0.005,Ts=1 ℃,μ1=0,σ1=1,Δμ1=1 ℃。

4.1 入口壓力隨機波動檢驗

如圖5所示,保持入口溫度(60 ℃)、流量(120 kg/h)不變,入口壓力正態(tài)分布分別為:波動前N(1.5,0.12)、上行波動后N(1.8,0.12)。對于波動前入口壓力正態(tài)分布,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口壓力上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成危險區(qū),執(zhí)行Ⅱ級報警。然后停止注入入口壓力上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點又回到水合物生成臨界區(qū),執(zhí)行Ⅲ級報警。

圖5 入口壓力符合N(1.5,0.12)、N(1.8,0.12)分布的拉丁超立方抽樣檢驗Fig.5 Latin hypercube sampling inspection with inlet pressure conforming to N (1.5,0.12),N (1.8,0.12) distribution

如圖6所示,同樣保持入口溫度、流量不變,入口壓力正態(tài)分布分別為:波動前N(1.5,0.12)、下行波動后N(1.2,0.12)。對于波動前入口壓力正態(tài)分布,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口壓力下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點進(jìn)入水合物生成安全區(qū),不報警。然后停止注入入口壓力下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點回到水合物生成臨界區(qū),恢復(fù)Ⅲ級報警。

圖6 入口壓力符合N(1.5,0.12)、N(1.2,0.12)分布的拉丁超立方抽樣檢驗Fig.6 Latin hypercube sampling inspection with inlet pressure conforming to N (1.5,0.12),N (1.2,0.12) distribution

4.2 入口溫度隨機波動檢驗

如圖7所示,保持入口壓力(1.5 MPa)、流量(120 kg/h)不變,入口溫度正態(tài)分布分別為:波動前N(60,12)、上行波動后N(65,12)。對于波動前入口溫度正態(tài)分布,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口溫度上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點進(jìn)入水合物生成安全區(qū),不報警。然后停止注入入口溫度上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點回到水合物生成臨界區(qū),恢復(fù)Ⅲ級報警。

圖7 入口溫度符合N(60,12)、N(65,12)分布的拉丁超立方抽樣檢驗Fig.7 Latin hypercube sampling inspection with inlet temperature conforming to N (60,12) and N (65,12) distribution

如圖8所示,同樣保持入口壓力、流量不變,入口溫度正態(tài)分布分別為:波動前N(60,12)、下行波動后N(55,12)。對于波動前入口溫度正態(tài)分布,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口溫度下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成危險區(qū),執(zhí)行Ⅱ級報警。然后停止注入入口溫度下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點又回到水合物生成臨界區(qū),執(zhí)行Ⅲ級報警。

圖8 入口溫度符合N(60,12)、N(55,12)分布的拉丁超立方抽樣檢驗Fig.8 Latin hypercube sampling inspection with inlet temperature conforming to N (60,12) and N (55,12) distribution

4.3 入口流量隨機波動檢驗

如圖9所示,保持入口壓力(1.5 MPa)、入口溫度(60 ℃)不變,入口流量正態(tài)分布分別為:波動前N(120,12)、上行波動后N(130,12)。對于波動前入口流量正態(tài)分布,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口流量上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點進(jìn)入水合物生成安全區(qū),不報警。然后停止注入入口流量上行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點回到水合物生成臨界區(qū),恢復(fù)Ⅲ級報警。

如圖10所示,同樣保持入口壓力、入口溫度不變,入口流量正態(tài)分布分別為:波動前N(120,12)、下行波動后N(110,12)。對于波動前入口流量正態(tài)分布, 仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成臨界狀態(tài),執(zhí)行Ⅲ級報警。當(dāng)注入入口流量下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點處于水合物生成危險區(qū),執(zhí)行Ⅱ級報警。然后停止注入入口流量下行波動后,仿真檢驗結(jié)果為監(jiān)測點又回到水合物生成臨界區(qū),執(zhí)行Ⅲ級報警。

圖10 入口流量符合N(120,12)、N(110,12)分布的拉丁超立方抽樣檢驗Fig.10 Latin hypercube sampling inspection with inlet flow-rate conforming to N (120,12) and N (110,12) distribution

5 結(jié) 論

(1)通過與實驗數(shù)據(jù)的對比,編制的Chen-Guo模型水合物生成預(yù)測軟件的預(yù)測結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)吻合良好,預(yù)測精度略高于HYSYS,可以滿足預(yù)測火驅(qū)尾氣水合物生成條件的要求。

(2)采用拉丁超立方抽樣方法分別抽取管道入口壓力、入口溫度、入口流量樣本,將該評價方法應(yīng)用在處于水合物生成臨界狀態(tài)的某監(jiān)測點,結(jié)果顯示:注入隨機變量上行波動后,該方法對隨機變量入口壓力、入口溫度、入口流量的響應(yīng)結(jié)果分別為進(jìn)入水合物生成危險區(qū)、進(jìn)入水合物生成安全區(qū)、進(jìn)入水合物生成安全區(qū),分別執(zhí)行Ⅱ級報警、不報警、不報警;注入隨機變量下行波動后,該方法對隨機變量入口壓力、入口溫度、入口流量的響應(yīng)結(jié)果分別為進(jìn)入水合物生成安全區(qū)、進(jìn)入水合物生成危險區(qū)、進(jìn)入水合物生成危險區(qū),分別執(zhí)行不報警、Ⅱ級報警、Ⅱ級報警。

(3)隨著管道入口壓力的增大,水合物生成溫度隨之增加,處于水合物生成臨界狀態(tài)的監(jiān)測點會進(jìn)入水合物生成危險區(qū);隨著管道入口溫度的增大,管道沿線流動溫度隨之增加,處于水合物生成臨界狀態(tài)的監(jiān)測點會進(jìn)入水合物生成安全區(qū);隨著管道入口流量的增大,管道沿線溫降速度減小,流動溫度增加,處于水合物生成臨界狀態(tài)的監(jiān)測點會進(jìn)入水合物生成安全區(qū)。綜合分析認(rèn)為該評價方法的響應(yīng)機制良好,評價結(jié)果符合物理認(rèn)知。

序貫概率比檢驗法受備選假設(shè)的選擇、參數(shù)取值、檢測延遲等問題的影響,后續(xù)研究將進(jìn)一步改進(jìn)該方法,以提高水合物生成風(fēng)險評價的可靠性。