基于WG-ICDA的管道CO2腐蚀预测模型改进

葛扬志，韩国进，边 江，曹学文

（1.中海石油（中国）有限公司上海分公司，上海 200050；2.中国石油大学（华东）储运与建筑工程学院）

CO2作为油田伴生气或天然气组分之一广泛存在于油气储藏中，湿天然气中的 CO2溶解于凝析水或液膜中，会对管壁造成严重腐蚀[1-2]。在油气田开发、集输和加工过程中，尽管采取了多种措施来脱除天然气中的CO2与水分[3-4]，但CO2引起的管线腐蚀问题仍然是限制油气工业发展的一个突出问题。为准确掌握管线内部的腐蚀情况，对现有或者潜在的管道缺陷进行及时修复，目前一般采用在线检测的方法，然而在线检测不仅费用过高并且因为物理和几何因素而不能适合所有的管线，因此迫切需要对输气管线的内腐蚀进行合理预测，对管道腐蚀敏感区域进行准确的判定以保证输气管网安全运行。本文结合崖城海底管线的内腐蚀直接检测过程与检测结果，对湿气管线的内腐蚀直接评价方法（WGICDA）进行了系统的研究与应用，重点研究了湿气管线内腐蚀直接评价方法的核心过程——腐蚀速率预测，同时分析了预测结果与实际检测结果偏差产生的原因，并采用高压起伏管路模拟实验提出了缓蚀修正系数，对预测结果进行了修正，验证了修正模型的准确性，为 WG-ICDA方法的实施提供了一定的参考。

1 湿气管线内腐蚀直接评价方法

湿气管线的内腐蚀直接评价方法是在不考虑水和其他的腐蚀影响因素的基础上提出来的[5]，不同于干气管线内腐蚀直接评价方法，WG-ICDA方法的基本依据是通过传统腐蚀速率、流动影响以及其他的影响因素确定管线发生内腐蚀的次序。湿气管线内腐蚀直接评价方法的目标是识别腐蚀高风险位置，通过腐蚀率来表示腐蚀的分布情况，并且将腐蚀速率模型作为一种预测未来腐蚀增长率的工具应用于整个评价的过程中。

湿气管线内腐蚀直接评价方法分为以下四个步骤：预评价、间接检测、详细检测、后评估。在WGICDA方法间接检测阶段，多相流流动模拟是其中关键部分，目的是通过多相流模拟得到管段内流体气液表观流速、压力、温度、持液率以及流型等参数。

2 CO2腐蚀速率预测模型

目前国际上关于CO2腐蚀速率预测模型主要分经验型预测模型、半经验型预测模型和机理型预测模型。本文采用应用最广泛的NORSOK模型和De Waard模型进行腐蚀预测。

2.1 NORSOK模型

NORSOK模型是关于CO2腐蚀的经验模型[6-7]，此模型综合考虑了CO2分压、温度、pH值和剪切力对腐蚀速率的影响NORSOK模型表达式如下：

当温度为 20 ℃，40 ℃，60 ℃，80 ℃，90 ℃，120 ℃，150 ℃时：

当温度为15 ℃时：

当温度为5 ℃时：

式中：tCR为腐蚀速率，mm/a；tK为与温度有关的常数；2COf 为修正后的CO2分压，bar；S为壁面剪切力，Pa；tpHf（）为pH影响因子。

式中：2COp 为CO2分压，bar；p为系统总绝对压力，bar；T为温度，K。

2.2 De Waard95模型

典型的半经验模型De Warrd95是目前应用较为广泛的模型，其表达式为：

式中：rV为活化腐蚀速率，mm/a；mV为传质腐蚀速率，mm/a；T为温度，K；2COpH 为2COp 下pH值；U为液体介质流速，m/s；d为水力直径，m。

3 两种模型的应用分析

3.1 管线概况

以崖城到海南终端的一条 14"单层海底管道为研究对象，管道全长91 km，平管部分壁厚9.53 mm，立管部分壁厚17.14 mm。管道内部输送介质为油气水三相，管内输送介质中 CO2含量较高，摩尔分数达10.99%，对管道有较大的腐蚀威胁。天然气输量15.6 m3/s，凝析油输量1 kg/s。平台压力7.73 MPa，终端压力 6.96 MPa。平台温度 28 ℃，终端温度24.6 ℃。海管高程如图1所示。

图1 海底管道高程

3.2 管道内流型分析

通过多相流数值模拟，得到管道沿线流型变化曲线（图2），管道沿线分别出现了环状流、分层流和段塞流，在含 CO2湿气管线入口立管附近出现的环状流（约100 m）、在管线出现相对较大坡度的位置管线55 009～55 120 m附近位置出现的段塞流（约100 m）以及在管线出口附近90 145～90 907 m出现的段塞流（约750 m）之外，管线其他位置均为分层流，其中环状流出现在立管附近，而两处段塞流皆出现在管道倾角较大的位置。

图2 管道沿线流型变化曲线

3.3 腐蚀速率的预测

对目标管线进行腐蚀速率预测的关键是选择适合的腐蚀速率预测模型。分别采用 NORSOK和 De Waard95腐蚀预测模型对目标管线进行数值模拟，分析模拟结果，以选择最优腐蚀速率预测模型。模拟结果如图3所示。由图3可知，NORSOK模型计算腐蚀速率的变化趋势与对输送湿气管道腐蚀速率有重要影响的流型非常吻合，而De Waard95模型计算腐蚀速率的变化趋势却非常混乱，并且在有明显段塞流的位置出现了腐蚀速率急速降低的现象，这与已有研究文献及工程经验中所出现的段塞流明显的上坡段腐蚀速率较高相悖。因此De Waar95模型不适合对此目标管线进行腐蚀速率预测，最终采用NORSOK模型的仿真结果作为间接检测过程的依据。

图3 管道沿线流型与腐蚀速率沿管道里程变化曲线

4 NORSOK模型的优化

图4 实际结果对比图

4.1 腐蚀初步预测结果

采用了湿气管线内腐蚀直接评价方法（WGICDA），最终在长达91 km的管线上共选取了116个典型的位置进行了腐蚀速率预测。采用NORSOK模型对目标位置进行了腐蚀速率预测，预测结果与现场检查结果对比如图4所示。图4中腐蚀深度为腐蚀厚度与管道壁厚的比值，%。

从图4中可以看出，采用NORSOK预测模型对目标位置腐蚀预测得到的腐蚀深度要远高出实际的腐蚀深度。分析发现，NORSOK模型没有考虑原油对腐蚀速率的影响，而实验结果可知油水体积比对腐蚀速率存在一个敏感区间，使原油起到明显的缓蚀作用，这对于湿气中油水体积比处于腐蚀速率敏感区间情况下的预测结果必然存在较大误差。为了修正油水体积比对腐蚀预测造成的影响，进行不同油水体积比条件下的多相流腐蚀实验对NORSOK模型进行改进。

4.2 NORSOK模型优化

实验采用的腐蚀监测方法为腐蚀挂片法，实验装置具体组成及运行原理见文献[8]，此装置可以实现对起伏管路的管内流动状态，如流速、气液比、流型、起伏倾角等的模拟。实验过程所采用的材料为管线钢 X65。根据工程管道相关运行参数的调研结果，配置实验腐蚀介质。实验采用苏丹GNPOC原油，其蜡含量高于10%，因此属于高含蜡原油。实验采用乳化机将油水充分混合1个小时，使其尽量与现场采出液的油水混合状态一致。在气液比为0.5，CO2分压为0.15 MPa、温度为30 ℃的条件下，分别在不同油水体积比下的腐蚀规律进行实验研究，见图5。

图5 腐蚀速率随油水体积比的变化曲线

由图5可知，油水体积比在0～0.25的范围内，腐蚀速率较大且变化趋势不明显，当油水体积比达到0.3时腐蚀速率急剧下降，当油水体积比达到0.45后随油水体积比继续增加，腐蚀速率始终保持相对稳定的较小的腐蚀速率。这是由于 CO2腐蚀的基础是有水存在并且在金属表面发生润湿，当油水体积比较大时，金属表面变现为油浸润性，减小了与腐蚀介质的接触机会从而腐蚀速率降低。研究可知，在一定的油水体积比范围内（敏感区），腐蚀速率会随油水体积比的增加而急剧下降，相当于对管道内腐蚀起着重要的缓蚀作用。油水体积比为0.25～0.45为其对腐蚀速率影响的一个敏感区间，通过对该段数据进行拟合，最终得到油水体积比敏感区间内的缓蚀效率与油水体积比的函数关系式：

式中：y为缓蚀修正系数；x为油水体积比，取值范围为 0.25～0.45。

在应用NORSOK模型计算腐蚀速率时，首先对油水体积比进行分析，当油水体积比处于敏感区间时，则需通过式（8）的缓蚀修正系数对预测结果进行修正。

4.3 优化后模型的应用

分别利用NORSOK模型与改进的NORSOK模型对崖城到海南终端 14"单层海底管道管线进行腐蚀速率预测，并对比现场内检测作业检测结果，对模型的优化结果进行了验证。由公式（8）得到在油水体积比为 0.37时其缓蚀系数为 0.437，用此修正系数对直接采用NORSOK模型预测的结果进行修正，结果如表1所示。

表1 预测结果的修正

从表1中可以看出，经修正后的腐蚀深度预测值与在线检测结果平均绝对偏差为 6.28%（转换成腐蚀速率约0.098 mm/y），预测误差基本能满足工程实际要求。同时也验证了改进的NORSOK模型的优化得到的腐蚀速率预测效果较好，对工程应用具有较好的适用性。

5 结论

（1）通过对含CO2海管内腐蚀直接评价得出管道沿线分别出现了环状流、分层流和段塞流，其中环状流出现在立管附近，而两处段塞流皆出现在管道倾角较大的位置，流型与管道腐蚀速率直接相关。

（2）在实验结果的基础上对 NORSOK模型进行了改进，并采用 WG-ICDA方法预测了典型的腐蚀区域并对这些区域进行了腐蚀速率预测，最后通过对比工程现场内检测数据发现，在油水体积比处于腐蚀速率敏感区间时，应用改进的NORSOK模型，其对于腐蚀速率的预测结果要明显优于原有NORSOK模型的预测结果。

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