船舶海水管路冲刷腐蚀仿真分析及预测

彭文山，赵建仓，孙佳钰,2，邢少华，刘峰

（1.中国船舶重工集团公司第七二五研究所 海洋腐蚀与防护重点实验室 山东 青岛 266237； 2.中国石油大学（华东）材料科学与工程学院 山东 青岛 266580）

海水管路系统是船舶推进系统、电力系统和辅助系统的重要组成部分，承担着消防、主辅机冷却、压载、清洗等任务[1-3]，在保证船舶主要设备正常运行[4]、安全及平衡等方面起着重要作用。海水管路系统分布广，种类多，维修保养困难[5-6]，且大都处于恶劣环境中，常常出现海水管系腐蚀泄漏、污损堵塞等问题，严重影响到船舶的安全运行。海水管路抗流动海水腐蚀性能是最为重要的技术要求之一，海水管路在流动海水中的腐蚀速率大小，以及是否出现早期冲刷腐蚀损伤，是决定其使用寿命的关键因素。海水管路系统腐蚀损伤，将影响设备正常运行，甚至船舶航行的安全性[7]。

海水管路冲刷腐蚀非常复杂，冲刷腐蚀与管路中介质成分、介质流动状态、管路结构、管材等诸多因素有关[8]。海水管路冲刷腐蚀大多发生在管道弯头、三通、法兰接头等位置[9-10]，流体流动状态的剧烈变化使得这些部位易遭受严重冲刷腐蚀。在管路冲刷腐蚀方面，部分学者采用试验方法研究了管路腐蚀规律[11-15]。研究主要集中在海水流速对铜镍合金管钝化膜形成的影响[12]，海水流速对铜镍合金管冲刷腐蚀形貌影响[13]等方面。冲刷腐蚀试验周期长、工作量大、试验条件复杂，弯头、变径管等特殊部位的腐蚀电化学行为也难以获取，并不能有效预测并减少腐蚀损失，而数值仿真具有成本低、时间短、可应用于复杂系统等优势[16]，可以弥补实际试验的不足。国内对海水管路冲刷腐蚀仿真研究成果较少，大部分研究集中于海水管路内压力及流速仿真[17-19]。杨元龙[19]基于CFD数值模拟研究了冷却水管路系统压力场和流速场运行特性，得到了弯头、三通管等易损部位的流速、湍动能、剪切应力和压力的参数分布，预测了管路中易受冲刷腐蚀的区域。陈艳等人[20]以流速作为弯管冲刷腐蚀的主要影响因素，基于FLUENT和神经网络预测海水弯管冲刷腐蚀的模型，模型预测和验证试验结果表明，最严重腐蚀破坏均出现在截面角度30°进口附近。以上数值模拟研究主要求解管内流场，以此来判断腐蚀严重部位，并未直接获取冲刷腐蚀速率。另外，不同管路的环境参数和结构参数对冲刷腐蚀速率的影响程度方面也研究较少。文中以B10铜镍合金管路为仿真对象，研究流动海水中90°弯管在不同影响因素下的冲刷腐蚀规律，并获取不同因素对冲刷腐蚀影响的程度大小，最终建立冲刷腐蚀速率预测方 程。研究可为预测船舶海水管路的冲刷腐蚀速率提供思路，对于发现设计中的薄弱环节，进而提出相关技术建议及优化设计方案，提高海水管路抗冲刷腐蚀能力具有重要意义。

1 数值仿真模型及边界条件

1.1 控制方程

海水管路冲刷腐蚀仿真计算过程中，需要考虑连续性方程、动量方程和湍流模型。选择k-ε湍流模型和“稳态”的物理场，湍流模型类型选择RANS模式，湍流模型选择标准k-ε模型。k-ε模型应用较多，计算量适中，有比较高的精度。

流动控制方程为：

式中：ρ为海水密度，kg/m3；u为瞬时速度，m/s；p为压力，Pa；μ为黏度，Pa·s；I为单位张量；F为附加源项。

标准k-ε模型形式为：

其中：

式中：k为湍流动能，J；ε为湍流耗散率，W/m3；σk为k方程的湍流Prandtl数，取为1.0；σε为ε方程的湍流Prandtl数，取为1.3；Pk为由于平均速度梯度引起的湍动能k的产生项；Cε1=1.44，Cε2=1.92，Cμ=0.09为经验常数。

1.2 数值仿真边界条件

管路内部海水流速仿真边界条件主要有入口流速、湍流强度（见式（6）、（7））、水力直径、流体密度、黏度等。对于管路冲刷腐蚀仿真，另外一个比较重要的仿真边界即为不同流速下B10铜镍合金材料的冲刷腐蚀速率，本研究采用室内试验方法获取该信息。

1.3 仿真几何模型

管径为D，上下游管长为L，中心线的半径为R，上下游长度L为15D。利用多物理场计算软件COMSOL完成数值仿真计算。弯管几何结构如图1所示，管内流体流动方向如图2所示。

图1 弯管结构 Fig.1 Schematic diagram of the pipe bend structure

图2 管道内流体的流动方向 Fig.2 Flow direction of fluid in the pipe bend

弯管规格为DN25~DN400（D为27~406 mm），管内海水流速为1~5 m/s。管内流体为天然海水，海水密度为1013.8 kg/m3，黏度为0.001 023 9 kg/(m·s)，管道材质为B10铜镍合金，弯管具体工况参数见表1。

表1 90°弯管冲刷腐蚀工况 Tab.1 Erosion-corrosion conditions of 90° pipe bend

几何参数的变化也会影响管内流动，从而最终影响冲刷腐蚀速率计算结果。因此，需要确定合适的网格，在保证结果精确的同时，尽可能提高计算效率。面网格采用自由四边形网格划分方法，边界层数为5，边界层的拉伸因子为1.2，自动形成第一层厚度，厚度调节因子为3。体网格在面网格的基础上扫掠完成，计算用网格如图3所示。

图3 计算用仿真模型网格 Fig.3 Simulation model grid for calculation: a) plane mesh; b) body grid

2 仿真边界的试验确定

2.1 试验条件

试验材料为B10铜镍合金，试样经切割、打磨后，用无水乙醇清洗，吹干，然后测量试样尺寸和试验前质量。冲刷腐蚀试验介质为青岛海域天然海水。使用旋转冲刷腐蚀试验装置进行流动海水冲刷腐蚀试验，试验装置见文献[21]。使用塑料螺栓将试样镶嵌固定在试验装置圆筒内转轮的周边。试验装置圆筒内部均匀布置6块挡板，转盘周边的线速度作为试样与圆筒内海水的相对速度。试验流速范围为0~5 m/s。试验结束后，参照GB T 16545—2015要求，配制除锈液，去除试样表面腐蚀产物，进行质量损失测量，进而计算冲刷腐蚀速率。

2.2 冲刷腐蚀速率

B10铜镍合金的冲刷腐蚀速率见表2。由腐蚀速率结果可知，随着冲刷流速的增加，冲刷腐蚀速率开始时增大较快，超过3.5 m/s后，腐蚀速率增长缓慢，逐渐趋于稳定。将B10冲刷腐蚀速率试验测试结果以分段三次插值曲线形式导入到COMSOL中，进行冲刷腐蚀仿真计算。

表2 B10铜镍合金冲刷腐蚀速率 Tab.2 Erosion-corrosion rate of B10 Cu-Ni alloy

3 弯管冲刷腐蚀仿真分析

3.1 流速对冲刷腐蚀影响分析

管内海水流速对于弯管冲刷腐蚀速率有重要影响。由图4可知，随流速增加，冲刷腐蚀速率先增加、后趋于平稳。流速超过3 m/s后，冲刷腐蚀速率增长减缓。海水流进弯头后，由于管道内压力的变化，使得外侧的流速降低，腐蚀速率减小。最大冲刷腐蚀速率出现在弯头内拱侧位置，如图5所示。这主要是由于此处流速较高（如图6所示），较高的流速使得壁面剪切力增大，对管壁的冲刷作用增强，质量损失增加。 随着流速的增加，弯管内部二次流强度逐渐增加，二次流使得管内流体由弯管外拱侧向弯管内拱侧冲刷，导致高流速下弯管内侧处冲刷腐蚀严重区域逐渐增大。

图4 不同流速下弯管最大流速及最大腐蚀速率 Fig.4 Maximum flow velocity and corrosion rate of pipe bend under different flow rates

图5 不同流速下弯管壁面冲刷腐蚀速率（mm/a） Fig.5 Erosion-corrosion rate of pipe bend wall under different flow rates (mm/a)

图6 不同流速下弯管截面流速（m/s） Fig.6 Flow velocity of elbow section under different flow rates (m/s)

3.2 管径对冲刷腐蚀影响分析

管道直径对冲刷腐蚀速率的影响如图7所示。由图7可知，随管道直径增加，冲刷腐蚀速率逐渐降低。管径从DN25增加到DN400过程中，管内最大流速由1.127 m/s下降为1.075 m/s，差别并不是太大。冲刷腐蚀速率由0.0821 mm/a减小到0.0813 mm/a，可见，增加管径对于减小冲刷腐蚀速率效果并不显著。由图8可知，对于不同直径管道，最大冲刷腐蚀速率均出现在弯头内拱侧。这主要是由于在弯头内拱侧海水流速较高（如图9所示），较大的剪切力使得该位置冲刷腐蚀较大。

图7 不同管径下弯管最大流速和最大腐蚀速率 Fig.7 Maximum flow velocity and corrosion rate of pipe bend under different pipe diameters

图8 不同管径下弯管壁面冲刷腐蚀速率（mm/a） Fig.8 Erosion-corrosion rate of elbow wall under different pipe diameters (mm/a)

图9 不同管径下弯管截面流速（m/s） Fig.9 Flow velocity of elbow section under different pipe diameters (m/s)

3.3 弯径比对冲刷腐蚀影响分析

弯径比对冲刷腐蚀速率的影响规律如图10所示。在弯径比为2~4时，随着弯径比增加，冲刷腐蚀速率略有减小；当弯径比大于5后，冲刷腐蚀速率反而增加。这主要是由于在较大弯径比弯管中，冲刷腐蚀最严重位置发生了变化，如图11所示。弯径比较小时，冲刷腐蚀最严重部位出现在弯头内拱侧；当弯径比较大时，冲刷腐蚀最严重部位出现在弯头出口与下游直管段连接处外侧。由不同弯径比下弯管截面流速分布（见图12）可知，较大的弯径比使得管道的路径变长，流体流动更加平缓，最大流速更易出现在弯头外侧。

图10 不同弯径比下弯管最大流速和最大腐蚀速率 Fig.10 Maximum flow velocity and corrosion rate of pipe bend under different ratio of bending radius to diameter

图11 不同弯径比下弯管壁面冲刷腐蚀速率（mm/a） Fig.11 Erosion-corrosion rate of elbow wall under different ratio of bending radius to diameter (mm/a)

图12 不同弯径比下弯管截面流速（m/s） Fig.12 Flow velocity of bend section under different ratio of bending radius to diameter (m/s)

3.4 弯管冲刷腐蚀速率预测

90°弯管冲刷腐蚀工况及冲刷腐蚀速率见表3。

表3 90°弯管冲刷腐蚀工况及冲刷腐蚀速率 Tab.3 Erosion-corrosion condition and erosion-corrosion rate of 90° pipe bend

采用灰色关联分析方法，计算各影响因素（流速、管径、弯径比）与参考因素（冲刷腐蚀速率）的关联程度，根据关联度大小判断各影响因素对参考因素的影响程度。灰色关联分析分为以下5步：确定选取数据、数据无量纲化处理、关联系数计算、关联度计算和关联度排序。按该方法，假定数值计算得到的最大冲蚀速率数据共有m组，以最大冲蚀速率作为参考因素，其计算值为：

为使参考因素和影响因素具有可比性，按式（9）对其进行无量纲化处理：

计算Xi(j)对X0(j)在第j个点的关联系数：

关联度即为关联系数的平均值：

按灰色关联分析法，关联度越大，其相对影响程度越大。由表4可知，对于90°弯管，各影响因素对冲刷腐蚀速率的影响程度为：弯径比>流速>管径。

表4 不同影响因素关联度 Tab.4 Correlation degree of different influencing factors

根据不同影响因素与冲刷腐蚀速率（VEC）之间的关系，在大量数据的基础上，采用幂函数回归分析方法，获得管道最大冲刷腐蚀速率预测模型，见式（12）。

将式（12）预测结果与仿真计算结果进行对比发现，预测结果的相对误差为–3.21%~2.87%，因此该预测模型拟合良好，精度较高。

4 结论

1）随流速增加，弯管内最大流速增加，管壁最大冲刷腐蚀速率先增大、后趋于平稳；随管径增加，弯管内最大流速变化不大，管壁最大冲刷腐蚀速率逐渐减小。

2）随弯径比增加，弯管内最大流速变化不大，管壁最大冲刷腐蚀速率略有增加，冲刷腐蚀最严重位置由弯头内拱侧向弯头出口与下游直管段连接处外侧转移。

3）不同因素对弯管冲刷腐蚀速率影响的严重程度由大到小为弯径比、流速、管径。