油田集输管道缓蚀剂效率主控因素研究

吴 超，丰劲松，宫彦双，张爱良，李茜茜

(中国石油塔里木油田公司 油气工程研究院，新疆 库尔勒 841000)

在油田快速发展过程中，随着油田综合含水的上升及集输管线服役年限的增加，腐蚀问题越来越突出，尤其是地面集输系统，腐蚀穿孔次数呈逐年上升趋势。针对塔里木集输管道内腐蚀严重的问题采用了“定期清管、缓蚀剂预膜及连续加注”相结合的防治措施。但部分加注缓蚀剂的管线仍出现不同程度的腐蚀，因此需要找到影响缓蚀剂效率的主控因素，为塔里木油田集输管道加注缓蚀剂管理提供依据。孙天礼等[1]利用灰色关联分析法研究了元坝气田地面集输系统腐蚀主控因素，结果表明，当前元坝气田腐蚀主控因素为H2S分压、液气比和CO2分压。鲜福[2]利用灰色关联和因子分析两种数学分析方法对新疆某油田的腐蚀影响因素进行了研究，并结合这两种方法建立了一种识别金属腐蚀主原因的方法。杨兆中等[3]利用灰色关联分析法定量分析了影响煤层气产能各因素的相关程度，找到了压裂效果较差的压裂井的前8个主控因素。耿晓燕等[4]基于灰色关联法筛选出了7个影响页岩气水平井产能的主控因素。何畅等[5]针对页岩气井勘探评价阶段，通过灰色关联分析得到6类影响页岩气井产量的地质主控因素。吕萌萌等[6]以含气量为主因素，其他为子因素，通过灰色关联分析法，通过归一化处理，计算出各个子因素对主因素的关联度。魏晨亮等[7]采用Apriori算法通过关联腐蚀类型、时钟方位和位置等级数据，得到强关联规则，预测了不同腐蚀缺陷类型分布规律的可能性。本文依据灰色关联理论，对塔里木油田集输管道缓蚀效率数据进行分析，从而确定影响缓蚀效率的主控因素，在此基础上，采用Apriori关联算法对塔里木油田集输管道缓蚀效率进行预测。

1 塔里木油田集输管道腐蚀情况

塔里木油田多数单井产出液普遍存在“五高一低”的特点，即“高矿化度、高含CO2、高含H2S、高含氯离子、部分管道运行温度高、流速低”，腐蚀环境非常恶劣。针对内腐蚀严重的问题采用了“定期清管、缓蚀剂预膜及连续加注”相结合的防治措施，对于加注缓蚀剂的管道仍然出现了穿孔腐蚀的现象。现场缓蚀剂加注设备如图1所示。

图1 现场缓蚀剂加注设备

2 缓蚀效率主要影响因素分析

影响缓蚀效率的因素有很多，缓蚀性能除了缓蚀剂本身性质外，还受到包括CO2分压、矿化度、pH值、介质流速、温度、含水率、流型等多种流动参数的影响。

1)缓蚀剂种类。油气田集输管道系统使用的缓蚀剂按照化学成分可以分为有机物类缓蚀剂和无机物类缓蚀剂，按照分散介质可以分为水溶性缓蚀剂和油溶性缓蚀剂，按照作用机理可以分为界面型缓蚀剂和相间型缓蚀剂，按照成膜类型可以分为氧化型缓蚀剂、吸附膜型缓蚀剂和沉淀膜型缓蚀剂。

针对不同输送环境需要筛选出效果最好、最适合的缓蚀剂类型，缓蚀剂种类是影响缓蚀效率的主要因素之一。黄俊虎等[8]针对马岭油田北三区管道腐蚀严重的问题，在高含SRB、TGB、SO42-和溶解氧的条件下，对6种缓蚀剂进行评价筛选，最后选择缓蚀效果最佳的缓蚀阻垢剂RX-211。顾锡奎等[9]针对川中含硫区块回注井油套管腐蚀问题，通过对缓蚀剂CT2-17和CT2-19C两种缓蚀剂进行评价，最后筛选出缓蚀效果最好的CT2-19C应用于现场。徐婷等[10]研究了酸性海洋大气环境中锌缓蚀剂复配方法，结果表明多聚磷酸钠和硫脲的共同作用可以对锌产生很好的保护作用。

2)缓蚀剂浓度。缓蚀效率不会因为缓蚀剂的浓度越大而越高，通常在一定浓度范围内，缓蚀效率随着缓蚀浓度升高先增大再减小。黄俊虎等[11]研究了RX-211在不同浓度下的缓蚀效率变化，得到随着缓蚀剂浓度的升高，缓蚀率先增大后减小，当浓度达到200 mg/L时缓蚀效率最大。徐婷等[9]采用静态失重法评价，得到复配锌缓蚀剂缓蚀率随缓蚀剂浓度升高先增大后减小的结论。

3)缓蚀剂加注方式。集输管道缓蚀剂加注方式通常有间歇性加注和连续性加注两种，间歇性加注主要适用于关井或产量较小的情况，连续性加注适用于产量大或含水率较高的情况。连续性加注能维持保护膜的完整性和持久性，保护较均匀。

4)CO2分压。严长征[12]考察了介质流体CO2分压对新型抗CO2缓蚀剂KW-101(咪唑啉类缓蚀剂与非离子表面活性剂复配)缓蚀效率的影响，研究结果表明，随着CO2分压不断增大(0～1.5 MPa)，缓蚀效率逐渐下降。

5)Cl-含量。闫旭涛[13]认为随着矿化度的增加，金属的腐蚀速率呈现先快速上升后缓慢下降的态势。随着Cl-含量的增大，介质导电性变强，同时由于Cl-半径较小，穿透能力强，会破坏钢片表面的保护膜。当Cl-含量达到饱和后，介质中溶解氧的含量会迅速减小，吸氧腐蚀的程度就会降低，腐蚀速率开始下降。

6)pH。通常油田采出物中含有一定的水，CO2、H2S、O2等腐蚀性介质易溶于水中造成介质的pH发生变化，导致腐蚀发生。闫旭涛[12]考察了pH对缓蚀性能的影响。结果表明，pH<6.0时，随着pH的上升，腐蚀速率下降较快；pH在6.0～9.0范围内时，随着pH上升，腐蚀速率变化不大。

7)流速。流速过低，缓蚀剂分子传质减缓，缓蚀剂难以成膜。流速过高，流体流动产生切应力，对已经形成的缓蚀剂膜具有冲击和冲刷的作用，会加速缓蚀剂的脱附，严重时甚至会对管道基体产生冲刷。

8)温度。在一定温度范围内，缓蚀剂效率随着温度的升高而升高。温度过低时，缓蚀剂分子的热运动速度很慢，导致缓蚀剂分子扩散到金属表面的速率减慢，缓蚀效率不明显。温度过高时，容易导致缓蚀剂分子发生分解，失去缓蚀作用。

9)含水率。严长征[11]考察了介质流体含水率对新型抗CO2缓蚀剂KW-101缓蚀效率的影响，研究表明，随着含水率(30%～90%)的升高，缓蚀效率逐渐下降，但下降幅度较小。

结合塔里木油田“五高一低”及缓蚀剂加注的特点，确定塔里木油田集输管道缓蚀效率影响因素，见表1。

表1 塔里木油田集输管道缓蚀效率影响因素

3 多相流计算结果与内检测数据对齐

此次研究共收集10条管道的生产运行数据、介质组分数据、腐蚀监测报告、缓蚀剂评价报告等数据。通过统计清洗，将缓蚀剂种类、缓蚀剂加注浓度、缓蚀剂加注方式、CO2分压、O2分压、H2S分压、Cl-含量、pH、温度、压力、气体流速、液体流速、含水率、缓蚀效率与管道里程对齐，得到2 406组数据。其中CO2分压、pH、温度、压力、气体流速、液体流速通过OLGA多相流模拟软件进行计算，利用管道多轮内检测数据计算管道沿线缓蚀剂加注前后的缓蚀效率。

以其中一条管道为例，根据OLGA多相流计算结果(图2)，两个工况下管道温度、压力、CO2分压随着里程的增加呈现下降的趋势，温度变化范围为45～53 ℃，压力变化范围为0.8～1.0 MPa。气体流速沿线逐渐增大，变化范围为6.60～10.12 m/s，液体流速沿线逐渐减小，变化范围为1.37～1.58 m/s。全线pH变化不大，为6.3～6.7。

图2 两个工况下流动参数计算结果

该条管道有两轮内检测，时间分别为2017年和2018年，缺陷个数分别为182和326，将缺陷点按照里程对齐，最终产生22组数据。由图3可知，加注缓蚀剂后管道沿线腐蚀速率降低，缓蚀效率最大为73.11%，缓蚀效率最低为4.67%。

图3 两轮内检测数据对齐

4 灰色关联算法及Apriori关联算法基本思想

4.1 灰色关联法基本思想

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，通常可以运用此方法来分析各个因素对于结果的影响程度，也可以运用此方法解决随时间变化的综合评价类问题，其核心是按照一定规则确立随时间变化的母序列，把各个评估对象随时间的变化作为子序列，求各个子序列与母序列的相关程度，依照相关性大小得出结论。

灰色关联算法具体步骤如下：

1)确定“参考值”(母序列)。此处为缓蚀效率。

2)无量纲化处理。对影响缓蚀效率的参数进行无量纲化处理，消除因为量纲不同引起的误差。

3)计算关联系数。关联系数表示某项与“参考值”(母序列)的相关程度。

4)结合关联系数计算关联度。设参考序列为

X0={x0(1),x0(2),…,x0(n)}

(1)

比较序列为

Xi={xi(1),xi(2),...,xi(n)}

(2)

关联系数定义为

ηi(k)=

(3)

4.2 Apriori算法基本思想

关联算法的数据挖掘对象是基本数据集。基本数据集由事务构成，每个事务可分为多个项，全体项集合的任意子集称为项集。如果项集中项的个数为k，称为k项集。出现次数较多的项集则称为频繁项集。Apriori算法通过联结高于预置支持度的项集得到频繁项集，联结频繁项集并剪枝后计算其置信度，再与预置置信度对比判断规则的可靠性。

设A、B均为全体项集合的子集，且A∩B=Ø，则A--->B表示一个关联规则。其中A为关联的条件，B为挖掘出的结果。

设全体项集合为D，某数据项A在D中的支持度定义为

(4)

若A的支持度大于等于预设支持度则A是频繁项集，反之项集A不会被纳入规则挖掘的范围。

计算规则A--->B的支持度即计算A与B同时发生的事务在D中的比例，计算式为

Support(A-->B)=

(5)

规则A--->B的置信度定义为

(6)

表示在D中同时包含项集A和B的事务个数占包含A的事务个数的比例。若项集A是频繁项集，同时Confidence(A--->B)大于等于预置置信度，则A--->B是一条强关联规则。

5 缓蚀效率影响主控因素与关联规则挖掘结果

5.1 灰色关联分析结果

对每一类数据类型分别进行灰色关联分析，通过比较关联系数从每一类数据类型中找到影响缓蚀剂效率的主控因素。缓蚀效率影响因素灰色关联分析结果见表2。

表2 缓蚀效率影响因素灰色关联结果

关联度值介于0～1之间，该值越大表示评价项与“参考值”(母序列)相关性越强。从表2可以看出，影响集输管道缓蚀效率的因素关联度排序为H2S分压>O2分压>CO2分压>Cl-含量>pH，温度>含水率>液体流速>气体流速>压力。

通过灰色关联法分析选取关联度大于0.9的参数作为缓蚀效率影响主控因素。确定影响集输管道缓蚀效率主控因素为缓蚀剂加注浓度、CO2分压、O2分压、H2S分压、温度、液体流速、含水率。

5.2 基于Apriori算法的缓蚀效率预测关联规则

为方便计算、表达和存储，利用Apriori算法对数据进行分析前，需要对原始数据进行预处理，对数据进行分类编码。各缓蚀效率影响因素的参数值及编码见表3。

表3 集输管道缓蚀影响因素参数值及编码

基于灰色关联法确定的集输管道缓蚀效率主控因素进行关联规则挖掘，旨在得出每一个关联规则的置信度。一个关联规则指的是，不同缓蚀效率影响因素组合下，每个因素在不同的取值范围内对应了一个缓蚀效率，由此对缓蚀效率进行预测，此对应关系叫作一个关联规则。挖掘出的缓蚀效率预测关联规则见表4，其置信度范围为[80%～100%]。

表4 缓蚀效率预测关联规则

6 结论

通过灰色关联法确定塔里木油田集输管道缓蚀效率主控因素为缓蚀剂加注浓度、CO2分压、O2分压、H2S分压、温度、液体流速、含水率。利用Apriori算法对缓蚀效率主控因素进行关联规则挖掘，得到了10条缓蚀效率预测关联规则。能够在缓蚀剂浓度范围在90～100 mg/L、CO2分压范围在0～0.25 MPa、O2分压范围在0～0.015 MPa、H2S分压范围在0～0.054 MPa、温度范围在20～32.5 ℃、液体流速范围在0.1～0.3 m/s、含水率范围在0%～67.5%的条件下预测缓蚀剂效率。