输油管道运行能耗优化技术研究

2023-10-23王伟达

石油石化节能 2023年10期

王伟达

（大庆油田有限责任公司第六采油厂）

输油管道因其输量大、抗力强、安全性高等优点，被认为是最重要的油气输送方式。大型输油管道不仅在建设的前期投资巨大，且在服役期间的运行能耗也不容忽视[1-2]。随着油田的深入开发，油品物性、原油产量和工况参数等均发生变化，导致凭借现场经验制定的开泵方案和运行措施不再适用，造成运行能耗大幅上升，整体能耗费用逐年增长[3-5]。因此，有必要建立输油管道的运行能耗优化模型，在确保安全输送的前提下，制定经济合理的运行方案。

柳明富[6]通过动态规划法对输油管道开泵方案进行了求解，结果表明，可关闭两个中间泵站，直接越站实现全线输送；梁永图等[7]对输油管道不同时刻的离散问题进行单独求解，极大增加了求解速度；张天一等[8]对常规开泵方案、调转速方案和切割叶轮方案进行优选和对比，得到不同措施下的节能占比。以上研究对于输油系统能耗的优化具有重要参考价值，但均以开泵方案为优化目标，考虑到国内原油多为黏度高、凝点高、含蜡高的“三高”原油，在管输过程中需加热输送，而热能消耗通常占总能耗的80%以上，故需综合考虑热能和动能对运行能耗的影响。基于此，以总运行能耗费用最低为目标函数，在考虑水力、热力计算模型的基础上，通过约束函数限制开泵方案集合，并对总传热系数及水力摩阻系数进行校正，通过蚁群算法实现从开泵方案到运行参数的整体优化。

1 输油管道运行能耗优化模型

1.1 模型假设

由于管道水力、热力系统各变量间的非线性耦合情况较严重，故在建立模型时需进行部分假设，以简化求解过程。假设管道中的油品为单相均值不可压缩流体；管道采用密闭输送，短时间内输量和压力不发生改变；不考虑降阻剂、降凝剂的添加，即输送过程中原油物性不发生较大突变；不考虑径向温度的变化。

1.2 目标函数

同时考虑泵送原油消耗的电费和加热炉加热原油消耗的燃料费用，以总运行能耗费用最低为目标函数，见公式（1）：

式中：S为总运行能耗，元/d；i为热站序号；n为热站个数；G为管输量，kg/s；ci为原油比热容，J/(kg·℃)；TRi、TZi分别为第i个热站的出站温度和进站温度，℃；Ef为燃料油价格，元/t；ηfi为第i个热站的加热炉效率，%；BH为燃料的燃烧热值，取41 816 kJ/kg；j为泵站序号；m为泵站个数；Ep为电价，元/kWh；H为第j个泵站提供的扬程；ηpj为泵效率，%；ηj为电动机效率，%。

1.3 约束条件

热力约束需满足各热站的进站温度高于凝点以上3~5 ℃，出站温度不超过已有加热炉热负荷的最高出站温度，各站的流量满足质量守恒定量，具体见公式（2）：

式中：Qi为第ηj个热站的流量，kg/s；Qi-min、Qi-max分别为满足热站热力负荷的允许最小流量和最大流量，kg/s；TZi-min、TRi-max分别为第i个热站的最低进站温度和最高出站温度，℃；

水力约束需满足进站压力约束、出站压力约束、全线水力约束等，保证各泵站提供的扬程大于沿程摩阻损失、局部摩阻损失和高程差的和，满足泵的吸入压力大于允许汽蚀余量，出站压头小于管道的最大承压范围，具体见公式（3）：

式中：Gj为第j个泵站的流量，kg/s；Gj_min、Gj_max分别为满足泵站水力负荷的允许最小流量和最大流量，kg/s；Houtj、Hinj分别为第j个泵站的出站压头和进站压头，m；Hj为第j个泵站输油泵的扬程，m； Δhj为水力损失，m；Hp为管道全线所需压头，m；hj为沿程摩阻损失，m； ΔZ为高程差，m；hm为局部摩阻损失，m；Hj_min、Hj_max分别为满足泵站正常运行的允许最小压头和最大压头，m。

1.4 求解方法

对于运行能耗优化这类非线性问题，可采用动态规划算法求解。但对于热站、泵站数量多、运行调度周期长的长输管道而言，动态规划算法属于分层求解，不仅耗费更多的计算时间，且得到的解有可能是局部最优解[9-11]。因此，采用智能算法中的人工蚁群算法求解。

公式（1）以运行费用最小值作为目标函数，为匹配人工蚁群算法特点，将其转化为最大值函数。将输油管道上的I个热站或泵站定义为N维空间，每个站内所能组合的开泵和开加热炉方案总数为Np，N维空间中的每一个位置表示管道对应的一种运行方案，将每种方案的数据代入目标函数，将求解结果作为食物信息素，从而实现不同蚂蚁位置信息的更新。具体步骤如下：

1）初始化种群，确定蚂蚁数量、移动次数、食物浓度挥发常数及搜索限制。

2）根据蚂蚁移动的位置概率函数，确定蚂蚁的移动方向和速度，对于已经移动过的位置禁止再次移动。

3）所有蚂蚁完成一次移动后，更新信息素增量，检查是否满足终止条件，如不满足重新返回第2）步骤，如满足输出信息素浓度最高的位置作为最优解。

2 案例分析

2.1 基本情况

以某输油管道为例，该管道全长710 km，管径ϕ813 mm×14 mm，除首站、末站外，共有3 个热泵站，站内均有3 台外输泵和3 台加热炉，全线设计压力6.5 MPa，全年运行时间350 d。管道埋深1.5~2 m，管道导热系数为1.6 W/(m·℃)，管道比热容0.5 kJ/(kg·℃)。管道沿线高程及站点分布见图1。

图1 管道沿线高程及站点分布Fig.1 Elevation and station distribution along the pipeline

2.2 热力模型修正

总传热系数K是影响站间原油温降的主要因素，其结果受管道导热系数、土壤导热系数、保温层导热系数、油品黏度、密度等因素的影响，正向求解需先假定一个管壁平均温度初始值，根据热平衡关系迭代得到计算总传热系数K′。但以上计算属于定义式，结果并不准确，在此利用探针法测试管道沿线的土壤导热系数，通过现有运行数据反算实际总传热系数K″，并利用最小二乘法建立K′和K″ 之间的关系，对K′进行修正。以首站至1#热泵站为例，首站至1#热泵站的热力分析见图2，总传热系数修正结果见图3。随着输量的增加、环境温度的升高、起点温度的降低，输油管道的运行状态越优，介质与管壁、管壁与土壤之间的换热越小，沿程温降越小，总传热系数越小。修正过后，热力模型的平均计算误差小于3%。

图2 首站至1#热泵站的热力分析Fig.2 Thermodynamic analysis from the first station to 1# heat pump station

图3 总传热系数修正结果Fig.3 Correction results of total heat transfer coefficient

2.3 水力模型修正

由于管道自身退化和现场数据采集的误差等因素，按照传统公式计算的沿程摩阻损失hj与实际结果存在较大误差，这将直接影响站间压降的计算。根据达西定律，hj与管径、管长、流速及水力摩阻系数λ 等相关，其中管径和管长为固定值，流速与输量及生产运行任务相关，水力摩阻系数与雷诺数和管壁当量粗糙度有关，对水力摩阻系数进行修正可直接提高输油管道水力计算的精度。同理，参照热力模型修正方法，通过现有运行数据反算实际水力摩阻系数λ″ ，并利用最小二乘法建立计算水力摩阻系数λ′和λ″之间的关系，对λ′进行修正。以首站至1#热泵站为例，首站至1#热泵站的水力分析见图4，水力摩阻系数修正结果见图5。随着输量的降低、起点压力的降低，输油管道的运行状态越优，介质流速越慢，沿程压降越小，总传热系数越小。修正过后，水力模型的平均计算误差小于5%。

图4 首站至1#热泵站的水力分析Fig.4 Hydraulic analysis from the first station to 1# heat pump station

图5 水力摩阻系数修正结果Fig.5 Correction results of hydraulic friction coefficient

2.4 优化结果分析

设置蚂蚁数量为300、移动次数为100、食物浓度挥发常数0.5，优化前后的管道的温度变化情况见图6。不同管段优化后的温度均低于日常运行油温，其中首站至1#站的温降幅度最大，平均为11.5 ℃；3#至末号站的温降幅度最小，平均为7.1 ℃；全线平均温降为9.6 ℃，温降损失从14.7 ℃降低至9.6 ℃，各热站的出口温度有所降低，说明加热炉负荷有所减小，达到了节能降耗的目的。