集輸管道CO2腐蝕預測研究*

程遠鵬 李自力 王菲菲 白 雪 張宏陽

(1. 中國石油大學儲運與建筑工程學院；2．長江大學石油工程學院)

近年來，隨著CO2驅油工藝的發展，集輸管道因CO2腐蝕造成的井口裝置失靈、閘門絲桿斷裂、油套管穿孔及集輸管道爆破等問題日益突出，腐蝕損失約占石油石化行業總產值的6%左右[1]。由此油氣集輸管道的內腐蝕問題已引起現場工作人員和有關防腐科研人員的廣泛重視，集輸管道的內腐蝕機理研究日益成為研究的熱點和重點[2]。

集輸管道輸送的介質一般為氣、水、烴、固共存的多相流介質，總礦化度較高，易形成水垢的離子多，還有溶解氧、二氧化碳及硫化物等腐蝕性介質和大量的SRB、TGB細菌和泥沙，由于所含介質的腐蝕性，加上多相流動的特殊性，多相流集輸管道的內腐蝕規律非常復雜[3]。國內外研究表明，在油氣田集輸系統的腐蝕失效中，70%的失效歸因于CO2，CO2己成為集輸管道腐蝕的主要因素[4]。為了有效地控制和消除CO2對集輸管道的腐蝕，有必要對這種腐蝕的發生、發展趨勢和規律進行預測和研究[5]。

鑒于此，筆者結合實際集輸管道運行工況，使用OLGA軟件建立了輸氣集輸管道CO2腐蝕模型，計算了集輸管道的腐蝕速率，總結了集輸管道的CO2腐蝕特性，并與輸氣集輸管道現場監測數據進行對比驗證。

1 腐蝕模型的建立

OLGA軟件可以模擬預測油氣井、集輸管道和其他油氣設備中油、氣、水多相流狀態下的清管、流型流態、積液及腐蝕等情況，被普遍認為是模擬結果較為準確的瞬態軟件[6]。OLGA軟件被廣泛應用在油氣工程建設和運行模擬中，計算結果被世界多家大型石油公司認可。

1.1集輸管道參數

為了使預測結果更貼近實際，筆者使用的數據選自某濕氣集輸管道參數，CO2體積比從0.5%到5.0%不等，除CO2外，管道內的濕氣成分見表1。

表1 集輸管道的氣體組成 %

以水在總組分中的質量分數為數據基礎，濕氣集輸管道內介質含水量變化見表2。

表2 濕氣集輸管道的含水量(質量比) %

管道運行參數如下：

管道長度 8km

入口壓力 5MPa

溫度 35℃

管道規格φ245mm×8mm(內徑229mm)

管道壁厚 8mm

管道材料 碳鋼

碳鋼密度 7 850 kg/m3

碳鋼導熱系數 50W/m·K

碳鋼比熱 485J/(kg·℃)

外防腐層 聚乙烯

聚乙烯厚度 3mm

聚乙烯密度 960kg/m3

聚乙烯導熱系數 0.12W/m·K

聚乙烯比熱 1 675J/(kg·℃)

利用軟件自帶的網格劃分功能，沿管長方向將總長8km的管道劃分為10段，劃分好的管道參數見表3。

表3 管道分段劃分參數

注：橫坐標x為各管段距起點的距離，縱坐標y為管道高程。

1.2集輸管道CO2腐蝕預測模型

OLGA軟件可以預測集輸管道在油、氣、水三相流動時的 CO2腐蝕速率。主要應用的腐蝕模型是Norsok模型、De Waard 95模型和IFE TOL模型。其中IFE模型用來計算濕氣集輸管道的頂部腐蝕速率。Norsok模型是根據低溫實驗數據和100℃以上的高溫現場數據而建立的經驗模型，該模型適用的溫度范圍是5～150℃，CO2分壓大于0.01MPa。在100～150℃之間預測的結果比半經驗模型De Waard 95更接近實際腐蝕速率，它在預測材料的均勻腐蝕速率方面做得很好[7]。這一模型已成為目前國內外在抗CO2腐蝕選材和腐蝕裕量確定時的一個重要標準。鑒于此，筆者建立的集輸管道CO2腐蝕預測模型基于Norsok模型。

根據實際集輸管道為無分支管、考慮傳熱現象，在進出口壓力、溫度及流量等參數已知的條件下，使用OLGA軟件建立集輸管道簡化模型如圖1所示。

圖1 OLGA中建立的集輸管道模型

2 各因素對集輸管道CO2腐蝕速率的影響

2.1CO2分壓對腐蝕速率的影響

從模擬結果(圖2)可以看出，當 CO2分壓小于0.2MPa時，腐蝕速率較小；而當CO2分壓大于0.2MPa時，腐蝕速率急劇增大。CO2分壓對材料的腐蝕速率有較大的影響，在較低的溫度下(T<60℃)，材料表面難以形成保護性腐蝕產物膜，隨著CO2分壓的增大，CO2溶解度也逐漸增大，腐蝕速率急劇增加。

圖2 不同含水量下腐蝕速率隨

2.2含水量對腐蝕速率的影響

圖3為腐蝕速率隨含水量的變化規律。從圖中可以看到，輸氣集輸管道的腐蝕速率幾乎不隨含水量的變化而變化，而且這種趨勢隨著CO2分壓的增大變得明顯。原因是輸氣管道中含水量本來就比較少，含水量的少量增加對腐蝕影響輕微。輸氣集輸管道發生腐蝕的根本原因是有水潤濕了管壁，提供了腐蝕發生的場所。而含水量的輕微增加，對管壁潤濕處的液膜影響很小。相比含水量，CO2分壓對腐蝕的影響更大，尤其是當CO2分壓大于0.2MPa時，腐蝕速率急劇增大。

圖3 不同CO2分壓下腐蝕速率隨含水量的變化規律

2.3氣體流速對腐蝕速率的影響

當入口的壓力和流量不發生變化時，輸氣管道的下游氣體流速會增大，由于模型中共建立了20個流體樣本文件，加上溫度及壓力等參數的設置，預測的結果有上百種。這里只對有代表性的結果進行總結。當流體含水量為0.5%、CO2分壓為0.2MPa時，全管段內腐蝕速率隨氣體流速的變化關系如圖4所示。

圖4 腐蝕速率隨氣體平均流速及管壁處流速的變化關系

從圖4可以看出，隨著氣體流速的增大，腐蝕速率迅速降低。為了研究腐蝕速率降低的原因，在同樣條件下研究了氣體流速和管壁潤濕的變化關系。其中用管壁處的液膜、水膜和管壁處潤濕層的移動速率表示管壁的潤濕情況，具體影響規律如圖5所示。

圖5 氣體流速對管壁處液膜的影響規律

從圖5可以看出，氣體流速對管壁的潤濕有影響。沿著集輸管道的管程，管壁表面的氣體流速不斷增大對液膜有沖刷作用，液膜的移動速度變快，管段持液率減小，使液膜變薄或減少，而液膜處正是腐蝕發生的場所，所以腐蝕速率隨管程和氣體流速的增加而迅速減小。

2.4溫度對腐蝕速率的影響

溫度的變化包括溫度隨管段的降低和入口溫度的改變。當含水量為 0.5%、CO2分壓為0.2MPa時全管段的溫度和腐蝕速率的變化規律如圖6所示。

圖6 腐蝕速率隨管程溫度的變化規律

從圖6可以看到，腐蝕速率隨管程溫度的降低而降低，且與溫降的變化關系契合明顯，說明腐蝕速率對溫度比較敏感。

將入口溫度由35℃提高到60℃，比較不同溫度下的腐蝕變化情況。從圖7可以看出，溫度升高近一倍，管道的入口處腐蝕速率增加明顯，但靠近出口處腐蝕速率變化不明顯。發生此變化的原因是根據管道熱力降公式，入口處溫度的升高對管道下游的溫度提升不明顯，如模擬結果所示，雖然入口處溫度升高近一倍，但是出口處溫度提升較小。而腐蝕速率和溫度關系緊密，因此腐蝕速度只在入口處增大明顯，在下游增大有限。

圖7 入口溫度60℃時的溫降變化和腐蝕速率變化

2.5管道持液率對腐蝕速率的影響

輸氣集輸管道發生內腐蝕的根本原因是流體中含有水，水和液態輕烴附著在管壁上，形成液膜，提供了腐蝕的環境。而液膜的形成條件不但與管道的溫度及高程等因素相關，還與氣體的流動和剪切力有關。當流體內含水量為2.0%、CO2分壓為0.5MPa 時，氣體的剪切力與液膜參數的變化關系如圖8所示。

圖8 氣體的剪切力與持液率和液膜移動速率的變化規律

從圖8可以看出，氣體流動對管壁的剪切力隨管程急劇增大，造成的結果是管道入口段的管壁液體移動速率急劇降低，即管道過了入口段后，液膜才開始在管壁上形成。而入口處的腐蝕速率卻很大，說明除了溫度和壓力的影響外，入口處的腐蝕還受氣體沖刷的影響。隨著氣體流速和剪切力的增大，管道的持液率持續減小，腐蝕速率也隨著減小(圖9)。

圖9 持液率與腐蝕速率的變化規律

2.6管道高程對腐蝕速率的影響

將模擬結果設置為管道上某一點處的腐蝕速率、氣體流量及持液率等參數，得到某點處的模擬結果隨時間變化的關系(圖10)。

圖10 管道某點處的參數隨時間的變化關系

預測結果顯示，剛開始運行時，CO2分壓和液膜還不穩定，相對的腐蝕速率也有波動，且最高點的波動比最低點的大。但是當管道的工況穩定后，管道上某點的腐蝕速率不再變化。

3 預測效果分析

3.1輸氣集輸管道在線腐蝕監測數據

通過室內評價研究發現，無論是在液相環境還是氣相環境，CO2對材料的腐蝕形貌主要表現為均勻腐蝕，表面點蝕和局部腐蝕非常微小[8]。

鑒于腐蝕掛片法操作簡單、實用性強且滿足如下條件：可以監測均勻腐蝕；可以在高壓的環境下工作，工作壓力最高達到40MPa；可以在線使用，因此采用腐蝕掛片法進行輸氣集輸管道腐蝕數據的采集，針對常規腐蝕掛片懸掛作業時需要管道停輸從而影響正常運行的問題，采用帶壓拆裝式懸掛件將腐蝕掛片置于管道管中心部位。

3.1.1監測點現場安裝情況

為了得到準確的腐蝕數據，真實反映現場的腐蝕狀況，腐蝕監測點的布置主要從以下幾個方面進行考慮：氣-液界面處；管道中油、氣、水流動方向發生突變的位置；有游離水或冷凝水聚集的部位，如濕天然氣的低點部位；日常管理中較重要的管段(起點的出站管線和末端的進站管線)。

根據濕氣集輸管道運行狀況和腐蝕監測點布點原則，最終確定管線沿途13個監測點的位置如圖11所示。

圖11 腐蝕監測點的布置

各監測點安裝布置詳細說明見表4。

表4 監測點安裝布置說明

3.1.2掛片監測的輸氣管段運行工況

監測的集輸管道運行參數變化不大，比較穩定，入口壓力為5.0MPa，溫度為35℃，含水量 0.5%，管道入口流量40kg/s，CO2分壓為0.2MPa，基于該工況，通過分析計算得到現場監測點的平均腐蝕速率。

3.1.3腐蝕掛片平均腐蝕速率計算

掛片平均腐蝕速率CR參照NACE RP0775- 2005進行計算：

式中A——腐蝕掛片暴露在腐蝕環境中表面積，mm2；

CR——掛片的平均腐蝕速率，mm/a；

D——腐蝕掛片暴露在腐蝕環境中金屬的密度，g/cm3；

t——腐蝕掛片暴露在腐蝕環境中的時間，d；

W——腐蝕掛片質量損失，g。

掛片安裝運行78d(或80d)后，將各監測點的掛片取出，經過酸洗、清洗等處理并通過公式計算得出各監測點的腐蝕速率(表5)。

表5 監測點腐蝕速率

現場監測得出的數據表明該集輸管線內腐蝕程度均屬嚴重腐蝕，急需做好管道沿線的防腐蝕工作。

3.2對預測結果的驗證

為了檢驗筆者建立的模型的預測效果，將預測模型計算的腐蝕速率與現場腐蝕掛片監測得出的腐蝕速率數據進行對比(圖12)，從圖中可以看出模擬值均大于實測值，兩者誤差除了在入口處管段稍大外，其他各處的誤差基本很小，產生這種現象的原因可能是由于入口處管段運行工況不穩定，造成入口段的腐蝕速率也有波動和劇烈變化。因此，使用建立的模型能夠較好地預測輸氣集輸管道CO2腐蝕。

圖12 模擬結果與實測數據對比

4 結論

4.1使用OLGA軟件并結合實際濕氣集輸管道運行工況建立了基于Norsok模型的CO2腐蝕預測模型。

4.2該模型可以預測CO2分壓、含水量、氣體流速、溫度、管道持液率及管道高程等參數的變化對

CO2腐蝕速率的影響。

4.3由預測結果與現場運行管道實測數據對比來看，兩者誤差除了在管道入口段稍大外，其他各處的誤差很小，因此，使用該模型能夠較好地預測輸氣集輸管道CO2腐蝕特性。

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