高含水原油集輸管道內腐蝕預測及監測方法

黃輝， 馬紅蓮*， 李長春， 段汝嬌， 王躍社

(1.中國特種設備檢測研究院壓力管道部， 北京 100029； 2.西安交通大學動力工程多相流國家重點實驗室， 西安 710049)

油氣集輸管網是將油氣田井口產出氣/液以最小損失和消耗收集、處理、輸送至礦區油庫或者長輸管道首站的輸送系統[1]。原油集輸管道是原油集輸管網的重要組成部分，其運行狀態不僅關系到油田的安全生產，也會影響下游的能源安全。隨著國內水驅油田進入開發后期，油田采出液含水率逐年上升，采出液礦化度、含水量及溶解氧含量均比較高，因此，輸送介質腐蝕性強，導致油田集輸管道內腐蝕泄漏事件頻發，對社會環境造成的影響日趨嚴重[2-3]。據統計，油田管道破漏中腐蝕穿孔占到90%以上，其中，高含水原油或采出水管道的泄漏以內腐蝕穿孔為主[4]。鑒于高含水原油集輸管道口徑小、壓力低以及未設計收發球筒等特點，內腐蝕檢測技術存在局限性，只能采用外檢測的方式進行抽檢檢驗，而無法實施智能內檢測技術[5]，這使高含水原油集輸管道的內腐蝕狀況有效實時檢測成為一個技術難題。

目前，針對原油管道腐蝕穿孔以及檢測問題，中外學者開展了大量的實驗和理論研究，提出了許多評估管道內腐蝕速率的新方法。文江波等[6]系統闡述了原油集輸過程中，原油物性、水相物性、乳狀液液滴粒徑及分布等因素對原油-水混合體系黏度特性影響以及原油-水混合體系黏度預測方法等的研究進展。Chen等[7]根據彈性材料的模態分析理論，建立了腐蝕管的模態分析模型，分析了腐蝕管的模態與質量損失因子之間的關系。結果表明，該模型可用于通過監測和分析模態來評估腐蝕管道的腐蝕速率。Dai[8]使用HYSYS程序進行了原位模擬，研究了操作條件、抑制劑、管道參數和流動方式對CO2腐蝕的影響，以預測天然氣收集管道系統中的CO2腐蝕，研究表明腐蝕速率受工作壓力和碳酸濃度的影響，溫度對腐蝕的促進作用存在最優值。通過將模擬數據與現場腐蝕速率數據進行比較，證明了該數值模擬方法的可行性。胡永碧[9]通過將獲取的目標天然氣管道的內腐蝕因素數據和內腐蝕速率數據作為樣本數據；利用灰關聯分析法，遺傳算法，小波神經網絡等方法，得到天然氣管道內腐蝕速率預測模型；對內腐蝕速率進行預測。結果表明，預測內腐蝕速率的精度較高。但是針對高含水集輸管道內腐蝕預測、檢測方面的研究較少，特別是結合監測技術方面的研究更少，有效預測高含水原油集輸管道內腐蝕位置并對其進行實時監測，具有重要的工程意義和研究意義。

因此，現重點對高含水原油集輸管道內腐蝕高風險點預測及內腐蝕缺陷監測方法進行綜合研究，提供一種高含水原油集輸管道內腐蝕高風險點預測和非破壞式監測的集成方法，為高含水原油集輸管道科學管理及保障原油集輸管道安全運營提供技術支撐。

1 高含水原油集輸管道內腐蝕位置預測方法

水是原油集輸管道內腐蝕的必要條件。在高含水原油管輸過程中，由于沿途地勢變化、油水物性差異以及腐蝕性物質的親水特性等，當油相無法提供足夠的動能帶走管內水相時，水相便優先在低洼處開始沉積，形成以水和O2、H2S、CO2、還原菌等腐蝕性物質為主的積液，為輸油管道內的電化學腐蝕提供環境，導致管道內腐蝕的發生[10-11]。針對管道敷設條件、不同的油水兩相流環境以及油品的攜液能力，學者們提出了不同的腐蝕預測模型。Davies[12]基于油水均勻分散、單液滴尺寸、管線水平敷設等假設開展了試驗研究，提出了一種油相攜帶走管壁上積液的臨界流速模型，認為在一定的流速條件下能夠產生足夠大的湍動能使大液滴分散，防止沉淀積液。 Pots[13]研究發現液滴沉降與液膜厚度取決于油相，并指出僅考慮臨界流速無法適用于所有應用環境。Brauner[14]和Barnea[15]假設油為主相、水為離散相，提出了一種基于最大液滴直徑和臨界液滴直徑的預測油水分散流的臨界流速模型。

現針對原油集輸管道的實際工況特點和管內流體流動特性，基于Brauner[16]和Barnea[17]的最大液滴直徑dmax和臨界液滴直徑dcrit理論給出了考慮油-水、油-鋼以及水-鋼界面表面能的三相分層流模型，提出了避免出現管內積液的臨界流速和臨界傾角預測模型，并將臨界流速和臨界傾角作為管內積液的判定準則，用于預測集輸管道沿線的內腐蝕高風險點。

最大液滴直徑dmax和臨界液滴直徑dcrit可分別定義為在油包水分散流中，不因湍流剪切力而破碎的水滴的最大直徑和不因重力而發生沉降的水滴的最大直徑。dmax和dcrit的大小共同決定了油水混合液流動過程中有無積液現象的發生。當油相的湍流強度足夠大，使所有液滴的dmax≤dcrit時，管內油水混合液的流型為油包水分散流。dmax=dcrit也是油水分散流向分層流轉變的臨界條件，將該臨界條件下的管內實際流速定義為油相能攜帶水相形成油水分散流的臨界流速，將該流速下對應的管道傾角定義為油相能攜帶水相形成油水分散流的臨界傾角，從而通過對流速值和傾角值這2項指標的實際值與理論計算的臨界值進行比較，來判定水相是否有聚并沉積現象，進而判定管道底部是否存在電化學腐蝕。圖1為油水分散流向油-油水混合物-水的三相分層流轉變的示意圖。

綜合考慮原油集輸管道的管內流型、敷設高程以及管輸工藝參數，通過對管道沿線內腐蝕高風險點的判定(表1)，建立高含水原油集輸管道內腐蝕位置預測方法。在管道油水兩相輸送介質中，當管內實際流速較低并小于實際管道傾角下的臨界流速時，油相攜液能力弱，油水分散流中的水滴不斷聚并沉降于管道底部，形成積液，成為易腐蝕位置；當管內實際流速較高并大于實際傾角下的臨界流速時，油相攜液能力強，水滴懸浮于油相中，隨管內流體向管道下游流動，管道底部不形成積液，腐蝕可能性小。同理，當實際傾角較大并大于實際流速下的臨界傾角時，油相攜液能力弱，油水分散相中的水滴易在管道低洼處形成積液，成為易腐蝕位置；反之，管道底部不易積液，腐蝕可能性小。

圖1 分散流/分層流轉變界面示意圖Fig.1 Schematic diagram of the transition interface of dispersed flow/stratified flow

表1 原油集輸管道沿線內腐蝕高風險點判定Table 1 Determination of high corrosion risk points along the crude oil gathering pipeline

通過對上述原油集輸管道積液與腐蝕狀況判定的研究，編制了GB/T 34350—2017輸油管道內腐蝕外檢測方法[16]，為內腐蝕高風險點預測以及腐蝕缺陷監測點的選擇提供了理論依據和技術指導。

2 高含水原油集輸管道局部內腐蝕外監測方法

腐蝕監測和腐蝕控制是在役油氣管道腐蝕防護的重要手段。中外油氣管道腐蝕監測技術眾多，常用的腐蝕監測方法主要有破壞式和非破壞式兩類。電阻探針法、電化學法等破壞式內腐蝕監測方法需要在管道上鉆孔打洞，安裝模式會帶來新的安全隱患。基于場指紋法(field signature method，FSM)的管道內腐蝕監測技術直接在管道外壁進行監測，可保證管道本體的完整性，是一種先進的非破壞式監測方法。1983年以來，中外學者開展了基于FSM管道腐蝕模型改進、監測精度、探針布局優化等方面的研究工作[17-19]，使FSM在海底管道和重要構件的腐蝕檢測上得到較為廣泛的應用。現有商用的FSM監測設備主要由英國Rowan公司和挪威CorrOcean公司生產，國內尚沒有成熟設備。

2.1 場指紋法(FSM)腐蝕監測基本原理

場指紋法[20-23]腐蝕監測方法是在被測試金屬管道外壁面監測點處焊接一組測量電極矩陣并在被監測金屬管段兩端施加直流激勵電流(DC)，通過分析管道外壁采集到的電極間的微小電位差變化，評估管道監測點內壁的腐蝕狀況。FSM的獨特之處在于將所有測量的電壓值同監測的初始值相比較，這些初始值代表了管道最初的幾何形狀，可以將它看成管道的“指紋”。圖2為FSM腐蝕監測原理示意圖。

圖2 FSM原理示意圖Fig.2 Schematic diagram of FSM principle

油氣管道運行期間，可采樣FSM腐蝕監測原理，判斷管道內壁腐蝕缺陷類型及腐蝕程度，以達到監測管道內腐蝕的目的。工程上一般引用指紋系數FC來評判腐蝕程度，測定的最大FC代表著缺陷的最大深度。

FC是被測金屬壁厚減薄量與當前壁厚的千分比，測量電極對ki在t時刻的指紋系數FC的計算公式為

(1)

式(1)中：FCki(t)為電極對ki在t時刻的指紋系數；T0ki(t) 為電極對ki在監測初始時刻的金屬壁厚；Ttki(t)為電極對ki在t時刻的金屬壁厚；Eki(t) 為電極對ki在t時刻的電壓；Eki(0) 為電極對ki在監測初始時刻的電壓；Ek0(t) 為參考電極對k0在t時刻的電壓；Ek0(0) 為參考電極對k0在監測初始時刻的電壓。

根據式(1)和金屬檢測初始時刻的壁厚值T0，可反推出t時刻測試金屬的壁厚值Tt：

(2)

2.2 基于場指紋法的局部腐蝕FC分布仿真

假設待分析金屬管道的材質為304鋼，電阻率為7.3×10-8Ω·m，施加電流I=10 A，布置間隔10 mm的電極陣列的測試金屬長寬厚分別為600 mm×140 mm×10 mm的平板模型，設定腐蝕深度分別為1、2、3、5 mm且邊長為30 mm的方柱形仿真缺陷，如圖3所示。

采用ANSYS分析恒定電流場中平板模型上不同腐蝕缺陷深度Td下指紋系數FC的空間分布，從而對測試金屬腐蝕減薄進行深入的定量分析。圖4為相同坐標系中不同缺陷深度仿真模型的X-FC、曲線。可見腐蝕缺陷深度越大，對應的FC越大。

圖3 局部腐蝕模型Fig.3 Local corrosion model

圖4 不同缺陷深度X-FC曲線Fig.4 x-FC curve of different defect depth

2.3 基于場指紋法(FSM)的腐蝕缺陷深度評估

將不同缺陷深度仿真結果獲得的相應最大指紋系數FC代入式(2)計算t時刻最大金屬壁厚，計算結果如表2所示。

計算得出推算壁厚Tt與實際剩余壁厚Tr之間并不相等，這是由于電流傳導經過分流區、密流區和匯流區造成的影響。為了探究腐蝕缺陷深度與FC的量化關系，作出FC與缺陷深度的對應關系圖，如圖5所示。

經數據擬合得到缺陷深度Td與FC的對應關系：

(3)

式(3)即減薄壁厚校正公式，驗證計算列于表3。

結果表明，校正公式[式(3)]能夠達到很好的校正效果，校正后的壁厚誤差為±0.2。說明場指紋監測方法對于小腐蝕也有很強的識別能力。

基于以上研究可見，基于場指紋法(FSM)的管道內腐蝕監測方法能夠對管道的腐蝕情況進行準確的檢測監測。課題組在理論研究和實驗研究的基礎上開發了基于FSM的管道內腐蝕外監測數據實時分析系統，并搭建了可以模擬油水兩相流的實驗平臺(圖6)，為高含水原油集輸管道的流動及內腐蝕預測提供指導，并為內腐蝕外監測數據實時分析系統提供測試環境和數據驗證。

表2 數據計算結果Table 2 Data calculation result

圖5 不同缺陷深度的Td-FC曲線Fig.5 Td-FC curve of different defect depth

表3 驗證計算結果Table 3 Verify calculation results

在實驗平臺監測段安置自主研發的FSM內腐蝕外監測設備及數據實時分析系統。布置探針4圈，每圈14個探針，共計14×4=56個采集點，組成42對電極陣列，電極對按照電極排列順序兩兩配對編號，表示為ki(i=1～42)，圖7為FSM內腐蝕外監測設備。

圖6 油水兩相流實驗平臺三維示意圖Fig.6 Three-dimensional schematic diagram of oil-water two-phase flow experiment platform

圖7 FSM內腐蝕外監測裝置Fig.7 FSM internal corrosion external monitoring device

測試管段的設計壁厚為8 mm，實驗臺不間斷運行4個月后，根據初始電壓與采集電壓依次求出代表缺陷最大深度的各電極對的FC，根據式(3)推算出各電極對校正后的剩余壁厚值，如表4所示。

據表4可知，監測段運行4個月后的壁厚值介于7.897～7.975 mm，平均腐蝕速率為0.18 mm/a。結合《鋼質管道內腐蝕控制規范》(GB/T 23258—2020)對平均腐蝕速率評價的指標要求，監測段的腐蝕程度介于0.13～0.25 mm/a，內腐蝕級別為較重。

3 結論

(1)水相分布是造成高含水原油集輸管道內腐蝕的最主要影響因素。原油集輸管道的輸送介質中，H2S、CO2、O2是其中的腐蝕劑，水是發生腐蝕的載體。

表4 FSM內腐蝕外監測設備FC推算出的剩余壁厚值Table 4 The remaining wall thickness calculated by the FCvalue of the FSM internal corrosion external monitoring equipment

(2)結合原油集輸管道管內流型對管道內腐蝕的影響以及管內介質的液滴攜帶機理，將臨界流速和臨界傾角作為原油集輸管道積液評定的準則，可在工程上預測管道內腐蝕的可能性和內腐蝕高風險點。

(3)恒定電流場中導體上的電勢分布存在“有效監測區域”，當腐蝕發生時，該區域不再呈均勻分布狀態，可以對腐蝕進行有效監測。

(4)對于場指紋腐蝕監測方法，任一腐蝕形式的存在都會對電流傳導(分布)造成影響。FC的變化，可以反映出腐蝕缺陷的類型及程度，對于小腐蝕也有很強的識別能力。

(5)高含水原油集輸管道內腐蝕預測及監測方法的綜合應用，可有效預測管道內腐蝕高風險點，通過實時分析內腐蝕高風險點的監測數據，實時評估管道內壁的腐蝕狀況，為原油集輸管道的安全運行提供技術保障。