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輸油管道運行能耗優(yōu)化技術研究

2023-10-23 05:55:16王偉達
石油石化節(jié)能 2023年10期
關鍵詞:輸油管道泵站優(yōu)化

王偉達

(大慶油田有限責任公司第六采油廠)

輸油管道因其輸量大、抗力強、安全性高等優(yōu)點,被認為是最重要的油氣輸送方式。大型輸油管道不僅在建設的前期投資巨大,且在服役期間的運行能耗也不容忽視[1-2]。隨著油田的深入開發(fā),油品物性、原油產量和工況參數(shù)等均發(fā)生變化,導致憑借現(xiàn)場經驗制定的開泵方案和運行措施不再適用,造成運行能耗大幅上升,整體能耗費用逐年增長[3-5]。因此,有必要建立輸油管道的運行能耗優(yōu)化模型,在確保安全輸送的前提下,制定經濟合理的運行方案。

柳明富[6]通過動態(tài)規(guī)劃法對輸油管道開泵方案進行了求解,結果表明,可關閉兩個中間泵站,直接越站實現(xiàn)全線輸送;梁永圖等[7]對輸油管道不同時刻的離散問題進行單獨求解,極大增加了求解速度;張?zhí)煲坏萚8]對常規(guī)開泵方案、調轉速方案和切割葉輪方案進行優(yōu)選和對比,得到不同措施下的節(jié)能占比。以上研究對于輸油系統(tǒng)能耗的優(yōu)化具有重要參考價值,但均以開泵方案為優(yōu)化目標,考慮到國內原油多為黏度高、凝點高、含蠟高的“三高”原油,在管輸過程中需加熱輸送,而熱能消耗通常占總能耗的80%以上,故需綜合考慮熱能和動能對運行能耗的影響。基于此,以總運行能耗費用最低為目標函數(shù),在考慮水力、熱力計算模型的基礎上,通過約束函數(shù)限制開泵方案集合,并對總傳熱系數(shù)及水力摩阻系數(shù)進行校正,通過蟻群算法實現(xiàn)從開泵方案到運行參數(shù)的整體優(yōu)化。

1 輸油管道運行能耗優(yōu)化模型

1.1 模型假設

由于管道水力、熱力系統(tǒng)各變量間的非線性耦合情況較嚴重,故在建立模型時需進行部分假設,以簡化求解過程。假設管道中的油品為單相均值不可壓縮流體;管道采用密閉輸送,短時間內輸量和壓力不發(fā)生改變;不考慮降阻劑、降凝劑的添加,即輸送過程中原油物性不發(fā)生較大突變;不考慮徑向溫度的變化。

1.2 目標函數(shù)

同時考慮泵送原油消耗的電費和加熱爐加熱原油消耗的燃料費用,以總運行能耗費用最低為目標函數(shù),見公式(1):

式中:S為總運行能耗,元/d;i為熱站序號;n為熱站個數(shù);G為管輸量,kg/s;ci為原油比熱容,J/(kg·℃);TRi、TZi分別為第i個熱站的出站溫度和進站溫度,℃;Ef為燃料油價格,元/t;ηfi為第i個熱站的加熱爐效率,%;BH為燃料的燃燒熱值,取41 816 kJ/kg;j為泵站序號;m為泵站個數(shù);Ep為電價,元/kWh;H為第j個泵站提供的揚程;ηpj為泵效率,%;ηj為電動機效率,%。

1.3 約束條件

熱力約束需滿足各熱站的進站溫度高于凝點以上3~5 ℃,出站溫度不超過已有加熱爐熱負荷的最高出站溫度,各站的流量滿足質量守恒定量,具體見公式(2):

式中:Qi為第ηj個熱站的流量,kg/s;Qi-min、Qi-max分別為滿足熱站熱力負荷的允許最小流量和最大流量,kg/s;TZi-min、TRi-max分別為第i個熱站的最低進站溫度和最高出站溫度,℃;

水力約束需滿足進站壓力約束、出站壓力約束、全線水力約束等,保證各泵站提供的揚程大于沿程摩阻損失、局部摩阻損失和高程差的和,滿足泵的吸入壓力大于允許汽蝕余量,出站壓頭小于管道的最大承壓范圍,具體見公式(3):

式中:Gj為第j個泵站的流量,kg/s;Gj_min、Gj_max分別為滿足泵站水力負荷的允許最小流量和最大流量,kg/s;Houtj、Hinj分別為第j個泵站的出站壓頭和進站壓頭,m;Hj為第j個泵站輸油泵的揚程,m; Δhj為水力損失,m;Hp為管道全線所需壓頭,m;hj為沿程摩阻損失,m; ΔZ為高程差,m;hm為局部摩阻損失,m;Hj_min、Hj_max分別為滿足泵站正常運行的允許最小壓頭和最大壓頭,m。

1.4 求解方法

對于運行能耗優(yōu)化這類非線性問題,可采用動態(tài)規(guī)劃算法求解。但對于熱站、泵站數(shù)量多、運行調度周期長的長輸管道而言,動態(tài)規(guī)劃算法屬于分層求解,不僅耗費更多的計算時間,且得到的解有可能是局部最優(yōu)解[9-11]。因此,采用智能算法中的人工蟻群算法求解。

公式(1) 以運行費用最小值作為目標函數(shù),為匹配人工蟻群算法特點,將其轉化為最大值函數(shù)。將輸油管道上的I個熱站或泵站定義為N維空間,每個站內所能組合的開泵和開加熱爐方案總數(shù)為Np,N維空間中的每一個位置表示管道對應的一種運行方案,將每種方案的數(shù)據(jù)代入目標函數(shù),將求解結果作為食物信息素,從而實現(xiàn)不同螞蟻位置信息的更新。具體步驟如下:

1) 初始化種群,確定螞蟻數(shù)量、移動次數(shù)、食物濃度揮發(fā)常數(shù)及搜索限制。

2)根據(jù)螞蟻移動的位置概率函數(shù),確定螞蟻的移動方向和速度,對于已經移動過的位置禁止再次移動。

3)所有螞蟻完成一次移動后,更新信息素增量,檢查是否滿足終止條件,如不滿足重新返回第2)步驟,如滿足輸出信息素濃度最高的位置作為最優(yōu)解。

2 案例分析

2.1 基本情況

以某輸油管道為例,該管道全長710 km,管徑?813 mm×14 mm,除首站、末站外,共有3 個熱泵站,站內均有3 臺外輸泵和3 臺加熱爐,全線設計壓力6.5 MPa,全年運行時間350 d。管道埋深1.5~2 m,管道導熱系數(shù)為1.6 W/(m·℃),管道比熱容0.5 kJ/(kg·℃)。管道沿線高程及站點分布見圖1。

圖1 管道沿線高程及站點分布Fig.1 Elevation and station distribution along the pipeline

2.2 熱力模型修正

總傳熱系數(shù)K是影響站間原油溫降的主要因素,其結果受管道導熱系數(shù)、土壤導熱系數(shù)、保溫層導熱系數(shù)、油品黏度、密度等因素的影響,正向求解需先假定一個管壁平均溫度初始值,根據(jù)熱平衡關系迭代得到計算總傳熱系數(shù)K′。但以上計算屬于定義式,結果并不準確,在此利用探針法測試管道沿線的土壤導熱系數(shù),通過現(xiàn)有運行數(shù)據(jù)反算實際總傳熱系數(shù)K″,并利用最小二乘法建立K′和K″ 之間的關系,對K′進行修正。以首站至1#熱泵站為例,首站至1#熱泵站的熱力分析見圖2,總傳熱系數(shù)修正結果見圖3。隨著輸量的增加、環(huán)境溫度的升高、起點溫度的降低,輸油管道的運行狀態(tài)越優(yōu),介質與管壁、管壁與土壤之間的換熱越小,沿程溫降越小,總傳熱系數(shù)越小。修正過后,熱力模型的平均計算誤差小于3%。

圖2 首站至1#熱泵站的熱力分析Fig.2 Thermodynamic analysis from the first station to 1# heat pump station

圖3 總傳熱系數(shù)修正結果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現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集的誤差等因素,按照傳統(tǒng)公式計算的沿程摩阻損失hj與實際結果存在較大誤差,這將直接影響站間壓降的計算。根據(jù)達西定律,hj與管徑、管長、流速及水力摩阻系數(shù)λ 等相關,其中管徑和管長為固定值,流速與輸量及生產運行任務相關,水力摩阻系數(shù)與雷諾數(shù)和管壁當量粗糙度有關,對水力摩阻系數(shù)進行修正可直接提高輸油管道水力計算的精度。同理,參照熱力模型修正方法,通過現(xiàn)有運行數(shù)據(jù)反算實際水力摩阻系數(shù)λ″ ,并利用最小二乘法建立計算水力摩阻系數(shù)λ′和λ″之間的關系,對λ′進行修正。以首站至1#熱泵站為例,首站至1#熱泵站的水力分析見圖4,水力摩阻系數(shù)修正結果見圖5。隨著輸量的降低、起點壓力的降低,輸油管道的運行狀態(tài)越優(yōu),介質流速越慢,沿程壓降越小,總傳熱系數(shù)越小。修正過后,水力模型的平均計算誤差小于5%。

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

圖5 水力摩阻系數(shù)修正結果Fig.5 Correction results of hydraulic friction coefficient

2.4 優(yōu)化結果分析

設置螞蟻數(shù)量為300、移動次數(shù)為100、食物濃度揮發(fā)常數(shù)0.5,優(yōu)化前后的管道的溫度變化情況見圖6。不同管段優(yōu)化后的溫度均低于日常運行油溫,其中首站至1#站的溫降幅度最大,平均為11.5 ℃;3#至末號站的溫降幅度最小,平均為7.1 ℃;全線平均溫降為9.6 ℃,溫降損失從14.7 ℃降低至9.6 ℃,各熱站的出口溫度有所降低,說明加熱爐負荷有所減小,達到了節(jié)能降耗的目的。

圖6 管道沿線溫度優(yōu)化結果Fig.6 Temperature optimization results along the pipeline

優(yōu)化前后管道的壓力變化情況見圖7。不同管段優(yōu)化后的壓力均低于日常運行壓力,387 km 處的壓力最大為5.06 MPa,末站處的壓力最小為1.35 MPa,說明優(yōu)化后管道全線的壓能得到有效利用,輸油泵負荷有所減小,達到了節(jié)能降耗的目的。

圖7 管道沿線壓力優(yōu)化結果Fig.7 Pressure optimization results along the pipeline

綜合優(yōu)化后的水力、熱力參數(shù)和設備的能效情況,核實每個站開泵和開加熱爐的運行方案,輸油管道優(yōu)化前后的運行方案對比見表1。優(yōu)化后,全線加熱爐開啟數(shù)量減少3 臺,輸油泵開啟數(shù)量減少2 臺,每日合計節(jié)約運行能耗費用0.53 萬元。

表1 輸油管道優(yōu)化前后的運行方案對比Tab.1 Comparison of operation schemes before and after optimization of oil pipelines

3 結論

1)針對目前輸油管道運行能耗較高,站內泵機組和加熱爐與輸量變化不匹配的現(xiàn)象,以總運行能耗費用最低為目標函數(shù),在考慮熱力約束和水力約束的條件下,采用人工蟻群算法對開泵和開加熱爐方案進行了優(yōu)化,優(yōu)化后各熱站的出口溫度有所降低,全線的壓能得到有效利用,說明算法科學有效,達到了節(jié)能降耗的目的。

2)為提高管道沿線溫降和壓降計算結果的準確性,對總傳熱系數(shù)和水力摩阻系數(shù)進行線性修正,修正后熱力模型和水力模型的計算誤差分別小于3%、5%,可滿足后續(xù)優(yōu)化求解的要求。

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