集輸系統雙管摻水工藝節能優化運行研究

王磊 （大慶油田有限責任公司第七采油廠）

集輸系統能耗反映了系統運行管理水平的高低，直接關系著油田的整體效益，是油田節能降耗工作的重點[1-2]。受布局方式、原油物性和環境因素的影響，長期以來對于集輸系統在一定條件下的能耗水平應維持在一個什么范圍還缺乏有效的判定標準，因此有必要開展集輸系統能耗挖潛方面的研究。

目前，現有陸上油田普遍將三管伴熱工藝優化為雙管摻水工藝，即采出水在聯合站升溫、升壓后通過匯管輸送至計量站或閥組，根據油井采出液溫度的高低、采出液量的大小、集輸距離的遠近設置配水量，完成井口摻水，井口采出液經摻水升溫后返回計量站或閥組，完成計量后，輸送至聯合站進行油氣水三相處理[3-4]。該工藝流程通過調節各個單井的摻水量和摻水比來滿足集輸工藝要求，而摻水量、摻水比同諸多因素相關。由于現場操作人員缺乏對影響因素的定量了解，故導致回液溫度高出原油凝點8～15 ℃，造成大量熱能浪費。鑒于此，利用Pipesim 軟件完成雙管摻水工藝的建模，以單一油井為目標，分析摻水溫度、摻水比對不同因素的影響，通過螢火蟲算法實現雙管摻水工藝能耗體系的建模和優化。

1 基本情況

某油田區塊共有15 口油井，均采用二級布站、雙管摻水工藝，大部分油井采出液的含水率超過80%，井口溫度普遍在25℃左右，集油管道規格D149 mm×5 mm，摻水管道規格D159 mm×10 mm，由于集油和摻水管道同溝敷設，兩者的管長一致。20 ℃的原油黏度為0.895 7 g/cm3，凝點30 ℃，井口出液溫度為20～30 ℃，地溫15 ℃，管道總傳熱系數根據GB 50350—2015《油田油氣集輸設計規范》中的附錄選取，在此取固定值0.5 W/(m2·K)。

2 模型建立與參數驗證

以單一油井為例，在Pipesim 軟件中采用計量站或閥組到單井的雙管摻水工藝模型（圖1）。與現場保持一致，設置井口溫度25 ℃，摻水溫度50 ℃，摻水管道和集油管道均為2 km，不考慮高程起伏對熱力損失和壓力損失的影響，集油節點的壓力值為0.3 MPa。Pipesim 軟件是通過熱平衡方程實現溫度正算，通過Beggs-Brill 兩相流壓降修正模型實現壓力反算，在此將軟件計算結果同現場實測數據對比，結果見表1。其中，軟件模擬值均小于實測值，一方面與軟件建模采用了諸多理想化的假設有關，另一方面也與現場儀表監測數據的不確定性有關，但總體相對誤差在7%以內，且熱力計算誤差大于水力計算誤差，體現了熱力計算的復雜性和多維性。綜上，模擬值和實測值的差距較小，可以使用Pipesim 軟件完成后續的工藝因素分析。

表1 實測數據對比Tab.1 Comparison of measured data

圖1 雙管摻水工藝模型Fig.1 Model of double-pipe water blending

3 影響因素分析

3.1 摻水參數與工藝熱能損失的關系

在回液壓力0.3 MPa、回液溫度33～35 ℃的約束條件下，模擬不同摻水比（熱水量與采出液量的比值）、摻水溫度對工藝熱能損失的影響（圖2）。隨著摻水溫度的升高，工藝熱能損失逐漸增加，兩者呈線性關系。隨著摻水比的增加，工藝熱能損失也逐漸增加，且在高溫條件下，增速更為明顯。這是由于無論是摻水溫度升高還是摻水比增加，均加大了加熱爐的輸出負荷，導致熱能損失和耗氣量增加。

圖2 不同摻水比、摻水溫度對工藝熱能損失的影響Fig.2 Influence of different water blending ratio and water blending temperature on process heat loss

3.2 摻水參數與井口回壓的關系

模擬不同摻水比、摻水溫度對井口回壓的影響（圖3）。隨著摻水溫度的升高，井口回壓逐漸減小。隨著摻水比的增加，井口回壓呈先減小后增大趨勢。這是由于實際工況下的采出液含水率較高，此時原油黏度大幅降低，采出液流動狀態有所改善，摩阻損失降低，井口回壓減小；隨著摻水比的進一步增加，流體流速大幅升高，根據達西公式，沿程摩阻損失與流速的平方呈正比，因此井口回壓大幅上升[5-6]。在摻水比小于1.0 時，黏度為影響井口回壓的主控因素，在摻水比大于1.0 時，流速為影響井口回壓的主控因素。

圖3 不同摻水比、摻水溫度對井口回壓的影響Fig.3 Influence of different water blending ratio and water blending temperature on wellhead back pressure

3.3 摻水參數與回液溫度的關系

模擬不同摻水比、摻水溫度對回液溫度的影響（圖4）。隨著摻水溫度的升高，帶給井口采出液的熱量也增多，回液溫度升高。隨著摻水比的增加，回液溫度升高，但升高幅度隨摻水比的增加有所減緩，說明只增加摻水量不利于回液溫度的提升。因此，對于原油物性較差的劣質區塊，當原油凝點較高、集輸半徑較大、采出液量較少時，應優先調節摻水溫度，再調節摻水比。

圖4 不同摻水比、摻水溫度對回液溫度的影響Fig.4 Influence of different water blending ratio and water blending temperature on return liquid temperature

3.4 摻水參數與工藝壓能損失的關系

模擬不同摻水比、摻水溫度對工藝壓能損失的影響（圖5）。隨著摻水溫度的升高，混合后的井口采出液溫度升高，流體黏度降低，工藝壓能損失也減小。隨著摻水比的升高，工藝壓能損失逐漸增加。這是由于在摻水溫度一定的前提下，摻水比越大，形成水包油型乳狀液的概率越大，泵的軸功率與流量、揚程呈正比，此時流速增加引發的沿程摩阻增大已超過因含水率升高引發的沿程摩阻減小，導致工藝壓能損失增加。

圖5 不同摻水比、摻水溫度對工藝壓能損失的影響Fig.5 Influence of different water blending ratio and water blending temperature on process pressure energy loss

3.5 摻水參數對能耗損失占比的影響

模擬不同摻水比、摻水溫度對熱能損失占比的影響（圖6）。任一工況下的熱能損失占比均大于84%，熱能是雙管摻水工藝的主要能耗方向。隨著摻水溫度的增加，熱能損失占比不斷提高，呈對數趨勢。隨著摻水比的增加，熱能損失占比在摻水溫度75 ℃前后呈現不同的表現形式，在摻水溫度小于75 ℃時，摻水比越大，含水率越高，加熱爐所需加熱的水液量越大，由于水的比熱容是油的2倍，因此水的蓄熱能力更強，熱能損失更大[7-9]；在摻水溫度大于75 ℃時，摻水比越大，在管容固定的條件下，流速越大，壓能損失的占比越大，相應的熱能損失的占比減小。綜合考慮熱能和壓能損失對工藝總能耗的影響，建議摻水溫度不應超過75 ℃。

圖6 不同摻水比、摻水溫度對熱能損失占比的影響Fig.6 Influence of different water blending ratio and water blending temperature on the proportion of heat loss

3.6 摻水參數對運行費用的影響

按照燃料氣3 元/m3，工業電價1.5 元/kWh 核算電費和燃料費，并將兩者疊加計算運行費用，摻水溫度對運行費用影響見圖7。隨著摻水溫度的增加，燃料費上升，電費下降。在摻水溫度小于70 ℃時，電費下降是導致運行費用下降的主要原因，在摻水溫度大于70 ℃時，燃料費上升是導致運行費用上升的主要因素，在摻水溫度為70 ℃時，運行費用達到平衡點。

圖7 摻水溫度對運行費用影響Fig.7 Influence of water blending temperature on operating cost

摻水比對各項費用的影響見圖8。隨著摻水比的增加，燃料費下降，電費上升。在摻水比小于0.7 時，燃料費下降是導致運行費用下降的主要原因，在摻水比大于0.7 時，電費上升是導致運行費用上升的主要因素，在摻水比為0.7 時，運行費用達到平衡點。

圖8 摻水比對運行費用的影響Fig.8 Influence of water blending ratio on operating cost

4 最優節能參數求解

4.1 目標函數設定

從上述分析可知，單一油井的摻水量和摻水溫度均存在運行費用最優的工況。對于區塊大面積部署雙管摻水工藝而言，單一油井摻水溫度不可調節，只能通過匯管摻水溫度反映。建立以總運行費用最少為目標函數：

式中：S為總運行費用，萬元/a；Sh為年燃料費，萬元；Se為年電費，萬元。

4.2 約束條件設定

約束條件需考慮溫度約束、壓力約束和流量約束，溫度約束應保證回液在途中不發生析蠟和凍堵現象，溫度高于原油凝點3 ℃，加熱爐出口溫度不高于現有加熱爐所能承受的最高熱負荷[10]；壓力約束應滿足井口回壓不超過1.5 MPa，進站壓力不超過三相分離器或電脫水器的最大承壓，建議不超過0.2 MPa；流量約束應保證管道流量同時滿足熱力要求和水力要求，保證流速在3～5 m/s 的經濟流速內運行。

4.3 螢火蟲算法求解

螢火蟲算法通過模擬螢火蟲之間依靠自身亮度而相互吸引的行為，進行目標函數的尋優和求解，涉及吸引力和個體間移動兩個概念。該算法的位置更新公式：

式中：xiρ+1為第ρ+1 次迭代時第i只螢火蟲的位置；xiρ為第ρ次迭代時第i只螢火蟲的位置；βij為第i只螢火蟲和第j只螢火蟲的相對吸引度；α為步長擾動因子，為0 到1 的隨機數；rand 為-0.5到0.5 的均勻分布隨機數。

求解步驟如下：初始化種群各項參數，包括個體數量、最大吸引度、步長擾動因子、光強吸收系數和最大迭代次數等；確定優化參數的x、y1、y2…yn的取值范圍，將每組參數定義為一個螢火蟲個體的位置，以螢火蟲亮度為對應位置的適應度值；更新個體位置后，對比種群中的歷史最優適應度值，對最優位置信息進行更新；重復上述步驟，直到達到預設最大迭代次數或收斂精度，停止運算，輸出最優位置對應的摻水溫度和摻水比。

以該區塊的10 口油井為例，優化前后摻水量對比見表2。優化后，各井的摻水量均有不同程度下降，6#油井的摻水量優化最為明顯，摻水量降低了0.28 m3/h，這與該油井距離摻水閥組較近，井口出油溫度較高（37 ℃） 等因素相關。匯管摻水溫度由45.0 ℃下降到40.5 ℃。預計該區塊每天可節約摻水量26.4 m3，節約燃料200 m3/h，每天的工藝熱能損失可降低3%～5%，每天的運行費用可降低0.5 萬元～1 萬元，可實現節能降耗的目標。

表2 優化前后摻水量對比Tab.2 Comparison of water blending content before and after optimizationm3/h

5 結論

針對雙管摻水工藝帶來的高能耗問題，為降低油田生產運行成本，利用Pipesim 軟件實現工藝建模，建立總運行費用最小的目標函數，并根據約束函數限制，通過螢火蟲算法實現了最優摻水比和摻水溫度的求解，得到如下結論：

1）摻水比小于1.0 時，井口回壓受原油黏度影響，摻水比大于1.0 時，井口回壓受采出液流速影響；摻水溫度建議不超過75 ℃，摻水比不宜過高，現場調控應采取先調節摻水溫度再調節摻水比的操作方式。

2）隨著摻水比和摻水溫度的增加，單井運行費用存在最低值；經算法優化后，不同單井的摻水比和摻水溫度均有不同程度下降，預計每天可節約運行費用0.5 萬元～1 萬元。