CN104199804A - 高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，其步骤为：先对管道运行数据自动录入并进行统计分析；然后对高含水埋地热油管道流动失效概率计算，所述管道流动失效概率计算包括管道运行过程模拟与失效概率计算、及管道停输过程模拟与失效概率计算；最后确定不同高含水率下管道流动失效模式。本发明提供的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，能够较好地进行高含水土壤埋地热油管道流动失效概率计算及失效模式判定。

Description

高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法

技术领域

本发明涉及管道系统生产安全技术领域，特别涉及一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法。

背景技术

降雨、降雪和水田灌溉对临界输量的影响主要表现为土壤湿度和温度的改变。定量评价降雨等对土壤热物理特性变化的影响是很复杂的，因为这一影响决定于降水量及其延续时间、土壤的渗透性以及地下水位和地形。此外，雨停之后开始了水分运移的复杂过程，它不仅由湿度的不均匀性引起，而且也由于在管道热力作用下存在温度梯度而引起。土壤导热系数与土壤的温度、密度、孔隙度、湿度等因素有关，其中湿度(即含水率)的变化对土壤的导热性影响最大。当大气降温伴随降雨雪时，引起土壤的导热系数发生变化。而目前的流动安全评价方法中还没有考虑含水率的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，用于判定在降雨、降雪、水田灌溉等管路沿线土壤高含水条件下的含蜡原油管道流动失效模式。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，主要考虑含水率这一影响因素，利用数值计算方法研究土壤导热系数对临界输量的影响，该方法包括如下步骤：

步骤1、管道运行数据自动录入与统计分析；

步骤2、高含水埋地热油管道流动失效概率计算，包括管道运行过程模拟与失效概率计算、及管道停输过程模拟与失效概率计算；

其中，所述管道运行过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

1)设置土壤边界初始含水率；

2)设置土壤浸水模拟总时长t_总；

3)设置时间步长Δt；

4)更新温度场t，所述温度场t＝k·Δt＞0；

5)更新含水率分布；

6)计算临界输量；

7)计算进入不稳定工作区概率；

8)若t＞t_总，则存储进入不稳定工作区概率数据，否则返回步骤4)继续循环；

所述停输过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

1)设置土壤边界初始含水率；

2)设置停输前土壤已浸水时长t₀；

3)设置停输模拟总时长t_停输；

4)设置时间步长Δt；

5)更新温度场t，所述温度场t＝t₀+k·Δt＞t₀；

6)更新含水率分布；

7)计算启动压力；

8)计算停输过程凝管概率；

9)若t＞t₀+t_停输，则存储停输过程凝管概率数据，否则返回步骤5)继续循环；

步骤3、高含水率下管道主要流动失效模式判定，包括下述步骤：

1)比较管道进入不稳定工作区概率和停输凝管概率的大小，初步确定受含水率影响较为敏感的流动失效模式，提醒和指导生产管理人员关注所述流动失效模式；

2)根据安全生产对管道进入不稳定工作区和停输凝管这两种流动失效概率的规定标准，判定不同含水率下管道所处的风险等级，进而确定该管道的主要流动失效模式。

进一步地，所述更新温度场计算过程中，建立的热—湿耦合方程如下：

式中：φ为体积含水率；

D_φ为含水率差别作用下的水分扩散率，且D_φ＝0.0004exp(0.14611φ)；

D_T为温差作用下的水分扩散系数，且D_T＝6×10^-16T^5.9146。

进一步地，所述管道运行数据自动录入与统计分析是以实际生产报表为基础，通过软件数据库模块自动收集输量、进出站温度、压力、地温、传热系数、管道埋深、土壤物性等不确定性数据，统计分析各影响因素不确定性，建立概率分布函数。

进一步地，所述管道运行过程模拟是模拟不同时刻土壤温度场及含水率分布，所述管道运行过程失效概率计算是计算不同时刻管道进入不稳定工作区概率；所述管道停输过程模拟是模拟不同停输时间下土壤温度场及含水率分布，所述管道停输过程的失效概率计算是计算不同停输时间下管道凝管概率。

本发明提供的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，在管道流动安全评价中考虑到含水率这一影响因素，利用数值计算方法研究土壤导热系数对临界输量的影响，能够很好地对在降雨、降雪、水田灌溉等管路沿线土壤高含水条件下的埋地热油管道的流动失效概率计算及失效模式进行判定。

附图说明

图1为本发明实施例提供的高含水土壤埋地热油管道流动失效概率计算步骤示意图。

图2为本发明实施例提供的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法流程图。

图3为本发明实施例提供的出站温度正态分布统计结果示意图。

图4为本发明实施例提供的输量正态分布统计结果示意图。

图5为本发明实施例提供的地温正态分布统计结果示意图。

图6为本发明实施例提供的土壤水分扩散率随含水率的变化示意图。

图7为本发明实施例提供的不同温度下的温差水分扩散系数变化示意图。

图8为本发明实施例提供的不同时刻土壤温度分布示意图。

图9为本发明实施例提供的不同加热端温度下的土柱温度分布示意图。

图10为本发明实施例提供的不同传热时间下土壤含水率分布示意图。

图11为本发明实施例提供的不同热端温度下土壤含水率分布示意图。

图12为本发明实施例提供的进入不稳定工作区概率与土壤含水率关系曲线图。

图13为本发明实施例提供的停输凝管概率与土壤含水率关系曲线图。

具体实施方式

参见图1，本发明实施例提供的一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，包括如下步骤：

1、管道运行数据自动录入与统计分析

以实际生产报表为基础，通过软件数据库模块自动收集输量、进出站温度、压力、地温、传热系数、管道埋深、土壤物性等不确定性数据，剔除异常工况导致的无效数据。统计分析各影响因素不确定性，建立其概率分布函数，其方法如下：

基于大量管道运行历史数据，通过分析偏度和峰度系数，确定选用适用于描述线性物理参数和附加独立误差的正态分布概率模型。采用矩估计方法，对于包含n个测量值(x₁，...，x_n)的样本，按式(1)-(4)分别计算均值(μ)、标准差(σ)、偏度(δ)和峰度(κ)：

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i---\left(1\right)$

${\mathrm{\σ}}^2=\frac{1}{n-1}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^2---\left(2\right)$

$\mathrm{\δ}=\frac{\frac{n}{(n-1)(n-3)}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^3}{{\mathrm{\σ}}^3}---\left(3\right)$

$\mathrm{\κ}=\frac{\frac{n^2-2n+3}{(n-1)(n-3)(n-3)}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^4}{{\mathrm{\σ}}^4}+\frac{3(n-1)(2n-3)}{n(n-2)(n-3)}---\left(4\right)$

2、高含水埋地热油管道流动失效概率计算

(1)理论计算基础

针对目前土壤温度场数值计算大多简化为导热的现状，对现有一维热湿传递模型进行修改完善，将水分迁移方程中的扩散系数由4个减少至2个，并依据试验实测的扩散系数值，采用显式时间网格，运用有限容积法求解。

对于一维原油管道流动与传热，必须建立和求解连续性方程和动量方程，此外，对于高含蜡原油管道和周围土壤的热交换过程模拟，传统热力方程参见式(5)。

${\mathrm{\ρ}}_k{C}_k\frac{T_k}{\∂t}-\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left({\mathrm{\λ}}_{k}r\frac{{\∂T}_k}{\∂r}\right)=0---\left(5\right)$

式中k＝1,2,3，分别适用于管壁、防腐层和结蜡层的传热方程，r为对应的半径；ρ_k、C_k、λ_k、T_k分别代表在第k层密度、热容、热传导系数和温度。

传统热力方程没有考虑土壤含水率的影响，针对降雨、降雪、水田灌溉等管路沿线土壤高含水条件下的土壤温度场模拟，建立不同于传统热力方程的热—湿耦合方程：

式中：φ为体积含水率；

D_φ为含水率差别作用下的水分扩散率，且D_φ＝0.0004exp(0.14611φ)；

D_T为温差作用下的水分扩散系数，且D_T＝6×10^-16T^5.9146。

对于热油管道，其周围土壤热湿耦合方程的边界条件如下：

$-{\mathrm{\λ}}_1\frac{T_1}{\∂r}{|}_{r=R_0}={\mathrm{\α}}_0(T-T_0)---\left(7\right)$

${\mathrm{\λ}}_k\frac{T_k}{\∂r}{|}_{r=R_k}={\mathrm{\λ}}_{k+1}\frac{T_{k+1}}{\∂r}{|}_{r=R_{k+1}},k=\mathrm{1,2,3}---\left(8\right)$

式中λ₄、T₄分别表示原油热传导系数和温度，α₀、T₀分别表示管壁和流体之间热传递系数、管壁温度。最外层边界条件如下：

T|r＝R₅＝T_environmetn  (9)

φ_w|r＝R₅＝φ_wenvironment  (10)

最外层土壤温度等于环境温度，含水率等于环境湿度。为了求解非线性原油管输流动数学模型和热湿耦合方程，运用线性搜索迭代方法进行数值计算。通过数值离散，先将原问题转化成RN空间内的非线性方程组，而后进一步转化为无约束优化问题，即：

$\underset{x}{\mathrm{mix}}F\left(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{x}\right)---\left(11\right)$

目标函数为：

$F\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i\left(x\right)---\left(12\right)$

式中：r_i(x)，i＝1,2,…(N)，表示第i个离散方程的残差。由于BFGS的算法具有二阶收敛性，在研究方向的选择和近似Hessian矩阵都遵循和典型BFGS算法相同的规则如下：

s_k＝-H(x_k)^-1g(x_k)  (13)

$H_{k+1}=H_k+\frac{q_k{q}_k^T{p}_k{p}_k^T{H}_k}{q_k^T{p}_k}-\frac{H_k{p}_k{p}_k^T{H}_k}{p_k^T{H}_k{p}_k}---\left(14\right)$

式中p_k＝x_k+1-x_k,q_k＝g(x_k+1)-g(x_k)，且x_k代表设计矢量、g_k代表在第k次迭代的梯度矢量。该方法的计算步骤如下：

1)从初始矢量x₀开始，矢量大小为N，近似逆Hessian矩阵的逆矩阵为B₀；

2)计算目标函数，并计算/更新梯度；

3)设置搜索方向s_k＝-B_kg_k；

4)使用信赖域方法或线性搜索找到步长α；

5)更新设计矢量x_k+1＝x_k+αs_k，计算新点x_k+1的梯度；

6)若不符合终止标准，则返回步骤2，否则输出结果。

(2)高含水埋地热油管道流动失效概率计算

在上述理论计算基础上，对高含水土壤埋地管道流动失效概率进行计算，主要包括管道运行过程模拟与失效概率计算、及管道停输过程模拟与失效概率计算两部分。

参见图2，管道运行过程模拟是模拟不同时刻土壤温度场及含水率分布，管道运行过程失效概率计算是计算不同时刻管道进入不稳定工作区概率；管道停输过程模拟是模拟不同停输时间下土壤温度场及含水率分布，管道停输过程的失效概率计算是计算不同停输时间下管道凝管概率。

其中，管道运行过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

1)设置土壤边界初始含水率；

2)设置土壤浸水模拟总时长t_总；

3)设置时间步长Δt；

4)更新温度场(t＝k·Δt＞0)；

5)更新含水率分布；

6)计算临界输量；

7)计算进入不稳定工作区概率；

8)若t＞t_总，则存储进入不稳定工作区概率数据，否则返回步骤4)继续循环。

其中，停输过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

1)设置土壤边界初始含水率；

2)设置停输前土壤已浸水时长t₀；

3)设置停输模拟总时长t_停输；

4)设置时间步长Δt；

5)更新温度场(t＝t₀+k·Δt＞t₀)；

6)更新含水率分布；

7)计算启动压力；

8)计算停输过程凝管概率；

9)若t＞t₀+t_停输，则存储停输过程凝管概率数据，否则返回步骤5)继续循环。

3失效模式判定

(1)通过比较管道进入不稳定工作区概率和停输凝管概率的大小，初步确定受含水率影响较为敏感的流动失效模式，从而提醒和指导生产管理人员在降雨、降雪、水田灌溉等特殊环境下，需要对该失效模式给予更多的关注。

(2)如表1所示，综合考虑事故后果和损失，根据安全生产对管道进入不稳定工作区和停输凝管这两种流动失效概率的相关规定，判定不同含水率下管道所处的风险等级，进而确定该管道的主要流动失效模式。

表1管道风险等级

下面通过对国内某条原油管线进行的模拟计算，来对本发明提供的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法做具体说明。

首先，对管道运行数据自动录入并进行统计分析。

以实际生产报表为基础，通过软件数据库模块自动收集输量、进出站温度、压力、地温、传热系数、管道埋深、土壤物性等不确定性数据，剔除异常工况导致的无效数据。参见图3、图4和图5，通过统计分析分别得到出站温度、输量和地温这三个影响因素的波动统计结果，从图可以看出这三个影响因素的波动符合正态分布。

然后，对高含水埋地热油管道流动失效概率进行计算。

1，分析土壤温度场及水分迁移规律

(1)土壤水分扩散率与扩散系数变化规律

如图6所示，由于管道周围土壤含水率的不同，土壤内水分扩散与土壤体积含水率基本符合线性递增关系，体积含水率越大，水分扩散率越高。

如图7所示，由温差引起的水分扩散随土壤温度的不同，其数值和变化趋势是不一致的，温度由20℃上升到36℃，水分扩散系数的数量级增大了10倍。埋地原油管道近壁处土壤温度较高，水分迁移较剧烈，随着与管外壁距离的增加，逐渐降低的土壤温度对水分运动的影响逐渐减弱，最终，管道周围某处将存在湿度峰值区。

(2)土壤温度场变化规律

如图8所示，靠近土柱热端处的温度梯度较大，随着传热时间的延长，其温度梯度越来越小，而土柱受温度影响的范围逐渐增加，由6h的220mm到12h的400mm，再到18h的460mm，土壤中的热量传递相对较慢。

如图9所示，传热时间取6小时，在热端(首端)取不同温度的工况下，热端温度越高，热端的温度梯度越大，传热速率越快，但是受热端影响的温度范围变化不大，在300mm左右。模型首末端温差对温度梯度的影响程度远大于土壤热力影响半径的扩展。

(3)不同工况下土壤水分迁移过程

如图10和图11所示，随着传热时间的延长，土壤热端附近含水率明显下降，热端较大的温度梯度导致周围水分不断向远处迁移，使得水分在某一位置处不断聚集，含水率峰值位置逐渐向远处推进，含水率峰值大小也会呈增长趋势。

管道周围土壤的传热比较缓慢，随着管道对土壤的加热，温度影响范围缓慢扩展，温差对温度梯度的影响程度远大于土壤热力影响半径的扩展。由于温差水分扩散系数对较低温度的不敏感性，以及管道周围由高到低的温度分布，使得管道周围处将存在湿度峰值区，湿度峰值会逐渐向外推进，进而又影响到温度分布。因此，对管道周围土壤进行热力计算时，应考虑水分迁移与温度分布的相互耦合作用，尽量降低计算误差。

2、计算高含水土壤埋地管道流动失效概率

该管线3月份平均出站温度75.0℃，标准差2℃；平均输量66.96t/h，标准差4.68t/h；平均地温4.3℃，标准差1℃；管道埋深1.5m，标准差0.15m。

(1)管道运行过程模拟与失效概率计算

该管线管输过程中进入不稳定工作区概率随土壤含水率的变化规律如图12所示，随着土壤含水率的增加，管道进入不稳定工作区的概率也随之增大，且更为敏感，在含水率为0-100％的范围内，进入不稳定工作区概率介于0.0123-0.894。

(2)管道停输过程模拟与失效概率计算

该管线停输7小时后管道凝管概率随土壤含水率的变化规律如图13所示，随着土壤含水率的增加，管道停输过程中发生凝管的概率随之增大，在含水率为0-100％的范围内，停输凝管概率介于0.00098-0.1009。

最后，对高含水率下热油管道主要流动失效模式进行判定。

(1)基于以上失效概率计算结果，该管道冬季运行期间，土壤含水率对管道进入不稳定工作区概率(0.0123-0.894)的影响程度明显高于含水率对停输凝管概率(0.00098-0.1009)的影响，二者失效概率计算结果相差约一个数量级。

(2)根据表2中运行风险等级判定准则，该管道冬季运行过程中，当土壤含水率在0％-40％范围内，管道运行较安全；当土壤含水率在40％-60％范围内，管道运行较危险；当土壤含水率在60％-100％范围内，管道运行危险。

表2不同含水率下管道运行风险等级

(3)根据表3中停输风险等级判定准则，该管道冬季停输工况下，当土壤含水率在0％时，管道凝管概率较高；当土壤含水率在0％-40％范围内，管道凝管概率很高；当土壤含水率在40％-100％范围内，管道凝管。

表3不同含水率下管道停输风险等级

综上，就失效概率的大小而言，该管道进入不稳定工作区概率高于停输凝管概率，这反映了该管线长期处于低输量运行状态的实际生产现状。然而，管道发生凝管事故的后果要远大于管道进入不稳定工作区的后果，安全生产对凝管概率提出了更苛刻要求，显然该管线在土壤含水工况下均存在较大凝管风险，因此，该管线冬季土壤含水条件下的主要流动失效模式仍为停输凝管失效。

通过应用本发明提供的一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，对国内某原油管线进行的模拟分析，能够较好地进行高含水土壤埋地热油管道流动失效概率计算及失效模式判定。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，其特征在于，包括如下步骤：

管道运行数据自动录入与统计分析；

高含水埋地热油管道流动失效概率计算，包括管道运行过程模拟与失效概率计算、及管道停输过程模拟与失效概率计算；

其中，所述管道运行过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

设置土壤边界初始含水率；

设置土壤浸水模拟总时长t_总；

设置时间步长Δt；

更新温度场t，所述温度场t＝k·Δt＞0；

更新含水率分布；

计算临界输量；

计算进入不稳定工作区概率；

若t＞t_总，则存储进入不稳定工作区概率数据，否则返回重新更新温度场t后继续循环；

其中，所述停输过程模拟与失效概率计算包括如下步骤：

设置土壤边界初始含水率；

设置停输前土壤已浸水时长t₀；

设置停输模拟总时长t_停输；

设置时间步长Δt；

更新温度场t，所述温度场t＝t₀+k·Δt＞t₀；

更新含水率分布；

计算启动压力；

计算停输过程凝管概率；

若t＞t₀+t_停输，则存储停输过程凝管概率数据，否则返回重新更新温度场t后继续循环；

高含水率下管道主要流动失效模式判定，包括下述步骤：

比较管道进入不稳定工作区概率和停输凝管概率的大小，初步确定受含水率影响较为敏感的流动失效模式，提醒和指导生产管理人员关注所述流动失效模式；

根据安全生产对管道进入不稳定工作区和停输凝管这两种流动失效概率的规定标准，判定不同含水率下管道所处的风险等级，进而确定该管道的主要流动失效模式。

2.根据权利要求1所述的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，其特征在于，所述温度场计算过程中，建立了原油管道热—湿耦合方程，如下所示：

式中：φ为体积含水率；

D_φ为含水率差别作用下的水分扩散率，且D_φ＝0.0004exp(0.14611φ)；

D_T为温差作用下的水分扩散系数，且D_T＝6×10^-16T^5.9146。

3.根据权利要求1所述的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，其特征在于，所述管道运行数据自动录入与统计分析是以实际生产报表为基础，通过软件数据库模块自动收集输量、进出站温度、压力、地温、传热系数、管道埋深、土壤物性等不确定性数据，统计分析各影响因素不确定性，建立概率分布函数。

4.根据权利要求1所述的高含水土壤埋地热油管道流动失效模式判定方法，其特征在于，所述管道运行过程模拟是模拟不同时刻土壤温度场及含水率分布，所述管道运行过程失效概率计算是计算不同时刻管道进入不稳定工作区概率；所述管道停输过程模拟是模拟不同停输时间下土壤温度场及含水率分布，所述管道停输过程的失效概率计算是计算不同停输时间下管道凝管概率。