CN110378075A - 一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，属于天然气处理技术领域。该方法包括以下步骤：1)确定天然气的气质，非酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％；酸性天然气应满足：CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％；2)确定天然气的温度、压力，非酸性天然气适用的温度为4.6～100℃，压力为0.5～13.8MPa；酸性天然气适用的温度为34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa；3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的关联式预测酸性或非酸性天然气的含水量。本发明方法能够在同一关联式中预测酸性和非酸性天然气的含水量，适用的温度、压力以及气体组成范围广泛，计算流程清晰、精度高、可操作性强，便于本技术领域人员使用。
Description
技术领域
本发明属于天然气处理技术领域，尤其涉及一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法。
背景技术
从地层中开采的天然气常含有气态或液态形式的水，在天然气的生产、储运和加工过程中，水的存在常常引起管道腐蚀、水合物堵塞等问题。大量的工程经验表明，降低和控制天然气的含水量对于保障天然气的安全生产和利用是十分有效的。因此，含水量成为天然气生产、储运以及加工工艺设计中参考的重要指标，准确预测天然气的含水量具有重要意义。
确定天然气含水量的方法通常有实验测定法、查图法、理论模型法以及经验关联法。实验法可以准确测量天然气的含水量，但受仪器和复杂实验过程的限制。查图法适用于特定的压力、温度以及气体组成范围。由经验数据形成的McKetta-Wehe图表提供了大多数天然气体系水含量的测定标准，但该图主要用来确定非酸性天然气的含水量，对于酸性天然气含水量还需要进行必要的校正。该法对于一般业内人员来说，使用较为困难，读图误差也难以保证。理论模型法建立在相平衡理论和状态方程的基础上，它可以在较宽的压力、温度和气体成分范围内准确地计算含水量。但该方法较为复杂，其计算精度还依赖于状态方程对于气相或液相的适用性。
经验关联式法采用大量实验数据拟合的关联式预测天然气含水量，相比于理论模型更为简单，在特定的压力、温度以及气体组成范围预测的含水量精度比图解法更高，由于其易于操作、预测精度和效率较高，在天然气工业中得到了广泛应用。然而，现有的经验关联式由于受到适用范围的局限，很难应用于其他天然气体系含水量的预测，特别是在预测一些高含H2S、CO2的酸性天然气含水量时出现了较大的偏差。因此，现有的经验关联式还具有较大的改进空间，其适用范围和预测精度还需拓宽和进一步提升。
发明内容
本发明是为了解决现有天然气含水量经验关联式适用性较差、预测精度有待提高的问题，而提出一种简单、高效的可预测酸性和非酸性天然气含水量的方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：上述的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：1)确定天然气的气质，非酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％；酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％；2)确定天然气的温度、压力，对于非酸性天然气，适用的温度为4.6～100℃，压力为0.5～13.8MPa；对于酸性天然气，适用的温度为34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa；3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式预测酸性或非酸性天然气的含水量。
上述的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征在于：非酸性天然气含水量的预测关联式在非酸性天然气饱和蒸气压模型公式的基础上，引入了温度修正项，关联式如下：
式中，WH2O为天然气的含水量，g/m3；Psw为水的饱和蒸气压，kPa，采用(2)式计算；P为天然气压力，kPa；B为温度修正项，mg/m3；t为天然气温度，℃；
式中，x＝673.4-1.8t；a，b，c，d，e，f，g为常数，分别取值为2.21×104，3.243781，3.26014×10-3，2.00658×10-9，1.16509×103，1.21547×10-3；
上述的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征在于：对酸性天然气含水量的预测，以美国气体加工供应者协会(GPSA)制定的《气体加工工程数据手册》(GPSAEngineering DataBook)提供的酸性气体含水量计算式为基础，引入CO2、H2S修正项，酸性天然气含水量关联式如下：
式中，WHC为天然气烃类物质中的含水量，可由非酸性天然气含水量关联式计算，g/m3；WCO2为给定条件下纯CO2的含水量，g/m3，为CO2修正项；WH2S为给定条件下纯H2S的含水量，g/m3，为H2S修正项；yHC、yH2S、yCO2分别为天然气中烃类物质、H2S、CO2的摩尔分数；A1,A2,A3,A4,C1,C2,C3,C4为实验数据拟合的参数，见表1；
表1酸性天然气含水量关联式参数
上述的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征在于：酸性天然气含水量关联式以非酸性天然气含水量关联式为基础，可实现在同一关联式中预测酸性和非酸性天然气的含水量，其关联式如下：
式中，为天然气烃类物质中的含水量关联式，与非酸性天然气含水量关联式相同；对非酸性天然气体系，yCO2、yH2S为零，上式可回归至(1)式。
本发明由于采取以上技术方案，可以达到以下有益效果：
(1)本发明提供的酸性和非酸性天然气含水量预测方法在现有关联式的基础上引入了温度、CO2和H2S修正项，使预测的酸性和非酸性天然气含水量具有较高的精度；
(2)本发明提供的酸性和非酸性天然气含水量预测方法适用的温度、压力以及气体组成范围广泛，可满足一般天然气生产、储运以及加工工艺的设计需求；
(3)本发明提供的酸性和非酸性天然气含水量预测方法可在同一关联式中预测酸性或非酸性天然气的含水量，计算流程清晰、可操作性强，便于本技术领域人员使用。
附图说明
图1为本发明提供的一种酸性和非酸性天然气含水量预测流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明作进一步说明，但本发明并不局限于以下实施例。
一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，包括如下步骤：1)确定天然气的气质，非酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％；酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％；2)确定天然气的温度、压力，对于非酸性天然气，适用的温度为4.6～100℃，压力为0.5～13.8MPa；对于酸性天然气，适用的温度为34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa；3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式预测酸性或非酸性天然气的含水量；具体地，一种酸性和非酸性天然气含水量预测联式如下：
式中，为天然气的含水量，g/m3；为给定条件下纯CO2的含水量，g/m3；为给定条件下纯H2S的含水量，g/m3；yHC、分别为天然气中烃类物质、H2S、CO2的摩尔分数；Psw为水的饱和蒸气压，kPa，采用(2)式计算；P为天然气压力，kPa；B为温度修正项，mg/m3；t为天然气温度，℃；A1,A2,A3,A4,C1,C2,C3,C4为实验数据拟合的参数，具体数值见表1所示；
式中，x＝673.4-1.8t，t为天然气温度，℃；a，b，c，d，e，f，g为常数，分别取值为2.21×104，2.302585，3.243781，3.26014×10-3，2.00658×10-9，1.16509×103，1.21547×10-3。
表1酸性天然气含水量关联式参数
实施例一
以两种干基组成分别为纯CH4和“94％CH4，4％C2H6，2％C3H8”的天然气为例，通过本发明提供的方法预测温度在4.6～100℃，压力在0.5～9.347MPa条件下天然气的含水量，并以实验室测定值为依据评价该方法的预测精度，相对偏差(RD)和平均相对偏差(ARD)的定义如下：
式中，xcal为关联式预测的天然气含水量；xexp为实验测定的天然气含水量。
预测非酸性天然气的含水量流程见图1所示，其步骤包括：
1)确定天然气气质，气质1干基组成为纯甲烷，气质2的干基组成为94％CH4，4％C2H6，2％C3H8，均满足非酸性天然气的组成要求；
2)确定天然气的温度、压力，气质1的预测范围为4.6～100℃，0.5～9.347MPa；气质2的预测范围29.95～88.05℃，0.511～4.599MPa，均满足非酸性天然气的温度、压力要求；
3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式预测该非酸性天然气的含水量，将预测结果与实验值进行比较，结果见表2：
表2非酸性天然气在不同温度压力条件下的含水量预测结果
由上表可知，在4.6～100℃，0.5～9.347MPa范围内，13组预测值与实验值的相对偏差(RD)在0.33％～5.65％内，平均相对偏差(ARD)仅为2.47％，本发明的关联式具有较高的预测精度。
实施例二
以美国气体加工供应者协会(GPSA)制定的《气体加工工程数据手册》(GPSAEngineering DataBook)提供的8种酸性天然气为例，预测温度34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa条件下的酸性天然气的含水量，并评价本方法的预测精度。
预测酸性天然气的含水量流程见图1所示，其步骤包括：
1)确定天然气的气质，8种酸性天然气干基组分的中摩尔分数均满足：CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％；
2)确定天然气的温度、压力，8种酸性天然气温度范围为34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa，均满足酸性天然气的温度、压力要求；；
3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式预测该酸性天然气的含水量；将预测结果与GPSA《气体加工工程数据手册》提供的实验值进行比较，结果见表3：
表3酸性天然气在不同温度压力条件下的含水量预测结果
由上表可知，8组预测值与实验值的相对偏差(RD)在1.58％～7.67％内，平均相对偏差(ARD)仅为4.53％，本发明的关联式在预测上述酸性天然气含水量时具有较好的预测精度，说明该方法适用于天然气干基组分摩尔分数为CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％，温度在34～71.1℃，压力在2.5～13.8MPa范围内的酸性天然气含水量预测；由于本发明方法建立在非酸性天然气含水量计算式的基础上，因此上述结果还表明非酸性天然气含水量关联式在本实施例的气质(CH4≥70％)、温度(34～71.1℃)以及压力(2.5～13.8MPa)范围内同样适用；
结合表2和表3可知，本发明提供的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法适用于CH4≥70％，温度在4.6～100℃，压力在0.5～13.8MPa范围内的非酸性天然气含水量的预测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征是，包括以下步骤：
1)确定天然气的气质，非酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％；酸性天然气干基组分的摩尔分数应满足：CH4≥70％，CO2<20％，H2S<29％；
2)确定天然气的温度、压力，对于非酸性天然气，适用的温度为4.6～100℃，压力为0.5～13.8MPa；对于酸性天然气，适用的温度为34～71.1℃，压力为2.5～13.8MPa；
3)基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式预测酸性或非酸性天然气的含水量。
2.如权利要求1所述的一种酸性和非酸性天然气含水量预测方法，其特征是，基于引入温度、CO2和H2S修正项的天然气含水量关联式如下：
式中，为天然气的含水量，g/m3；为给定条件下纯CO2的含水量，g/m3；为给定条件下纯H2S的含水量，g/m3；yHC、分别为天然气中烃类物质、H2S、CO2的摩尔分数；Psw为水的饱和蒸气压，kPa，采用(2)式计算；P为天然气压力，kPa；B为温度修正项，mg/m3；t为天然气温度，℃；A1,A2,A3,A4,C1,C2,C3,C4为实验数据拟合的参数，见表1所示；
式中，x＝673.4-1.8t，t为天然气温度，℃；a，b，c，d，e，f，g为常数，分别取值为2.21×104，3.243781，3.26014×10-3，2.00658×10-9，1.16509×103，1.21547×10-3。
表1 酸性天然气含水量关联式参数
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113326665A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-31 | 西南石油大学 | 一种基于遗传规划的酸性天然气水合物生成温度预测方法 |
| CN113343589A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-03 | 西南石油大学 | 一种基于遗传-随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010209296A (ja) * | 2009-03-12 | 2010-09-24 | Chiyoda Kako Kensetsu Kk | 原料ガス中の有機硫黄化合物の除去方法及びそれに使用する触媒 |
| CN103217457A (zh) * | 2012-01-18 | 2013-07-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 天然气管道运行及清管过程水合物预测方法 |
| CN108627417A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-09 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种高温高压气藏条件下凝析水含量测试及计算方法 |
-
2019
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010209296A (ja) * | 2009-03-12 | 2010-09-24 | Chiyoda Kako Kensetsu Kk | 原料ガス中の有機硫黄化合物の除去方法及びそれに使用する触媒 |
| CN103217457A (zh) * | 2012-01-18 | 2013-07-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 天然气管道运行及清管过程水合物预测方法 |
| CN108627417A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-09 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种高温高压气藏条件下凝析水含量测试及计算方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| AZAD JARRAHIAN 等: "A new cubic equation of state for sweet and sour natural gases even when composition is unknown", 《FUEL》 * |
| F．M．A．KAZIM: "一种快速计算天然气含水量的方法", 《天然气与石油》 * |
| 李在顺等: "天然气中酸性组分对饱和含水量的影响", 《内蒙古石油化工》 * |
| 诸林等: "天然气含水量的公式化计算方法", 《天然气工业》 * |
| 陈思锭等: "天然气含水量计算公式评价", 《天然气与石油》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113326665A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-31 | 西南石油大学 | 一种基于遗传规划的酸性天然气水合物生成温度预测方法 |
| CN113343589A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-03 | 西南石油大学 | 一种基于遗传-随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法 |
| CN113326665B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-06-14 | 西南石油大学 | 一种基于遗传规划的酸性天然气水合物生成温度预测方法 |
| CN113343589B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-07-26 | 西南石油大学 | 一种基于遗传-随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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