CN113673117B - 基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法，该方法步骤包括：基于多组同类型已有海洋油田的运行数据，统计分析得出各油田废水中各类污染物浓度分布的取值范围；基于除油、气浮、过滤三阶段的不同工艺的处理量和各类污染物去除率的取值范围、分布函数，应用蒙特卡罗法，进行多次随机实验。计算各工艺和各阶段污染物的出水浓度；由各环节处理水量、进出水污染物浓度差计算污染物削减量，来分析海洋油田废水处理设施的污染物减排量和运行成本。基于废水处理稳定达标为限制条件的海洋油田污染物减排量最大和的油田废水处理成本最低，有利于实现海洋油田污染物处理的在线模拟和预测。

Description

基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法

技术领域

本发明涉及废水处理减排工艺，具体涉及一种基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法。

背景技术

与陆上废水处理相比，海上水处理具有流程短、闭式循环等特点，难度明显增大，水质水量等信息不能随时监控调整。同时废水处理系统包括除油、气浮、过滤等多个工艺环节，上下游相互制约，系统无法根据进水水质及时调整设备参数和药剂加入量。这些因素导致废水处理出水不能稳定达标，回注水水质波动大，影响回注过程及驱油效率，大幅度增加废水处理成本和降低采油效率。利用蒙特卡洛模拟方法构建基于废水处理稳定达标、污染物减排量最大、成本最低的油田废水处理最优技术路线，可以实现对海洋油田废水高效处理和节约成本。

发明内容

本发明针对基于我国海洋油田废水高效处理需求，通过对我国渤海油田废水处理技术现状调研分析，以废水处理稳定达标、提升处理效率、降低成本为目标，将海洋油田系统视为为不确定性随机系统，采用蒙特卡罗法，通过随机仿真和统计实验手段模拟海洋油田废水处理系统的运行，可获得海洋油田废水处理不同工艺的处理效率和运行成本，以期为我国海洋油田废水高效处理和回注驱油体系提供技术支撑。

本发明为构建油田废水处理除油、气浮、过滤各工艺段的污染减排量最大、污染物去除率最高和成本最低的预测评估模型。

本发明的技术方案为：基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法，包括以下步骤：

假设海上油田废水处理设施进水水量和污染物浓度及污染物去除率为不确定性因素，以上因素具有日差异性且在取值范围内按一定分布类型随机取值。基于多组同类型已有海洋油田的运行数据，统计分析得出各油田废水中各类污染物浓度分布的取值范围。基于除油、气浮、过滤三阶段的不同工艺的处理量和各类污染物去除率的取值范围、分布函数，应用蒙特卡罗法，进行多次随机实验，每次随机实验过程为，在取值范围内，按照统计得出的概率分布类型，对油田产生废水量、污染物浓度及各工艺水处理技术污染物去除率随机抽样，抽样产生的随机数代表海洋油田废水处理设施一天的运行状态；计算各工艺和各阶段污染物的出水浓度；借助计算机系统，通过千万次随机抽样试验，产生千万组随机数，通过计算产生千万组各工艺和各阶段的污染物出水浓度；统计分析千万次随机试验结果，千万组末端污染物出水浓度达标值才得以输出，由各环节处理水量、进出水污染物浓度差计算污染物削减量，来分析海洋油田废水处理设施的污染物减排量和运行成本。

进一步，本发明具体步骤如下：

海洋油田废水处理分为除油、气浮、过滤三阶；

除油阶段包括四种工艺，气浮阶段包括两种工艺，过滤阶段包括七种工艺，三阶段不同工艺类型分别用j,k,p表示；

经调研得出设备进口污水的含油浓度c、进水流量Q和石油去除率R的数值范围，进行蒙特卡洛随机抽样，抽样值进行如下公式计算；

步骤一：除油阶段除油工艺j的污水处理效率

进口含油量c_0,j,i、石油去除率R_1,j,i、流量Q_1,j,i为蒙特卡洛第i次的抽样值，计算可求出：工艺出口含油量为c_1,j,i，石油削减量M_1,j,i，除油阶段出口含油量为c_1,i

其中：

c_0,j,i——除油工艺j进水中的含油浓度(mg/L)，c_0,j,i≥0；

c_1,j,i——除油工艺j出水中的含油浓度(mg/L)，c_1,j,i≥0；

c_1,i——除油阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度(mg/L)，c_1,i≥0；

Q_1,j,i——除油工艺j废水处理流量(m³/d)，Q_1,j,i＞0；

R_1,j,i——除油工艺j运行的石油去除率(％)；

M_1,j,i——除油工艺j的废水削减量(kg/d)；

步骤二：气浮阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_2,k,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算气浮工艺k出口含油量c_2,k,i，石油削减量M_2,k,i，气浮阶段不同工艺流量均匀分配

其中：

c_1,i——气浮工艺k进水中的含油浓度(mg/L)，c_1,i≥0；

c_2,k,i——气浮工艺k出水中的含油浓度(mg/L)，c_2,k,i≥0；

c_2,i——气浮阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度(mg/L)，c_2,i≥0；

Q_2,k,i——气浮工艺k的废水处理流量(m³/d)，Q_2,k,i＞0；

R_2,k,i——气浮工艺k运行的石油去除率(％)；

M_2,k,i——气浮工艺k的石油削减量(kg/d)；

步骤三：过滤阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_3,p,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算过滤工艺p出口含油量c_3,p,i，石油削减量M_3,p,i，过滤阶段不同工艺流量均匀分配

其中：

c_2,i——过滤工艺k进水中的含油浓度(mg/L)，c_2,i≥0；

c_3,p,i——过滤工艺k出水中的含油浓度(mg/L)，c_3,p,i≥0；

c_3,i——过滤阶段出水中总的含油浓度即末端出水浓度(mg/L)，c_3,i≥0；

Q_3,p,i——过滤工艺k废水处理流量(m³/d)，Q_2,k,i＞0；

R_3,p,i——过滤工艺k运行的石油平均去除率(％)；

M_3,p,i——过滤工艺k的废水削减量(kg/d)；

步骤四：达标排放约束条件

石油浓度排放限值为c⁰,达标排放应满足如下关系：

c_3,i≤c⁰

其中：

c⁰——污水排放标准污染物石油的含量限值(mg/L)，c⁰≥0

步骤五：费用函数构建和拟合

(1)常见费用函数模型

污水处理费用考虑运行费用。常见的费用函数主要有线性、乘幂型、指数型等形式；

线性：

C＝aM+b

乘幂型：

C＝aM^b

指数型：

C＝ae^bM

其中:

C——运行费用(元/吨)；

M——设计规模日减排量(kg/d)；

a、b——系数。

污水处理运行费用包括电费、药剂费等费用，主要与处理水量和处理效率有关；

将石油的减排量作为费用函数模型的变量，油田废水运行费用函数形式如下：

(2)含油污水处理费用函数

其中：

C——运行费用(元/吨)；

Q——日处理废水水量(m³/d)；

c_进——各工艺段进水所含污染物浓度(mg/L)；

c_出——各工艺段出水所含污染物浓度(mg/L)；

M——设计规模日减排量(kg/d)；

k,α为常量参数(回归方程拟合得)，且k,α＞0；当α＝1时为线性；

利用调研数据，对上述运行费用函数进行回归分析，根据相关系数R²对回归模型进行检验，分析得出运行费用最优函数模型。

有益效果

1.针对有效的管理海洋油田的排水、废水的收集与处理、废水达标回注等过程，通过对油田废水处理技术现状调研分析，具体涉及海洋油田废水处理的除油、气浮、过滤三个环节进出水水质和水量，以及全流程废水处理工艺最优化和成本预测的有效方法。以期为我国海洋油田废水处理稳定达标、高效回注驱油工艺体系建设提供支撑的方法。

2.基于废水处理稳定达标为限制条件的海洋油田污染物减排量最大和的油田废水处理成本最低，有利于实现海洋油田污染物处理的在线模拟和预测。运行成本分析有利于诊断当前废水处理效果和与目标差距，评估药剂和用电使用情况，为海洋油田平台更加高效节约的处理废水提供新思路。

附图说明

图1为蒙特卡罗法抽样以及全流程成本核算流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例来对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的流程图。海洋油田废水处理分为除油、气浮、过滤三阶段，除油阶段包括四种工艺，气浮阶段包括两种工艺，过滤阶段包括七种工艺，三阶段不同工艺类型分别用j,k,p表示。

污染物以石油为例，其余污染物同理。

经调研得出设备进口污水的含油浓度c、进水流量Q和石油去除率R的数值范围，进行蒙特卡洛随机抽样，抽样值进行如下公式计算。

步骤一：除油阶段除油工艺j的污水处理效率

进口含油量c_0,j,i、石油去除率R_1,j,i、流量Q_1,j,i为蒙特卡洛第i次的抽样值，计算可求出：工艺出口含油量为c_1,j,i，石油削减量M_1,j,i，除油阶段出口含油量为c_1,i

其中：

c_0,j,i——除油工艺j进水中的含油浓度(mg/L)，c_0,j,i≥0；

c_1,j,i——除油工艺j出水中的含油浓度(mg/L)，c_1,j,i≥0；

c_1,i——除油阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度(mg/L)，c_1,i≥0；

Q_1,j,i——除油工艺j废水处理流量(m³/d)，Q_1,j,i＞0；

R_1,j,i——除油工艺j运行的石油去除率(％)；

M_1,j,i——除油工艺j的废水削减量(kg/d)。

步骤二：气浮阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_2,k,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算气浮工艺k出口含油量c_2,k,i，石油削减量M_2,k,i。气浮阶段不同工艺流量均匀分配。

其中：

c_1,i——气浮工艺k进水中的含油浓度(mg/L)，c_1,i≥0；

c_2,k,i——气浮工艺k出水中的含油浓度(mg/L)，c_2,k,i≥0；

c_2,i——气浮阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度(mg/L)，c_2,i≥0；

Q_2,k,i——气浮工艺k的废水处理流量(m³/d)，Q_2,k,i＞0；

R_2,k,i——气浮工艺k运行的石油去除率(％)；

M_2,k,i——气浮工艺k的石油削减量(kg/d)；

步骤三：过滤阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_3,p,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算过滤工艺p出口含油量c_3,p,i，石油削减量M_3,p,i。过滤阶段不同工艺流量均匀分配。

其中：

c_2,i——过滤工艺k进水中的含油浓度(mg/L)，c_2,i≥0；

c_3,p,i——过滤工艺k出水中的含油浓度(mg/L)，c_3,p,i≥0；

c_3,i——过滤阶段出水中总的含油浓度即末端出水浓度(mg/L)，c_3,i≥0；

Q_3,p,i——过滤工艺k废水处理流量(m³/d)，Q_2,k,i＞0；

R_3,p,i——过滤工艺k运行的石油平均去除率(％)；

M_3,p,i——过滤工艺k的废水削减量(kg/d)；

步骤四：达标排放约束条件

石油浓度排放限值为c⁰,达标排放应满足如下关系：

c_3,i≤c⁰

其中：

c⁰——污水排放标准污染物石油的含量限值(mg/L)，c⁰≥0

步骤五：费用函数构建和拟合

(1)常见费用函数模型

污水处理费用考虑运行费用。

常见的费用函数主要有线性、乘幂型、指数型等形式。

线性：

C＝aM+b

乘幂型：

C＝aM^b

指数型：

C＝ae^bM

其中:

C——运行费用(元/吨)；

M——设计规模日减排量(kg/d)；

a、b——系数。

污水处理运行费用包括电费、药剂费等费用，主要与处理水量和处理效率有关。将石油的减排量作为费用函数模型的变量。

油田废水运行费用函数形式如下。

(2)含油污水处理费用函数

其中：

C——运行费用(元/吨)；

Q——日处理废水水量(m³/d)；

c_进——各工艺段进水所含污染物浓度(mg/L)；

c_出——各工艺段出水所含污染物浓度(mg/L)；

M——设计规模日减排量(kg/d)；

k,α为常量参数(回归方程拟合得)，且k,α＞0；当α＝1时为线性。

利用调研数据，对上述运行费用函数进行回归分析，根据相关系数R²对回归模型进行检验，分析得出运行费用最优函数模型。

实施例：

本发明数据服从正态分布进行蒙特卡洛抽样，即各工艺的废水处理水量Q、污染物进出水浓度c以及各工艺的去除率R等数值均服从正态分布。

本发明对蒙特卡洛抽样n次后算出的达标浓度值结果进行排序，取前1/4，然后对该部分值求平均值，即为最优末端出水浓度。

该最优浓度所对应的处理流量和污染物浓度即可算出最优条件下的运行成本，即电费和药剂费。

费用函数拟合结果如下：

(1)电费费用：

(2)药剂费费用：

综上所述，本发明能够真实地反映出含油废水处理费用的经济效应，且函数形式简捷和规范，能够在国内外广泛应用。

Claims (1)

1.基于蒙特卡罗法模拟构建海油污染物减排运行成本的方法，其特征在于，该方法步骤包括：

1)假设海上油田废水处理设施进水水量和污染物浓度及污染物去除率为不确定性因素，以上因素具有日差异性且在取值范围内按一定分布类型随机取值；

2)基于多组同类型已有海洋油田的运行数据，统计分析得出各油田废水中各类污染物浓度分布的取值范围；

3)基于除油、气浮、过滤三阶段的不同工艺的处理量和各类污染物去除率的取值范围、分布函数，应用蒙特卡罗法，进行多次随机实验，每次随机实验过程为，在取值范围内，按照统计得出的概率分布类型，对油田产生废水量、污染物浓度及各工艺水处理技术污染物去除率随机抽样，抽样产生的随机数代表海洋油田废水处理设施一天的运行状态；

4)计算各工艺和各阶段污染物的出水浓度；

5)借助计算机系统，通过千万次随机抽样试验，产生千万组随机数，通过计算产生千万组各工艺和各阶段的污染物出水浓度；

6)统计分析千万次随机试验结果，千万组末端污染物出水浓度达标值才得以输出，由各环节处理水量、进出水污染物浓度差计算污染物削减量，来分析海洋油田废水处理设施的污染物减排量和运行成本；

具体步骤如下：海洋油田废水处理分为除油、气浮、过滤三阶；

除油阶段包括四种工艺，气浮阶段包括两种工艺，过滤阶段包括七种工艺，三阶段不同工艺类型分别用j,k,p表示；

经调研得出设备进口污水的含油浓度c、进水流量Q和石油去除率R的数值范围，进行蒙特卡洛随机抽样，抽样值进行如下公式计算；

步骤一：除油阶段除油工艺j的污水处理效率

进口含油量c_0,j,i、石油去除率R_1,j,i、流量Q_1,j,i为蒙特卡洛第i次的抽样值，计算可求出：工艺出口含油量为c_1,j,i，石油削减量M_1,j,i，除油阶段出口含油量为c_1,i

其中：

c_0,j,i——除油工艺j进水中的含油浓度mg/L，c_0,j,i≥0；

c_1,j,i——除油工艺j出水中的含油浓度mg/L，c_1,j,i≥0；

c_1,i——除油阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度mg/L，c_1,i≥0；

Q_1,j,i——除油工艺j废水处理流量m³/d，Q_1,j,i>0；

R_1,j,i——除油工艺j运行的石油去除率％；

M_1,j,i——除油工艺j的废水削减量kg/d；

步骤二：气浮阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_2,k,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算气浮工艺k出口含油量c_2,k,i，石油削减量M_2,k,i，气浮阶段不同工艺流量均匀分配

其中：

c_1,i——气浮工艺k进水中的含油浓度mg/L，c_1,i≥0；

c_2,k,i——气浮工艺k出水中的含油浓度mg/L，c_2,k,i≥0；

c_2,i——气浮阶段出水中的含油浓度即下一阶段入口浓度mg/L，c_2,i≥0；

Q_2,k,i——气浮工艺k的废水处理流量m³/d，Q_2,k,i>0；

R_2,k,i——气浮工艺k运行的石油去除率％；

M_2,k,i——气浮工艺k的石油削减量kg/d；

步骤三：过滤阶段气浮工艺k的污水处理效率

石油去除率R_3,p,i是蒙特卡洛随机抽样的第i次抽样结果，用于计算过滤工艺p出口含油量c_3,p,i，石油削减量M_3,p,i，过滤阶段不同工艺流量均匀分配

其中：

c_2,i——过滤工艺k进水中的含油浓度mg/L，c_2,i≥0；

c_3,p,i——过滤工艺k出水中的含油浓度mg/L，c_3,p,i≥0；

c_3,i——过滤阶段出水中总的含油浓度即末端出水浓度mg/L，c_3,i≥0；

Q_3,p,i——过滤工艺k废水处理流量m³/d，Q_2,k,i>0；

R_3,p,i——过滤工艺k运行的石油平均去除率％；

M_3,p,i——过滤工艺k的废水削减量kg/d；

步骤四：达标排放约束条件

石油浓度排放限值为c⁰,达标排放应满足如下关系：

c_3,i≤c⁰

其中：

c⁰——污水排放标准污染物石油的含量限值mg/L，c⁰≥0

步骤五：费用函数构建和拟合

(1)常见费用函数模型

污水处理费用考虑运行费用，常见的费用函数主要有线性、乘幂型、指数型等形式；

线性：

C＝aM+b

乘幂型：

C＝aM^b

指数型：

C＝ae^bM

其中:

C——运行费用元/吨；

M——设计规模日减排量kg/d；

a、b——系数；

污水处理运行费用包括电费、药剂费等费用，主要与处理水量和处理效率有关；

将石油的减排量作为费用函数模型的变量，油田废水运行费用函数形式如下：

(2)含油污水处理费用函数

其中：

C——运行费用元/吨；

Q——日处理废水水量m³/d；

c_进——各工艺段进水所含污染物浓度mg/L；

c_出——各工艺段出水所含污染物浓度mg/L；

M——设计规模日减排量kg/d；

k,α为常量参数,回归方程拟合得，且k,α＞0；当α＝1时为线性；

利用调研数据，对上述运行费用函数进行回归分析，根据相关系数R²对回归模型进行检验，分析得出运行费用最优函数模型。