CN114062236A - 一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型 - Google Patents

一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，考虑了CO2分压、H2S分压交互腐蚀效应，能计算包括流速、Cl‑浓度、CO2分压、H2S分压、pH值和温度在内的油气管道局部腐蚀速率；并采用数学方法优化设计，模型能够在任意因素缺失下使用；一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型经过检验，具有较高的预测精度，为油气管道局部腐蚀预测提供了数学计算方法，对油气管道完整性管理工作的开展具有重要意义。

Description

一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型
技术领域
本发明涉及一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，涉及到油气管道腐蚀预测领域。
背景技术
随着油气资源的不断开发，油气管道输送越来越多。但随着管道服役时间的不断增长，其内腐蚀失效风险增加，若引发泄漏，不仅带来严重的经济损失，更会造成大面积污染。因此有必要对油气管道内腐蚀行为和腐蚀预测进行研究，以期降低腐蚀失效风险。
油气管道内腐蚀程度主要与管内输送介质、运行工况等因素相关，包括温度、压力、流速、腐蚀性介质等。不幸的是，管道内多含H2S、CO2、以及Cl-。多因素协同下，腐蚀机理复杂多变。众多学者也研究了流速对CO2腐蚀的影响，但考虑的因素相对简单。目前尚未有CO2、H2S在四种其他因素共同作用下的协同腐蚀行为研究。
由于不同腐蚀环境腐蚀行为不同，且各个因素之间存在相互作用，导致腐蚀预测十分困难。众多学者采用数理统计与概率分析方法建立腐蚀预测模型。朱建军采用多元线性回归方法建立了考虑CO2和温度的双因素腐蚀预测模型。廖柯熹基于9组正交实验数据，修正了CO2、H2S共存体系上，考虑温度和流速变化的腐蚀预测模型。随着人工智能深入推进，基于数据驱动的机器学习算法在管道腐蚀预测领域得到了广泛应用。魏晨亮采用基于支持向量机(SVM)和关联(Apriori)算法挖掘海底管道内检测数据，得到管道内腐蚀类型预测模型，可预测和识别海底管道沿线腐蚀的分布规律和尺寸特征。
由于油气管道发生腐蚀失效事故大多由于局部腐蚀引起，目前尚未有成熟的局部腐蚀速率预测模型，因此本发明基于高温高压反应釜实验多工况参数，建立了一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，针对性的解决油气管道腐蚀预测问题，为油气管道完整性保驾华航。
发明内容
本发明针对目前已有的腐蚀预测模型的不足，提出了改进，建立了一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，可实现多种腐蚀环境的精准预测。
一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，在基础理论的基础上，主要通过三步建立：
第一步：建立包含油气管道常见的腐蚀环境六因素腐蚀速率计算函数模型，
Figure BDA0003350848290000011
式中：k为影响因子，fx(x)为x因素的影响函数，C为常数项，a～f为各因素的系数项；
第二步：结合油气管道腐蚀环境，存在六因素不同时出现的情况。在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素腐蚀速率值，
第三步：通过高温高压反应釜实验，三维显微镜表征局部腐蚀速率数据，确定不同工况下局部腐蚀速率。采用线回归算法，确定局部腐蚀速率预测模型计算模型中常数项，
Figure BDA0003350848290000021
Vcorr—均匀腐蚀速率，mm/a；VL—液体流速，m/s；
Figure BDA0003350848290000022
—浓度，g/L；PCO2—CO2分压，％mol；PH2S—H2S分压，10-1g/m3；T—温度，℃；pH—水溶液的酸碱性，无量纲。
腐蚀环境均存在温度和pH参数，但流速、CO2气体和H2S气体以及Cl-不一定存在，因此针对以上四种参数，建立的函数模型在数学上进行优化，一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素腐蚀速率值.建立的函数形式如下：
Figure BDA0003350848290000023
Figure BDA0003350848290000024
一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型考虑了CO2与H2S交互腐蚀，建立了CO2和H2S交互腐蚀基础模型
Figure BDA0003350848290000025
附图说明
图1为一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型中六因素线性计算误差
具体实施方式
一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，在基础理论的基础上，主要通过三步建立：
第一步：建立包含油气管道常见的腐蚀环境六因素腐蚀速率计算函数模型，
Figure BDA0003350848290000026
式中：k为影响因子，fx(x)为x因素的影响函数，C为常数项，a～f为各因素的系数项；
第二步：结合油气管道腐蚀环境，存在六因素不同时出现的情况。在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素腐蚀速率值，
第三步：通过高温高压反应釜实验数据，确定不同工况下局部腐蚀速率。采用线回归算法，确定局部腐蚀速率预测模型计算模型中常数项。
一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型如下：
Figure BDA0003350848290000027
Vcorr—均匀腐蚀速率，mm/a；VL—液体流速，m/s；
Figure BDA0003350848290000028
—浓度，g/L；PCO2—CO2分压，％mol；PH2S—H2S分压，10-1g/m3；T—温度，℃；pH—水溶液的酸碱性，无量纲。
腐蚀环境均存在温度和pH参数，但流速、CO2气体和H2S气体以及Cl-不一定存在，因此针对以上四种参数，建立的函数模型在数学上进行优化，一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素腐蚀速率值.建立的函数形式如下：
Figure BDA0003350848290000031
Figure BDA0003350848290000032
一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型考虑了CO2与H2S交互腐蚀，建立了CO2和H2S交互腐蚀基础模型
Figure BDA0003350848290000033
高温高压反应釜实验数据如见表1。
表1局部腐蚀速率
Figure BDA0003350848290000034
采用高温高压反应釜数据进行模型验证，一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型中六因素的线性拟合误差见图1。腐蚀预测误差最大值为16.87％，最小值为1.54％，平均预测误差10％。

Claims (3)

1.一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，其特征在于：
第一步：建立包含油气管道常见的腐蚀环境六因素腐蚀速率计算函数模型，
Figure FDA0003350848280000011
式中：k为影响因子，fx(x)为x因素的影响函数，C为常数项，a～f为各因素的系数项；
第二步：结合油气管道腐蚀环境，存在六因素不同时出现的情况，在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素腐蚀速率值，
第三步：通过高温高压反应釜实验，三维显微镜表征局部腐蚀速率数据，确定不同工况下局部腐蚀速率，采用线回归算法，确定局部腐蚀速率预测模型计算模型中常数项，
Figure FDA0003350848280000012
Vcorr—均匀腐蚀速率，mm/a；VL—液体流速，m/s；
Figure FDA0003350848280000013
浓度，g/L；PCO2—CO2分压，％mol；PH2S—H2S分压，10-1g/m3；T—温度，℃；pH—水溶液的酸碱性，无量纲。
2.权利要求1所述的一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，在某因素不存在时，该项函数可自动归零计算其他的因素局部腐蚀速率值，其特征在于：
腐蚀环境均存在温度和pH参数，但流速、CO2气体和H2S气体以及Cl-不一定存在，因此针对以上四种参数，建立的函数模型在数学上进行优化，建立函数形式如下：
Figure FDA0003350848280000014
3.权利要求1所述的一种含二氧化碳和硫化氢六因素局部腐蚀速率预测模型，考虑了CO2与H2S交互局部腐蚀，其特征在于：
建立了CO2和H2S交互腐蚀基础模型
Figure FDA0003350848280000015
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