CN114781750A - 一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型及求解方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型及求解方法，所述优化运行模型包括目标函数、决策变量以及约束条件，所述目标函数通过考虑原油管道输送系统中电耗和油耗两种能耗，以最小运行能耗为优化目标，建立得到。本发明创新性地考虑了管道停输时间约束以及管道流量约束，建立了原油管道间歇输送最小能耗优化模型；通过求解该优化模型，最终能够获得最小运行能耗下的原油管道停输方案，为原油管道运输提供技术支持。

Description

一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型及求解方法

技术领域

本发明涉及管道输送优化运行技术领域，特别涉及一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型及求解方法。

背景技术

当油田开采处于中后期阶段，原油开采量逐渐降低，与此同时，原油外输管道实际输量已无法达到设计要求。我国原油多为易凝高粘原油，这使得管道低输量运行存在许多问题。首先，输量降低会使得流动性变差，从而改变管道内部流动水力与热力特性；其次，在低输量运行下，管内流动过程换热时间增加，换热速度加快，对原油物性影响较大，管道系统能耗增加；最后，低输量输送改变了泵的运行工作点，不利于设备高效运行。

目前解决这一问题的有效方法为原油管道间歇输送，相对于正反输送与油品改性输送，间歇输送具有成本低，并有利于设备高效运行的特点。近年来，已有学者开展了原油管道间歇输送的相关研究，然而，大多研究主要集中于输送过程的仿真模拟以及不同方案对比优选。虽然通过现有的研究可知，间歇输送的经济效益相对于其他方案较好，但是关于原油间歇输送过程的优化研究极少，大多研究主要基于仿真软件进行仿真测算。因此，亟需一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型，以便能够更为合理地制定原油管道间歇输送方案。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型及求解方法，创新性地以管道停输时间为决策变量，并考虑管道停输时间约束以及管道输量约束，建立以原油管道间歇输送最小运行能耗为目标的优化模型；通过求解该优化模型，最终能够获得最小运行能耗下的原油管道停输方案。

本发明的技术方案如下：

一方面，提供一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型，包括目标函数、决策变量以及约束条件，所述目标函数通过考虑原油管道输送系统中电耗和油耗两种能耗，以最小运行能耗为优化目标，建立得到。

作为优选，所述目标函数为：

式中：E为管线的总能耗，kgce；e_d为电折算标煤系数，0.1229kgce/(kW·h)；N_P为全线泵站数量；P_wi为第i个泵站的功率，kW；t_p为泵站运行时间，h；t_s为管道系统间歇时间，h；η_pi为泵的效率；η_ei为电机的效率；e_y为油折算标煤系数，1.4286kgce/kg；N_R为全线热站数量；W_i为第i个热站的加热炉的燃料消耗量，kg/h；t_R为热站运行时间，h。

作为优选，所述决策变量为：

X＝(C_Pi,R_i,T_ci,t_s) (2)

式中：X为决策变量；C_Pi为第i个站泵的组合方式；R_i为第i个站泵的转速，rad/min；T_ci为第i个站的出站温度，℃。

作为优选，所述约束条件包括：

(1)进站压力约束

H_ini＞H_inimin (3)

式中：H_ini为第i个泵站进站压头，m；H_inimin为第i个泵站允许最小进站压头，m；

(2)管道强度约束

H_exi＜H_dmax (4)

式中：H_exi为第i个泵站出站压头，m；H_dmax为管道最大工作压头，m；

(3)全线水力约束

H_total≥H_p (5)

式中：H_total为泵站提供的总压头，m；H_p为管道沿线的压力损失，m；

(4)出站油温约束

[t_{_outmin}]≤t_{_outj}≤[t_{_outmax}] (6)

式中：[t_{_outmin}]为第j加热站的最低出站油温，℃；[t_{_outmax}]为第j加热站的最高出站油温，℃；t_{_outj}为第j加热站的出站油温，℃；

(5)进站油温约束

t_zj≥[t_zmin] (7)

式中：t_zj为第j加热站的进站油温，℃；[t_zmin]为第j加热站的最小进站油温；

(6)加热炉热负荷约束

q_min≤q_i≤q_max (8)

式中：q_min为加热炉的最小热负荷，kJ/s；q_i为第i个热站的加热炉热负荷，kJ/s；q_max为加热炉的额定热负荷，kJ/s；

(7)泵功率约束

P_imin≤P_wi≤P_imax (9)

式中：P_imin为第i个泵站的最小功率，kW；P_imax为第i个泵站的最大功率，kW；

(8)间歇输送停输时间的约束

t_min≤t_s≤t_max (10)

式中：t_min为间歇输送最小停输时间，h；t_max为间歇输送最大停输时间，h；

(9)间歇输送单位时间流量约束

q′_min≤q′≤q′_max (11)

式中：q'_min为管道允许的最小输量，吨/小时；q'_max为管道允许的最大输量，吨/小时；q'为停输后管道的单位时间流量，吨/小时。

作为优选，所述间歇输送最大停输时间t_max通过下式进行计算：

式中：T_R为开始停输时管道起点油温，℃；T₀为管道埋深处土壤自然温度，℃；T_min为距管道起点L处停输t_max时间后的最低油温，℃；L为计算点距离管道起点的距离，m；K为管道稳态运行时的总传热系数，W/(m²·℃)；D、D₁、D₂分别为管道的平均直径、管内径、管外径，m；b为中间参数；c_y、c_g分别为原油和管道的比热容，J/(kg·℃)；ρ_y、ρ_g分别为原油和管道的密度kg/m³。

作为优选，所述管道允许的最小输量q'_min通过下式进行计算：

式中：l_R为加热站间的距离，m；T_Rmax为加热站允许的最高出站油温，K；T_Zmin为加热站允许的最小出站油温，K。

另一方面，还提供一种上述任意一项所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，包括以下步骤：

S1：设置所述决策变量的初始值，并确定输送流量和原油管道起输时的初始温度；

S2：结合初始入口参数，计算泵的出口扬程，使泵的出口温度等于泵的入口温度；

S3：使泵的出口压力等于管道的入口压力，使泵的出口温度等于管道的入口温度；获取每段管道内部油品物性参数，并对管道水力和管道热力进行计算，获取管道末端的压力和温度；

S4：根据获取的管道末端的温度，判断其是否满足加热站的最小进站油温：

若不满足，则利用加热站将油品温度加热至决策变量所设定的出站油温，重复步骤S3-S4；

若满足，则进入步骤S5；

S5：以步骤S4获得的参数作为新的入口参数，重复步骤S2-S5，计算下一管段的末端压力和温度，直至计算得到整条管段的压力变化和温度变化；

S6：利用优化算法，不断改变决策变量值，使管道系统计算的结果满足所述约束条件；

S7：计算管道系统输送过程中的燃料消耗与电力消耗，输出所述目标函数的总能耗值。作为优选，步骤S2中，所述泵的出口扬程通过下式进行计算：

H＝A₀R²+A₁RQ+A₂Q² (15)

式中：H为泵的出口扬程；A₀、A₁、A₂均为拟合系数；R为泵的转速，rad/min；Q为泵的体积流量，m³/s。

作为优选，步骤S3中，对管道水力进行计算包括计算管道流体的沿程摩阻，所述沿程摩阻通过下式进行计算：

式中：h_f为沿程摩阻损失，m；λ为摩阻系数；L'为管道的长度，m；d为管道的内径，m；V为管道内流体的流速，m/s；g为重力加速度，9.8N/kg；

对管道热力进行计算包括计算管道终点温度，所述管道终点温度通过下式进行计算：

T_L＝(T₀+β)+(T_R-(T₀+β))e^-αL′ (17)

式中：T_L为距离管道起点L米的油品温度，℃；T₀为管道埋深处土壤自然温度，℃；T_R为开始停输时管道起点油温，℃；α、β均为中间参数；e为自然底数；K为管道稳态运行时的总传热系数，W/(m²·℃)；D为管道的平均直径，m；G为原油的质量流量，kg/s；c为平均温度下油品的比热容，kJ/(kg·℃)；J为管道的水力坡降。

作为优选，所述优化算法采用花授粉算法。

本发明的有益效果是：

本发明创新性地考虑了管道停输时间约束以及管道流量约束，建立了原油管道间歇输送最小能耗优化模型；通过求解该优化模型，最终能够获得最小运行能耗下的原油管道停输方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法流程示意图；

图2为一个具体实施例采用花授粉算法进行优化的流程示意图；

图3为一个具体实施例采用花授粉算法进行优化迭代的结果示意图；

图4为一个具体实施例管线停输时间-能耗、停输后末端温度、凝点关系结果示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的技术特征可以相互结合。需要指出的是，除非另有指明，本申请使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。本发明公开使用的“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。

一方面，本发明提供一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型，包括目标函数、决策变量以及约束条件；

所述目标函数通过考虑原油管道输送系统中电耗和油耗两种能耗，以最小运行能耗为优化目标，建立得到，所述目标函数具体为：

式中：E为管线的总能耗，kgce；e_d为电折算标煤系数，0.1229kgce/(kW·h)；N_P为全线泵站数量；P_wi为第i个泵站的功率，kW；t_p为泵站运行时间，h；t_s为管道系统间歇时间，h；η_pi为泵的效率；η_ei为电机的效率；e_y为油折算标煤系数，1.4286kgce/kg；N_R为全线热站数量；W_i为第i个热站的加热炉的燃料消耗量，kg/h；t_R为热站运行时间，h。

能量消耗直接影响管道系统运行经济，从式(1)所示的目标函数可以看出，泵的组合方式、泵的转速以及热站的出站温度直接影响输油的能耗。此外，间歇时间也会影响管道热力学性质从而影响管道系统能耗，因此将所述决策变量设置为：

X＝(C_Pi,R_i,T_ci,t_s) (2)

式中：X为决策变量；C_Pi为第i个站泵的组合方式；R_i为第i个站泵的转速，rad/min；T_ci为第i个站的出站温度，℃。

所述约束条件包括：

(1)进站压力约束

H_ini＞H_inimin (3)

式中：H_ini为第i个泵站进站压头，m；H_inimin为第i个泵站允许最小进站压头，m；

(2)管道强度约束

H_exi＜H_dmax (4)

式中：H_exi为第i个泵站出站压头，m；H_dmax为管道最大工作压头，m；

(3)全线水力约束

H_total≥H_p (5)

式中：H_total为泵站提供的总压头，m；H_p为管道沿线的压力损失，m；

(4)出站油温约束

[t_{_outmin}]≤t_{_outj}≤[t_{_outmax}] (6)

式中：[t_{_outmin}]为第j加热站的最低出站油温，℃；[t_{_outmax}]为第j加热站的最高出站油温，℃；t_{_outj}为第j加热站的出站油温，℃；

(5)进站油温约束

t_zj≥[t_zmin] (7)

式中：t_zj为第j加热站的进站油温，℃；[t_zmin]为第j加热站的最小进站油温；在实际应用过程中，加热站的最小进站油温一般高于原油凝固点3-5℃；

(6)加热炉热负荷约束

q_min≤q_i≤q_max (8)

式中：q_min为加热炉的最小热负荷，kJ/s；q_i为第i个热站的加热炉热负荷，kJ/s；q_max为加热炉的额定热负荷，kJ/s；

在一个具体的实施例中，所述第i个热站的加热炉热负荷q_i通过下式进行计算：

q_i＝Gc_y(T_out-T_in) (25)

式中：G为原油的质量流量，kg/s；T_in、T_out分别为加热炉进出口油品温度，℃。

(7)泵功率约束

P_imin≤P_wi≤P_imax (9)

式中：P_imin为第i个泵站的最小功率，kW；P_imax为第i个泵站的最大功率，kW；

在一个具体的实施例中，所述第i个泵站的功率P_wi通过下式进行计算：

P_wi＝B₀R²+B₁RQ+B₂Q² (26)

式中：B₀、B₁、B₂均为拟合系数；根据现场采集的数据，对泵的特性曲线进行拟合，求出待定的系数，即可得出不同泵的特性曲线方程；根据泵的特性曲线方程即可获得该泵的功率。

(8)间歇输送停输时间的约束

t_min≤t_s≤t_max (10)

式中：t_min为间歇输送最小停输时间，h；t_max为间歇输送最大停输时间，h；

在一个具体的实施例中，所述间歇输送最大停输时间t_max通过下式进行计算：

式中：T₀为管道埋深处土壤自然温度，℃；T_min为距管道起点L处停输t_max时间后的最低油温，℃；L为计算点距离管道起点的距离，m；K为管道稳态运行时的总传热系数，W/(m²·℃)；D、D₁、D₂分别为管道的平均直径、管内径、管外径，m；b为中间参数；c_y、c_g分别为原油和管道的比热容，J/(kg·℃)；ρ_y、ρ_g分别为原油和管道的密度kg/m³。

(9)间歇输送单位时间流量约束

q′_min≤q′≤q′_max (11)

式中：q'_min为管道允许的最小输量，吨/小时；q'_max为管道允许的最大输量，吨/小时；q'为停输后管道的单位时间流量，吨/小时。

在一个具体的实施例中，所述管道允许的最小输量q'_min通过下式进行计算：

式中：l_R为加热站间的距离，m；T_Rmax为加热站允许的最高出站油温，K；T_Zmin为加热站允许的最小出站油温，K。

另一方面，如图1所示，本发明还提供一种上述任意一项所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，包括以下步骤：

S1：设置所述决策变量的初始值，并确定输送流量和原油管道起输时的初始温度；

S2：结合初始入口参数，计算泵的出口扬程，使泵的出口温度等于泵的入口温度；

在一个具体的实施例中，所述泵的出口扬程通过下式进行计算：

H＝A₀R²+A₁RQ+A₂Q² (15)

式中：H为泵的出口扬程；A₀、A₁、A₂均为拟合系数；R为泵的转速，rad/min；Q为泵的体积流量，m³/s。

S3：使泵的出口压力等于管道的入口压力，使泵的出口温度等于管道的入口温度；获取每段管道内部油品物性参数，并对管道水力和管道热力进行计算，获取管道末端的压力和温度；具体的，利用管道热力计算公式，计算沿线温度变化，利用管道水力计算公式，计算沿线摩阻变化，进而计算沿线压力变化，最终得到管线末端压力与温度；

所述沿程摩阻通过下式进行计算：

式中：h_f为沿程摩阻损失，m；λ为摩阻系数；L'为管道的长度，m；d为管道的内径，m；V为管道内流体的流速，m/s；g为重力加速度，9.8N/kg；

管道终点温度通过下式进行计算：

T_L＝(T₀+β)+(T_R-(T₀+β))e^-αL′ (17)

式中：T_L为距离管道起点L米的油品温度，℃；α、β均为中间参数；e为自然底数；J为管道的水力坡降。

需要说明的是，管道内部油品物性参数包括比热容、密度等参数，其获取方法为现有技术，具体在此不再赘述。

S4：根据获取的管道末端的温度，判断其是否满足加热站的最小进站油温：

若不满足，则利用加热站将油品温度加热至决策变量所设定的出站油温，重复步骤S3-S4；

若满足，则进入步骤S5；

S5：以步骤S4获得的参数作为新的入口参数，重复步骤S2-S5，计算下一管段的末端压力和温度，直至计算得到整条管段的压力变化和温度变化；

S6：利用优化算法，不断改变决策变量值，使管道系统计算的结果满足所述约束条件；

在一个具体的实施例中，采用花授粉算法使管道系统计算的结果满足所述约束条件。如图2所示，所述花授粉算法的优化步骤如下：

①初始化各个参数，包括花朵种群数n，转换概率P；

②计算每个解的适应度值，并求解出当前的最优解和最优值；

③如果转换概率P＞rand条件成立，按下式对解进行更新：

式中：t为代表迭代步数；x_i ^t为第i个解的当前值；x^*为目前为止最好的解决方案；l'为基于征费分布生成的步骤；γ为步长比例因子；

为下一个位置；

④如果转换概率P≤rand条件成立，按下式对解进行更新：

式中：ε为一个变量，包含基于均匀分布在0和1之间生成的随机值；

x_j ^t为从当前群体中随机选择两个解决方案；

⑤计算③或者④得到的新解对应的适应度值，若新解的适应度值优，则用新解和新解对应的适应度值分别替换当前解和当前适应度值，否则保留当前解和当前适应度值；

⑥如果新解对应的适应度值比全局最优值优，则更新全局最优解和全局最优值；

⑦判断结束条件，若满足，退出程序并输出最优值及最优解，否则，转③。

S7：计算管道系统输送过程中的燃料消耗与电力消耗，输出所述目标函数的总能耗值。

在一个具体的实施例中，计算燃料消耗时，加热炉的燃料消耗量通过下式进行计算：

式中：E'为燃料的低热值，kj/kg；η_R为加热炉的效率；

在一个具体的实施例中，采用本发明所述低输量原油管道间歇输送优化运行模型对乌百线原油管道进行优化。

所述乌百线原油管道的基础数据如下：乌百油线全长26.6km，管线走势平缓，管道全线采用Ф219×6，L415型号钢管，该管道设计最大输量80万吨/年，设计压力4MPa。油品参数如表1和表2所示：

表1油品凝点等参数

相对密度	凝点(℃)	析蜡点(℃)	反常点(℃)	含蜡量(％)	含沥青质(％)
						0.853	6	36	16	8.7	4.7

表2油品粘温关系

温度(℃)	5	10	15	20	25	30	35	40	45	50	55	60
													剪速(s<sup>-1</sup>)	7.56	7.56	7.56	7.56	7.56	7.56	7.56	20.9	20.9	20.9	20.9	20.9
粘度(mPa·s)	453.2	196.4	76.05	57.21	47.21	40.03	33.78	24.57	15.62	10.70	8.56	6.3

输油泵参数：乌百油线只有一种类型的泵，型号为KDA55-75×6。这种泵的额定工作点参数如表3所示：

表3乌百油线泵种类及工作点参数

乌百油线首站的配泵情况如表4所示：

表4乌百油线首站配泵情况

站名	1泵型号	1泵数量	1泵的变频数量	1泵连接类型
					首站	KDA55-75×6	3	3	并联
末站	—	—	—	—

根据泵的特性曲线，经过回归拟合后，得到各泵的功率、扬程和效率曲线方程如下所示：

P＝0.05Q²-2.5Q+110 (22)

H＝-0.0286Q²-0.0857Q+563 (23)

η＝-0.0164Q²+1.8896Q-0.8826 (24)

由于乌尔禾首站的油品输量不足，达不到连续输送的要求，所以乌百线进行间歇输送。传统的间歇输送方案依赖于调度员的经验，这种调度方案仅仅满足管道运行时不发生凝管现象，并没有对系统能耗进行优化。基于此，本实施例取2016年2月15日的管道基本运行参数进行实验。本次输量为363吨，首站交油温度为55℃，首站进站压力为0.06MPa，平均地温为3℃，运行周期为1天。

利用花授粉算法(FPA)进行优化，优化迭代过程如图3所示。从图3可以看出，当FPA算法迭代到步骤21时，计算结果趋于稳定，整个过程耗时52.23秒，最终稳定结果为222781kJ，此时停输时间为14h。本次计算中，计算机操作系统为Windows 10，主要配置为：i5-8300H，512GSSD，GTX1060，144Hz。在最优能耗下，管道的运行参数如表5所示：

表5最优停输时间下的运行参数

为了进一步说明本发明优化运行模型以及算法求解结果的优越性，本实施例计算了停输6h到18h所有工况下的停输参数以及能耗值，具体结果如图4和表6所示：

表6不同停输时间下的参数

从图4和表6可以看出，随着停输时间的增加，单位时间流量也逐渐变大，停输开始时末端温度也逐渐增大；当停输时间在6～8h内，停输后末端温度低于凝点温度，同时管道能耗先减小后增大。停输14h所消耗的能耗最小，证明了本发明的准确性。本发明相较于所计算的最短停输时间下的能耗可减少18.22％，相较于所计算的最长停输时间下的能耗可减少44.14％。

综上所述，本发明将停输时间作为优化变量，建立的原油管道间歇输送优化运行模型，能够获得原油管道能耗最低的停输时间，与现有技术相比，本发明具有显著的进步。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，包括目标函数、决策变量以及约束条件，所述目标函数通过考虑原油管道输送系统中电耗和油耗两种能耗，以最小运行能耗为优化目标，建立得到。

2.根据权利要求1所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，所述目标函数为：

式中：E为管线的总能耗，kgce；e_d为电折算标煤系数，0.1229kgce/(kW·h)；N_P为全线泵站数量；P_wi为第i个泵站的功率，kW；t_p为泵站运行时间，h；t_s为管道系统间歇时间，h；η_pi为泵的效率；η_ei为电机的效率；e_y为油折算标煤系数，1.4286kgce/kg；N_R为全线热站数量；W_i为第i个热站的加热炉的燃料消耗量，kg/h；t_R为热站运行时间，h。

3.根据权利要求2所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，所述决策变量为：

X＝(C_Pi,R_i,T_ci,t_s) (2)

式中：X为决策变量；C_Pi为第i个站泵的组合方式；R_i为第i个站泵的转速，rad/min；T_ci为第i个站的出站温度，℃。

4.根据权利要求3所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，所述约束条件包括：

(1)进站压力约束

H_ini＞H_inimin (3)

式中：H_ini为第i个泵站进站压头，m；H_inimin为第i个泵站允许最小进站压头，m；

(2)管道强度约束

H_exi＜H_dmax (4)

式中：H_exi为第i个泵站出站压头，m；H_dmax为管道最大工作压头，m；

(3)全线水力约束

H_total≥H_p (5)

式中：H_total为泵站提供的总压头，m；H_p为管道沿线的压力损失，m；

(4)出站油温约束

[t_{_outmin}]≤t_{_outj}≤[t_{_outmax}] (6)

式中：[t_{_outmin}]为第j加热站的最低出站油温，℃；[t_{_outmax}]为第j加热站的最高出站油温，℃；t_{_outj}为第j加热站的出站油温，℃；

(5)进站油温约束

t_zj≥[t_zmin] (7)

式中：t_zj为第j加热站的进站油温，℃；[t_zmin]为第j加热站的最小进站油温；

(6)加热炉热负荷约束

q_min≤q_i≤q_max (8)

式中：q_min为加热炉的最小热负荷，kJ/s；q_i为第i个热站的加热炉热负荷，kJ/s；q_max为加热炉的额定热负荷，kJ/s；

(7)泵功率约束

P_imin≤P_wi≤P_imax (9)

式中：P_imin为第i个泵站的最小功率，kW；P_imax为第i个泵站的最大功率，kW；

(8)间歇输送停输时间的约束

t_min≤t_s≤t_max (10)

式中：t_min为间歇输送最小停输时间，h；t_max为间歇输送最大停输时间，h；

(9)间歇输送单位时间流量约束

q′_min≤q′≤q′_max (11)

式中：q'_min为管道允许的最小输量，吨/小时；q'_max为管道允许的最大输量，吨/小时；q'为停输后管道的单位时间流量，吨/小时。

5.根据权利要求4所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，所述间歇输送最大停输时间t_max通过下式进行计算：

式中：T_R为开始停输时管道起点油温，℃；T₀为管道埋深处土壤自然温度，℃；T_min为距管道起点L处停输t_max时间后的最低油温，℃；L为计算点距离管道起点的距离，m；K为管道稳态运行时的总传热系数，W/(m²·℃)；D、D₁、D₂分别为管道的平均直径、管内径、管外径，m；b为中间参数；c_y、c_g分别为原油和管道的比热容，J/(kg·℃)；ρ_y、ρ_g分别为原油和管道的密度kg/m³。

6.根据权利要求5所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型，其特征在于，所述管道允许的最小输量q'_min通过下式进行计算：

式中：l_R为加热站间的距离，m；T_Rmax为加热站允许的最高出站油温，K；T_Zmin为加热站允许的最小出站油温，K。

7.一种权利要求1-6中任意一项所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设置所述决策变量的初始值，并确定输送流量和原油管道起输时的初始温度；

S2：结合初始入口参数，计算泵的出口扬程，使泵的出口温度等于泵的入口温度；

S3：使泵的出口压力等于管道的入口压力，使泵的出口温度等于管道的入口温度；获取每段管道内部油品物性参数，并对管道水力和管道热力进行计算，获取管道末端的压力和温度；

S4：根据获取的管道末端的温度，判断其是否满足加热站的最小进站油温：

若不满足，则利用加热站将油品温度加热至决策变量所设定的出站油温，重复步骤S3-S4；

若满足，则进入步骤S5；

S5：以步骤S4获得的参数作为新的入口参数，重复步骤S2-S5，计算下一管段的末端压力和温度，直至计算得到整条管段的压力变化和温度变化；

S6：利用优化算法，不断改变决策变量值，使管道系统计算的结果满足所述约束条件；

S7：计算管道系统输送过程中的燃料消耗与电力消耗，输出所述目标函数的总能耗值。

8.根据权利要求7所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，其特征在于，步骤S2中，所述泵的出口扬程通过下式进行计算：

H＝A₀R²+A₁RQ+A₂Q² (15)

式中：H为泵的出口扬程；A₀、A₁、A₂均为拟合系数；R为泵的转速，rad/min；Q为泵的体积流量，m³/s。

9.根据权利要求7所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，其特征在于，步骤S3中，对管道水力进行计算包括计算管道流体的沿程摩阻，所述沿程摩阻通过下式进行计算：

式中：h_f为沿程摩阻损失，m；λ为摩阻系数；L'为管道的长度，m；d为管道的内径，m；V为管道内流体的流速，m/s；g为重力加速度，9.8N/kg；

对管道热力进行计算包括计算管道终点温度，所述管道终点温度通过下式进行计算：

T_L＝(T₀+β)+(T_R-(T₀+β))e^-αL′ (17)

式中：T_L为距离管道起点L米的油品温度，℃；T₀为管道埋深处土壤自然温度，℃；T_R为开始停输时管道起点油温，℃；α、β均为中间参数；e为自然底数；K为管道稳态运行时的总传热系数，W/(m²·℃)；D为管道的平均直径，m；G为原油的质量流量，kg/s；c为平均温度下油品的比热容，kJ/(kg·℃)；J为管道的水力坡降。

10.根据权利要求7-9中任意一项所述的低输量原油管道间歇输送优化运行模型的求解方法，其特征在于，所述优化算法采用花授粉算法。

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