CN115982983B - 一种原油管道优化碳排放的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种原油管道优化碳排放的方法，包括以下步骤：S1：确定决策变量的类型，并获取原油管道运行的基础数据；S2：计算泵站首站扬程以及功率，计算加热炉首站的热耗以及热负荷；S3：计算每个管道的末端原油温度、摩阻以及密度；判断是否需要加设加热炉，若需要则在计算加热炉的热耗以及热负荷后，重复S3；S4：输出管道末端的压力和温度；S5：建立最小单位输油量的碳排放目标函数；S6：设置约束条件，使用优化算法进行求解，确定原油管道操作方案。本发明以单位输油量的二氧化碳排量最低为优化目标，对原油管道运行进行优化，优化方案相比于实际运行方案能够有效的降低二氧化碳的排放量。
Description
技术领域
本发明涉及原油长距离管输技术领域，特别涉及一种原油管道优化碳排放的方法。
背景技术
自21世纪以来，由碳排放引起的气候变化一直是人类面临的最严峻挑战之一，其相关影响包括极端天气、物种灭绝和食物短缺。二氧化碳含量极具上升是导致全球变暖的重要原因之一，而通过植树造林、合理利用土地以及优化能源结构等是阻止全球变暖的有效措施。
降低碳排放势在必行，减少化石能源的使用将有效降低二氧化碳的排放量。在原油管道输送过程需要使用燃油泵，不可避免地会排放二氧化碳，因此，亟需对原油管道运行进行优化，降低二氧化碳的排放量。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种原油管道优化碳排放的方法。
本发明的技术方案如下：
一种原油管道优化碳排放的方法，包括以下步骤：
S1：确定决策变量的类型，并获取原油管道运行的基础数据；
S2：计算泵站首站扬程H以及功率P，计算加热炉首站的热耗S以及热负荷q；
S3：计算每个管道的末端原油温度Tz、摩阻h以及密度ρ；并判断每个管道温度是否满足凝点：
若每个管道温度均高于凝点，则进入步骤S4；
若存在管道温度小于等于凝点，则判断是否存在中间加热站：
若存在中间加热站，则在计算中间加热站的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3；
若不存在中间加热站，则需加设加热炉，并在计算加热炉的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3；
S4：输出管道末端的压力和温度，并以管道末端的压力作为泵站的进口压力，以管道末端的温度作为加热炉的进口温度；
S5：引入碳排放系数，计算各个不同能源泵站的碳排放量，建立最小单位输油量的碳排放目标函数；
S6：设置约束条件，使用优化算法对所述最小单位输油量的碳排放目标函数进行求解，根据求解结果确定最小碳排放目标的原油管道操作方案。
作为优选，步骤S1中，所述决策变量为管道沿线的温度、总传热系数、沿线平均温度、沿线密度、比热容、粘度、雷诺数与相对粗糙度、水力坡降、流态判别及摩阻。
作为优选，步骤S1中，所述基础数据包括静态参数和动态参数，所述静态参数包括管线里程、沿线高程以及管道内径，所述动态参数包括环境温度、管线输量、传热系数、比热容以及密度。
作为优选，步骤S5中，建立最小单位输油量的碳排放目标函数时，假设模型为稳定的均质流，且只考虑轴向的温降，不考虑径向的温降；所述最小单位输油量的碳排放目标函数为：
或
式中：minC为最小单位输油量的碳排放目标函数；C1为燃驱泵机的碳排放目标函数；C2为电驱泵机碳排放目标函数；C3为新能源驱泵机的碳排放目标函数；Q为管道体积流量，m3/s；Ni为管线的总数；Nj为燃驱泵机的总数；Nk为电驱泵机的总数；Nu新能源驱泵机的总数；εg为原油的碳排放系数，kgCO2/m3；εe为电网碳排放系数，kgCO2/KWh；εne为新能源碳排放系数；为管线i上第j个燃驱泵机的耗油量；/>为管线i上第k个电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第u个新能源驱泵机的耗能量。
作为优选，所述新能源驱泵机包括风电驱泵机和/或光电驱泵机。
作为优选，当所述新能源驱泵机包括风电驱泵机和光电驱泵机时，新能源驱泵机的碳排放目标函数为：
式中：Nw为风电驱泵机的总数；Nl为光电驱泵机的总数；εe1为风电碳排放系数，kgCO2/KWh；εe2为光电碳排放系数，kgCO2/KWh；为管线i上第w个风电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第l个光电驱泵机的耗电量。
作为优选，所述原油的碳排放系数采用原油的碳排放因子，所述电网碳排放系数采用区域电网平均排放因子，所述新能源碳排放系数采用新能源的碳足迹电网排放因子。
作为优选，步骤S6中，所述约束条件包括：进站压力约束、出站压力约束、沿线高点压力约束、沿线低点压力约束、出站温度约束、进站温度约束、加热炉热负荷约束、泵功率约束以及泵的转速约束。
本发明的有益效果是：
本发明从能源结构调整的角度出发，提出了一个完整的原油管网低碳低耗优化模型，以此来更加准确的计算原油管网运输过程中多能源的碳排放量及能耗；针对不同的能源结构背景，建立相应的最小单位输油量碳排放目标函数，采用优化算法求解所述最小单位输油量碳排放目标函数并给出最优的调度方案，从而在管道运输的过程中实现节能减排。
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为本发明原油管道优化碳排放的方法的流程示意图；
图2为一个具体实施例粘温拟合曲线示意图；
图3为一个具体实施例1#、2#泵扬程与转速流量的关系示意图；
图4为一个具体实施例3#泵扬程与转速流量的关系示意图；
图5为一个具体实施例1#、2#泵功率与转速流量的关系示意图；
图6为一个具体实施例3#泵功率与转速流量的关系示意图；
图7为本发明原油管道优化碳排放的方法加热炉模型计算流程示意图；
图8为一个具体实施例实际方案与优化方案温度对比结果示意图；
图9为一个具体实施例实际方案与优化方案管道摩阻对比结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例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。
如图1所示，本发明提供一种原油管道优化碳排放的方法，包括以下步骤：
S1：确定决策变量的类型，并获取原油管道运行的基础数据。
在一个具体的实施例中，所述决策变量为管道沿线的温度、总传热系数、沿线平均温度、沿线密度、比热容、粘度、雷诺数与相对粗糙度、水力坡降、流态判别及摩阻。各决策变量的计算方法为：
(1)所述管道沿线的温度通过下式进行计算：
TL＝(T0+b)+[TR-(T0+b)]e-aL(7)
式中：TL为距离管道起点L米的油品温度，℃；T0为埋地管道环境地温，℃；TR为管道起点处的油品温度，℃；L为管道长度，m；K为管道总传热系数；D为管道直径；G为管道内的质量流量，kg/s；c为油品的比热容，J/kg℃；g为重力加速度；i为管道的水力坡降。
对于大管径和输送距离较长时要考虑摩擦的影响，因此在本实施例中考虑了摩擦热的作用。
(2)总传热系数计算
对于输油管道的传热过程，总共有三个部分，其分别是油品与管内壁的热交换、管内壁与保温层和绝缘层的热传导以及管道外壁与周围物质的热传导。在一个具体的实施例中，所述总传热系数通过下式进行计算：
或
式中：K为总传热系数；α1为热油到管道内壁放热系数；D1、Di+1分别为管道、绝缘层及保温层的内外径，m；λi为与各层对应的导热系数；α2为管道外壁对周围介质的放热系数；DW为管道最外径，m。
上述公式(10)为理论公式，公式(11)为通过现场的实际情况来反算传热系数，因为环境的复杂变化会影响传热系数的计算，因此，公式(11)的计算结果更符合实际工况。
(3)沿线平均温度计算
在油品运输的过程中，由于存在热量的损失，油品的温度会一直发生改变。随之而改变的就是会受温度而影响的物性参数。所以将管线分成n小段，计算每小段的平均油品温度，直到满足要求，从而增加计算的准确度。在一个具体的实施例中，所述沿线平均温度通过下式进行计算：
式中：Tavei为i小段的平均温度，℃；Ti、Ti+1分别为i小段的起末点温度，℃；
(4)所述沿线密度通过下式进行计算：
式中：为油品在温度T时相对密度；/>为油品在20℃时相对密度；ξ为温度系数。
(5)比热容计算
原油管道输送的油品都是含蜡原油，当油品温度高于析蜡点时，原油比热容随温度升高缓慢上升，此时，所述比热容通过下式进行计算：
式中：cy为油品比热容，kJ/(kg·℃)；为油品在15℃时的相对密度；
油品温度低于析蜡点高于最大比热容温度时，若油品温度继续降低，比热容将会剧烈上升，此时，所述比热容通过下式进行计算：
cHy＝4.186-AenT(16)
式中：cHy为温度低于析蜡点高于最大比热容温度时比热容，kJ/(kg·℃)；A、n均为常数，随油品种类变化；
油品温度低于最大比热容温度高于0℃时，若油品温度继续降低，比热容会渐渐减小，，此时，所述比热容通过下式进行计算：
cLy＝4.186-Be-mT(17)
式中：cLy为温度低于最大比热容温度高于0℃时比热容，kJ/(kg·℃)；B、m均为常数，随油品种类变化。
(6)对于油品粘度的计算，目前没有统一的公式进行确定，这是因为油品的粘度跟它本身的化学性质有关，很难进行确定。在一个具体的实施例中，所述粘度根据现场的数据进行粘温曲线的拟合确定。
在一个具体的实施例中，现场的原油粘温曲线测试结果如表1所示：
表1原油粘温曲线测试结果
| 温度/℃ | 20 | 25 | 30 | 40 | 50 | 60 |
| 粘度/mPa·s | 26.04 | 19.16 | 13.59 | 9.77 | 8.21 | 7.10 |
根据表1的实验数据获得的粘温拟合曲线结果如图2所示，其拟合的粘温曲线公式如下所示：
式中：μ为动力粘度，Pa·s；
根据式(18)所示的粘温曲线公式可以获得各温度下的拟合粘度，将其与现场的粘度数据进行对比，获得误差结果如表2所示：
表2粘度误差表
| 温度/℃ | 20 | 25 | 30 | 40 | 50 | 60 |
| 粘度/mPa·s | 26.04 | 19.16 | 13.59 | 9.77 | 8.21 | 7.10 |
| 拟合粘度/mPa·s | 26.23 | 18.40 | 14.16 | 9.97 | 8.05 | 7.00 |
| 误差/％ | 0.73 | 3.97 | 4.20 | 2.05 | 1.95 | 1.41 |
从表2可以看出，根据粘温曲线拟合公式获得的粘度结果误差较小，能够满足工程需求。
(7)所述雷诺数通过下式进行计算：
式中：Re为雷诺数；ρ为流体密度，kg/m3；d为管道的内径，m；V为管道内流体的流速，m/s；v为运动粘度，m2/s；Q为管道内流体的体积流量，m3/s。
所述相对粗糙度通过下式进行计算：
式中：ε为管壁的相对粗糙度；e为管壁的绝对当量粗糙度。
在实际的制管过程中，由于焊接、安装等原因，管内就会不平整，因此引入绝对当量粗糙度e来表示。我国《输油管道工程设计规范》中有推荐值，无缝钢管的e＝0.06mm；直缝钢管的e＝0.054mm。
(8)所述水力坡降通过下式进行计算：
输油管道流态一般为水利光滑区，式(21)中A、m'的取值如表3所示：
表3不同流态下的A、m'值
(9)流态判别及摩阻计算
在计算流体的摩阻时，需要考虑流体的流态，即要先计算雷诺数。根据计算出的雷诺数通过表4所示计算公式算出相应的水力摩阻系数。
表4不同流态的摩阻系数值
有了摩阻系数即可由下公式算出管道摩阻：
式中：hf为沿程摩阻损失，m；λ为摩阻系数。
在一个具体的实施例中，所述基础数据包括静态参数和动态参数，所述静态参数包括管线里程、沿线高程以及管道内径，所述动态参数包括环境温度、管线输量、传热系数、比热容以及密度。
在一个具体的实施例中，以庆咸输油管道现场运行情况为例，所述静态参数和动态参数分别如表5和表6所示：
表5静态参数
表6动态参数
S2：计算泵站首站扬程H以及功率P，计算加热炉首站的热耗S以及热负荷q。
在一个具体的实施例中，以庆咸输油管道为例，已知庆咸首站存在两种类型泵，其中1#、2#泵为一种类型，3#泵为一种类型，由于管线涉及的2种泵均为变速泵，因此考虑转速对曲线的影响。输油泵的扬程拟合关系如下公式所示：
H＝A1Q2+B1Q+C1Qrs+D1rs2+E1rs+F1(23)
输油泵的功率拟合关系如下公式所示：
P＝aQ2+bQ+cQrs+drs2+ers+f(24)
式中：H为泵的扬程，m；P为泵的功率，KW；rs为泵的转速，r/min；A1-F1均为泵扬程拟合公式的系数；a-f均为泵功率拟合方程的系数。
基于MATLAB软件对所得数据进行相关拟合，如图3-图6所示。1#、2#泵扬程拟合结果公式为：
H＝-581.4+2.448Q+0.0003775rs+0.008014Q2-
0.003951Qrs+0.0004278rs2(25)
3#泵扬程拟合结果公式为：
H＝26580-0.28.86Q-15.93rs+0.009038Q2+
0.007599Qrs+0.002655rs2(26)
1#、2#泵功率拟合结果公式为：
P＝560.4-0.5054Q-0.4939rs-0.0007561Q2+
0.0005023Qrs+0.0001347rs2(27)
3#泵功率拟合结果公式为：
P＝5645-4.132Q-4.032rs+0.0007078Q2+
0.001499Qrs+0.000777rs2(28)
加热炉首站的热耗S以及热负荷q的计算流程如图7所示，其中，热负荷q通过下式进行计算：
q＝Gc(Tout-Tin)(29)
式中：q为加热炉的热负荷，KW；Tin、Tout分别为油品的进出口温度，℃；
燃料消耗量通过下式进行计算：
式中：B为单位时间燃料的用量，kg/s(燃料油)，m3/s(燃料气)；q为加热炉的热负荷，KW；E为燃料的低热值，kJ/kg；ηq为加热炉的效率。
S3：计算每个管道的末端原油温度Tz、摩阻h以及密度ρ；并判断每个管道温度是否满足凝点：
若每个管道温度均高于凝点，则进入步骤S4；若存在管道温度小于等于凝点，则判断是否存在中间加热站：
若存在中间加热站，则在计算中间加热站的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3；
若不存在中间加热站，则需加设加热炉，并在计算加热炉的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3。
S4：输出管道末端的压力和温度，并以管道末端的压力作为泵站的进口压力，以管道末端的温度作为加热炉的进口温度。
S5：引入碳排放系数，计算各个不同能源泵站的碳排放量，建立最小单位输油量的碳排放目标函数。
在一个具体的实施例中，建立最小单位输油量的碳排放目标函数时，假设模型为稳定的均质流，且只考虑轴向的温降，不考虑径向的温降；所述最小单位输油量的碳排放目标函数为：
或
式中：minC为最小单位输油量的碳排放目标函数；C1为燃驱泵机的碳排放目标函数；C2为电驱泵机碳排放目标函数；C3为新能源驱泵机的碳排放目标函数；Q为管道体积流量，m3/s；Ni为管线的总数；Nj为燃驱泵机的总数；Nk为电驱泵机的总数；Nu新能源驱泵机的总数；εg为原油的碳排放系数，kgCO2/m3；εe为电网碳排放系数，kgCO2/KWh；εne为新能源碳排放系数；为管线i上第j个燃驱泵机的耗油量；/>为管线i上第k个电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第u个新能源驱泵机的耗能量。
可选地，所述新能源驱泵机包括风电驱泵机和/或光电驱泵机。当所述新能源驱泵机包括风电驱泵机和光电驱泵机时，新能源驱泵机的碳排放目标函数为：
式中：Nw为风电驱泵机的总数；Nl为光电驱泵机的总数；εe1为风电碳排放系数，kgCO2/KWh；εe2为光电碳排放系数，kgCO2/KWh；为管线i上第w个风电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第l个光电驱泵机的耗电量。
在上述实施例中，本发明通过引入碳排放量更低的新能源从而降低原油管道运输过程中的碳排放量。需要说明的是，上述实施例中的风电和光电仅作为优选的两个比现有电网碳排放量更低的新能源，除此之外，本发明也可根据原油管道所在的位置、环境等选用当地更低碳排放的新能源。
在一个具体的实施例中，所述原油的碳排放系数采用原油的碳排放因子，所述电网碳排放系数采用区域电网平均排放因子，所述新能源碳排放系数采用新能源的碳足迹电网排放因子。
需要说明的是，当今的碳排放因子较多，包括碳足迹电网排放因子、区域电网平均排放因子、区域电网基准线排放因子、中国低碳技术化石燃料并网发电区域电网基准线排放因子、省级电网排放因子等。不同的碳排放因子各具特色，采用不同的碳排放因子最小碳排放目标函数的计算结果也不相同。本实施例中不同能源选用的对应碳排放因子，其能够使最小碳排放目标函数的计算结果更加准确。
对于式(3)-(6)中的耗油量、耗电量、耗能量，对于输油管道能耗来说，主要为泵站所耗的电能和加热站所耗的热能，故目标函数即为电耗量和热耗量之和最小，其公式为：
minF＝Sp+Sh(31)
式中：F为管道运行总能耗，kgce；Sp为管道运行电耗量，kgce；Sh为管道运行热耗量，kgce。
在输油管道系统当中，管道运行的动力费用总和为各站泵机组所消耗的电力费用总和，泵机组的耗电量Sp可表示为：
式中：Np为运行的泵站的数量；ω1为电折算标煤系数，0.1229kgce/(KW·h)；Hi为第i个泵站的扬程，m；tpi为第i个泵站运行的时间，h；ηpi、ηei为第i个泵站的机械效率和电机效率。
对于加热炉的能耗，可用如下公式表示：
式中：Nh为运行的加热站的数量；ω2为油折算标煤系数，1428.6kgce/t；Tini、Touti为第个加热站的进出站温度，℃；thi为第个加热站运行的时间，h；ηh为加热站的加热效率；q为燃料的低发热值，kJ/kg。
确定优化变量的类型，所研究的输油管道系统运行能耗优化数学模型的具体优化变量分别为各个泵站泵机组的组合开泵方式、泵的转速、是否存在中间加热站和加热站的出站温度：
Xi＝(Np,Touti,S,rs) (34)
式中：Np为运行的泵站的数量；S为判断是否加热的判断状态，若S>0，表示存在中间加热站，否则不存在中间加热；rs为变速泵的转速。
S6：设置约束条件，使用优化算法对所述最小单位输油量的碳排放目标函数进行求解，根据求解结果确定最小碳排放目标的原油管道操作方案。
在一个具体的实施例中，所述约束条件包括：进站压力约束、出站压力约束、沿线高点压力约束、沿线低点压力约束、出站温度约束、进站温度约束、加热炉热负荷约束、泵功率约束以及泵的转速约束。
(1)进站压力约束
Hini＞Hini_min (35)
式中：Hini为第i个泵站的进站压头，m；Hini_min为第i个泵站的允许最小进站压头，m；
(2)出站压力约束
Hd_max＞Houti (36)
Hd_max＝φ[σ]δ/ρD×106 (37)
Houti＝Hi+Hini+Δhpi (38)
式中：Hd_max为第i个泵站的出站压头，m；Hout为管道的最大工作压头，m；Hi为第i个泵站泵机组所提供的扬程，m；Hini为第i个泵站的进站压头，m；Δhpi为第i个泵站内的站内摩阻，m；φ为管道安全系数；[σ]为管材许用应力，MPa；δ为管道的壁厚，mm；ρ为管内输送介质密度，kg/m3；D为管道的外径，mm；
(3)沿线高点压力约束
Hhi＞Hhi_min (39)
式中：Hhi为第i个高点的进站压头，m；Hhi_min为第i个站的允许最小进站压头，m；
(4)沿线低点压力约束
Hli＜Hli_max (40)
式中：Hli为第i个低点的进站压头，m；Hli_max为第i个低点的允许最大压头，m；
(5)出站温度约束
Tout_min≤Touti≤Tout_max (41)
式中：Toutmin为第i个热站的最低出站温度，℃；Toutmax为第i个热站的最高出站温度，℃；
(6)进站温度约束
Tini≥Tin_min(42)
式中：Tini为编号为i的加热站的进站温度，℃；Tinmin为第i个热站的最低进站温度，℃；
(7)加热炉热负荷约束
qi_min≤qi≤qi_max(43)
式中：qimin为最小加热炉负荷，kJ/kg；qi为第i个热站的加热炉热负荷，kJ/kg；qimax为加热炉额定负荷，kJ/kg；
(8)泵功率约束
Pmin≤Pi≤Pmax(44)
式中：Pimin为泵允许的最小功率，kW；Pi为第i个泵站的功率，kW；Pmax为泵允许的最大功率，kW；
(9)泵的转速约束
Nmin≤N≤Nmax(45)
式中：Nmin为泵允许的最小转速，r/min；N为泵的转速，r/min；Nmax为泵允许的最大转速，r/min。
在一个具体的实施例中，以庆咸输油管道为例，所述约束条件具体为：中间进站最小压力为0.2MPa，末站最小进站压力为0.1MPa；经过高点最小压力为0.2MPa；沿线低点压力最大为7MPa；加热站的最大加热温度为60℃。
在一个具体的实施例中，所述优化算法采用粒子群算法，所述的粒子群算法简单容易并且没有许多参数需要调整，能够更加高效地获取结果。
可选地，所述的粒子群算法采用PPSO算法，所述PPSO算法具有较好的寻优性能。具体求解包括以下子步骤：
(1)PPSO算法参数设置
PPSO算法的核心改进部分在于其引入了相位角θ。当相位角θ取值不同时，sin和cos函数在区间[-1,1]内不断变化，他们的绝对值在区间[0,1]内不断变化。同时sin和cos函数的周期为2π，他们的绝对值周期为π。PPSO算法利用这一性质，构建了关于相位角θ的函数来计算粒子群算法的控制参数。在算法设计中，为每一个粒子分配一个相位角θi，若把第i个粒子视为向量，则可表示为同时将原有粒子群算法中ω的设置为0。因此，PPSO算法构建相位角的函数如下：
基于公式(46)与(47)，可以得到新的粒子速度计算公式为：
/>
(2)PPSO算法流程
起初N个粒子(初始粒子)是随机分布在D维问题空间中，相位角/>和初始的速度/>对每个粒子使用以下等式更新每次迭代中的速度：
粒子位置更新如下：
至于Pbest与Gbest的计算与原始的粒子群算法求解一致，通过后续方程计算下一次迭代的相位角和粒子最大速度：
需要说明的是，所述粒子群算法仅为本实施优选的优化算法，所述优化算法主要是为了对所述最小碳排放目标函数进行求解，除了本实施例采用的PPSO算法外，也可采用其他现有技术中的其他粒子群算法或其他优化算法进行求解。
在一个具体的实施例中，以庆咸输油管道为例，采用本发明所述原油管道优化碳排放的方法对原油管道进行操作优化。
在本实施例中，当地各能源产生的能量与二氧化碳排放量如表7所示：
表7各能源产生的能量与二氧化碳排放量
从表7可以看出，产生同样的能量(基准1)，电能的碳排放量更多，因此要产生相同的能量且减少电能的使用；排放同样的CO2(基准2)，原油产生的能量更多，因此当系统需要的能量较多时，可以增加原油的用量；由此可见，无论是减少碳排放还是能耗都需要增加原油的用量，减少电能的消耗。风电和光电在产生同样的能耗(基准1)时，排放的CO2均大于原油的CO2碳排放量，均小于电能的CO2碳排放量；风电和光电排放同样的CO2(基准2)，产生的能量远大于电能产生的能量，小于原油产生的能量。
因此，在本实施例中，将风电和光电这两种新能源电能引入原油输送系统中，能够较大幅度的降低单位输油量CO2碳排放量。如此，在步骤S6建立最小单位输油量的碳排放目标函数时采用式(2)、(3)和式(6)所示的最小单位输油量的碳排放目标函数。在本实施例中，所述最小单位输油量的碳排放目标函数的原油碳排放系数为3.0202kg CO2/kg，电网碳排放系数为0.6671kgCO2/KWh，风电碳排放系数为0.0112kgCO2/KWh，光电碳排放系数为0.0704kgCO2/KWh。
以庆咸原油管道的运行数据为例进行相关分析，其运输流量为580.5m3/h，中间无油品分输，管道外径为0.377m，实际运行数据如表8所示：
表8某日庆咸管线实际运行数据
| 站名 | 进站温度(℃) | 出站温度(℃) | 进站压力(MPa) | 出站压力(MPa) |
| 庆咸首站 | 35.14 | 38.02 | 0.46 | 4.89 |
| 马连河1# | 33.72 | 33.72 | 6.86 | 6.86 |
| 牛家沟 | 30.67 | 30.67 | 4.51 | 4.51 |
| 新民 | 32.04 | 32.04 | 3.98 | 3.98 |
| 彬县 | 31.06 | 36.84 | 2.65 | 2.65 |
| 黄埔 | 32.45 | 32.45 | 2.26 | 2.26 |
| 淳化1 | 29.49 | 29.49 | 1.51 | 1.51 |
| 淳化2 | 29.09 | 29.09 | 0.6 | 0.6 |
| 咸阳末 | 29.87 | 为 | 0.31 | 为 |
根据本发明步骤S1-S3计算得到沿线温度与摩阻变化，结果分别如图8和图9所示。
从图8可以看出，实际方案中首站以及中间站均存在中间加热站，优化方案中只在首站开启了加热炉。优化方案中首站加热温度远大于实际方案温度，因此在中间站之前沿线温度整体大于实际方案，但是中间站之后由于不存在中间加热站，所以中间站之后的温度整体小于实际方案。
从图9可以看出，由于管道内输量不变，在中间站之前，管道中优化方案温度大于实际方案温度导致管道内油品粘度降低，摩阻小于实际方案；在中间站之后，管道中优化方案温度小于实际方案温度导致管道内油品粘度增大，摩阻大于实际方案，摩阻计算符合变化趋势。
采用PPSO算法对所建模型进行优化，初始种群为40，迭代步数100步。将算法优化结果带入决策变量中，得到目标1和目标2的优化方案，结果分别如表9和表10所示：
表9某日庆咸管线优化运行数据(目标1)
| 站名 | 进站温度(℃) | 出站温度(℃) | 进站压力(MPa) | 出站压力(MPa) |
| 庆咸首站 | 35.14 | 40.15 | 0.46 | 4.6 |
| 马连河1# | 35.87 | 35.87 | 6.45 | 6.45 |
| 牛家沟 | 32.76 | 32.76 | 4.12 | 4.12 |
| 新民 | 33.25 | 33.25 | 3.69 | 3.69 |
| 彬县 | 32.58 | 32.58 | 2.48 | 2.48 |
| 黄埔 | 28.32 | 28.32 | 2.04 | 2.04 |
| 淳化1 | 29.89 | 29.89 | 1.25 | 1.25 |
| 淳化2 | 24.54 | 24.54 | 0.48 | 0.48 |
| 咸阳末 | 24.87 | — | 0.25 | — |
表10某日庆咸管线优化运行数据(目标2)
对比表8的实际运行方案、表9的目标1优化运行方案和表10的目标2优化运行方案进行能耗以及碳排放量分析，结果分别如表11和表12所示：
表11能耗优化运行计算结果
| 能耗指标参数 | 优化方案1 | 优化方案2 | 实际方案 |
| 耗油量(kg) | 7257.91 | 7145.32 | 8095.12 |
| 耗电量(kW·h) | 20543.04 | 19874.62 | 21952.65 |
| 生产总能耗(kgce) | 12893.39 | 11487.47 | 14262.66 |
表12能耗当量碳排放量
| CO2总排放量 | 优化方案1 | 优化方案2 | 实际方案 |
| 原油当量碳排放量(t/CO2) | 21920.34 | 21580.30 | 24448.88 |
| 电能当量碳排放量(t/CO2) | 13702.21 | 13256.37 | 14642.42 |
| 生产总能碳排放量(t/CO2) | 35622.55 | 34836.67 | 39091.30 |
从表11可以看出，总体来说在优化方案中1中生产能耗降低了9.61％，在优化方案2中生产能耗降低了19.46％，说明当以CO2最小排量为最小目标时，相对于实际方案会减少部分能耗。
从表12可以看出，对于不同的方案，在输油量相同的情况下，各站场的碳排放量均不一致。经过计算目标1的碳排放量为35.62tCO2，目标2的碳排放量为34.83tCO2，实际方案中碳排放量为39.09tCO2，优化方案中的碳排放量小于实际方案中的碳排放量。对比可以发现优化方案2的耗油碳排放量比实际方案低11.73％，优化方案1的耗油碳排放量比实际方案低10.34％。
综上所述，本发明基于现有能源结构以及引入新能源(例如风电和/或光电)的能源结构，建立最小单位输油量碳排放目标函数，以此减少管道系统的碳排放，从而指导现场工作人员制定操作策略，并能针对具体管道提出最优低碳排放的运行方式，与现有技术相比，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 (4)
1.一种原油管道优化碳排放的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定决策变量的类型，并获取原油管道运行的基础数据；
S2：计算泵站首站扬程H以及功率P，计算加热炉首站的热耗S以及热负荷q；
S3：计算每个管道的末端原油温度Tz、摩阻h以及密度ρ；并判断每个管道温度是否满足凝点：
若每个管道温度均高于凝点，则进入步骤S4；
若存在管道温度小于等于凝点，则判断是否存在中间加热站：
若存在中间加热站，则在计算中间加热站的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3；
若不存在中间加热站，则需加设加热炉，并在计算加热炉的热耗S以及热负荷q后，重复步骤S3；
S4：输出管道末端的压力和温度，并以管道末端的压力作为泵站的进口压力，以管道末端的温度作为加热炉的进口温度；
S5：引入碳排放系数，计算各个不同能源泵站的碳排放量，建立最小单位输油量的碳排放目标函数；
建立最小单位输油量的碳排放目标函数时，假设模型为稳定的均质流，且只考虑轴向的温降，不考虑径向的温降；所述最小单位输油量的碳排放目标函数为：
或
式中：minC为最小单位输油量的碳排放目标函数；C1为燃驱泵机的碳排放目标函数；C2为电驱泵机碳排放目标函数；C3为新能源驱泵机的碳排放目标函数；Q为管道体积流量，m3/s；Ni为管线的总数；Nj为燃驱泵机的总数；Nk为电驱泵机的总数；Nu新能源驱泵机的总数；εg为原油的碳排放系数，kg CO2/m3；εe为电网碳排放系数，kg CO2/KWh；εne为新能源碳排放系数；为管线i上第j个燃驱泵机的耗油量；/>为管线i上第k个电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第u个新能源驱泵机的耗能量；
所述新能源驱泵机包括风电驱泵机和/或光电驱泵机，所述新能源驱泵机的碳排放目标函数为：
式中：Nw为风电驱泵机的总数；Nl为光电驱泵机的总数；εe1为风电碳排放系数，kg CO2/KWh；εe2为光电碳排放系数，kg CO2/KWh；为管线i上第w个风电驱泵机的耗电量；/>为管线i上第l个光电驱泵机的耗电量；
S6：设置约束条件，使用优化算法对所述最小单位输油量的碳排放目标函数进行求解，根据求解结果确定最小碳排放目标的原油管道操作方案；
所述约束条件包括：进站压力约束、出站压力约束、沿线高点压力约束、沿线低点压力约束、出站温度约束、进站温度约束、加热炉热负荷约束、泵功率约束以及泵的转速约束。
2.根据权利要求1所述的原油管道优化碳排放的方法，其特征在于，步骤S1中，所述决策变量为管道沿线的温度、总传热系数、沿线平均温度、沿线密度、比热容、粘度、雷诺数与相对粗糙度、水力坡降、流态判别及摩阻。
3.根据权利要求1所述的原油管道优化碳排放的方法，其特征在于，步骤S1中，所述基础数据包括静态参数和动态参数，所述静态参数包括管线里程、沿线高程以及管道内径，所述动态参数包括环境温度、管线输量、传热系数、比热容以及密度。
4.根据权利要求1所述的原油管道优化碳排放的方法，其特征在于，所述原油的碳排放系数采用原油的碳排放因子，所述电网碳排放系数采用区域电网平均排放因子，所述新能源碳排放系数采用新能源的碳足迹电网排放因子。
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