[发明专利]一种油气田地面管道内腐蚀风险评价方法有效
| 申请号: | 201910430422.5 | 申请日: | 2019-05-22 |
| 公开(公告)号: | CN110298540B | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
| 发明(设计)人: | 宋成立;羊东明;李磊;高秋英;袁军涛;肖雯雯 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气集团有限公司;中国石油天然气集团公司管材研究所 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 范巍 |
| 地址: | 100007 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 油气田 地面 管道 腐蚀 风险 评价 方法 | ||
1.一种油气田地面管道内腐蚀风险评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:油气田区块划分
a.高含H2S区块,为管道介质中H2S含量≥5000mg/m3且CO2含量3.0mol%的区块;
b.高含CO2区块,管道介质中CO2含量≥3.0mol%且H2S含量5000mg/m3的区块;
c.低酸性区块,管道介质中H2S含量5000mg/m3且CO2含量3.0mol%的区块;
d.高酸性区块,管道介质中H2S含量≥5000mg/m3且CO2含量≥3.0mol%的区块;
步骤2:腐蚀速率预测
收集各区块管道中的腐蚀影响因素,包括流体介质的因素和运行工况的因素,以及与其相对应的现场检测的腐蚀速率v;根据收集的各区块管道的腐蚀影响因素进行腐蚀速率预测,建立不同区块的管道腐蚀速率预测模型;
步骤3:泄漏后果分级
对管道失效后的环境破坏风险和生命安全风险进行量值表征,分别对介质的影响、硫化氢的影响和人口数量的影响取系数,得到失效后果Ψ为:
Ψ=ξ介质·ξ硫化氢·ξ人口数 (1)
其中,ξ介质为管道中介质及周围环境的影响系数,ξ硫化氢为管道中硫化氢影响系数,ξ人口数为管道周围居民的人口数量影响系数;
当原油管道穿越沙土环境时,ξ介质为1,沙土环境为戈壁或沙漠;当原油管道穿越敏感环境时,ξ介质为1.5,敏感环境为水域或树林;当原油管道穿越农田或牧场环境时,ξ介质为2;天然气管道的ξ介质为1;
当管道中硫化氢含量≤500mg/m3时,ξ硫化氢为1;当管道中硫化氢含量在500~5000mg/m3之间时,ξ硫化氢为1.5;当管道中硫化氢含量≥5000mg/m3时,ξ硫化氢为2;
当人口数量≤15户时,ξ人口数为1;当人口数量在15~100户之间时,ξ人口数为1.5;当人口数量≥100户时,ξ人口数为2;
步骤4:腐蚀风险评价
腐蚀风险度R根据公式(2)进行评价:
腐蚀风险度R=可能性L×严重性S (2)
腐蚀风险发生的可能性L根据管道腐蚀速率v得到,根据标准NACE RP 0775-2005《油、气田生产中腐蚀挂片的准备、安装、分析以及试验数据的解释》:
当v<0.0254mm/a时,为1级;
当0.0254mm/a≤v<0.125mm/a时,为2级;
当0.125mm/a≤v<0.254mm/a时,为3级;
当v>0.254mm/a时,为4级;
失效后果的严重性S根据输送介质、H2S含量以及人口数量得到:
当Ψ≤1.5时,为1级;
当1.5<Ψ≤3时,为2级;
当3<Ψ≤4.5时,为3级;
当4.5<Ψ≤6时,为4级;
当Ψ=8时,为5级。
2.根据权利要求1所述的油气田地面管道内腐蚀风险评价方法,其特征在于,步骤2中,流体介质的因素包括H2S含量、CO2含量以及Cl-含量;运行工况的因素包括温度、压力以及流速。
3.根据权利要求1所述的油气田地面管道内腐蚀风险评价方法,其特征在于,步骤2中,腐蚀速率预测方法具体如下:
预测算法包括输入层、隐含层和输出层,各层间通过权值相连接;
其中,输入向量X=[x1,x2,x3,...,xn],xi表示第i组管道数据的输入;xil表示第i组管道数据的第l个腐蚀影响因素;输出向量Y=[y1,y2,y3,...,ym],yi表示第i个腐蚀速率的输出;oj表示隐含层阈值,ok表示输出层阈值;
步骤2-1:初始化算法
设置wij和wjk的初始连接权值,初始连接权值是在(-1,1)区间随机选取的非零值,同时给定计算精度值ε=105;wij表示输入层到隐含层的权值,wjk表示隐含层到输出层的权值;
步骤2-2:指定输入数据和输出数据,计算输出
当q=1,2,3,...,l时,设第q组数据输入xq=[x1q,x2q,x3q,...,xnq],期望输出dq=[d1q,d2q,d3q,...,dmq],则节点i在第q组数据输入时的实际输出yiq为:
式中,wij(t)是输入层到隐藏层经t次调整的权值;Ijq是在第q组样本输入时节点i的第j个输入;
步骤2-3:计算目标函数
设在第q组样本输入时网络的目标函数为Eq,则
式中,ykq(t)是在第q组数据输入时经t次权值调整后算法的输出;k是输出层第k个节点;
步骤2-4:总目标函数J(t)
作为对计算过程的评价,若:
J(t)≤ε (6)
结束,否则进行下一步;
步骤2-5:反向传播计算
根据J由输出层按梯度下降法反向计算并逐层调整权值,步长η取常值,由式得节点j到节点i的经t+1次调整的权值:
具体方法如下:
设
设式中δiq是第q组数据输入时第i个节点的状态xiq对Eq的灵敏度;
由式(7)和式(8)可得:
当i=k时,即i为输出节点,由式(4)和式(8)得:
将式(9)代入式(8),则
当i≠k时,即i不是输出节点,此时式(9)为
其中:
式中,m1是节点i下一层的第j个节点;I*jq是第q组数据输入时节点m1的第j个输入;
当i=j时,yjq=I*jq时,将式(13)和式(14)代入式(8)中,则有:
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