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酸性油气田管道腐蚀安全智能监测系统研究—I

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酸性 油气田 管道 腐蚀 安全 智能 监测 系统 研究
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1 酸性油气田管道腐蚀安全智能监测系统研究— 骞,陈振宇 (华中科技大学化学与化工学院材料化学与服役失效湖北省重点实验室,湖北武汉 430074) 摘要: 各种腐蚀监测技术在酸性油气田的腐蚀环境中既有各自的优势又存在明显的缺陷。 我们根据各种技术的特点构筑了以电化学噪声技术为核心,集成电偶腐蚀探针、电化学渗氢探针和电阻探针技术的智能监测系统。本文主要了介绍电化学噪声在含2关键词:材料失效与保护;腐蚀安全;智能监测系统;电化学噪声;预测模型 及腐蚀预测模型。结果表明:电化学噪声不仅能判别腐蚀发生与否,还能清楚地显示出局部腐蚀特;在聚类分析的基础上,再进行数据建模优化,能够大大提高腐蚀预测模型的准确性。 on il 30074, of in to of we an on of 2of of of to of of 前言 我国有丰富的酸性油气藏,含2S/63 资助项目(2007 的酸性油气田开发的安全风险主要来自于泄漏,它不仅作者简介: 郭兴蓬,教授、博导,从事腐蚀与控制及应用电化学领域的研究;中国腐蚀与防护学会会员,联系方式:027 会造成重大的经济损失和资源浪费,更会引发重大的人身安全和环境事故。高酸性油气田的介质环境复杂,具有腐蚀性强、高压多相(油 /水 /气三相)混流的特征,系统中全面腐蚀和局部腐蚀(点蚀、电偶腐蚀、应力腐蚀)共存。因此,高酸性油气田的在线腐蚀监测是腐蚀监测技术最具有挑战性和应用价值的领域。虽然国内外在油气田腐蚀检/ 监测和控制方面有许多研究和应用工作,已有许多成功应用于油气田(包括酸性油气田)油气管道检测[1,2]、硫化氢泄漏监测技术[3,4]目前,用于油气田环境中的腐蚀监测技术主要有:电阻探针,磁阻探针,线性极化,电化学阻抗谱,电指纹法,氢探针和电化学噪声技术等。各种技术在酸性油气田的腐蚀环境中既具有各自的优势又存在明显的缺陷。电阻探针,磁阻探针,线性极化,电化学阻抗谱主要提供全面腐蚀的信息,氢探针技术可实现对应力腐蚀风险的监测,电指纹法和电化学噪声技术可提供局部腐蚀与全面腐蚀的信息。根据各种技术的特点,在 863 项目的支持下,我们构筑了以能灵敏地捕捉不同局部腐各发展阶段特征信息的电化学噪声技术为核心,集成电偶腐蚀探针、电化学渗氢探针和电阻探针技术的智能监测系统。电偶 /电化学噪声单元可以监测到系统全面腐蚀和局部腐蚀(点蚀、电偶腐蚀和应 力腐蚀)信息;外置电化学氢探针可以反映管材内表面全面腐蚀信息和管材中原子氢的浓度,监测到的原子氢浓度与管材钢阀值比较就可得到材料应力腐蚀开裂趋势;电阻探针将反映系统全面腐蚀状态。监测单元前置于监测对象附近,管理分析系统通过有线/无线通讯对各探针单元进行统合管理,对监测数据进行综合分析处理和预测。各种监测技术获得的信息即可互补又可相互印证,极大地提高了监测系统对各种腐蚀形态信息全面捕获能力和可靠性。本文将主要介绍电化学噪声在含 至今仍未建立一套全面有效的腐蚀特别是局部腐蚀的监测系统。 2/ 验部分 及基于聚类分析的腐蚀预测模型。 剂与电极 碳酸氢钠( 化学噪声测试 )和氯化钠(均为分析纯。工作电极使用钢,其化学组成为 (:C i P 量为 极被切割为梳状和圆形,采用环氧树脂封装成小间距(电极间距 电极探针和平面圆形电极( 气相腐蚀电化学噪声测试时,工作电极和参比电极均为碳钢,安装在容积 1入2[5,6]记录数据。缝隙腐蚀电化学噪声测试时,两工作电极( 碳钢,参比电极为饱和甘汞电极( 覆盖有玻片模拟缝隙内表面( 拟缝隙外表面,组成三个不同缝外缝内面积比( r)的测试组合[7]。 未偶合的情况下,先于 小时,再加入一定量的 场试验数据 浓度达到 时于 盖上玻璃圆片( φ13成人造缝隙(缝隙宽约 40µm), 然 后将 接,并开始 记录其电化学噪声数据。 腐蚀预测模型研究使用的数据,全部来自于某油田现场腐蚀挂片和产出液检测数据,包括腐蚀速度、产出液 、矿化度、各种离子浓度、硫酸盐还原菌和铁细菌的含有量。 3 结果与讨论 相腐蚀的电化学噪时域谱 干燥气相环境即或有高含量的酸性气也不会发生腐蚀,虽有电位噪声和漂移,但不应发生电流噪声(背3 景噪声除外),当金属表面有液膜生成产生腐蚀,就会有特征电流噪声。通过特殊的探针结构设计,可能灵敏地监测气相腐蚀的电流噪声。图 1 是监测得到的低碳钢在含 声,在通入湿 能清楚地显示出点蚀的亚稳态特征峰。 图 1 腐蚀监测探针在干湿 声电阻与腐蚀失重的相关性 气氛中的电化学噪时域谱 图 2 为 碳钢在饱和 2S/图中可以看出,在只有 ×10均腐蚀速率为 mm/a。而在×100 20 30 40 5010mm 2S+n((右,平均腐蚀速率为 mm/a。噪声测试的结果与失重法的结果具有良好的相关性。在噪声电阻倒数图谱上有几段数值明显增大又减小的过程,这是由于腐蚀电极上液膜逐渐增厚导致腐蚀速率增大,在液膜形成水珠滴落后腐蚀速率又会减小。这也正是电化学噪声技术能实时反应腐蚀速率变化的优势所在。 图 2 碳钢在饱和 2S/隙腐蚀的电化学噪声特征 气氛中的噪声电阻倒数及腐蚀失重的平均腐蚀速率 对缝隙腐蚀监测而言,缝外缝内电极面积比r 是一个非常重要的参数,决定了缝隙腐蚀发生的时间和发展的速度。图 3 为不同 性漂移消除后计算得到噪声电阻 隙外内面积比对于缝隙腐蚀发生发展的变化过程具有重要的影响。随着r 的增大,缝隙腐蚀孕育期延长。但是当r 较小(如 和 10)时,在缝隙腐蚀稳定发展期,偶合电位显著负移,缝隙外的电极表面处于活性溶解状态,缝隙内外电位差很小,缝隙内腐蚀速度也相对较小;当r 很大 ( 如 r=160)时,在缝隙腐蚀稳定发展期,缝隙外的电极表面仍处于一种钝化状态,缝隙内外电位差大,最终将导致严随时间的变化曲线 。 4 重的缝隙腐蚀[7]0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 a)I/ µA。 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 b)I/ µ 4 6 8 10 12 14 16 18 20 c)I/ µ 碳钢在 a: r=1, b: r=10,c: r =160)和噪声电阻 蚀预测模型 随时间的变化曲线( d) 在腐蚀科学领域的许多实际问题中,影响因变量的自变量往往不止一个,而是多个,比如产出水的腐蚀速率这一变量同时受到污水的介质组成、温度、流速等多个变量的影响,因此需要进行一个因变量与多个自变量间的回归分析。多元线性回归分析的基本任务包括:根据依变量与多个自变量的实际观测值建立依变量对多个自变量的多元线性回归方程;检 验、分析各个自变量对依自变量的综合线性影响的显著性;检验、分析各个自变量对依变量的单纯线性影响的显著性,选择仅对依变量有显著线性影响的自变量,建立最优多元线性回归方程;评定各个自变量对依变量影响的相对重要性以及测定最优多元线性回归方程的偏离度等。 图 4a 是利用多元回归模型对某油田腐蚀数据处理的结果,通过比较预测结果与实测结果,可以得知将所有站点产出水参数作为原始数据回归分析预测偏差较大,不能够达到要求。 人工神经网络( 一种具有自我学习能力的计算系 统,在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。根据生物神经元的特点,可以总结出神经网络具有如两态工作(兴奋或抑制)、阈值作用、多输入单输出(许多树突输入,单个轴突输出)、空间时间叠加、可塑性连接等特征,因此可以采用计算算法中的数据结构结合一些算法来解决这些问题并将其进行实际应用。 图 4b 是基于 经网络模型对某油田腐蚀数据预测的结果。通过比较预测结果与实测结果,可以得知基于神经网络的预测结果绝大多数很准确,但是仍然有少量预测结果出现较大偏差。 实际上,即或是同一油田站点,由于腐蚀因素的多样 性和复杂性,其腐蚀行为可能归属于不同类,因此首先采用多因素聚类分析,将其客观地分为不同类后,再按分类进行数据建模优化和预测。先将对象聚类,分别建立预测模型后再统合为一个预测系统,这个系统将可能有更高精度和更广泛的适应性。如图 5图可知该模型有很高的预测精度。 5 0 10 20 30 40 腐蚀速率腐蚀速率(mm/a)腐蚀监测点(a)0 10 20 30 40 腐蚀速率腐蚀速率(mm/a)腐蚀监测点(b)0 10 20 30 40 腐蚀速率腐蚀速率(mm/a)腐蚀监测点(c)图 4 不同处理方法得到的对某油田腐蚀数据预测的结果: (a) 多元回归模型 , (b) 经网络模型 , (c)先聚类建模再应用人工神经网络模型4 结论 电化学噪声探针能够监测 低碳钢在气相腐蚀行为,不仅能判别腐蚀发生与否,还能清楚地显示出局部腐蚀特征峰。噪声电阻能较好的反应碳钢在 2在利用人工神经网络建模分析油田腐蚀数据之前先进行聚类分析,再按分类进行数据建模优化和预测,能够大大提高预测结果的准确性。 果与腐蚀失重有良好的相关性。 参考文献 [1] C, SG et ]. 1999,9: 731[2] . of in ]. 2005,38: 643[3] R, Q, F. ]. . 2002, 87: 115[4] J, M, . of of of ]. 1998, 359: 125[5] Y, P, B et of ]. 2007, 53: 680 [6] Y, B, P. of ]. 2009, 54: 2218[7] , B, P et 235 in a ]. 2010, 52: 1205酸性油气田管道腐蚀安全智能监测系统研究—郭兴蓬, 胡骞, 陈振宇作者单位: 华中科技大学化学与化工学院材料化学与服役失效湖北省重点实验室,湖北武汉 430074本文链接:
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