馮亮1 李開(kāi)鴻1 劉俊江1 黨文俊2

1. 國家管網(wǎng)集團西南管道公司； 2.國家管網(wǎng)集團西氣東輸公司

摘  要：西南山區地勢起伏較大，容易造成原油管道雜質(zhì)形成，預測山區管道的合理清管周期尤為重要。以重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型中黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）為基礎，對比分析了基于最小二乘支持向量機法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法的預測模型，提出優(yōu)選預測模型，以預測原油管道蠟沉積情況，優(yōu)化管輸效率并確定合理清管周期。

關(guān)鍵詞：西南山區；原油管道；清管周期；重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型；最小二乘支持向量機法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法

在原油管道運行過(guò)程中，由于油品中的雜質(zhì)聚集并隨著(zhù)運行時(shí)間的增加逐漸依附在管內壁，造成管輸量降低。清管作業(yè)可清除管內壁雜質(zhì)以提高管輸量，但工作量較大。西南山區原油管道沿線(xiàn)地形復雜、山高谷深，形成了大落差管段，容易造成管道輸送效率較快降低，管內沉積物沉積速率預測困難，增加了清管難度。確定山區管道合理清管周期，需優(yōu)選適宜預測模型。

1  研究現狀

SY/T 5536―2004《原油管道運行規程》規定管道輸送效率小于95%應清管，但據此確定清管作業(yè)具有局限性[1]。

徐丹等[2]研究表明在原油輸送途中點(diǎn)，得出結蠟規律，輸油途中的熱力和水力等條件的限制，判定最佳清管時(shí)機；崔祥等[3]總結了原油管道清管作業(yè)的前期準備工作、漸進(jìn)式清管方式、清管器類(lèi)型選擇等相關(guān)經(jīng)驗，提出了后續原油管道清管周期優(yōu)化的建議；李先明等[4]建立了油水混輸管道經(jīng)濟安全清管周期計算模型，研究了模型的求解方法；李循跡等[5]從含蠟原油輸送管道管輸效率的定義出發(fā)，結合蠟沉積速率預測方法，提出了描述管道清管周期與管輸效率、結蠟速率之間關(guān)系的數學(xué)模型，確定了應當進(jìn)行清管時(shí)的管輸效率閾值；張立林[6]在其碩士論文中建立優(yōu)化模型，編寫(xiě)計算程序，借用現場(chǎng)數據分析了單位輸油成本隨管道運行天數的變化規律，并確定正確的最佳清管周期；戶(hù)凱等[7]利用多約束條件清管周期優(yōu)化模型對某含蠟原油管道冬季不同輸量和進(jìn)站溫度的清管周期進(jìn)行計算，綜合考慮管道運行的經(jīng)濟性和安全性，給出了合理的清管周期。研究表明，輸量減小，清管周期先增加后減��；進(jìn)站溫度升高，清管周期增加；戶(hù)凱[8]也針對油田含蠟原油管道輸量逐年降低的情況,建立了原油管道蠟沉積模型,研究了輸量逐年降低對管道蠟沉積情況及清管周期的影響；黃晨醒[9]在其碩士論文中對不加熱原油管道結蠟特性進(jìn)行研究，并建立了適用于杰諾油的蠟沉積模型，該模型可以計算不加熱原油管道的蠟沉積速率和最佳清管周期；李傳憲[10]的研究結果表明，出站溫度的降低會(huì )使管道日平均運行成本增加和最佳清管周期延長(cháng),輸量的增加會(huì )使管道日平均運行成本增加和最佳清管周期縮短，地溫的升高會(huì )使管道日平均運行成本先減小后增大，最佳清管周期延長(cháng)；姜海斌等人[11]在了解了管道實(shí)際運行的各項參數的基礎上，對兩次清管所間隔的時(shí)間段內的同一段管線(xiàn)中的蠟沉積層厚度進(jìn)行了分析和比對，計算了兩次清管之間管道運行成本的差值，確定了清管周期。

筆者針對西南山地管道清管周期開(kāi)展研究，調研比較了重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型，在選定數學(xué)模型下計算輸油管道的管道輸送效率并建立預測模型；對比并選擇清管周期預測模型。

2  機理模型

首先需要建立山地管道重質(zhì)組分沉積預測模型。重組分的沉積過(guò)程是多種機理混合作用的結果，其中分子擴散、油流剪切和老化作用對輸油管道中重組分沉積層的形成有較大影響，重質(zhì)組分沉積的物理模型如圖 1所示。

目前，重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型包括Burger模型、Housa模型、Singh模型和黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）。經(jīng)文獻檢索，黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）的計算結果與實(shí)際情況較為接近，故山區輸油管道重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型選擇黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）。

黃啟玉模型以分子擴散機理為基礎，同時(shí)考慮到了紊流狀態(tài)下流體對蠟沉積層的剪切作用，是一種具有普適性的蠟沉積動(dòng)力學(xué)模型。他認為剪切彌散對蠟沉積的影響基本可以忽略。該模型中提出了“蠟沉積傾向系數”的概念，該系數考慮了管壁剪切應力和管道徑向溫度梯度的影響。同時(shí)其他不確定因素，如蠟分子擴散系數等，一并計入系數中，簡(jiǎn)化了計算步驟。蠟沉積傾向系數的表達式為：

    
     式中f' 為蠟沉積傾向系數；為管壁處剪切應力，Pa；為徑向溫度梯度，℃/mm；k、m、n為常數，需要通過(guò)實(shí)驗確定。相應的蠟沉積速率計算公式為：

其改進(jìn)模型相應的蠟沉積速率計算公式為：

    式中W為蠟沉積速率，g/(m2·h)；μ為原油黏度，Pa·s；為管壁處蠟晶溶解度系數，10-3/℃。

3  清管周期預測模型

為建立適用于山地管道管輸效率與清管周期的智能決策模型，需開(kāi)發(fā)仿真軟件并進(jìn)行油氣管線(xiàn)清管過(guò)程模擬。同時(shí)建立基于最小二乘支持向量機法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法的預測模型，預測原油管道蠟沉積情況，優(yōu)化管輸效率并得出合理清管周期。

3.1  基于最小二乘支持向量機的預測模型

支持向量機（support vector machine，SVM）是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新型學(xué)習機器，它通過(guò)結構風(fēng)險最小化原理來(lái)提高泛化能力，能較好地解決小樣本、非線(xiàn)性、高維數及局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題。而最小二乘支持向量機（LS-SVM）是支持向量機的一種擴展，該方法采用最小二乘線(xiàn)性系統作為損失函數，用等式約束替代不等式約束，使得求解過(guò)程變成了解一組等式方程，從而降低了模型的復雜程度，提高了求解速度�；�于此，將最小二乘支持向量機的思想引入到蠟沉積速率的預測中，通過(guò)優(yōu)化最小二乘支持向量機的參數，預測了管道的蠟沉積速率，建立了蠟沉積速率的預測模型，實(shí)現管道輸送效率智能監測與清管周期決策。

基于最小二乘向量機的清管周期預測法，選用RBF核函數，其形式為，采用的數據標準化方法為。式中，Xi為標準化前的原始數據；Xm為Xi所在向量的平均值（同一屬性）；Xs 為Xi 所在向量的標準差（同一屬性）。

由此蠟沉積的預測式為：

    根據數據分析，可得到預測蠟沉積速率的直觀(guān)函數表達式，并完成各管輸效率預測，以此為基礎確定管道清管周期。

3.2  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法的預測模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法可以描述多因素之間的非線(xiàn)性關(guān)系，且具有很強的非線(xiàn)性映射能力和強大的自學(xué)習能力，可映射任意復雜的非線(xiàn)性關(guān)系。BP算法由兩部分組成，可概括為：信息的正向傳播與誤差的反向傳播。在正向傳播過(guò)程中，輸入的信息從輸入層經(jīng)過(guò)隱含層逐層計算傳向輸出層，若在輸出層沒(méi)有得到預期輸出，則此時(shí)計算出輸出層的誤差變化值，然后進(jìn)行反向傳播，將誤差信號沿原來(lái)的連接通路反傳回來(lái)，并修改各層神經(jīng)元的權值，直到達成期望目標（圖 2）。

基于Fick定律，考慮到蠟沉積影響因素之間的非線(xiàn)性關(guān)系，并結合室內環(huán)道實(shí)驗數據，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對蠟沉積速率進(jìn)行了預測；采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )工具箱來(lái)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型；最終建成山地管道輸送效率監測與清管周期智能決策模型。該模型可實(shí)現山地管道管輸效率蠟沉積動(dòng)態(tài)仿真、清管器運行速度優(yōu)化控制、管輸壓力優(yōu)化控制、管輸效率優(yōu)化提升、清管周期預測優(yōu)化等。

3.3  預測模型選擇

據文獻檢索，國內更常使用基于最小二乘支持向量機的清管周期預測模型。故本次山地管道清管周期預測優(yōu)先選擇該模型，但由于山區管道特有的地形情況，還需利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法的清管周期預測模塊根據實(shí)際數據進(jìn)行必要的修正，計劃將整合為新模型。

4  結論

清管周期預測研究結果嘗試在中緬原油管道進(jìn)行修正，最終得出一套適用于山區原油管道的清管周期預測模型；建議輸油管道重質(zhì)組分沉積數學(xué)模型選擇黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）；優(yōu)先選擇基于最小二乘支持向量機的預測模型，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法的預測模型根據實(shí)際數據進(jìn)行必要的修正。

參考文獻： 

[1] 張妮，張華卓，李磊，等.國內外長(cháng)輸管道清管技術(shù)綜述[J]. 全面腐蝕控制，2017(4)：6-10.

[2] 許丹，楊輝，王一然. 原油管輸結蠟規律與清管周期的確定[J]. 中國石油和化工標準與質(zhì)量，2016，36(7)：92-93.

[3] 崔祥，李龍東，李小龍. 西部原油管道清管作業(yè)分析與研究[J]. 管道技術(shù)與設備，2018(03)：48-50+54.

[4] 李先明，安超，方艷，等. 含水原油輸送管道經(jīng)濟安全清管周期研究[J]. 當代化工，2018，47(10)：2222-2224+2236.

[5] 李循跡，孟波，常澤亮，等.含蠟原油輸送管道清管周期預測模型研究[J]. 天然氣與石油，2018，36(5)：1-5.

[6] 張立林. 含蠟原油管道清蠟周期計算[D].西安石油大學(xué)，2018.

[7] 戶(hù)凱，楊超，玉德俊，等. 多約束條件清管周期優(yōu)化模型研究[J]. 北京石油化工學(xué)院學(xué)報，2017，25(04)：69-73.

[8] 戶(hù)凱，張帆，王圣潔，等. 低輸量含蠟原油管道蠟沉積與清管周期研究[J]. 油氣田地面工程，2018，37(05)：65-70.

[9] 黃晨醒. 不加熱原油管道結蠟特性研究[D].中國石油大學(xué)（華東）， 2017.

[10]李傳憲，黃晨醒，郁振華，等. 不加熱輸油管道最佳清管周期影響因素研究[J]. 石油化工高等學(xué)校學(xué)報，2017(03)：68-73+79.

[11]姜海斌，袁運棟，屈文理，等. 庫鄯輸油管道清管周期的確定及經(jīng)濟分析[J]. 油氣儲運，2002，21(3)：44-48.

作者簡(jiǎn)介：馮亮，男，1985年生，2013年碩士畢業(yè)于中國石油大學(xué)（北京）油氣儲運專(zhuān)業(yè)，工程師，現主要從事天然氣和原油長(cháng)輸管道方面的工作。聯(lián)系方式：17708806816，fenglangtc@126.com。