王偉達(dá)

（大慶油田有限責(zé)任公司第六采油廠）

輸油管道因其輸量大、抗力強(qiáng)、安全性高等優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是最重要的油氣輸送方式。大型輸油管道不僅在建設(shè)的前期投資巨大，且在服役期間的運(yùn)行能耗也不容忽視[1-2]。隨著油田的深入開發(fā)，油品物性、原油產(chǎn)量和工況參數(shù)等均發(fā)生變化，導(dǎo)致憑借現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)制定的開泵方案和運(yùn)行措施不再適用，造成運(yùn)行能耗大幅上升，整體能耗費(fèi)用逐年增長[3-5]。因此，有必要建立輸油管道的運(yùn)行能耗優(yōu)化模型，在確保安全輸送的前提下，制定經(jīng)濟(jì)合理的運(yùn)行方案。

柳明富[6]通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃法對(duì)輸油管道開泵方案進(jìn)行了求解，結(jié)果表明，可關(guān)閉兩個(gè)中間泵站，直接越站實(shí)現(xiàn)全線輸送；梁永圖等[7]對(duì)輸油管道不同時(shí)刻的離散問題進(jìn)行單獨(dú)求解，極大增加了求解速度；張?zhí)煲坏萚8]對(duì)常規(guī)開泵方案、調(diào)轉(zhuǎn)速方案和切割葉輪方案進(jìn)行優(yōu)選和對(duì)比，得到不同措施下的節(jié)能占比。以上研究對(duì)于輸油系統(tǒng)能耗的優(yōu)化具有重要參考價(jià)值，但均以開泵方案為優(yōu)化目標(biāo)，考慮到國內(nèi)原油多為黏度高、凝點(diǎn)高、含蠟高的“三高”原油，在管輸過程中需加熱輸送，而熱能消耗通常占總能耗的80%以上，故需綜合考慮熱能和動(dòng)能對(duì)運(yùn)行能耗的影響?；诖耍钥傔\(yùn)行能耗費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)，在考慮水力、熱力計(jì)算模型的基礎(chǔ)上，通過約束函數(shù)限制開泵方案集合，并對(duì)總傳熱系數(shù)及水力摩阻系數(shù)進(jìn)行校正，通過蟻群算法實(shí)現(xiàn)從開泵方案到運(yùn)行參數(shù)的整體優(yōu)化。

1 輸油管道運(yùn)行能耗優(yōu)化模型

1.1 模型假設(shè)

由于管道水力、熱力系統(tǒng)各變量間的非線性耦合情況較嚴(yán)重，故在建立模型時(shí)需進(jìn)行部分假設(shè)，以簡化求解過程。假設(shè)管道中的油品為單相均值不可壓縮流體；管道采用密閉輸送，短時(shí)間內(nèi)輸量和壓力不發(fā)生改變；不考慮降阻劑、降凝劑的添加，即輸送過程中原油物性不發(fā)生較大突變；不考慮徑向溫度的變化。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

同時(shí)考慮泵送原油消耗的電費(fèi)和加熱爐加熱原油消耗的燃料費(fèi)用，以總運(yùn)行能耗費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)，見公式（1）：

式中：S為總運(yùn)行能耗，元/d；i為熱站序號(hào)；n為熱站個(gè)數(shù)；G為管輸量，kg/s；ci為原油比熱容，J/(kg·℃)；TRi、TZi分別為第i個(gè)熱站的出站溫度和進(jìn)站溫度，℃；Ef為燃料油價(jià)格，元/t；ηfi為第i個(gè)熱站的加熱爐效率，%；BH為燃料的燃燒熱值，取41 816 kJ/kg；j為泵站序號(hào)；m為泵站個(gè)數(shù)；Ep為電價(jià)，元/kWh；H為第j個(gè)泵站提供的揚(yáng)程；ηpj為泵效率，%；ηj為電動(dòng)機(jī)效率，%。

1.3 約束條件

熱力約束需滿足各熱站的進(jìn)站溫度高于凝點(diǎn)以上3~5 ℃，出站溫度不超過已有加熱爐熱負(fù)荷的最高出站溫度，各站的流量滿足質(zhì)量守恒定量，具體見公式（2）：

式中：Qi為第ηj個(gè)熱站的流量，kg/s；Qi-min、Qi-max分別為滿足熱站熱力負(fù)荷的允許最小流量和最大流量，kg/s；TZi-min、TRi-max分別為第i個(gè)熱站的最低進(jìn)站溫度和最高出站溫度，℃；

水力約束需滿足進(jìn)站壓力約束、出站壓力約束、全線水力約束等，保證各泵站提供的揚(yáng)程大于沿程摩阻損失、局部摩阻損失和高程差的和，滿足泵的吸入壓力大于允許汽蝕余量，出站壓頭小于管道的最大承壓范圍，具體見公式（3）：

式中：Gj為第j個(gè)泵站的流量，kg/s；Gj_min、Gj_max分別為滿足泵站水力負(fù)荷的允許最小流量和最大流量，kg/s；Houtj、Hinj分別為第j個(gè)泵站的出站壓頭和進(jìn)站壓頭，m；Hj為第j個(gè)泵站輸油泵的揚(yáng)程，m； Δhj為水力損失，m；Hp為管道全線所需壓頭，m；hj為沿程摩阻損失，m； ΔZ為高程差，m；hm為局部摩阻損失，m；Hj_min、Hj_max分別為滿足泵站正常運(yùn)行的允許最小壓頭和最大壓頭，m。

1.4 求解方法

對(duì)于運(yùn)行能耗優(yōu)化這類非線性問題，可采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求解。但對(duì)于熱站、泵站數(shù)量多、運(yùn)行調(diào)度周期長的長輸管道而言，動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法屬于分層求解，不僅耗費(fèi)更多的計(jì)算時(shí)間，且得到的解有可能是局部最優(yōu)解[9-11]。因此，采用智能算法中的人工蟻群算法求解。

公式（1） 以運(yùn)行費(fèi)用最小值作為目標(biāo)函數(shù)，為匹配人工蟻群算法特點(diǎn)，將其轉(zhuǎn)化為最大值函數(shù)。將輸油管道上的I個(gè)熱站或泵站定義為N維空間，每個(gè)站內(nèi)所能組合的開泵和開加熱爐方案總數(shù)為Np，N維空間中的每一個(gè)位置表示管道對(duì)應(yīng)的一種運(yùn)行方案，將每種方案的數(shù)據(jù)代入目標(biāo)函數(shù)，將求解結(jié)果作為食物信息素，從而實(shí)現(xiàn)不同螞蟻位置信息的更新。具體步驟如下：

1） 初始化種群，確定螞蟻數(shù)量、移動(dòng)次數(shù)、食物濃度揮發(fā)常數(shù)及搜索限制。

2）根據(jù)螞蟻移動(dòng)的位置概率函數(shù)，確定螞蟻的移動(dòng)方向和速度，對(duì)于已經(jīng)移動(dòng)過的位置禁止再次移動(dòng)。

3）所有螞蟻完成一次移動(dòng)后，更新信息素增量，檢查是否滿足終止條件，如不滿足重新返回第2）步驟，如滿足輸出信息素濃度最高的位置作為最優(yōu)解。

2 案例分析

2.1 基本情況

以某輸油管道為例，該管道全長710 km，管徑?813 mm×14 mm，除首站、末站外，共有3 個(gè)熱泵站，站內(nèi)均有3 臺(tái)外輸泵和3 臺(tái)加熱爐，全線設(shè)計(jì)壓力6.5 MPa，全年運(yùn)行時(shí)間350 d。管道埋深1.5~2 m，管道導(dǎo)熱系數(shù)為1.6 W/(m·℃)，管道比熱容0.5 kJ/(kg·℃)。管道沿線高程及站點(diǎn)分布見圖1。

圖1 管道沿線高程及站點(diǎn)分布Fig.1 Elevation and station distribution along the pipeline

2.2 熱力模型修正

總傳熱系數(shù)K是影響站間原油溫降的主要因素，其結(jié)果受管道導(dǎo)熱系數(shù)、土壤導(dǎo)熱系數(shù)、保溫層導(dǎo)熱系數(shù)、油品黏度、密度等因素的影響，正向求解需先假定一個(gè)管壁平均溫度初始值，根據(jù)熱平衡關(guān)系迭代得到計(jì)算總傳熱系數(shù)K′。但以上計(jì)算屬于定義式，結(jié)果并不準(zhǔn)確，在此利用探針法測試管道沿線的土壤導(dǎo)熱系數(shù)，通過現(xiàn)有運(yùn)行數(shù)據(jù)反算實(shí)際總傳熱系數(shù)K″，并利用最小二乘法建立K′和K″ 之間的關(guān)系，對(duì)K′進(jìn)行修正。以首站至1#熱泵站為例，首站至1#熱泵站的熱力分析見圖2，總傳熱系數(shù)修正結(jié)果見圖3。隨著輸量的增加、環(huán)境溫度的升高、起點(diǎn)溫度的降低，輸油管道的運(yùn)行狀態(tài)越優(yōu)，介質(zhì)與管壁、管壁與土壤之間的換熱越小，沿程溫降越小，總傳熱系數(shù)越小。修正過后，熱力模型的平均計(jì)算誤差小于3%。

圖2 首站至1#熱泵站的熱力分析Fig.2 Thermodynamic analysis from the first station to 1# heat pump station

圖3 總傳熱系數(shù)修正結(jié)果Fig.3 Correction results of total heat transfer coefficient

2.3 水力模型修正

由于管道自身退化和現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集的誤差等因素，按照傳統(tǒng)公式計(jì)算的沿程摩阻損失hj與實(shí)際結(jié)果存在較大誤差，這將直接影響站間壓降的計(jì)算。根據(jù)達(dá)西定律，hj與管徑、管長、流速及水力摩阻系數(shù)λ 等相關(guān)，其中管徑和管長為固定值，流速與輸量及生產(chǎn)運(yùn)行任務(wù)相關(guān)，水力摩阻系數(shù)與雷諾數(shù)和管壁當(dāng)量粗糙度有關(guān)，對(duì)水力摩阻系數(shù)進(jìn)行修正可直接提高輸油管道水力計(jì)算的精度。同理，參照熱力模型修正方法，通過現(xiàn)有運(yùn)行數(shù)據(jù)反算實(shí)際水力摩阻系數(shù)λ″ ，并利用最小二乘法建立計(jì)算水力摩阻系數(shù)λ′和λ″之間的關(guān)系，對(duì)λ′進(jìn)行修正。以首站至1#熱泵站為例，首站至1#熱泵站的水力分析見圖4，水力摩阻系數(shù)修正結(jié)果見圖5。隨著輸量的降低、起點(diǎn)壓力的降低，輸油管道的運(yùn)行狀態(tài)越優(yōu)，介質(zhì)流速越慢，沿程壓降越小，總傳熱系數(shù)越小。修正過后，水力模型的平均計(jì)算誤差小于5%。

圖4 首站至1#熱泵站的水力分析Fig.4 Hydraulic analysis from the first station to 1# heat pump station

圖5 水力摩阻系數(shù)修正結(jié)果Fig.5 Correction results of hydraulic friction coefficient

2.4 優(yōu)化結(jié)果分析

設(shè)置螞蟻數(shù)量為300、移動(dòng)次數(shù)為100、食物濃度揮發(fā)常數(shù)0.5，優(yōu)化前后的管道的溫度變化情況見圖6。不同管段優(yōu)化后的溫度均低于日常運(yùn)行油溫，其中首站至1#站的溫降幅度最大，平均為11.5 ℃；3#至末號(hào)站的溫降幅度最小，平均為7.1 ℃；全線平均溫降為9.6 ℃，溫降損失從14.7 ℃降低至9.6 ℃，各熱站的出口溫度有所降低，說明加熱爐負(fù)荷有所減小，達(dá)到了節(jié)能降耗的目的。

圖6 管道沿線溫度優(yōu)化結(jié)果Fig.6 Temperature optimization results along the pipeline

優(yōu)化前后管道的壓力變化情況見圖7。不同管段優(yōu)化后的壓力均低于日常運(yùn)行壓力，387 km 處的壓力最大為5.06 MPa，末站處的壓力最小為1.35 MPa，說明優(yōu)化后管道全線的壓能得到有效利用，輸油泵負(fù)荷有所減小，達(dá)到了節(jié)能降耗的目的。

圖7 管道沿線壓力優(yōu)化結(jié)果Fig.7 Pressure optimization results along the pipeline

綜合優(yōu)化后的水力、熱力參數(shù)和設(shè)備的能效情況，核實(shí)每個(gè)站開泵和開加熱爐的運(yùn)行方案，輸油管道優(yōu)化前后的運(yùn)行方案對(duì)比見表1。優(yōu)化后，全線加熱爐開啟數(shù)量減少3 臺(tái)，輸油泵開啟數(shù)量減少2 臺(tái)，每日合計(jì)節(jié)約運(yùn)行能耗費(fèi)用0.53 萬元。

表1 輸油管道優(yōu)化前后的運(yùn)行方案對(duì)比Tab.1 Comparison of operation schemes before and after optimization of oil pipelines

3 結(jié)論

1）針對(duì)目前輸油管道運(yùn)行能耗較高，站內(nèi)泵機(jī)組和加熱爐與輸量變化不匹配的現(xiàn)象，以總運(yùn)行能耗費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)，在考慮熱力約束和水力約束的條件下，采用人工蟻群算法對(duì)開泵和開加熱爐方案進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化后各熱站的出口溫度有所降低，全線的壓能得到有效利用，說明算法科學(xué)有效，達(dá)到了節(jié)能降耗的目的。

2）為提高管道沿線溫降和壓降計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)總傳熱系數(shù)和水力摩阻系數(shù)進(jìn)行線性修正，修正后熱力模型和水力模型的計(jì)算誤差分別小于3%、5%，可滿足后續(xù)優(yōu)化求解的要求。