馮亮1 李開鴻1 劉俊江1 黨文俊2

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

摘  要：西南山區(qū)地勢起伏較大，容易造成原油管道雜質(zhì)形成，預(yù)測山區(qū)管道的合理清管周期尤為重要。以重質(zhì)組分沉積數(shù)學(xué)模型中黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）為基礎(chǔ)，對比分析了基于最小二乘支持向量機(jī)法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測模型，提出優(yōu)選預(yù)測模型，以預(yù)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(qū)；原油管道；清管周期；重質(zhì)組分沉積數(shù)學(xué)模型；最小二乘支持向量機(jī)法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

在原油管道運(yùn)行過程中，由于油品中的雜質(zhì)聚集并隨著運(yùn)行時(shí)間的增加逐漸依附在管內(nèi)壁，造成管輸量降低。清管作業(yè)可清除管內(nèi)壁雜質(zhì)以提高管輸量，但工作量較大。西南山區(qū)原油管道沿線地形復(fù)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(nèi)沉積物沉積速率預(yù)測困難，增加了清管難度。確定山區(qū)管道合理清管周期，需優(yōu)選適宜預(yù)測模型。

1  研究現(xiàn)狀

SY/T 5536―2004《原油管道運(yùn)行規(guī)程》規(guī)定管道輸送效率小于95%應(yīng)清管，但據(jù)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(jié)蠟規(guī)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(jī)；崔祥等[3]總結(jié)了原油管道清管作業(yè)的前期準(zhǔn)備工作、漸進(jìn)式清管方式、清管器類型選擇等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，提出了后續(xù)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(jì)安全清管周期計(jì)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(jié)合蠟沉積速率預(yù)測方法，提出了描述管道清管周期與管輸效率、結(jié)蠟速率之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，確定了應(yīng)當(dāng)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，編寫計(jì)算程序，借用現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析了單位輸油成本隨管道運(yùn)行天數(shù)的變化規(guī)律，并確定正確的最佳清管周期；戶凱等[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(jì)算，綜合考慮管道運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)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�。贿M(jìn)站溫度升高，清管周期增加；戶凱[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(jié)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(jì)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(jié)果表明，出站溫度的降低會(huì)使管道日平均運(yùn)行成本增加和最佳清管周期延長,輸量的增加會(huì)使管道日平均運(yùn)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(yùn)行成本先減小后增大，最佳清管周期延長；姜海斌等人[11]在了解了管道實(shí)際運(yùn)行的各項(xiàng)參數(shù)的基礎(chǔ)上，對兩次清管所間隔的時(shí)間段內(nèi)的同一段管線中的蠟沉積層厚度進(jìn)行了分析和比對，計(jì)算了兩次清管之間管道運(yùn)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展研究，調(diào)研比較了重質(zhì)組分沉積數(shù)學(xué)模型，在選定數(shù)學(xué)模型下計(jì)算輸油管道的管道輸送效率并建立預(yù)測模型；對比并選擇清管周期預(yù)測模型。

2  機(jī)理模型

首先需要建立山地管道重質(zhì)組分沉積預(yù)測模型。重組分的沉積過程是多種機(jī)理混合作用的結(jié)果，其中分子擴(kuò)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(shù)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(xiàn)檢索，黃啟玉模型（含改進(jìn)模型）的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況較為接近，故山區(qū)輸油管道重質(zhì)組分沉積數(shù)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(kuò)散機(jī)理為基礎(chǔ)，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(rèn)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(shù)”的概念，該系數(shù)考慮了管壁剪切應(yīng)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(kuò)散系數(shù)等，一并計(jì)入系數(shù)中，簡化了計(jì)算步驟。蠟沉積傾向系數(shù)的表達(dá)式為：

    
     式中f' 為蠟沉積傾向系數(shù)；為管壁處剪切應(yīng)力，Pa；為徑向溫度梯度，℃/mm；k、m、n為常數(shù)，需要通過實(shí)驗(yàn)確定。相應(yīng)的蠟沉積速率計(jì)算公式為：

其改進(jìn)模型相應(yīng)的蠟沉積速率計(jì)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(shù)，10-3/℃。

3  清管周期預(yù)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，需開發(fā)仿真軟件并進(jìn)行油氣管線清管過程模擬。同時(shí)建立基于最小二乘支持向量機(jī)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測模型，預(yù)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(jī)的預(yù)測模型

支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是近年來發(fā)展起來的一種新型學(xué)習(xí)機(jī)器，它通過結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理來提高泛化能力，能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)及局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題。而最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）是支持向量機(jī)的一種擴(kuò)展，該方法采用最小二乘線性系統(tǒng)作為損失函數(shù)，用等式約束替代不等式約束，使得求解過程變成了解一組等式方程，從而降低了模型的復(fù)雜程度，提高了求解速度。基于此，將最小二乘支持向量機(jī)的思想引入到蠟沉積速率的預(yù)測中，通過優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)，預(yù)測了管道的蠟沉積速率，建立了蠟沉積速率的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)管道輸送效率智能監(jiān)測與清管周期決策。

基于最小二乘向量機(jī)的清管周期預(yù)測法，選用RBF核函數(shù)，其形式為，采用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法為。式中，Xi為標(biāo)準(zhǔn)化前的原始數(shù)據(jù)；Xm為Xi所在向量的平均值（同一屬性）；Xs 為Xi 所在向量的標(biāo)準(zhǔn)差（同一屬性）。

由此蠟沉積的預(yù)測式為：

    根據(jù)數(shù)據(jù)分析，可得到預(yù)測蠟沉積速率的直觀函數(shù)表達(dá)式，并完成各管輸效率預(yù)測，以此為基礎(chǔ)確定管道清管周期。

3.2  基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以描述多因素之間的非線性關(guān)系，且具有很強(qiáng)的非線性映射能力和強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，可映射任意復(fù)雜的非線性關(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。在正向傳播過程中，輸入的信息從輸入層經(jīng)過隱含層逐層計(jì)算傳向輸出層，若在輸出層沒有得到預(yù)期輸出，則此時(shí)計(jì)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(hào)沿原來的連接通路反傳回來，并修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，直到達(dá)成期望目標(biāo)（圖 2）。

基于Fick定律，考慮到蠟沉積影響因素之間的非線性關(guān)系，并結(jié)合室內(nèi)環(huán)道實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蠟沉積速率進(jìn)行了預(yù)測；采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱來建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；最終建成山地管道輸送效率監(jiān)測與清管周期智能決策模型。該模型可實(shí)現(xiàn)山地管道管輸效率蠟沉積動(dòng)態(tài)仿真、清管器運(yùn)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(yù)測優(yōu)化等。

3.3  預(yù)測模型選擇

據(jù)文獻(xiàn)檢索，國內(nèi)更常使用基于最小二乘支持向量機(jī)的清管周期預(yù)測模型。故本次山地管道清管周期預(yù)測優(yōu)先選擇該模型，但由于山區(qū)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(yù)測模塊根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的修正，計(jì)劃將整合為新模型。

4  結(jié)論

清管周期預(yù)測研究結(jié)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(qū)原油管道的清管周期預(yù)測模型；建議輸油管道重質(zhì)組分沉積數(shù)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(jī)的預(yù)測模型，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測模型根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的修正。

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作者簡介：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(chǔ)運(yùn)專業(yè)，工程師，現(xiàn)主要從事天然氣和原油長輸管道方面的工作。聯(lián)系方式：17708806816，fenglangtc@126.com。