隨著油氣田開采需求的增長,油氣田開發(fā)進(jìn)入中后期,油氣藏需要通過注水的方式提高油氣采收率。注水水源常采用地面水、采出水等,而注水中高氯離子、礦化度、腐蝕性細(xì)菌等,使得地面管線及井下管柱產(chǎn)生嚴(yán)重的腐蝕與結(jié)垢問題,導(dǎo)致注水系統(tǒng)管線出現(xiàn)堵塞、穿孔、泄漏等,嚴(yán)重影響了油氣的安全高效開采。因此,建立高含氯離子、高礦化度、含細(xì)菌、多相流等工況下的腐蝕預(yù)測模型,預(yù)測腐蝕發(fā)展趨勢,對井下管柱和注水管線的選材和腐蝕裕量設(shè)計(jì)尤為重要。近二十年來,許多石油公司和研究機(jī)構(gòu)針對油氣管道腐蝕問題提出了不同的預(yù)測模型,包括CO2腐蝕預(yù)測模型、細(xì)菌腐蝕預(yù)測模型、沖刷腐蝕預(yù)測模型、結(jié)垢預(yù)測模型等。這些模型的建模機(jī)理和影響因素不同,不同預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果差距也較大,模型存在很大的不確定性和局限性。作者通過對油氣田注水系統(tǒng)最常見的腐蝕速率預(yù)測模型的建模和應(yīng)用情況進(jìn)行了分類描述,分析比較了各預(yù)測模型的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用范圍,并對注水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測模型的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望,以期為注水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測模型的發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。 

1.   注水系統(tǒng)腐蝕的研究現(xiàn)狀

1.1   注水系統(tǒng)腐蝕風(fēng)險(xiǎn)

在實(shí)際注水工藝過程中,為了節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境,采出水、地面水、海水等通常會進(jìn)行二次回注,尤其是采出水與其他水混注的方法更被廣泛應(yīng)用[1-5]。國外某油田油氣藏的注入水來自于生產(chǎn)水與河水的混注水,二者質(zhì)量比約為5∶1,水質(zhì)成分如表1所示,可以看出注入水的水質(zhì)硬度大,礦化度高,水中Cl-含量高,且含有大量細(xì)菌。因此注水井和注水管線的穿孔比例與穿孔速率呈現(xiàn)逐年上升趨勢。該油田注水系統(tǒng)的腐蝕情況具有普遍性。 

表  1  國外某油田注入水的水質(zhì)成分

Table  1.  Component content of injected water in an oil field abroad

離子含量/（mg·L-1）							總礦化度/（mg·L-1）	細(xì)菌含量/（個·mL-1）
Ca2+	Mg2+		Cl-		S	K+,Na+
11 192	2 350	590	111 032	745	80	55 325	181 314	2.5

該油田注水井的井下油管失效以內(nèi)腐蝕穿孔和內(nèi)部結(jié)垢為主,部分油管存在外腐蝕。失效油管的平均穿孔年限為2.1 a,平均穿孔速率達(dá)到3.6 mm/a。在全井深范圍內(nèi)自上而下腐蝕結(jié)垢呈逐漸加重的趨勢,500 m以下結(jié)垢相對較為嚴(yán)重,外壁結(jié)垢情況有所不同,封隔器以上結(jié)垢輕微,封隔器以下結(jié)垢較為嚴(yán)重,結(jié)垢導(dǎo)致平均穿孔年限逐年縮短,更換管柱的費(fèi)用也逐年升高。 

地面注水管線的腐蝕與介質(zhì)含水率、流速等密切相關(guān)。隨著油氣生產(chǎn)需求增大,注水量逐年增大,注水管線及相關(guān)設(shè)備的腐蝕更加嚴(yán)重。某油田管線流速較大,注水支線平均穿孔年限3.07 a,服役2 a內(nèi)穿孔管線占比21%,服役2~5 a穿孔管線占比58%,平均穿孔速率3.1 mm/a,其中,最短穿孔時間僅49 d。注水管線穿孔位置主要分布在管線底部易積水的六點(diǎn)鐘方向,這主要是因?yàn)閮上喾謱雍笥退旌衔镏械乃嘁自诠芫€底部沉積,其腐蝕條件相對較為苛刻。 

1.2   注水系統(tǒng)腐蝕影響因子

注水井及地面注水系統(tǒng)管線的腐蝕主要為細(xì)菌腐蝕及垢下腐蝕,注水系統(tǒng)運(yùn)行較短時間即發(fā)生“腐蝕→結(jié)垢→堵塞/穿孔”現(xiàn)象[6]。造成腐蝕的因素主要是腐蝕介質(zhì)因素和腐蝕環(huán)境因素。 

1.2.1   介質(zhì)因素（礦化度,結(jié)垢離子,溶解氣）

油氣田注水系統(tǒng)水質(zhì)礦化度較高,為5 000~200 000 mg/L,Cl-質(zhì)量分?jǐn)?shù)在幾十到150 000 mg/L不等,且其中的Fe2+和S2-對水質(zhì)的穩(wěn)定性有很大影響。采出水經(jīng)過處理后可作為回注水使用,處理后的水中Fe2+和S2-含量顯著降低,但水中依然含有大量其他陰陽離子如Cl-、Na+、K+等[7],水質(zhì)總體保持平衡,水型維持原樣,與地層水性質(zhì)相近。同時水中還有、、和Ca2+、Mg2+、Ba2+等易結(jié)垢離子,當(dāng)回注水溫度、壓力和pH達(dá)到特定值時,會促進(jìn)相應(yīng)的難溶化合物CaCO3、CaSO4以及BaSO4的形成[8-10],結(jié)垢物沉積并覆蓋于管道內(nèi)壁上,逐漸形成水垢,見式（1）~（4）。另外,水中硫酸鹽還原菌（SRB）的存在進(jìn)一步促進(jìn)了腐蝕結(jié)垢,SRB將還原為S2-,S2-與金屬管道溶解產(chǎn)生的Fe2+結(jié)合形成FeS沉淀,FeS腐蝕產(chǎn)物與結(jié)垢沉積物膠黏在一起,附著在金屬管壁表面成為陰極,管道作為陽極,在管道內(nèi)壁形成局部電池,從而加速管道內(nèi)壁的腐蝕[11]。 

水中溶解氣也是造成油田產(chǎn)出水或注水系統(tǒng)管線設(shè)備腐蝕的重要因素,一般情況下,產(chǎn)出水不含溶解氣體,但在注水工藝中,某些操作易使空氣中的CO2、O2等進(jìn)入水中,導(dǎo)致注入水中的溶解CO2、溶解O含量升高[12]。在分別含等量O2、CO2、H2S的環(huán)境中,碳鋼在含O2環(huán)境中的腐蝕速率是在含其他兩種氣體環(huán)境中的近百倍。O2是強(qiáng)陰極去極化劑,O2溶于水中容易促使管線發(fā)生電化學(xué)腐蝕[13-16]。CO2溶于水后也具有較強(qiáng)的腐蝕性,相同pH下,低碳鋼在溶解CO2環(huán)境中的腐蝕速率為7 mm/a,在厭氧條件下的腐蝕速率高達(dá)20 mm/a,CO2也會導(dǎo)致油井管的服役壽命大幅度下降[17]。 

1.2.2   服役環(huán)境（溫度、流速）

管線的腐蝕環(huán)境會影響管線腐蝕動力學(xué)速率。腐蝕溫度是影響腐蝕的重要因素,溫度變化影響著電化學(xué)反應(yīng)速率、結(jié)垢趨勢、細(xì)菌繁殖速度等。在密閉環(huán)境中,隨著溫度的升高,金屬腐蝕速率增大,這主要是由于溫度升高加快了電化學(xué)反應(yīng)過程的傳質(zhì)速率；同時,溫度升高（>40 ℃）導(dǎo)致成垢離子的溶度積減小,在水中的溶解度降低,鹽類沉淀物更容易析出,這也解釋了在井底溫度較高時管道的易成垢現(xiàn)象[18]；溫度也影響著細(xì)菌的生長和繁殖,以SRB為例,將其分為嗜溫SRB和嗜熱SRB,嗜溫SRB的最佳生長溫度為36 ℃,嗜熱SRB的最佳生長溫度為40~70 ℃,溫度升高或降低都不利于細(xì)菌的生長代謝,并會影響細(xì)菌對金屬的腐蝕。LIU等[19]研究了嗜熱SRB菌株在不同溫度下對碳鋼的腐蝕影響,結(jié)果表明,60 ℃含嗜熱SRB環(huán)境中碳鋼的腐蝕速率是37 ℃時的2.2倍,表明嗜熱SRB對高溫具有依賴性。硫酸鹽的還原速率與溫度呈阿羅尼烏斯函數(shù)關(guān)系[20]： 

式中：A為阿羅尼烏斯常數(shù)；E為反應(yīng)活化能,J；R為氣體常數(shù)；T是環(huán)境溫度,K。 

介質(zhì)流速也會影響管道腐蝕速率,其對腐蝕速率的影響主要體現(xiàn)在兩個方面：一是加快了離子的快速傳質(zhì)過程,從而加快了腐蝕進(jìn)程；二是對管道表面產(chǎn)生切向作用,破壞了腐蝕產(chǎn)物膜的完整性,改變了管道表面的電化學(xué)狀態(tài),導(dǎo)致管道發(fā)生局部腐蝕。萬里平等[21]研究表明,碳鋼的腐蝕速率隨著液體流速的增大而增大,流速增大1倍,腐蝕速率增大0.3~1倍,這主要與表面腐蝕產(chǎn)物膜的破壞有關(guān)。此外,流速對管道結(jié)垢的影響也較大。結(jié)垢增長率隨著流速增大而減小,流速較小時,介質(zhì)中攜帶的固體顆粒和微生物排泄物沉積概率增大,管道結(jié)垢概率也明顯加大,特別是在結(jié)構(gòu)突變的部位,流速越小,越有利于晶體的成核,成垢核心生長的環(huán)境越穩(wěn)定,結(jié)垢趨勢越大[22],當(dāng)流速繼續(xù)增大時,污垢的剝蝕率增大,因而總增長率減小。 

2.   國內(nèi)外腐蝕預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

2.1   腐蝕預(yù)測模型

2.1.1   CO2腐蝕預(yù)測模型

目前,國內(nèi)外對于油氣管道的腐蝕預(yù)測主要集中在CO2腐蝕環(huán)境中,針對多相流介質(zhì)中的不同腐蝕參數(shù),不同機(jī)構(gòu)提出了不同的預(yù)測模型。最早的腐蝕預(yù)測模型是由De Waard（1975）等人提出的,該模型經(jīng)過幾十年的發(fā)展,被不斷優(yōu)化修正,目前已形成許多商業(yè)化的腐蝕預(yù)測模型[23]。根據(jù)模型建立所依據(jù)的理論基礎(chǔ),國際上的CO2腐蝕預(yù)測模型主要可以分為三類：經(jīng)驗(yàn)預(yù)測模型、半經(jīng)驗(yàn)預(yù)測模型和機(jī)理模型[24]。 

最為著名的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪荖orsok M506模型,它是根據(jù)低溫實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和高溫現(xiàn)場數(shù)據(jù)建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。模型把單相流體系中對管壁剪切應(yīng)力的預(yù)測直接推廣應(yīng)用到多相流體系,忽略了相與相之間的聯(lián)系,且缺乏理論的支持,這限制了Norsok M506模型的應(yīng)用。 

De Waard和Milliams根據(jù)腐蝕機(jī)理和試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的CO2腐蝕速率預(yù)測模型（DWM模型）,是目前應(yīng)用比較廣泛的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?但該模型只考慮溫度和CO2分壓的影響,忽略了腐蝕產(chǎn)物膜的保護(hù)作用,是一種比較保守的預(yù)測模型。隨著試驗(yàn)數(shù)據(jù)的不斷更新,模型適用范圍被不斷修正,De Waard在DWM模型的基礎(chǔ)上考慮了介質(zhì)pH、鹽濃度、腐蝕產(chǎn)物膜、流速、原油等因素的影響,對于每個因素引入了修正因子F,F值一般為0~1,以使預(yù)測結(jié)果更接近實(shí)際情形。 

式中：A=pHactual-；Vr為活化腐蝕速率,mm/a；Vm為傳質(zhì)腐蝕速率,mm/a；T為溫度,K；為（CO2分壓）下的pH；U為液體介質(zhì)的流速,m/s；d為水力直徑,m。模型考慮了與流速相關(guān)的傳質(zhì)過程,當(dāng)介質(zhì)流速較低時,油水兩相分離,沉積在底部的水相會使底部發(fā)生較嚴(yán)重的腐蝕。但該模型的預(yù)測結(jié)果僅在低溫條件下與實(shí)際數(shù)據(jù)相吻合,模型的溫度應(yīng)用范圍有待修正。在過去的幾十年中,De Waard和Milliams模型一直是CO2腐蝕研究的重點(diǎn)參考模型之一。 

機(jī)理模型主要從二氧化碳腐蝕的微觀機(jī)理出發(fā),結(jié)合材料表面的化學(xué)、電化學(xué)反應(yīng),離子在材料與溶液界面處的傳質(zhì)過程,以及離子在腐蝕產(chǎn)物膜中擴(kuò)散與遷移過程等建立的預(yù)測模型。其中比較著名的是俄亥俄州立大學(xué)的NESIC教授等[25-26]根據(jù)二氧化碳腐蝕過程反應(yīng)動力學(xué)建立的模型。機(jī)理模型相對前兩種模型更為復(fù)雜,需要考慮的影響因素更多。 

目前對于油氣管道的腐蝕預(yù)測模型基本上都以上述幾種基本模型為基礎(chǔ),結(jié)合實(shí)際情況,對模型做出一些腐蝕因子的修正,但在實(shí)際的腐蝕過程中,腐蝕受到較多因素的影響,各因素間關(guān)聯(lián)性較大,構(gòu)成復(fù)雜的模糊體系,難以確定彼此間的關(guān)系,因此,軟件、編程及智能算法等方法得到了研究學(xué)者們的青睞。 

標(biāo)準(zhǔn)的GM（1,1）模型是運(yùn)用最廣的一種灰色理論預(yù)測模型,不需要大量的數(shù)據(jù)樣本,利用較少的不確切原始數(shù)據(jù)即可建立體系內(nèi)部的數(shù)據(jù)生長和變化過程,但該模型的擬合精度和預(yù)測精度較低,適用范圍有限。喻西崇等[27]基于灰色理論法結(jié)合多種智能算法對標(biāo)準(zhǔn)的GM（1,1）模型進(jìn)行了改進(jìn),利用改進(jìn)后的方法預(yù)測了注水管道的腐蝕速率和腐蝕影響因素之間的映射關(guān)聯(lián)性,結(jié)果表明使用灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合、灰色理論和遺傳算法相結(jié)合的方法預(yù)測的腐蝕速率與實(shí)測值能較好吻合,預(yù)測精度較高；SEGHIER等[28]建立了基于向量回歸（SVR）、遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化（PSO）和螢火蟲算法（FFA）等知名元啟發(fā)式優(yōu)化技術(shù)的高效混合智能模型,預(yù)測了油氣管道腐蝕的最大點(diǎn)蝕深度,該模型已應(yīng)用于大型最大點(diǎn)蝕深度數(shù)據(jù)庫。計(jì)算結(jié)果表明,混合SVR模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測最大點(diǎn)蝕深度,SVR-FFA模型優(yōu)于其他模型,并可用于油氣設(shè)施的維護(hù)；駱正山等[29]將隨機(jī)森林回歸算法（RFR）引入油氣集輸管道腐蝕預(yù)測,構(gòu)建了灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）與RFR的復(fù)合預(yù)測模型,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以獲取最優(yōu)特征變量,再結(jié)合RFR模型對內(nèi)腐蝕速率進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明：RFR預(yù)測模型的預(yù)測效果優(yōu)于常規(guī)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型和SVM模型,具有較高的預(yù)測精度,為管道工程的防腐蝕設(shè)計(jì)提供了價(jià)值依據(jù)；EL AMINE等[30]提出了一種E-L（應(yīng)用集成學(xué)習(xí)）模型,用于準(zhǔn)確預(yù)測油氣管道的內(nèi)部腐蝕速率。利用極端梯度提升（XGBoost）法進(jìn)行計(jì)算分析,得出溫度是影響腐蝕最關(guān)鍵的變量。將模型預(yù)測結(jié)果與DeWaard模型進(jìn)行比較,預(yù)測結(jié)果更好。 

總體來說,油氣管道的腐蝕預(yù)測研究涉及因素較多,現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)量大,現(xiàn)場數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)之間應(yīng)具有良好的重現(xiàn)性與精確性,因此,腐蝕預(yù)測模型的發(fā)展主要是基于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和人工智能算法相結(jié)合。尤其對于注水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測來說,由于腐蝕環(huán)境復(fù)雜多變,腐蝕的機(jī)理研究進(jìn)展緩慢,目前沒有較為成熟的通用機(jī)理模型,因此基于機(jī)理模型的預(yù)測方法目前尚未成熟,大多腐蝕預(yù)測依舊基于已有的CO2基礎(chǔ)模型進(jìn)行模型因子和腐蝕因素的修正,結(jié)合軟件學(xué)習(xí)算法的方式進(jìn)行。此外,對于不同的腐蝕體系及環(huán)境需要重新改變算法,大量樣本數(shù)據(jù)的檢測較為困難,且投入成本較高也是模型建立需要考慮的問題。 

2.1.2   微生物腐蝕預(yù)測模型

微生物腐蝕（MIC）也是油氣開發(fā)注水系統(tǒng)中常見的腐蝕機(jī)制之一[31-32],而目前國內(nèi)外學(xué)者針對細(xì)菌腐蝕的預(yù)測模型研究較少。張哲等[33]基于微生物腐蝕機(jī)理,綜合考慮了溫度、壓力、pH等影響因子,將半經(jīng)驗(yàn)腐蝕速率模型DW 91進(jìn)行擬合獲得了細(xì)菌腐蝕速率與細(xì)菌數(shù)量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,修正后模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際管道測試結(jié)果的誤差小于10%。 

微生物預(yù)測模型是用數(shù)學(xué)模型描述不同環(huán)境條件下微生物的行為[34],WHITING等基于變量類型把微生物預(yù)測模型分為三個等級[35]。初級模型描述了在特定培養(yǎng)條件下,微生物生長/存活與時間的關(guān)系；二級模型研究了環(huán)境變量（如溫度,pH,壓力,鹽度等）與微生物生長/存活特性的關(guān)系；三級模型將初級模型和二級模型通過計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行了集成并轉(zhuǎn)化成了食品預(yù)測軟件[36-39]。建立注水系統(tǒng)的微生物腐蝕模型時,可將微生物生長代謝、繁殖與環(huán)境變量之間的函數(shù)關(guān)系等引入注水腐蝕體系來評價(jià)微生物生長與環(huán)境影響因素之間的映射關(guān)系,從而對微生物腐蝕速率作出預(yù)測。 

傳統(tǒng)腐蝕預(yù)測模型的建立需要了解其腐蝕行為背后的機(jī)理和本質(zhì),但腐蝕過程的復(fù)雜性、瞬時性降低了大多數(shù)模型的預(yù)測準(zhǔn)確率,但對于風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型來說,無需建立整個腐蝕過程的精確模型,而是對腐蝕作出可能性或發(fā)生概率的預(yù)測,模型簡單靈活,可以結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)和實(shí)際要求進(jìn)行修改。對于微生物腐蝕所造成的油氣系統(tǒng)損傷風(fēng)險(xiǎn),有研究學(xué)者基于風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)也作出了相關(guān)的預(yù)測模型。SKOVHUS等[40]在基于風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)（RBI）分析方法中描述了海上油氣注水管線的細(xì)菌腐蝕的評價(jià)模型,分析了MIC的發(fā)生概率或可能性,用來識別和控制油氣系統(tǒng)中MIC發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。模型考慮了MIC腐蝕過程中的物理化學(xué)及生物作用、細(xì)菌的豐度、活性等相關(guān)參數(shù)。表2中列出了幾種基于風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的MIC模型。 

建立的油氣管道微生物腐蝕預(yù)測模型存在諸多挑戰(zhàn),這是因?yàn)槲⑸锸腔钚陨?它產(chǎn)生的生理反應(yīng)是復(fù)雜且多變的,而且目前對于微生物細(xì)菌生理活動的研究還依賴于微細(xì)胞分子生物學(xué)、結(jié)構(gòu)學(xué)的發(fā)展。此外,微生物生長極其依賴外界環(huán)境的生物活性變動情況,現(xiàn)行的現(xiàn)場微生物細(xì)菌監(jiān)檢測及計(jì)數(shù)方法的準(zhǔn)確性較低,這大大降低了預(yù)測模型的精確性。此外,腐蝕過程的多變與復(fù)雜在某種程度上增加了模型預(yù)測的難度,因此油氣管道微生物腐蝕預(yù)測的技術(shù)還需要經(jīng)歷長期的研究與探索,微生物腐蝕的預(yù)測模型在未來的發(fā)展中必將與更多的學(xué)科交叉與聯(lián)合[41-44]。 

2.1.3   沖刷腐蝕預(yù)測模型

沖蝕失效是腐蝕性流體介質(zhì)與多相流動協(xié)同作用引起的材料失效。國內(nèi)外學(xué)者通過數(shù)值模擬、試驗(yàn)研究等手段進(jìn)行了大量研究。目前國內(nèi)外已有許多比較成熟的多相流模擬商業(yè)軟件,這些軟件主要是采用內(nèi)嵌腐蝕預(yù)測模型與流體動力學(xué)相結(jié)合的方式進(jìn)行流體數(shù)值模擬。模型中關(guān)于腐蝕速率的預(yù)測部分大多是建立在CO2數(shù)學(xué)腐蝕模型基礎(chǔ)上,依據(jù)實(shí)際情況改變其中的主控因素進(jìn)行變量因子修正得到的,再依據(jù)流體動力學(xué)相關(guān)函數(shù)關(guān)系加入對壁面剪切應(yīng)力、流體強(qiáng)度、流速等力學(xué)參數(shù),建立能夠依據(jù)體系內(nèi)流體的流型、流態(tài)、腐蝕損失壁面剪切強(qiáng)度來預(yù)測體系金屬沖蝕失效的模型。 

BLATT等[45]采用激光多普勒風(fēng)速法把質(zhì)量傳遞、流型、流態(tài)同沖蝕行為相關(guān)聯(lián),預(yù)測了在CO2和含砂地層水中鐵基材料的腐蝕行為,結(jié)果表明,質(zhì)量損失率的極大值存在于徑向流動的分量；NESIC[46]通過流體動力學(xué)計(jì)算分析流體的沖蝕破壞作用,證實(shí)了壁面的湍流強(qiáng)度可預(yù)測復(fù)雜結(jié)構(gòu)管道的沖蝕現(xiàn)象；偶國富[47]針對加氫裂化空冷器多相流沖蝕破壞進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)各相態(tài)相分率和剪切應(yīng)力對流體管道沖蝕破壞失效位置及沖蝕速率影響很大,水相相分率大、剪切應(yīng)力大的部位恰好是實(shí)際工程中穿孔泄漏的部位；林玉珍等[48]采用數(shù)值計(jì)算法與試驗(yàn)研究相結(jié)合,對碳鋼在3.5%（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）鹽水溶液中層流、湍流狀態(tài)下的沖蝕進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,靠近材料表面的流體動力學(xué)參數(shù)（剪切應(yīng)力τ、傳質(zhì)系數(shù)k）比流體溶液中的流體動力學(xué)參數(shù)（流速u）更能準(zhǔn)確地描述流體對材料腐蝕的影響,計(jì)算得到的腐蝕速率與實(shí)測值基本一致,進(jìn)一步驗(yàn)證了碳鋼在流動單相溶液中的腐蝕機(jī)理。鄭玉貴等[49]研究了不銹鋼在單相及含砂人工海水介質(zhì)中的沖刷腐蝕機(jī)理,分析了流速流態(tài)、攻角以及顆粒性質(zhì)等流體力學(xué)因素對沖蝕的影響機(jī)制,并研制了一套可用于多相流沖刷腐蝕模擬的激光多普勒測試裝置,為沖刷腐蝕試驗(yàn)?zāi)M測試的發(fā)展提供了支撐。BOZZINI等[50]利用多相流模擬（CFD）工具FLUENT針對彎管環(huán)境的多相流體介質(zhì)（包括兩相不可相溶的液體、氣體和微顆粒的固體）進(jìn)行了流動數(shù)值模擬,選擇了多相流模型中的離散相模型（DPM）,并結(jié)合試驗(yàn)研究尋找沖蝕破壞的主要影響因素。結(jié)果表明,當(dāng)管道中氣相占比較高時,彎管的下半部分比上半部分受損更嚴(yán)重,且隨著流體速度的增加,主要侵蝕區(qū)從彎管內(nèi)彎處轉(zhuǎn)移至彎道外彎壁處,流體中顆粒的運(yùn)動軌跡分布更廣,損傷面積增大。 

2.2   結(jié)垢預(yù)測模型

油田注水開發(fā)過程中,腐蝕一直被認(rèn)為是設(shè)備損壞的關(guān)鍵性因素。而結(jié)垢與腐蝕并不是相互獨(dú)立的,兩者之間相互促進(jìn)相輔相成,會形成嚴(yán)重的垢下腐蝕,一定程度上危害了設(shè)備的安全運(yùn)行[51]。材料表面被垢層覆蓋后,垢下物質(zhì)形成局部閉塞腐蝕微環(huán)境,與開放體系形成腐蝕陰陽極,從而表現(xiàn)為顯著的局部腐蝕特征。相對于全面腐蝕,局部腐蝕造成金屬的損失量不大,但腐蝕速率很大且難以檢測,往往會造成突發(fā)性的事故[52-54]。 

結(jié)垢對腐蝕具有加速作用,是影響油氣田注水開發(fā)的棘手問題,只有對管道系統(tǒng)的結(jié)垢趨勢進(jìn)行及時的預(yù)測,才能有效防止系統(tǒng)發(fā)生堵塞或腐蝕,近年來結(jié)垢預(yù)測得到了較快的發(fā)展,隨著預(yù)測技術(shù)和研究的更加深入,結(jié)垢預(yù)測方法也越來越成熟,我國目前應(yīng)用的成熟的結(jié)垢預(yù)測方法見表3。 

垢型	結(jié)垢預(yù)測方法	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)
碳酸鈣垢	Langlier飽和指數(shù)法	適用于溫度0~100 ℃,pH為5.5~8.5,μ<6的體系	忽略了OH-、外的其他堿性因素以及壓力、含鹽量對結(jié)垢的影響,并受溫度和濃縮倍數(shù)的影響,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)垢情況存在較大差異
	Davis-Stiff飽和指數(shù)法	簡單易行,綜合熱力學(xué)因素,考慮了結(jié)垢的離子濃度、pH值、溫度和含鹽量對CaCO3垢的影響,能準(zhǔn)確預(yù)測油田水中CaCO3垢的結(jié)構(gòu)趨勢	忽略了流體流速、流態(tài)及CO2分壓對結(jié)構(gòu)趨勢的影響,預(yù)測結(jié)果不夠精準(zhǔn),與實(shí)際結(jié)果有一定偏差
	Ryznar穩(wěn)定指數(shù)法	綜合分析了油田水質(zhì)特點(diǎn),考慮了熱力學(xué)、動力學(xué)、礦化等因素,能更準(zhǔn)確的推斷水質(zhì)穩(wěn)定狀態(tài),預(yù)測結(jié)垢情況	未考慮壓力、流速、混合結(jié)晶等因素的影響,具有一定的局限性
硫酸鹽垢	Skillman熱力學(xué)溶解度法	比較符合現(xiàn)場實(shí)際,適用于溫度0~80 ℃,μ<2.75的水系	未考慮壓力和其他因素的影響,有局限性
混合垢	Oddo-Tomson飽和指數(shù)法	綜合考慮了溫度、壓力、離子濃度等因素,及有無CO2的影響,適用范圍廣,可較為準(zhǔn)確地預(yù)測無機(jī)垢的結(jié)垢趨勢	未考慮結(jié)晶吸附及流體動力學(xué)因素
	Oli ScaleChem	可預(yù)測多達(dá)54種礦物的結(jié)垢趨勢,預(yù)測任意油氣產(chǎn)層和管線設(shè)備可能發(fā)生的結(jié)垢反應(yīng),可以模擬計(jì)算水樣的相容性,優(yōu)化混合比例,有效防止采出水回注過程中結(jié)垢	—

油氣田現(xiàn)場工況環(huán)境復(fù)雜多變,一些工程師在腐蝕結(jié)垢預(yù)測方法基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際情況對模型進(jìn)行了優(yōu)化,并在實(shí)際工況中成功應(yīng)用。陳志剛等[55]基于Davis-Stiff飽和指數(shù)法依據(jù)可編程計(jì)算機(jī)軟件對油田底層注入水中CaCO3、CaSO4、SrSO4的結(jié)垢趨勢進(jìn)行了模擬預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)場實(shí)際數(shù)據(jù)基本一致；SKILLMAN根據(jù)熱力學(xué)及溶解平衡的原理提出的熱力學(xué)溶解度法與現(xiàn)場實(shí)測趨勢基本相符,但僅考慮一種晶體的結(jié)垢過程,且未考慮溫度、壓力及離子濃度對結(jié)垢的影響；Vescal Π預(yù)測模型不僅可以考慮混合垢的結(jié)垢趨勢,而且可以對不同井深部位的結(jié)垢趨勢進(jìn)行計(jì)算,不足之處是只考慮了NaCl環(huán)境的結(jié)垢,未考慮CaCO3對BaSO4沉淀的影響[53-55]；付亞榮等[56]通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對油田地面集輸系統(tǒng)的管道結(jié)垢趨勢進(jìn)行了預(yù)測,經(jīng)過2 100多次迭代后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生收斂,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際觀測值基本一致；徐志明等[57]以圓管為研究對象,在前人研究的污垢模型的基礎(chǔ)上建立了CaSO4微溶鹽的污垢沉積過程的數(shù)學(xué)模型,模型計(jì)算值與試驗(yàn)值之間的誤差隨著污垢的增長不斷減小,誤差范圍小于20%,為結(jié)垢預(yù)測提供了新思路；BRAHIM等[58]基于污垢沉積去除模型,建立了CaSO4在長方體管壁內(nèi)的結(jié)垢過程的數(shù)學(xué)模型,計(jì)算了垢層厚度隨時間變化的關(guān)系及垢層內(nèi)的溫度分布,模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的吻合性較好。 

對于油氣田生產(chǎn)水、地層水及水處理系統(tǒng)的結(jié)垢預(yù)測主要是考慮成垢離子在鹽溶液中的結(jié)垢趨勢與結(jié)垢過程,并據(jù)此建立耦合復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,使用計(jì)算機(jī)編程語言進(jìn)行模擬,或使用人工網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)對預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性收斂,找出各數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系。因此,建立更加全面的、動態(tài)的、多因素的結(jié)垢預(yù)測模型是今后油氣田注水系統(tǒng)結(jié)垢預(yù)測的發(fā)展趨勢。 

綜上所述,對于注水系統(tǒng)的腐蝕與結(jié)垢預(yù)測模型的建立,可依據(jù)已有的油氣管道腐蝕預(yù)測模型對相關(guān)腐蝕影響因素進(jìn)行重新修正和改進(jìn),依據(jù)注水系統(tǒng)的實(shí)際情況,綜合考慮水質(zhì)、礦化度、pH、溫度、微生物生長及沖刷腐蝕等環(huán)境參數(shù)建立符合實(shí)際的預(yù)測模型。對此,可收集現(xiàn)場實(shí)際腐蝕數(shù)據(jù),利用傳統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)分析或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等智能算法確定影響系統(tǒng)腐蝕的特征變量及其權(quán)重,依據(jù)分析結(jié)果選擇CO2腐蝕預(yù)測模型、微生物腐蝕預(yù)測模型或沖刷腐蝕預(yù)測模型等對腐蝕因素及腐蝕因子進(jìn)行修正和改進(jìn)。不同的模型考慮的腐蝕因素不同,若采用CO2腐蝕基礎(chǔ)模型,應(yīng)注意規(guī)避模型中由CO2引起的相關(guān)變量成分；若腐蝕以微生物腐蝕為主,則可在CO2模型基礎(chǔ)上去除相關(guān)變量,加入對微生物生長過程與滅活動力學(xué)的考慮,建立微生物生長過程與環(huán)境變量之間的映射關(guān)系；若腐蝕主控因素為沖刷腐蝕,則可以采用流體力學(xué)與多相流相結(jié)合的方式,采用模擬軟件建立多相流腐蝕預(yù)測模型；若腐蝕為多因素的協(xié)同作用,則可以綜合考慮各模型的精確性和適用性,選取計(jì)算量較小且可使用智能算法分析的基礎(chǔ)模型進(jìn)行改進(jìn)。 

3.   結(jié)束語

腐蝕結(jié)垢預(yù)測模型用于對腐蝕與結(jié)垢的預(yù)測,受實(shí)際環(huán)境與工況的限制,預(yù)測模型通常都是以小樣本數(shù)據(jù)推測大樣本的腐蝕規(guī)律,以短期的腐蝕數(shù)據(jù)預(yù)測長期腐蝕行為,以室內(nèi)模擬數(shù)據(jù)推測實(shí)際條件的腐蝕趨勢,既要基于理論基礎(chǔ),又要有實(shí)際觀測數(shù)據(jù)的支撐。目前,腐蝕預(yù)測模型在油氣田領(lǐng)域注水系統(tǒng)的應(yīng)用對管線、設(shè)備的腐蝕狀態(tài)評估和防控都起到了重要作用,這對油氣開采及輸送系統(tǒng)的安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。油氣田的腐蝕、結(jié)垢預(yù)測已經(jīng)取得了一些成果,預(yù)測模型主要側(cè)重于CO2環(huán)境的腐蝕預(yù)測、結(jié)垢趨勢,單因素條件下的腐蝕速率、結(jié)垢趨勢、腐蝕區(qū)域及結(jié)垢部位等。因此,為了推動注水系統(tǒng)腐蝕、結(jié)垢預(yù)測模型的發(fā)展,經(jīng)后可以從以下幾個方面著重考慮。 

（1）采用計(jì)算機(jī)編程、軟件、人工智能算法等結(jié)合的方法來提高模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,減少樣本數(shù)據(jù)的模擬量。 

（2）對于注水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測模型,需要重點(diǎn)關(guān)注水質(zhì)環(huán)境,綜合考慮溫度、壓力、pH、礦化度、細(xì)菌繁殖、沖刷腐蝕等因素。針對不同體系的腐蝕因素,借鑒CO2腐蝕預(yù)測模型、微生物腐蝕預(yù)測模型、沖刷腐蝕預(yù)測模型等進(jìn)行腐蝕因素及腐蝕因子修正和改進(jìn),對模型的修正和改進(jìn)包括去除相關(guān)變量、MIC腐蝕考慮微生物生長過程與環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性及其生長過程中的動力學(xué)、沖刷腐蝕采用流體力學(xué)與多相流相結(jié)合的方式等。 

（3）將腐蝕、結(jié)垢過程進(jìn)行耦合,建立更加完善的復(fù)合模型。在復(fù)合模型的探索過程中應(yīng)追求更加簡化的原則,同時需要考慮對復(fù)合模型的變量交叉影響,多種模型的耦合應(yīng)用,提高預(yù)測質(zhì)量。

文章來源——材料與測試網(wǎng)