本文關鍵詞：邛西氣田采出水輸送管道結垢機理與預測方法研究

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【摘要】：邛西氣田各井場處于開發(fā)的中后期階段,氣田產出水中含有高濃度的成垢離子。氣田產出水在輸送管道流動的過程中,沿線溫度、壓力、流速和流動環(huán)境等參數的變化破壞了先前各成垢離子穩(wěn)定的化學反應平衡狀態(tài),使成垢離子之間發(fā)生化學反應形成垢微粒,并結晶形成晶體被管壁所吸附形成垢,而垢的形成會導致管道和閥門的堵塞,嚴重影響了采出水輸送管道的安全和高效運行。針對邛西氣田采出水輸送管道的結垢問題,本文主要開展了以下研究:(1)調查了邛西氣田采出水輸送管道分布情況以及現場運行參數,并采集了輸送管道的水樣以及垢樣。采用液相離子色譜儀對水樣進行了分析,發(fā)現其含有較高濃度的HCO3-、SO42-Ca2+、Mg2+、Ba2+和Sr2+等成垢離子;采用掃描電鏡(SEM)、高溫失重法和X射線能譜分析(EDS)對垢樣的微觀形貌、垢樣的組成進行了分析,發(fā)現垢樣中的主要成分為碳酸鈣,并含有少量的腐蝕產物;進一步開展了室內結垢量靜態(tài)實驗分析,得到其結垢量及不同溫度、壓力下的變化規(guī)律,為之后化學模型的設置提供依據。(2)以實驗數據為基礎,結合化學反應機理、結晶動力學理論和流體動力學理論,研究了邛西氣田采出水輸送管道的結垢機理,并進一步分析了管道結垢的主要影響因素。針對邛西氣田實際結垢情況,調研并分析了碳酸鈣垢的結垢趨勢預測模型,最終選擇Oddo-Tomson飽和指數法對邛西6井、12井和14井結垢趨勢進行預測分析。針對該方法未考慮流速和流動環(huán)境對結垢的影響,預測結果不夠準確的問題,研究采用了 BP神經網絡和徑向基函數神經網絡進行結垢趨勢預測分析,預測結果表明,人工神經網絡可以準確預測采出水輸送管道的結垢趨勢,克服了飽和指數法的局限性,為分析管道內的結垢可能性提供了理論依據。(3)研究并分析了垢形成的過程以及垢顆粒在管道中的受力情況,為結垢速率預測模型提供理論依據;建立了考慮化學反應流動的采出水輸送管道結垢速率數值模擬模型,對化學反應模型進行了選擇,并以結垢量實驗數據為基礎,計算化學反應中特定的反應速率常數k、正向反應速率的指數因子A和溫度指數β。(4)基于以上研究成果,利用建立的采出水輸送管道結垢速率預測模型,采用邛西12井的現場數據,研究了 CaCO3顆粒在直管段、水平彎管、豎直彎管和球閥等處的運移沉降規(guī)律以及其沉積量,并分析了上述各局部構件中沉積量的主要影響因素及影響規(guī)律,并將模擬結垢量換算為現場實際結垢層厚度,通過實際數據的對比,驗證了該模型的可靠性,進一步對邛西12井和邛西14井采出水外輸管道進行預測和對比分析,驗證了該模型的適應性,并為采出水輸送管道清管方案的制定,提供新的理論依據。
【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TE832.2

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本文編號：1304097