邛西气田采出水输送管道结垢机理与预测方法研究

发布时间：2017-12-18 12:07

  本文关键词：邛西气田采出水输送管道结垢机理与预测方法研究

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【摘要】：邛西气田各井场处于开发的中后期阶段,气田产出水中含有高浓度的成垢离子。气田产出水在输送管道流动的过程中,沿线温度、压力、流速和流动环境等参数的变化破坏了先前各成垢离子稳定的化学反应平衡状态,使成垢离子之间发生化学反应形成垢微粒,并结晶形成晶体被管壁所吸附形成垢,而垢的形成会导致管道和阀门的堵塞,严重影响了采出水输送管道的安全和高效运行。针对邛西气田采出水输送管道的结垢问题,本文主要开展了以下研究:(1)调查了邛西气田采出水输送管道分布情况以及现场运行参数,并采集了输送管道的水样以及垢样。采用液相离子色谱仪对水样进行了分析,发现其含有较高浓度的HCO3-、SO42-Ca2+、Mg2+、Ba2+和Sr2+等成垢离子;采用扫描电镜(SEM)、高温失重法和X射线能谱分析(EDS)对垢样的微观形貌、垢样的组成进行了分析,发现垢样中的主要成分为碳酸钙,并含有少量的腐蚀产物;进一步开展了室内结垢量静态实验分析,得到其结垢量及不同温度、压力下的变化规律,为之后化学模型的设置提供依据。(2)以实验数据为基础,结合化学反应机理、结晶动力学理论和流体动力学理论,研究了邛西气田采出水输送管道的结垢机理,并进一步分析了管道结垢的主要影响因素。针对邛西气田实际结垢情况,调研并分析了碳酸钙垢的结垢趋势预测模型,最终选择Oddo-Tomson饱和指数法对邛西6井、12井和14井结垢趋势进行预测分析。针对该方法未考虑流速和流动环境对结垢的影响,预测结果不够准确的问题,研究采用了 BP神经网络和径向基函数神经网络进行结垢趋势预测分析,预测结果表明,人工神经网络可以准确预测采出水输送管道的结垢趋势,克服了饱和指数法的局限性,为分析管道内的结垢可能性提供了理论依据。(3)研究并分析了垢形成的过程以及垢颗粒在管道中的受力情况,为结垢速率预测模型提供理论依据;建立了考虑化学反应流动的采出水输送管道结垢速率数值模拟模型,对化学反应模型进行了选择,并以结垢量实验数据为基础,计算化学反应中特定的反应速率常数k、正向反应速率的指数因子A和温度指数β。(4)基于以上研究成果,利用建立的采出水输送管道结垢速率预测模型,采用邛西12井的现场数据,研究了 CaCO3颗粒在直管段、水平弯管、竖直弯管和球阀等处的运移沉降规律以及其沉积量,并分析了上述各局部构件中沉积量的主要影响因素及影响规律,并将模拟结垢量换算为现场实际结垢层厚度,通过实际数据的对比,验证了该模型的可靠性,进一步对邛西12井和邛西14井采出水外输管道进行预测和对比分析,验证了该模型的适应性,并为采出水输送管道清管方案的制定,提供新的理论依据。
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE832.2

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本文编号：1304097