Numerical simulation of the oil pipeline temperature field for the thermal method of measuring the thickness of paraffin deposits taken into account of oil movement

Full Text

Введение

В связи с тем что доля трудно извлекаемых запасов нефти с высокой вязкостью постоянно растет, проблема выпадения асфальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) на внутренней поверхности стенок труб при добыче и транспортировке нефти приобретает все большее значение. АСПО представляют собой собой густую вязкую массу, содержащую в себе парафины, смолы, асфальтены, масла, а также серу, различные металлы и минеральные соединения. Процентное соотношение компонентов АСПО зависит от природы нефти и различных факторов в скважинах и системах сбора нефти [1].

Процесс образования АСПО определяется многими факторами, среди которых физико"=химические характеристики и химический состав нефти, степень шероховатости нефтепровода, гидродинамические характеристики потока и др. Наибольший вклад в образование парафиновых отложений вносит температурный фактор: при понижении температуры на внутренней стенке трубопровода образуются парафиновые отложения [2, 3].

Отложения АСПО приводят к увеличению расхода электрической энергии на транспортировку нефти и дополнительным экономическим затратам, поскольку из-за сужения поперечного сечения труб и увеличения сопротивления движению нефти уменьшается пропускная способность трубопровода, снижается эффективность работы насосных установок, сокращается межремонтный период [4, 5]. Кроме того, возрастает риск возникновения аварийных ситуаций в связи с закупоркой и разрывом трубопровода, что, помимо финансовых и временных затрат на ремонт и замену оборудования, влечет за собой затраты на восстановление экологической ситуации.

Для борьбы с отложениями парафина в нефтепроводах в настоящее время применяют различные способы: механические (использование различных по конструкции и материалу скребков и поршней); тепловые (промывка горячим теплоносителем, электропрогрев); физические (магнитный; акустический, гидродинамический); химические (закачка растворителей и ингибиторов, применение моющих препаратов) [6, 7]. Выбор метода очистки в том числе зависит от толщины АСПО. Однако в независимости от используемого метода очистка нефтепровода от АСПО связана с возрастанием затрат на эксплуатацию и обслуживание трубопроводов, повышением рисков для экологической обстановки и здоровья людей, так как при удалении отложений могут высвобождаться вредные вещества в окружающую среду, а также с повышением риска коррозии, так как парафиновые отложения предотвращают прямой контакт металла с агрессивной средой [8–10]. В связи с вышеизложенным важно правильно оценить толщину отложений, так как это позволит определить наиболее подходящее время очистки трубопровода, что снизит затраты на его эксплуатацию и риск аварий, а также выбрать наиболее эффективный подходящий способ очистки отложений.

Одним из перспективных методов оценки толщины отложений является модифицированный тепловой метод измерения парафиновых отложений, при котором используются три кольцевых нагревателя [11, 12]. Однако для реализации этого метода необходимо знать, как будет изменяться температурное поле в процессе нагрева и остывания нефтепровода при слоях парафина разной толщины. Получить такие данные экспериментально затруднительно в связи с разнообразием параметров исследуемых объектов (теплофические свойства материалов, толщина отложений, размеры нефтепровода, характеристики нагревательных элементов и т. д.). В целях упрощения реализации теплового метода измерений в данной работе предлагается двумерная осесимметричная модель поведения температурного поля нефтепровода при нагреве его поверхности с помощью кольцевых электронагревателей.

1 Описание объекта моделирования

Объект моделирования представляет собой участок нефтепровода с наружным диаметром 32 мм, толщиной стенки 2 мм, по которому движется нефть с постоянной скоростью ${\upsilon }_{н}$. Поток считается ламинарным. Моделирование проведено для скоростей ${\upsilon }_{н}$ 10 мм/с, 100 мм/с и 500 мм/с, длина моделируемого участка 2 м. Температура поступающей в нефтепровод нефти $10{}^{\circ }$C.

 

Таблица

Теплофизические свойства материалов

Table

Thermophysical properties of materials

Блок	Теплопроводность,	Удельная	Плотность,
	$\lambda$	теплоемкость, с	p
Нагреватель (алюминий)	236 Вт/К·м	900 Дж/кг·К	2700 кг/м
Термоизолятор
(минеральная вата)	0,03 Вт/К·м	835 Дж/кг·К	32 кг/м
Труба (сталь)	58 Вт/К·м	482 Дж/кг·К	7850 кг/м
Нефть	0,15 Вт/К·м	880 Дж/кг·К	857 кг/м
Парафин	0,27 Вт/К·м	2200 Дж/кг·К	900 кг/м

 

Нефтепровод нагревается тремя кольцевыми электронагревателями с прямоугольным сечением $4\times 6$ мм, расположенными на расстоянии 2 мм друг от друга. Объемная плотность тепловыделения каждого электронагревателя "— 500 кВт/м.

Толщина парафина d считается неизменной по всей длине моделируемого участка. Моделирование проводится для d в диапазоне от 2 до 6 мм с шагом 2 мм.

Измерение температуры T происходит под центральным нагревателем. Максимальная температура нагрева — $50{}^{\circ }$C под датчиком измерения в целях недопущения оплавления парафина.

Поскольку разница между максимальным и минимальным значением температурного поля в процессе нагрева не превышает $60{}^{\circ }$C, теплофизические свойства (см. табл.) материалов принимаются постоянными [13, 14].

2 Численное моделирование температурного поля нагреваемого нефтепровода

Двумерная нестационарная численная модель поведения температурного поля в процессе нагрева и остывания нефтепровода с учетом движения нефти была разработана в соответствии с алгоритмом, показанным на рисунке 2.1.

Моделирование движения нефти основано на смещении температурного поля перед каждым временным шагом термического анализа. Этот подход может быть применен только для моделирования нагрева нефтепровода постоянного сечения с ламинарным течением нефти без ускорения [15, 16]. Моделирование блока «Нефть» проведем с помощью прямоугольных элементов с одинаковой длиной стороны по направлению движения. Фрагмент геометрии модели с разделением на элементы представлен на рисунке 2.2. Для численного моделирования непрерывный процесс заменяется достаточно большим количеством временных шагов.

 

Рис. 2.1. Алгоритм теплового анализа нефепровода с равномерным течением нефти

Fig. 2.1. Algorithm for thermal analysis of an oil pipeline with uniform oil movement

 

Рис. 2.2. Геометрия и конечно-элементная сетка фрагмента нефтепровода с тремя электронагревателями

Fig. 2.2. Geometry and FEM mesh of an oil pipeline fragment with three electric heaters

 

Термический анализ включает моделирование тепловых потерь за счет конвекции с поверхности изоляции нефтепровода. После задания граничных условий проводится моделирование температурного поля нефтепровода без нагрева до достижения квазистационарного режима, который считается достигнутым, когда изменение температуры в точке измерения составляет не более $\mathrm{0,01}{}^{\circ }$C за 100 с. Эта температура принимается за начальную $T_{н}$. Далее моделируется переходный процесс нагрева до достижения квазистационарного режима с включенными нагревателями. Температурное поле нефтепровода перед процессом нагрева и в конце процесса нагрева отражено на рисунке 2.3.

 

Рис. 2.3. Распределение температурного поля (◦C) в продольном сечении нефтепровода при толщине парафина 2 мм: а) при квазистационарном режиме до процесса нагрева; б) при квазистационарном режиме в процессе нагрева

Fig. 2.3. Distribution of the temperature field (◦C) in the longitudinal section of the oil pipeline with a paraffin thickness of 2 mm: a) in a quasi stationary mode before the heating process; b) in a quasi stationary
mode during the heating process

 

На рис. 2.4 представлены графики изменения относительной температуры $\Delta T=T-T_{н}$ в процессе нагрева и остывания нефтепровода при различных скоростях нефти. Полученные результаты соответствуют известным физическим закономерностям поведения температурного поля в процессе нагрева и остывания с учетом различной толщины парафинового слоя и скорости нефти. Анализ графиков показывает, что изменение толщины парафинового слоя оказывает существенное воздействие на динамику температуры стенок нефтепровода, подтверждая тем самым эффективность использования теплового анализа для измерения толщины АСПО. Также из представленных графиков можно сделать вывод, что при скоростях ниже 100 мм/с целесообразно при моделировании учитывать скорость потока. Увеличение скорости выше 100 мм/с не оказывает существенного влияния на поведение температуры при одинаковой толщине АСПО, т. е соблюдается граничное условие первого рода, которое задает распределение температуры на поверхности тела для каждого момента времени. В этом случае можно упростить рассматриваемую модель, приняв температуру на границе парафин – нефть постоянной [12].

 

Рис. 2.4. Графики процессов нагревания и остывания трубопровода при разной толщине отложений и скорости нефти

Fig. 2.4. Graphs of pipeline heating and cooling processes at different deposit thicknesses and oil velocities

 

Заключение

С использованием программы ANSYS была разработана двухмерная численная модель нефтепровода, которая позволяет изучить поведение его температурного поля в процессе нагрева и остывания. Сравнение графиков, полученных в процессе моделирования, с графиками фактического изменения температуры нефтепровода при разных скоростях потока нефти позволяет оценить толщину парафиновых отложений, что способствует рациональному выбору методов и времени для очистки труб. Проведенные исследования помогают сократить затраты на обслуживание нефтепроводов.

About the authors

Maria K. Artur

Samara State Technical University

Email: m.h.artur@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-1092-7667

Candidate of Technical Sciences, assistant professor of the Department of Information and Measurement Technology

Russian Federation, Samara

Ekaterina A. Ryzhova

Samara State Technical University

Email: rka2307@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-7136-1391

student of the Department of Information and Measurement Technology

Russian Federation, Samara

Ekaterina E. Yaroslavkina

Samara State Technical University

Author for correspondence.
Email: yaroslavkina7@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7633-2154

Candidate of Technical Sciences, associate professor, head of the Department of Information and Measurement Technology

Russian Federation, Samara

References

Supplementary files