嚴密

中石油管道有限責任公司西氣東輸分公司 

摘要：為減少天然氣長輸管道線路截斷閥誤關斷，提高閥室泄漏檢測系統的可靠性，基于大量閥室誤關斷事件的原因分析，結合氣體流體力學理論，運用SPS軟件建立了長輸天然氣管線泄漏的仿真模型，研究管線泄漏過程有關泄漏距離、壓力等條件對壓力下降過程的影響規律，計算在管線出現泄漏時可能發生的最快壓力下降過程數據。據此，設計了一種基于壓力變化過程判斷天然氣長輸管道線路泄漏方案，并開發了泄漏管線截斷閥關斷的控制算法。數據及試驗結果表明，本方法能根據壓力變化特征區分出誤關斷信號與真實泄漏信號，可降低70%左右的誤關斷率。

關鍵詞：泄漏檢測系統；長輸管線泄漏；截斷閥誤關斷；SPS軟件

長輸天然氣管線站場及閥室均具有基于壓力監測的天然氣泄漏檢測系統，在發生天然氣大量泄漏時會緊急關斷線路截斷閥。盡管泄漏檢測系統的軟硬件都通過了嚴格工況測試，但在實際運行中由于壓力變送器故障、系統接地等因素導致線路截斷閥出現誤關斷的情況屢有發生^[1]。據統計，僅某管道公司2007～2016年就共發生55次截斷閥誤關斷事件。截斷閥的誤關斷會直接影響長輸管線向下游供氣，管線壓力驟變還可能造成站場壓縮機組停機、工業用戶經濟損失等次生事件。

為減少甚至根除天然氣長輸管道線路截斷閥誤關斷問題，經過大量的調研分析、仿真建模及試驗驗證，本文設計了一種基于壓力變化過程判斷線路泄漏方案，從而為減少截斷閥誤關斷提供了解決方法，對平穩高效安全地輸送天然氣具有重要意義。

1　現狀分析

天然氣長輸管道泄漏檢測系統通過截斷閥位置安裝的壓力變送器采集并檢測天然氣管線的運行壓力，實時判斷管線運行情況。當系統檢測到管線壓力壓降速率過大或壓力數據過低時，判斷為管線發生天然氣泄漏，并向執行機構發出關斷命令，截斷長輸天然氣管線的上下游。

近年來，因泄漏檢測系統檢測信號異常導致的截斷閥誤關斷事件頻繁發生，并引起了業內高度重視。為降低其誤關斷率，采取了各種管理和技術手段，但截斷閥誤關斷事件仍時有發生，誤關斷率依然居高不下。

經過對某管道公司發生的55次誤關斷事件統計發現，因壓力變送器故障導致的占65 %，因雷雨天氣導致占22%，其他原因占5%，未明確單一原因的占8%。進一步分析發現，所有已發生的至少92%的誤關斷事件均通過泄漏檢測系統檢測到的壓力異常體現出來，并最終引發誤關斷。鑒于此，本文開展了基于壓力變化特性的長輸天然氣管線泄漏線路截斷閥關斷控制方法研究。

2　系統仿真

本研究仿真和計算相關工作通過Stoner Pipeline Simulator（下稱SPS）軟件完成，該軟件被眾多工程和公司采用，主要用于管道設計及流體分析。SPS擁有精確模擬管道設備中流體力學的能力，可提供非常精確的仿真精度^[2]。

在SPS中對長輸天然氣管線泄漏建立了流體模型后，先分析管線的管徑、壓力、輸量、泄漏位置等多種因素對于壓力下降過程的影響^[3]。再以這些條件對泄漏的影響程度作為理論依據，選取發生最大泄漏時壓力下降過程最快的管線，再計算出這個管段的各壓力情況下的最大壓力下降過程數據，并以此數據作為發生最大泄漏時的代表。

2.1　仿真建模

通過軟件建模模擬某公司曾發生過管道泄漏事故的管線，如圖 1所示，進行數據驗證工作。

 

圖 1　事故段管線泄漏模型

將事故發生時的運行壓力、泄漏位置等參數代入模型進行計算，得到泄漏發生時壓力下降過程的曲線。在仿真模擬開始后氣體輸送模型平穩，在20 min時，B-EXP全關到位，B1、B2全開到位，模擬壓力測量點上游650 m處出現的泄漏事故，得到的測量點的壓力下降情況如圖 2所示。除此之外，圖 2中還繪制了事故發生時被記錄下的真實離散數據點以及與模擬值上下10%誤差的曲線。

 

圖 2　事故段管線泄漏模型

通過與該次事故發生時的記錄數據進行比對驗證結果顯示，仿真得出的泄漏時的壓力下降過程數據和實際壓力下降數據有著良好的一致性。同樣的，再通過對多次事故段仿真計算后進行比對，比對結果均具有良好的一致性，據此可以得知，通過該方法進行模擬仿真計算的數據是準確的。

2.2　數據獲取

長輸天然氣管線泄漏后的截斷閥處的壓力下降過程受很多因素的影響，比如管徑、壓力、輸量、泄漏位置等^[4]。為得到較準確的壓力下降過程，需要了解這些條件和輸氣管道截斷閥處壓降速率的關系。因此在選取最優的數據前，以上述仿真模型為基礎，模擬了泄漏發生時各條件對壓力下降過程的影響。

模擬后的結論為運行壓力、泄漏的當量直徑、泄漏點離截斷閥距離與壓降速率成正相關，管徑與壓降速率負相關，站場分輸輸量、管道高程和氣體組分等因素與壓降速率幾乎無影響，其結果與查閱的資料吻合^[5]。

因此，要計算出最大的壓降速率，應當選取小的管徑和輸量，最高的運行壓力和泄漏當量直徑，并且泄漏位置靠近上游且距截斷閥500 m。為了更準確的描述在役管線上最快的壓力下降過程曲線，對于該段管線都進行了從設計壓力至最低運行允許壓力作為泄漏起始壓力（10.0 MPa、9.5 MPa、9.0 MPa……）后的壓力下降過程數據計算，其結果如圖 3所示。

 

圖 3　最大泄漏時的不同壓力下降過程(圖中曲線從上至下壓力依次降低)

3　控制算法

算法總體思想為，實時采集并記錄當前管線運行時的壓力數據，當一段時間內壓力變化過程數據由大到小逐漸降低，且在最大泄漏發生時的壓力下降過程數據與最小泄漏發生時的壓力下降過程數據之間時，則可判斷為天然氣管線出現管線泄漏。

3.1　泄漏數據存儲

泄漏數據存儲分為最大泄漏數據存儲和最小泄漏數據存儲兩部分內容。

最大泄漏數據存儲用于存儲在不同運行初始壓力情況下該管線最大可能的泄漏發生后，每隔5 s共20 s內的5個壓力數值，構成在初始壓力情況下發生最大可能泄漏后的壓力下降過程離散數據。最大泄漏發生時的壓力下降過程數據，均由SPS仿真軟件計算得出，而并非在算法中自行計算。不同管線由于其運行壓力、管輸量和管徑等初始條件和邊界條件不同，需要配置存儲不同的壓力下降過程數據。

最小泄漏數據取自于固定斜率的一條一次線性函數，其斜率為-0.15 MPa/min，該直線的初始數據點取自實時采集的管線壓力數據。

3.2　壓力泄漏過程判斷

壓力泄漏過程判斷是本算法最核心的內容，該算法通過實時采集并記錄壓力數據，當20 s內每隔5 s連續被記錄的5個壓力數據（P_avg1~P_avg5）由大到小逐漸減小，并且這5個壓力數據均處于最大泄漏發生時的最快壓力下降過程數據和最小泄漏發生時的最緩壓力下降過程數據之間時，則判斷為一次壓力下降過程吻合。

因為實時采集的壓力數據一般不與上述存儲的離散最大泄漏起始壓力數據一致，為了更加準確地判斷整個壓力下降過程，需要對數據進行偏移量計算。從存儲最大泄漏起始壓力數據中，根據實時采集到的壓力P_avg1選擇出與其最接近的一個的起始泄漏數據P₁和整個泄漏壓力下降過程數據P₂~P₅ ，然后計算出圖 4所示時間偏移量△t。

 

圖 4　偏移量計算

△t計算公式如下。

                                                                       (1)

再根據時間偏移量△t計算得出當最大可能發生的泄漏發生在當前采集到的壓力數據和管線當前實時運行壓力值的5 s后（P_max2）、10 s后（P_max3）、15 s后（P_max4）及20 s后（P_max5）的壓力值，其計算公式如下。

                                                                (2)

                                       (3)

                                                                 (4)

                                        (5)

再將當前運行壓力情況下，被離散化的最大泄漏發生時壓力下降過程數據P_max1~P_max5和通過一次線性函數計算出的最小泄漏發生時的壓力下降過程數據P_min1~P_min5與實時采集到的壓力數據P_avg1~P_avg5逐個比較，若滿足實時采集到的壓力數據逐漸降低且處于最大泄漏發生時壓力下降過程數據和最小泄漏發生時的壓力下降過程數據之間，即P_min2>=P_avg2>=P_max2且P_min3>=P_avg3>=P_max3且P_min4>=P_avg4>=P_max4且P_min5>=P_avg5>=P_max5，則判斷為滿足一次壓力泄漏過程判斷。

3.3　報警關閥判斷

根據最近5次壓力泄漏過程判斷后滿足判斷條件的不同次數，產生相應的報警并進行控制。若只有1次滿足壓力泄漏過程，則不產生報警，短時間后自動復位；若出現2次滿足壓力泄漏過程，則產生壓降過程小事件報警；若出現3次滿足壓力泄漏過程，則產生壓降過程大事件報警；若出現4次或5次滿足壓力泄漏過程，則判斷為出現管線泄漏。

4 試驗驗證

    基于上述建模所涉及的事故位置，將仿真計算所得到的壓力下降過程數據繪制到圖 5中。事故發生時，管線的運行壓力為7.85 MPa，于是選擇8.00 MPa的壓力下降過程數據作為用于數據比較的最大泄漏曲線。同樣的，再選取起始壓力為7.85 MPa時，0.15 MPa/min的壓降速率作為最小的壓降曲線。

 

圖 5　事故發生時的壓力數據

根據數據比對后發現，其事故發生時被記錄下的離散數據均是在最大和最小壓降曲線之間且其持續時間至少長達2 min。能夠滿足本方法中壓力泄漏過程4次以上，符合上述判斷的思路。

    進一步的，還需驗證該方法在未出現泄漏時的壓力數據異常波動時的判斷情況。根據公司內某閥室發生截斷閥誤關斷典型事件的數據記錄，比較結果如圖 6所示。

 

圖 6  事故發生時的壓力數據

誤關斷發生時一段時間內，多個被記錄的離散壓力數據中只有3個在2條曲線之間。因此上述的算法對于這種情況，則不會將其判定出管線泄漏，所以也不會控制截斷閥關斷，也就不會造成誤關斷的結果。

通過實際試驗進行模擬驗證結果表明，本方法能根據壓力變化過程準確判斷出天然氣管線的泄漏。

5　結束語

本方法基于泄漏發生時壓力下降與壓力數據發生紊亂跳變的不同過程特性，能夠判斷出管線是否泄漏，進而避免原有算法由于設備不可靠等因素導致錯誤判斷管線泄漏而導致誤關斷的情況。該方法是在不改變行業內常用泄漏檢測系統構架的情況下，提出的一種減少誤關斷的新思路，提升了泄漏檢測功能準確性，保障更加平穩高效地輸送天然氣。

 

參考文獻：

[1] 王多才，高鵬，王海峰，等．氣液聯動執行機構意外關斷分析及在西氣東輸的應用[J]．石油規劃設計，2012，23(2)：51-53．

 [2] 徐嘉爽，邱星棟，李海潤，等．基于SPS的長距離輸氣管道破損壓降速率分析[J]．油氣儲運，2015，33(3)：5-8．

[3] 齊建波，羅麗華，康焯，等．西氣東輸二線線路截斷閥壓降速率計算分析[J]．管道技術與設備，2015，31(4)：7-8．

[4] 王廣輝，張文飛．干線快速截斷閥壓降速率設定值的確定方法[J]．油氣儲運，2004，23(11)：37-39．

[5] 金俊卿，鄭云萍． FLUENT 軟件在油氣儲運工程領域的應用[J]．天然氣與石油，2013，31( 2)： 27-30．

 

 

作者：嚴密， 1989年生，工程師，現主要從事長輸天然氣管道自動化系統的運行維護工作。

《管道保護》2017年第6期（總第37期）