严密

中石油管道有限责任公司西气东输分公司 

摘要：为减少天然气长输管道线路截断阀误关断，提高阀室泄漏检测系统的可靠性，基于大量阀室误关断事件的原因分析，结合气体流体力学理论，运用SPS软件建立了长输天然气管线泄漏的仿真模型，研究管线泄漏过程有关泄漏距离、压力等条件对压力下降过程的影响规律，计算在管线出现泄漏时可能发生的最快压力下降过程数据。据此，设计了一种基于压力变化过程判断天然气长输管道线路泄漏方案，并开发了泄漏管线截断阀关断的控制算法。数据及试验结果表明，本方法能根据压力变化特征区分出误关断信号与真实泄漏信号，可降低70%左右的误关断率。

关键词：泄漏检测系统；长输管线泄漏；截断阀误关断；SPS软件

长输天然气管线站场及阀室均具有基于压力监测的天然气泄漏检测系统，在发生天然气大量泄漏时会紧急关断线路截断阀。尽管泄漏检测系统的软硬件都通过了严格工况测试，但在实际运行中由于压力变送器故障、系统接地等因素导致线路截断阀出现误关断的情况屡有发生^[1]。据统计，仅某管道公司2007～2016年就共发生55次截断阀误关断事件。截断阀的误关断会直接影响长输管线向下游供气，管线压力骤变还可能造成站场压缩机组停机、工业用户经济损失等次生事件。

为减少甚至根除天然气长输管道线路截断阀误关断问题，经过大量的调研分析、仿真建模及试验验证，本文设计了一种基于压力变化过程判断线路泄漏方案，从而为减少截断阀误关断提供了解决方法，对平稳高效安全地输送天然气具有重要意义。

1　现状分析

天然气长输管道泄漏检测系统通过截断阀位置安装的压力变送器采集并检测天然气管线的运行压力，实时判断管线运行情况。当系统检测到管线压力压降速率过大或压力数据过低时，判断为管线发生天然气泄漏，并向执行机构发出关断命令，截断长输天然气管线的上下游。

近年来，因泄漏检测系统检测信号异常导致的截断阀误关断事件频繁发生，并引起了业内高度重视。为降低其误关断率，采取了各种管理和技术手段，但截断阀误关断事件仍时有发生，误关断率依然居高不下。

经过对某管道公司发生的55次误关断事件统计发现，因压力变送器故障导致的占65 %，因雷雨天气导致占22%，其他原因占5%，未明确单一原因的占8%。进一步分析发现，所有已发生的至少92%的误关断事件均通过泄漏检测系统检测到的压力异常体现出来，并最终引发误关断。鉴于此，本文开展了基于压力变化特性的长输天然气管线泄漏线路截断阀关断控制方法研究。

2　系统仿真

本研究仿真和计算相关工作通过Stoner Pipeline Simulator（下称SPS）软件完成，该软件被众多工程和公司采用，主要用于管道设计及流体分析。SPS拥有精确模拟管道设备中流体力学的能力，可提供非常精确的仿真精度^[2]。

在SPS中对长输天然气管线泄漏建立了流体模型后，先分析管线的管径、压力、输量、泄漏位置等多种因素对于压力下降过程的影响^[3]。再以这些条件对泄漏的影响程度作为理论依据，选取发生最大泄漏时压力下降过程最快的管线，再计算出这个管段的各压力情况下的最大压力下降过程数据，并以此数据作为发生最大泄漏时的代表。

2.1　仿真建模

通过软件建模模拟某公司曾发生过管道泄漏事故的管线，如图 1所示，进行数据验证工作。

 

图 1　事故段管线泄漏模型

将事故发生时的运行压力、泄漏位置等参数代入模型进行计算，得到泄漏发生时压力下降过程的曲线。在仿真模拟开始后气体输送模型平稳，在20 min时，B-EXP全关到位，B1、B2全开到位，模拟压力测量点上游650 m处出现的泄漏事故，得到的测量点的压力下降情况如图 2所示。除此之外，图 2中还绘制了事故发生时被记录下的真实离散数据点以及与模拟值上下10%误差的曲线。

 

图 2　事故段管线泄漏模型

通过与该次事故发生时的记录数据进行比对验证结果显示，仿真得出的泄漏时的压力下降过程数据和实际压力下降数据有着良好的一致性。同样的，再通过对多次事故段仿真计算后进行比对，比对结果均具有良好的一致性，据此可以得知，通过该方法进行模拟仿真计算的数据是准确的。

2.2　数据获取

长输天然气管线泄漏后的截断阀处的压力下降过程受很多因素的影响，比如管径、压力、输量、泄漏位置等^[4]。为得到较准确的压力下降过程，需要了解这些条件和输气管道截断阀处压降速率的关系。因此在选取最优的数据前，以上述仿真模型为基础，模拟了泄漏发生时各条件对压力下降过程的影响。

模拟后的结论为运行压力、泄漏的当量直径、泄漏点离截断阀距离与压降速率成正相关，管径与压降速率负相关，站场分输输量、管道高程和气体组分等因素与压降速率几乎无影响，其结果与查阅的资料吻合^[5]。

因此，要计算出最大的压降速率，应当选取小的管径和输量，最高的运行压力和泄漏当量直径，并且泄漏位置靠近上游且距截断阀500 m。为了更准确的描述在役管线上最快的压力下降过程曲线，对于该段管线都进行了从设计压力至最低运行允许压力作为泄漏起始压力（10.0 MPa、9.5 MPa、9.0 MPa……）后的压力下降过程数据计算，其结果如图 3所示。

 

图 3　最大泄漏时的不同压力下降过程(图中曲线从上至下压力依次降低)

3　控制算法

算法总体思想为，实时采集并记录当前管线运行时的压力数据，当一段时间内压力变化过程数据由大到小逐渐降低，且在最大泄漏发生时的压力下降过程数据与最小泄漏发生时的压力下降过程数据之间时，则可判断为天然气管线出现管线泄漏。

3.1　泄漏数据存储

泄漏数据存储分为最大泄漏数据存储和最小泄漏数据存储两部分内容。

最大泄漏数据存储用于存储在不同运行初始压力情况下该管线最大可能的泄漏发生后，每隔5 s共20 s内的5个压力数值，构成在初始压力情况下发生最大可能泄漏后的压力下降过程离散数据。最大泄漏发生时的压力下降过程数据，均由SPS仿真软件计算得出，而并非在算法中自行计算。不同管线由于其运行压力、管输量和管径等初始条件和边界条件不同，需要配置存储不同的压力下降过程数据。

最小泄漏数据取自于固定斜率的一条一次线性函数，其斜率为-0.15 MPa/min，该直线的初始数据点取自实时采集的管线压力数据。

3.2　压力泄漏过程判断

压力泄漏过程判断是本算法最核心的内容，该算法通过实时采集并记录压力数据，当20 s内每隔5 s连续被记录的5个压力数据（P_avg1~P_avg5）由大到小逐渐减小，并且这5个压力数据均处于最大泄漏发生时的最快压力下降过程数据和最小泄漏发生时的最缓压力下降过程数据之间时，则判断为一次压力下降过程吻合。

因为实时采集的压力数据一般不与上述存储的离散最大泄漏起始压力数据一致，为了更加准确地判断整个压力下降过程，需要对数据进行偏移量计算。从存储最大泄漏起始压力数据中，根据实时采集到的压力P_avg1选择出与其最接近的一个的起始泄漏数据P₁和整个泄漏压力下降过程数据P₂~P₅ ，然后计算出图 4所示时间偏移量△t。

 

图 4　偏移量计算

△t计算公式如下。

                                                                       (1)

再根据时间偏移量△t计算得出当最大可能发生的泄漏发生在当前采集到的压力数据和管线当前实时运行压力值的5 s后（P_max2）、10 s后（P_max3）、15 s后（P_max4）及20 s后（P_max5）的压力值，其计算公式如下。

                                                                (2)

                                       (3)

                                                                 (4)

                                        (5)

再将当前运行压力情况下，被离散化的最大泄漏发生时压力下降过程数据P_max1~P_max5和通过一次线性函数计算出的最小泄漏发生时的压力下降过程数据P_min1~P_min5与实时采集到的压力数据P_avg1~P_avg5逐个比较，若满足实时采集到的压力数据逐渐降低且处于最大泄漏发生时压力下降过程数据和最小泄漏发生时的压力下降过程数据之间，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，则判断为满足一次压力泄漏过程判断。

3.3　报警关阀判断

根据最近5次压力泄漏过程判断后满足判断条件的不同次数，产生相应的报警并进行控制。若只有1次满足压力泄漏过程，则不产生报警，短时间后自动复位；若出现2次满足压力泄漏过程，则产生压降过程小事件报警；若出现3次满足压力泄漏过程，则产生压降过程大事件报警；若出现4次或5次满足压力泄漏过程，则判断为出现管线泄漏。

4 试验验证

    基于上述建模所涉及的事故位置，将仿真计算所得到的压力下降过程数据绘制到图 5中。事故发生时，管线的运行压力为7.85 MPa，于是选择8.00 MPa的压力下降过程数据作为用于数据比较的最大泄漏曲线。同样的，再选取起始压力为7.85 MPa时，0.15 MPa/min的压降速率作为最小的压降曲线。

 

图 5　事故发生时的压力数据

根据数据比对后发现，其事故发生时被记录下的离散数据均是在最大和最小压降曲线之间且其持续时间至少长达2 min。能够满足本方法中压力泄漏过程4次以上，符合上述判断的思路。

    进一步的，还需验证该方法在未出现泄漏时的压力数据异常波动时的判断情况。根据公司内某阀室发生截断阀误关断典型事件的数据记录，比较结果如图 6所示。

 

图 6  事故发生时的压力数据

误关断发生时一段时间内，多个被记录的离散压力数据中只有3个在2条曲线之间。因此上述的算法对于这种情况，则不会将其判定出管线泄漏，所以也不会控制截断阀关断，也就不会造成误关断的结果。

通过实际试验进行模拟验证结果表明，本方法能根据压力变化过程准确判断出天然气管线的泄漏。

5　结束语

本方法基于泄漏发生时压力下降与压力数据发生紊乱跳变的不同过程特性，能够判断出管线是否泄漏，进而避免原有算法由于设备不可靠等因素导致错误判断管线泄漏而导致误关断的情况。该方法是在不改变行业内常用泄漏检测系统构架的情况下，提出的一种减少误关断的新思路，提升了泄漏检测功能准确性，保障更加平稳高效地输送天然气。

 

参考文献：

[1] 王多才，高鹏，王海峰，等．气液联动执行机构意外关断分析及在西气东输的应用[J]．石油规划设计，2012，23(2)：51-53．

 [2] 徐嘉爽，邱星栋，李海润，等．基于SPS的长距离输气管道破损压降速率分析[J]．油气储运，2015，33(3)：5-8．

[3] 齐建波，罗丽华，康焯，等．西气东输二线线路截断阀压降速率计算分析[J]．管道技术与设备，2015，31(4)：7-8．

[4] 王广辉，张文飞．干线快速截断阀压降速率设定值的确定方法[J]．油气储运，2004，23(11)：37-39．

[5] 金俊卿，郑云萍． FLUENT 软件在油气储运工程领域的应用[J]．天然气与石油，2013，31( 2)： 27-30．

 

 

作者：严密， 1989年生，工程师，现主要从事长输天然气管道自动化系统的运行维护工作。

《管道保护》2017年第6期（总第37期）