馬軍鵬，段曉蘇，白曉航，許熠棟，梁昌晶

(1.中國石油華北油田分公司消防支隊 河北 任丘 062552；2.四川科宏石油天然氣工程有限公司 四川 遂寧 629000；3.國家管網(wǎng)集團北方管道有限責任公司沈陽輸油氣分公司 遼寧 沈陽 113001；4.中國石油華北油田公司第四采油廠 河北 廊坊 065000)

0 引 言

隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展，天然氣作為清潔能源在一次能源消費中的占比越來越高，截止到2020年，我國天然氣管道總里程接近10×104km[1-2]。在管道運輸?shù)倪^程中，因管存氣量、進出氣量變化等會出現(xiàn)輸差問題。對輸差進行有效控制是天然氣計量交接的重要工作，是貿(mào)易雙方共同關(guān)注的問題，反映了管道運營方的管理水平[3-4]。目前，對于輸差分析與管理多為定性分析，在定位和定量計算上還有不足，因此對引起輸差的因素進行分析梳理，以某輸氣管道為例，通過灰色關(guān)聯(lián)和Apriori算法進行數(shù)據(jù)挖掘，識別造成輸差的主控因素及因素之間的交互作用，以期為管道完整性管理提供理論依據(jù)和實際參考。

1 輸差構(gòu)成及影響因素分析

輸差是一個計量周期內(nèi)天然氣輸入、輸出變化的差值，根據(jù)SY/T 5922—2012《天然氣管道運行規(guī)范》，輸差Q差和輸差率η計算公式如式(1)、式(2)：

Q差=(V1+Q1)-(Q2+Q3+Q4+V2)

(1)

(2)

式中：V1為計量開始時的管存氣量，m3；Q1為輸入氣量，m3；Q2為輸出氣量，m3；Q3為輸氣站場自用氣量，m3；Q4為放空氣量，m3；V2為計量結(jié)束時的管存氣量，m3。

根據(jù)運行經(jīng)驗，η控制在0.3%以內(nèi)為良好，說明管道運行狀態(tài)良好，無泄漏發(fā)生；控制在0.3%～0.6%為正常；當η大于0.6%時，說明管道發(fā)生了嚴重泄漏或事故，需要采取重點監(jiān)控或應(yīng)急響應(yīng)；當η在1.5%～2%時，說明天然氣的價格優(yōu)勢完全喪失，貿(mào)易雙方均有嚴重損失。中石油對輸差率的指標為經(jīng)濟界限0.1%，合格界限0.18%[5]。

根據(jù)式(1)，影響輸差的因素主要有流量計量、管存氣量、放空氣量、泄漏計算等方面[6]。

1.1 計量系統(tǒng)

目前，國內(nèi)天然氣計量仍以體積計量為主，輸氣站場以超聲和渦輪流量計為主。以超聲流量計為例，其表體的幾何尺寸和超聲換能器的位置參數(shù)均會影響準確度和不確定度，此外氣流速度分布不均、氣流脈動、電磁噪聲、水合物沉積、腐蝕產(chǎn)物沉積、游離水析出、氣質(zhì)組分變化等也會影響信號的傳播路徑和信號幅值[7]。因流量計引起的輸差可達2%～3%，根據(jù)“輸差一出，計量先行”的原則，一旦出現(xiàn)輸差，應(yīng)首先檢查計量裝置的準確性。

1.2 管存計算

目前，輸氣管道管存的計算方法一是通過Pipeline Studio和SPS軟件進行瞬態(tài)模擬，二是通過公式進行穩(wěn)態(tài)計算。管存計算主要與管容量、溫度、壓力和壓縮因子有關(guān)。其中，壓縮因子是計算管存正確與否的關(guān)鍵指標。常用壓縮因子計算方法有Standing-Katz圖版法、實驗測定法、狀態(tài)方程法和經(jīng)驗公式法，考慮計算的準確性和便捷性，采用GB/T 17747.2—2011《天然氣壓縮因子的計算》中推薦的辦法AGA8-92DC，該方法適用于操作壓力不大于12 MPa，溫度在-10～65 ℃，在該范圍內(nèi)計算結(jié)果的不確定度為0.1%，適用范圍符合國內(nèi)大部分輸氣管道的運行區(qū)間。

1.3 放空氣量和自用氣量

在分輸站、閥室、壓力站等位置，因設(shè)備檢修、管道泄漏、計劃停車等原因會放空兩閥室之間的氣體，分為熱放空和冷放空兩種。放空氣量可采用外加超聲流量計的方式進行計量，但總體來說，放空均為計劃放空且放空量較小，計算公式如式(3)：

(3)

式中：d放為放空立管管徑，mm；p放為距離放空立管出口4倍距離的壓力，MPa；G為氣體的相對密度。

自用氣量主要為站內(nèi)生產(chǎn)、生活的氣量，負責氣體維溫、加熱爐和放空管點火，該氣量較小。

1.4 管道泄漏

長輸管道受土壤腐蝕、流體介質(zhì)腐蝕、違章占壓、第三方破壞、地質(zhì)災(zāi)害等影響，不可避免的會出現(xiàn)穿孔泄漏現(xiàn)象。輸氣管道泄漏會導(dǎo)致起點和末點壓力、流量迅速降低，目前國內(nèi)大部分管道已安裝SCADA系統(tǒng)，實現(xiàn)分布式管理，對管道泄漏的檢測時間不超過5 min，有效防止了輸差的進一步擴大。

2 灰色關(guān)聯(lián)和Apriori算法

灰色關(guān)聯(lián)是通過關(guān)聯(lián)度來衡量因素之間關(guān)聯(lián)性的大小，對樣本量的多少無要求，如果各因素與目標值之間的發(fā)展趨勢一致，則關(guān)聯(lián)度大，反之，則關(guān)聯(lián)度小。根據(jù)輸差影響因素分析，將輸差率作為參考序列，輸入氣量、管存變化量、放空氣量、自用氣量作為比較序列。首先，對序列數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，計算比較序列和參考序列的相對差值，即關(guān)聯(lián)系數(shù)；關(guān)聯(lián)系數(shù)只表示各時刻數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)程度，信息過于分散，需要計算關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值即關(guān)聯(lián)度。

根據(jù)現(xiàn)場工況，輸差不可能為單一因素造成的，有可能受幾個因素共同作用的影響，灰色關(guān)聯(lián)只能分析各因素與目標值之間的關(guān)系，故需要Apriori算法進行數(shù)據(jù)挖掘，探索交互作用對輸差的影響。

Apriori算法是利用頻繁項集的先驗概率，通過逐層逐級搜索進行迭代計算，即先找到頻繁項集1的集合L1，通過L1找到頻繁項集2的集合L2，以此類推，直到頻繁項集的集合為空集，每個Lk均需要進行一次數(shù)據(jù)掃描。通過設(shè)置最小置信度，可得到各項之間的關(guān)聯(lián)約束，生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則見表1。規(guī)則1為當A出現(xiàn)C一定出現(xiàn)；規(guī)則2為當B和C同時出現(xiàn)時，F(xiàn)也會出現(xiàn)；規(guī)則3為當C和F同時出現(xiàn)時，B也會出現(xiàn)。其中，規(guī)則2和規(guī)則3即為影響因素之間的交互作用。

表1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

3 實例計算

以中緬天然氣管道國內(nèi)段為例，該管道長1 726.8 km，管徑1 016 mm，采用X70管線鋼，為一干線八支線，以月輸差率為研究對象，定義月輸差率為X0、輸入氣量、管存變化量、放空氣量、自用氣量分別為X1、X2、X3、X4，統(tǒng)計了2019全年的氣量變化，見表2。

表2 2019年全年氣量變化

對關(guān)聯(lián)度進行計算，見表3。可見，對輸差率的影響從大到小依次為自用氣量、輸入氣量、放空氣量和管存變化量，其中自用氣量和輸入氣量的關(guān)聯(lián)度超過了0.85，屬于高關(guān)聯(lián)度。

表3 關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果

Apriori算法只針對布爾型數(shù)據(jù)，故需要對原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化處理，將其轉(zhuǎn)為頻繁項集組成的事務(wù)數(shù)據(jù)。根據(jù)中石油的輸差合格界限，定義事務(wù)1，當輸差大于0.18%時，事務(wù)1的數(shù)值為1，當輸差小于0.18%時，事務(wù)1的數(shù)值為0；定義事務(wù)2，當輸入氣量大于銷售氣量，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；定義事務(wù)3，當輸入氣量增加，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；定義事務(wù)4，當計量開始時管存氣量大于計量結(jié)束時管存氣量，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；通過觀察，放空量在輸差量中比重較小，且具有時間特殊性，定義事務(wù)5，當放空氣量與輸差量的比值超過1.5%時，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；定義事務(wù)6，當自用氣量比上月多時，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；定義事務(wù)7，當沿線管道、法蘭、三通等出現(xiàn)漏點時，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0；根據(jù)流量計的檢定規(guī)程，渦輪流量計和超聲流量計的檢定周期分別為每年一次和每兩年一次，定義事務(wù)8，當某月的流量計進行了檢定操作，數(shù)值為1，反之數(shù)值為0。

將表2的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，見表4。設(shè)置置信度水平0.6，最小支持度的計算閾值為0.3，找出所有導(dǎo)致事務(wù)1發(fā)生的事務(wù)關(guān)系，結(jié)果見表5。規(guī)則1代表當輸入氣量大于銷售氣量時，輸差會大于0.18%，超過合格界限，同理，對于規(guī)則2～5代表當輸入氣量增加、放空氣量增加或自用氣量增加均會引起輸差超限；規(guī)則6代表當輸入氣量大于銷售氣量，同時輸入氣量比上月增多時，輸差會超限，規(guī)則7、8、9也同理，規(guī)則6～9中均有事務(wù)2，因此只要事務(wù)2發(fā)生，輸差超限的可能性大幅增加；規(guī)則10的置信度為0.8，代表當輸入氣量和放空氣量同時增加時，會引起輸差變化，規(guī)則11和規(guī)則12同理；規(guī)則13代表當輸入氣量大于銷售氣量同時輸入氣量增加、放空量增加時，輸差會超限，規(guī)則14同理。綜上所述，進出氣量變化、放空氣量、自用氣量和泄漏之間及交互作用對輸差的影響較大。

表4 Apriori算法數(shù)據(jù)預(yù)處理

表5 Apriori算法計算結(jié)果

4 結(jié) 論

1)通過灰色關(guān)聯(lián)分析，對影響輸差的數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計，影響程度從大到小依次為自用氣量、輸入氣量、放空氣量和管存變化量，其中自用氣量和輸入氣量的關(guān)聯(lián)度超過了0.85，屬于高關(guān)聯(lián)度。

2)利用Apriori算法對各影響因素之間的交互作用進行了計算，當輸入氣量增加、放空氣量增加、自用氣量增加時，輸差超限的可能性大幅增加。