陕北某油区采油井油管腐蚀影响因素分析及机理

马 云，刘士涛，蒋晶晶 ，顾中波，白海涛

(1. 西安石油大学石油工程学院，陕西省油气田特种增产技术重点实验室, 陕西 西安 710065；2. 西部低渗-特低渗油藏开发与治理教育部工程研究中心 陕西 西安 710065；3. 西安石油大学化学化工学院，陕西省油气田环境污染控制与储层保护重点实验室 陕西 西安 710065；4. 长庆油田分公司第六采气厂，陕西 西安 710021；5. 长庆油田公司第八采油厂，陕西 西安 710021)

引起采油井井下油管的腐蚀因素比较多，有温度、含水率、pH值、硫化物、矿化度、阴离子和阳离子浓度和细菌等。随着中高含水采油期的到来，措施的数量和种类也越来越多，油井采出液的含水率越来越高，组成也越来越复杂，采油井油管的腐蚀日趋严重，严重影响到油气田产量而且给生产安全带来了很大的挑战[1-5]。针对油管腐蚀的问题，人们做了大量工作，并取得了许多成果[6-8]。但在以往的研究中，多采用单井分析的方法[9-10]，或者室内模拟实验的方法[11-13]，而不能从一个区域整体上研究众多影响因素下的腐蚀作用。

针对上述问题，本工作根据现场实际生产情况，甄选了陕北某油区的28口井下入腐蚀测试挂片，同时采集并分析了该28口井的采出液性质，选取和腐蚀相关的11个因素采用主成分分析法和灰关联分析法相结合的方法，确定影响该油区油管腐蚀的主要影响因素，结合扫描电镜和能谱分析探究了油管腐蚀机理，为油田科学管理决策，更合理地使用、维护、更换油管，实现生产效益的优化提供了理论依据和一种新思路。

1 实 验

1.1 采出液组成性质分析方法

在井底悬挂挂片时采集对应油井采出液，参照GB/T 260—1977《(1988)石油产品水分测定法、SY/T 5523—2006《油气田水分析方法》和SY/T 0026—1999《水腐蚀性能测试》对采出液样品并进行详细分析。

1.2 腐蚀检测方法

使用与现场油管一样材质的J55管材挂片(尺寸为50 mm×10 mm×3 mm)进行腐蚀实验，将腐蚀挂片固定在腐蚀检测装置上，修井时，将腐蚀监测装置固定到筛管中。安装时一方面确保腐蚀监测装置不会掉入井筒中，另一方面不能把挂片靠在筛管管壁，以免发生电偶腐蚀，待下次修井时，将腐蚀挂片取出，进行相关理化性质分析。

1.3 腐蚀形貌及腐蚀产物分析方法

采用Quantu600FEG扫描电镜(SEM)观察挂片腐蚀形貌。采用OX-FORD INCA x-act能谱分析仪(EDS)对腐蚀后的J55挂片进行酸洗前局部表面元素组成分析，然后对挂片进行酸洗，再次用SEM观察酸洗后的腐蚀形貌，然后根据失重法计算腐蚀速率。

2 结果与讨论

2.1 采出液井筒腐蚀检测结果

该油区28口井采出液理化性质描述性统计分析结果如表1所示。

表1 28口井采出液理化性质描述性统计

通过对井筒腐蚀检测与分析，由表1可知，采出液含水率、氯离子以及硫化物都比较高，pH均值8.35，水质偏碱性。综上检测结果中，最大腐蚀速率为3.071 0 mm/a，最小腐蚀速率为0.092 7 mm/a，平均腐蚀速率为0.901 9 mm/a。

2.2 腐蚀影响因素

采用主成分分析法和灰关联分析法相结合，从数据的内部结构出发，通过数学变化产生综合评价指标涉及的赋权，减弱了多指标综合评价体系中的主观性影响 ，进而得到影响腐蚀的最佳因素。

2.2.1 主成分

主成分分析法是一种统计分析方法，它将原来众多具有一定相关性的多个指标，重新组合成一组新的互相无关的综合指标[14]。通过主成分分析使得研究对象信息损失较少(推荐累计贡献率达到80%以上)，达到了减少变量、简化研究问题的目的[15]。

一般认为主成分方差累积贡献率在0.80或0.85以上即能代表原变量。28口井井筒腐蚀的11项指标主成分分析的特征根和方差贡献率见表2。

由表2可知，前4个主成分特征根均大于1，并且方差累计贡献率为82.165%(>80%)，包含了原始指标大部分的信息量，认为主成分可有效反映原始变量的信息，故提取前4个因子为主成分，即原来的11个影响井筒腐蚀的因素可以综合成4个公共因子，分别标为PC1-PC4。

表2 主成分特征根和方差贡献率

主成分荷载系数的正负决定因素影响的方向，绝对值大小表示影响的强度。主成分的载荷矩阵旋转之后载荷系数更接近1或者更接近0，这样得到的主成分能够更好地解释和命名变量。28口井筒的11项指标主成分载荷矩阵见表3。

表3 旋转后的成分载荷矩阵

因素对应的主成分荷载系数绝对值大于0.6时，认为主成分可以有效表达该指标信息。由表3可知，第一主成分PC1主要综合了氯离子、矿化度、钙离子、镁离子、碳酸根、碳酸氢根和pH值的信息，其中氯离子、钙离子、镁离子和矿化度为正向分布，碳酸根、碳酸氢根离子和pH值为反向分布。第二主成分PC2主要综合了硫化物的信息，为正向分布。第三主成分PC3主要表达了温度和含水率的信息，呈正向分布。第四主成分PC4主要综合了硫酸盐还原菌(SRB)的信息，呈正向分布。

使用SPSS 20.0计算出各主成分的因子得分，因子得分乘以主成分对应特征根的平方根得到各主成分的得分见图1。

图1 部分油井各主成分的得分

由图1可知，PC2与PC3的得分是明显高于PC1与PC4的，通过因子得分与腐蚀速率进行灰关联分析，即可得出四个主成分与腐蚀速率的关联度。

2.2.2 灰关联分析

灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。灰色关联分析法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色理论[16]适用于信息不完全的体系，这与油管腐蚀体系的特征相符合。

图2 各影响因子与腐蚀速率之间的关联度

将主成分得分作为子因素，腐蚀速率作为母因素进行灰关联分析。由灰色系统理论建模软件3.0计算得出子因素对母因素的关联系数,见图2。

由图2可知，PC2、PC3与腐蚀速率关联度大于0.6，PC1、PC4与腐蚀速率关联度较小，说明影响该油区油管腐蚀的主要影响因素为硫化物、温度和含水率，而SRB影响较小，该油区采出液的pH较高，SRB在pH较高的情况下很难生存[17]。

2.3 腐蚀机理

2.3.1 硫化物含量对腐蚀速率的影响

为了验证实验结果过的准确性，在28口井中选取了3口温度、含水率基本一致，不同硫化物含量的井，比较J55挂片腐蚀情况，见图3和图4。

图3 硫化物含量与腐蚀速率之间的关系

图4 在不同硫化物含量下J55挂片的扫描电镜照片及腐蚀产物EDS能谱

由图3可知，当温度、含水率基本保持一致的情况下，J55挂片的腐蚀是越来越严重的。由图4可知，硫化物含量较高的情况下，油管表面有一层疏松的腐蚀产物膜，其中的片状腐蚀产物与FeS腐蚀产物膜形状相似。进一步利用能谱分析发现，主要元素有铁、铬、硫，表明腐蚀产物主要成分是铁的硫化物[18]。研究表明，当采出液中的硫含量增加，S2-与Fe2+反应生成FeS沉淀，使钢材腐蚀的阳极反应向右推进，加速油管的腐蚀。腐蚀产物膜在金属表面的附着力不同，导致不同区域的化学反应以及腐蚀程度也都不同，且有些腐蚀产物不流通，导致金属基体表面凹陷和点蚀穿孔。

表4 J55挂片上腐蚀产物的能谱分析结果

由表4可知,在井况和采出液水质状况基本一致的情况下，20#井、16#井、28#井的表面腐蚀产物中的硫含量依次是降低的，与图3、图4结果一致。

2.3.2 温度对腐蚀速率的影响

在28口井中选取了3口硫化物、含水率基本一致，不同温度含量的井，比较J55挂片腐蚀情况，结果见图5和图6。

图5 温度与腐蚀速率之间的关系

图6 不同温度对应的扫描电镜照片(×100)

由图5和图6可知，当硫化物含量、含水率基本保持一致的情况下，随着温度的升高，J55挂片的腐蚀是越来越严重的。原因是随着温度的升高，一方面影响CO2气体在溶液中的溶解度、电化学反应活性及活化反应速率，进而影响H2CO3电离平衡及溶液的pH；另一方面影响腐蚀产物的沉积速率、覆盖率、致密性及结合强度，进而影响其对基体的保护性[19]。

2.3.3 含水率对腐蚀速率的影响

在28口井中选取了3口温度、硫化物基本一致，不同含水率含量的井，比较J55挂片腐蚀情况，结果见图7和图8。

图7 含水率与腐蚀之间的关系

图8 不同含水率对应的扫描电镜照片

由图7和图8可知，当硫化物、含水率基本保持一致的情况下，随着含水率的升高，J55挂片的腐蚀是越来越严重，分析原因为当原油含水率高于75%以后，油水混相流体形成稳定的水包油型乳状液。原油对钢表面的润湿作用受到抑制，水能够润湿整个钢表面，加剧金属的腐蚀[20]。

3 结 论

a.该油区采出液的含水率、氯离子浓度以及硫化物含量都比较高，水质偏碱性，油管的最大腐蚀速率为3.07 mm/a，最小腐蚀速率为0.092 7 mm/a，平均腐蚀速率为0.091 9 mm/a，其中20#、6#井筒腐蚀最为严重，4#井筒腐蚀较轻微，说明该油区腐蚀状况差异较大，不能从单井来分析具体的腐蚀影响因素。

b.主成分分析与灰关联分析相结合的统计分析结果明，该区块油管腐蚀的主要影响因素为硫化物、温度和含水率，现场挂片扫面电镜与能谱分析结果显示与统计分析的基本一致，说明可以利用采出液性质预判油管的腐蚀状况。

c.采出井油管腐蚀影响因素众多且交互作用较大，对于现场腐蚀的研究不宜采用单点实验的方法，宜采用以一个区块为例，用统计学原理研究多个实验点的实测数据与众多影响因素之间的内在联系进而得出该区块的腐蚀状况，甚至可以借助大数据视角基于数据挖掘技术预测更大范围内腐蚀发展趋势，从更深层次解析现场油管腐蚀的机理。