油田水结垢机理及预测研究进展

郑文川 张雷 程婷婷 丁文婕 高丽娟 王多琦 黄启玉

1中国石油大学（北京）机械与储运工程学院·城市油气输配技术北京市重点实验室

2青海油田分公司采油一厂

3中国石化江苏石油工程设计有限公司

油田进入开发中后期，含水率较高，地层、油管及集输系统结垢风险增加。目前，多数陆上油田，如大庆、河南、大港等油田原油含水率高，集输及注水系统腐蚀和结垢问题比较严重[1]。结垢会导致管道或设备流通面积减小，容易引起腐蚀，增加运维成本，严重时甚至造成堵管或堵井，影响油田正常生产[2]。国内外学者对结垢的研究从结垢机理、结垢预测和防治等方面展开，在结垢预测领域仍具有较大的发展空间。总结油田水结垢机理及结垢预测方法，根据不同结垢预测方法的特点和适用范围，确定合理有效的预测手段，准确评估油田水的结垢情况，对保障油田安全生产具有十分重要的指导意义。

1 结垢机理

1.1 结垢原因

污垢包括析晶垢、颗粒垢、化学反应垢、腐蚀垢等[3]。油田水结垢往往由多种原因造成，国内外学者普遍认为包括以下结垢机理：流体不配伍理论、力学条件变化理论、吸附生长理论和微生物活动腐蚀理论等。

（1）流体不配伍理论。油田系统中，不同层位化学品不相容的流体混输时，容易在井筒或者集输系统中发生结垢，例如NaHCO3与CaCl2型油田水混输后容易发生结垢。采用注水开发工艺，当注入水与采出水不相容时，注水井或油层中也会结垢[4]。

（2）力学条件变化理论。当热力学或动力学条件保持稳定时，含有化学不相容离子的过饱和溶液会处于稳定状态。但温度升高、压力降低均会使成垢盐类溶解度降低，当温度升高或者压力降低时，溶解平衡状态的饱和溶液会发生结垢[5]。另外，油田系统中阀门、泵吸入口等流道突变的位置，流线、流速、压力及密度等也会发生突变，成垢盐类的溶解平衡状态遭到破坏从而导致结垢[6-7]。

（3）吸附生长理论。管道及设备壁面是微观毛糙面，随着流体输送，由于热力学或动力学变化，溶液中析出的微粒垢会吸附在壁面，并以其为中心结晶生长[8]。

（4）微生物活动腐蚀理论。油气田温度、压力及水质时常变化，当生产条件利于微生物活动时，容易引起腐蚀结垢[9]。

1.2 动态结垢过程

EPSTEIN 认为结垢包括起始、输运、附着、剥蚀和老化五个阶段，众多学者通过实验和分析论证了这一观点。污垢组分从开始在换热壁面上沉积到完全覆盖换热壁面为结垢的起始阶段；污垢组分从流体到换热壁面为结垢的输运阶段，在布朗扩散、对流输运、外力和惯性等的共同作用下进行；污垢粒子被输运至换热壁面后，一部分粒子会附着于壁面，还有一部分粒子会被反弹，引入了“附着概率”的概念，当污垢组分完全覆盖壁面时，附着发生在污垢粒子间；剥蚀是指流体的冲刷作用会脱除部分换热壁面上的污垢；老化会使沉积物性质发生变化，受温度的影响比较明显，剥蚀过程会受老化过程的影响[10]。

2 结垢趋势预测方法

2.1 碳酸钙垢

（1）Langelier 饱和指数法。LANGELIER[11]提出了碳酸钙饱和pH 值的概念，用pHs表示，饱和指数IL由公式（1）确定。

当水体实际pH 值小于碳酸钙饱和pH 值时，水体系不存在CaCO3，不发生结垢，即当IL＜0 时，不发生结垢，IL＞0 时，可能结垢。该方法适用于含盐量小于0.4‰的水体系，大多数油田水含盐量远超于0.4‰。

（2）Davis-Stiff 饱和指数法。DAVIS 和STIFF[12]基于Langelier 饱和指数法，通过大量的实验分析，考虑温度和离子强度的影响引入了K值，饱和指数SI由公式（2）确定，适用于温度为0～100 ℃的水体系。

式中：pCa和pAlK分别为钙离子浓度和总碱度的负对数，无因次。

当SI＜0 时，不发生结垢；SI＞0 时，可 能结垢。

（3）Ryznar 稳定指数法。RYZNAR[13]基于LANGELIER、DAVIS 和STIFF 等的研究，结合实验和实际数据分析，提出了能判断碳酸钙结垢程度的稳定指数，用RI表示。

当RI≥6 时，微量结垢或不结垢；RI＜6 时，可能结垢；RI＜5 时，严重结垢。Ryznar 稳定指数法适用于碱度和矿化度较高的水体系，在中原油田得到了现场验证。

（4）苏联饱和系数法。相比Ryznar 稳定指数法，苏联饱和系数法[14]更适用于油藏含水区域Ca-CO3结垢趋势预测。

式中：S为CaCO3的饱和系数；P(CaCO3)为CaCO3的溶度积；L(CaCO3)为系统中CaCO3与相应的碳酸盐化合物呈动态平衡时的热力学溶度积。

当S＞1 时，可能产生CaCO3沉淀；当S＜1时，不发生CaCO3沉淀。

2.2 硫酸盐垢

（1）Skillman 热力学溶解度法。SKILLMAN等[15]根据热力学溶解平衡原理，提出了CaSO4结垢趋势预测方程，水体系CaSO4结垢趋势预测值用S表示。

式中：X为Ca2+与SO42-的浓度差，mol/L；K为CaSO4溶度积常数。

当S＜C（C为水体系CaSO4浓度，mol/L，取Ca2+、SO42-浓度中的最小值）时，可能结垢；S=C时，临界状态；S＞C时，不发生结垢。Skillman热力学溶解度法在绥中36-1 油田进行了应用，预测结果与现场实际基本一致。

（2）Jacques 硫酸锶垢预测方法。JACQUES等[16]通过对水溶液中Sr2+溶解性的研究，提出由Sr2+和SO42-的浓度乘积与溶度积的比值来判断结垢趋势，用S(SrSO4)表示。

式中：S(SrSO4)为结垢指数，无因次；[Sr2+]和[SO42-]分别为Sr2+、SO42-的浓度，mol/L；Ksp为SrSO4的溶度积。

当S(SrSO4)＜1 时，无结垢趋势；S(SrSO4)＞1时，有结垢趋势；S(SrSO4)=1 时，临界状态。该方法适用于压力为0.69～20.6 MPa，温度为38～149 ℃，离子强度小于3.4 mol/kg 水体系。

2.3 混合垢

（1）Oddo-Tomson 饱和指数法。ODDO 和TOMSON[17-18]考虑热力学因素、离子强度和CO2的影响，基于活度积、溶度积和离子缔合理论建立了碳酸盐/硫酸盐结垢趋势预测方程，见公式（7），能预测不同压力、温度下的碳酸盐/硫酸盐结垢趋势。

式中：[Me]、[An] 为阳、阴离子活度，mol/L；Kc为溶度积系数，与温度、压力和离子强度有关；T为油田水温度，℃；p为绝对压力，MPa；μi为离子强度，mol/kg。

当Is=0 时，临界状态；Is＜0 时，不发生结垢；Is＞0 时，可能结垢。Oddo-Tomson 方法在华池油田得到了现场验证。

（2）饱和系数法。油田水中某种成垢盐的沉淀-溶解平衡式为

定义成垢盐AB 的饱和系数S公式为

式中：CA和CB为油田水中A2+和B2-浓度，mol/L；Qsp为成垢盐AB的溶度积。

当S＞1 时，可能结垢；S＜1 时，不发生结垢；S=1 时，临界状态[19]。饱和系数法在岐口油田进行了应用，预测结果与现场实际基本一致。

3 结垢量预测方法

3.1 结垢预测模型

（1）Kern-Seaton 模型。KERN 和SEATON[20]认为污垢层的形成存在沉积和脱除两个过程：一方面，污垢在换热壁面沉积并不断生长，另一方面，部分沉积在壁面的污垢会在流体冲刷作用下脱离换热壁面，实际的结垢量是换热壁面污垢沉积物的净增加量，污垢沉积物的热阻能够衡量污垢净增加量，提出用公式（10）表达结垢速率。

式中，Rf为污垢热阻，m2·℃/W；Φd和Φr分别为污垢的沉积率和剥蚀率，m·℃/N。

颗粒污垢在冷却水系统中比较常见，对于颗粒污垢，KERN 和SEATON 假定污垢沉积率与溶液中污垢物质的浓度和溶液流速成正比，剥蚀率与剪切力和污垢层厚度成正比。该模型经Watkinson 的沙浆实验结果予以验证。

（2）Taborek 模型。TABOREK[21]参考KERN 和SEATON 的沉积-脱除结垢理论，认为可将析晶污垢的沉积过程看作n级反应，沉积率与附着概率、溶液中污垢物质的浓度、活化能以及换热壁面温度有关，见公式（11），剥蚀率参考Kern-Seaton 模型。该模型是需通过实验数据拟合关键参数的半理论模型，适用于冷却水系统。

式中：Φd为污垢沉积率，m·℃/N；K0为系数；Pd为附着概率；Cb为溶液中污垢物质的浓度，kg/m3；n为反应级数；E为活化能，J/mol；R为常数；Ts为换热壁面温度，℃；V为溶液流速，m/s；γ取0.5。

（3）Hasson 模型。HASSON[22]认为结晶垢的形成有两个过程：一是溶液中Ca2+和CO32-向壁面扩散传质的过程；二是Ca2+和CO32-在壁面发生结晶反应的过程，基于离子扩散和结晶反应建立了结垢预测模型公式（12）。

（4）微粒和析晶混合污垢模型。徐志明等[23]认为溶液中同时存在微粒垢与成垢物质，一部分成垢物质会沉积在管壁上形成结晶垢，还有一部分会沉积在微粒的表面，导致微粒表面积和质量增大。

式中：R′f1为管壁结晶污垢热阻，m2·℃/W；R′f2为微粒污垢热阻，m2·℃/W；Δm1为管壁结晶成垢质量，kg；Δm2为微粒表面结晶成垢质量，kg；s1为管壁面积，m2；s2为微粒表面积之和，m2；λf为污垢导热系数，W/(m·℃)；ρf为污垢密度，kg/m3。

（5）碳酸钙于换热表面结垢的模型。全贞花等[24]认为换热表面结垢包括沉积和剥离两部分，其中，沉积垢包括独立形成、互不影响的结晶垢与微粒垢，结垢速率可表示为公式（18）。结晶垢沉积速率借鉴Hasson 模型，微粒垢沉积速率为溶液中微粒垢浓度、无因次沉积速率和流体与壁面摩擦速度的乘积，污垢剥离速率与剪切剥离系数、污垢密度和污垢层厚度有关。考虑温度场和结垢过程的互相影响，对污垢预测模型进行了编程计算，模型的计算结果与实验值的偏差大部分小于15%。

（6）动态结垢速率预测模型。王颖[25]提出了考虑多个结垢影响因素的动态结垢速率表达式，认为结垢包括结晶成垢与微粒沉积，流体流动剪切同时作用于结晶成垢与微粒沉积过程。

式中：ω为动态结垢速率，mm/d；a，b分别为与成垢离子浓度和微粒垢浓度有关的结晶垢与微粒垢系数；t为油田水温度，℃；pH为油田水pH 值；c为成垢离子浓度，mol/L；τ为流动剪切应力，Pa；C为微粒垢流率，g/s；k1～k7为实验回归系数。

3.2 人工神经网络

如果训练样本有代表性，人工神经网络对集输管道的结垢量预测结果是比较准确可靠的。目前，神经网络方法仍存在一些问题：所需数据量较大，开发持续时间较长，输出结果的可解释性较差等[26]。

3.3 数值模拟

数值模拟方法便捷、经济，近年来国内外学者借助CFD 软件对污垢的形成进行了仿真模拟，研究了各因素对污垢层形成的影响。

SAGHATOLESLAMI[27]结合Fluent 与UDF，模拟了换热器中脉动流的结垢，研究了不同角频率和振幅对结垢的影响。徐志明等[28]基于析晶结垢模型，数值模拟了恒壁温时圆管内CaSO4垢的沉积，研究了介质浓度和壁面温度对污垢沉积率、剥蚀率的影响，介质浓度和壁面温度升高，污垢沉积率增加。张蕊[29]结合Fluent 和UDF 模拟了CaSO4析晶污垢在换热面的沉积过程，恒热流工况时，流体浓度越大，入口温度越高，流体入口速度越小，污垢热阻越大。孙卓辉[30]模拟了析晶结垢和颗粒沉积共同作用下的CaSO4污垢生成过程，颗粒沉积污垢沿流动方向占比越来越高。

3.4 预测软件

OFISTP 软件能预测析垢量，贾红育等利用OFISTP 软件预测了榆树林、头台以及鄯善等油田的结垢情况，与静态实验结果比较吻合[31]。Scale SoftPitzner 软件能根据水样参数和生产条件，预测结垢类型、趋势及结垢量等，适用于温度不超过315 ℃、压力不超过260 MPa和矿化度不超过700 g/L的工况。ScaleChem 软件主要用于天然气开采[32]。李农等[33]利用ScaleChem 软件预测了西南油气田某井筒的结垢量，预测结果与现场实际偏差较小，认为ScaleChem 软件在天然气开采中预测结果比较可靠。油田动态结垢速率预测软件基于动态结垢速率预测模型编制，可以根据水样和生产参数计算出结垢速率及年结垢厚度，对于现场某输水管道，实测值与软件预测值相对误差为11.4%[34]。

4 结垢监测技术

结合电化学、声学和光学等技术，实现无损、实时地监测管道结垢情况，对实现节能降耗、保障油田安全生产十分重要。近年来，结垢监测技术取得了一些进步，分为热学法和非热学法两种[35]，其基本原理和特点见表1。

表1 油田水结垢监测技术Tab.1 Monitoring technology for oilfield water scaling

5 结论与建议

目前，对于油田水结垢机理的研究比较成熟，结垢趋势预测方法较多，但仅局限于预测是否结垢或结垢程度，对油田运行的指导意义有限。结垢量预测技术取得了一定的进展，包括结垢预测模型、人工神经网络预测技术、数值模拟方法以及结垢预测软件等，其中，结垢预测软件使用最为广泛。为此，对结垢预测中存在的问题和发展提出几点建议：

（1）结垢趋势预测技术发展成熟，操作简单，主要用于对油田水的结垢情况进行初步预测，如果发生结垢，仍需采用结垢量预测技术，提高预测结果的可靠性和实用性。

（2）结垢量预测技术以结垢预测软件最为常用。结垢预测模型缺少大量的实际工程检验，多局限于实验室验证或少量的工程验证。人工神经网络方法的缺点限制了其在结垢预测领域的工程应用，数值模拟研究结果仍需要现场检验。综合热力学和动力学等因素建立能准确用于预测油田水实际结垢速率的理论模型，对保证油田经济、安全地生产具有重要意义。

（3）应结合结垢量预测技术和结垢监测技术，通过监测结果来检验和优化结垢量预测技术，形成一套更加有效的油田水结垢评估体系。