陜北某油區采油井油管腐蝕影響因素分析及機理

馬 云，劉士濤，蔣晶晶 ，顧中波，白海濤

(1. 西安石油大學石油工程學院，陜西省油氣田特種增產技術重點實驗室, 陜西 西安 710065；2. 西部低滲-特低滲油藏開發與治理教育部工程研究中心 陜西 西安 710065；3. 西安石油大學化學化工學院，陜西省油氣田環境污染控制與儲層保護重點實驗室 陜西 西安 710065；4. 長慶油田分公司第六采氣廠，陜西 西安 710021；5. 長慶油田公司第八采油廠，陜西 西安 710021)

引起采油井井下油管的腐蝕因素比較多，有溫度、含水率、pH值、硫化物、礦化度、陰離子和陽離子濃度和細菌等。隨著中高含水采油期的到來，措施的數量和種類也越來越多，油井采出液的含水率越來越高，組成也越來越復雜，采油井油管的腐蝕日趨嚴重，嚴重影響到油氣田產量而且給生產安全帶來了很大的挑戰[1-5]。針對油管腐蝕的問題，人們做了大量工作，并取得了許多成果[6-8]。但在以往的研究中，多采用單井分析的方法[9-10]，或者室內模擬實驗的方法[11-13]，而不能從一個區域整體上研究眾多影響因素下的腐蝕作用。

針對上述問題，本工作根據現場實際生產情況，甄選了陜北某油區的28口井下入腐蝕測試掛片，同時采集并分析了該28口井的采出液性質，選取和腐蝕相關的11個因素采用主成分分析法和灰關聯分析法相結合的方法，確定影響該油區油管腐蝕的主要影響因素，結合掃描電鏡和能譜分析探究了油管腐蝕機理，為油田科學管理決策，更合理地使用、維護、更換油管，實現生產效益的優化提供了理論依據和一種新思路。

1 實 驗

1.1 采出液組成性質分析方法

在井底懸掛掛片時采集對應油井采出液，參照GB/T 260—1977《(1988)石油產品水分測定法、SY/T 5523—2006《油氣田水分析方法》和SY/T 0026—1999《水腐蝕性能測試》對采出液樣品并進行詳細分析。

1.2 腐蝕檢測方法

使用與現場油管一樣材質的J55管材掛片(尺寸為50 mm×10 mm×3 mm)進行腐蝕實驗，將腐蝕掛片固定在腐蝕檢測裝置上，修井時，將腐蝕監測裝置固定到篩管中。安裝時一方面確保腐蝕監測裝置不會掉入井筒中，另一方面不能把掛片靠在篩管管壁，以免發生電偶腐蝕，待下次修井時，將腐蝕掛片取出，進行相關理化性質分析。

1.3 腐蝕形貌及腐蝕產物分析方法

采用Quantu600FEG掃描電鏡(SEM)觀察掛片腐蝕形貌。采用OX-FORD INCA x-act能譜分析儀(EDS)對腐蝕后的J55掛片進行酸洗前局部表面元素組成分析，然后對掛片進行酸洗，再次用SEM觀察酸洗后的腐蝕形貌，然后根據失重法計算腐蝕速率。

2 結果與討論

2.1 采出液井筒腐蝕檢測結果

該油區28口井采出液理化性質描述性統計分析結果如表1所示。

表1 28口井采出液理化性質描述性統計

通過對井筒腐蝕檢測與分析，由表1可知，采出液含水率、氯離子以及硫化物都比較高，pH均值8.35，水質偏堿性。綜上檢測結果中，最大腐蝕速率為3.071 0 mm/a，最小腐蝕速率為0.092 7 mm/a，平均腐蝕速率為0.901 9 mm/a。

2.2 腐蝕影響因素

采用主成分分析法和灰關聯分析法相結合，從數據的內部結構出發，通過數學變化產生綜合評價指標涉及的賦權，減弱了多指標綜合評價體系中的主觀性影響 ，進而得到影響腐蝕的最佳因素。

2.2.1 主成分

主成分分析法是一種統計分析方法，它將原來眾多具有一定相關性的多個指標，重新組合成一組新的互相無關的綜合指標[14]。通過主成分分析使得研究對象信息損失較少(推薦累計貢獻率達到80%以上)，達到了減少變量、簡化研究問題的目的[15]。

一般認為主成分方差累積貢獻率在0.80或0.85以上即能代表原變量。28口井井筒腐蝕的11項指標主成分分析的特征根和方差貢獻率見表2。

由表2可知，前4個主成分特征根均大于1，并且方差累計貢獻率為82.165%(>80%)，包含了原始指標大部分的信息量，認為主成分可有效反映原始變量的信息，故提取前4個因子為主成分，即原來的11個影響井筒腐蝕的因素可以綜合成4個公共因子，分別標為PC1-PC4。

表2 主成分特征根和方差貢獻率

主成分荷載系數的正負決定因素影響的方向，絕對值大小表示影響的強度。主成分的載荷矩陣旋轉之后載荷系數更接近1或者更接近0，這樣得到的主成分能夠更好地解釋和命名變量。28口井筒的11項指標主成分載荷矩陣見表3。

表3 旋轉后的成分載荷矩陣

因素對應的主成分荷載系數絕對值大于0.6時，認為主成分可以有效表達該指標信息。由表3可知，第一主成分PC1主要綜合了氯離子、礦化度、鈣離子、鎂離子、碳酸根、碳酸氫根和pH值的信息，其中氯離子、鈣離子、鎂離子和礦化度為正向分布，碳酸根、碳酸氫根離子和pH值為反向分布。第二主成分PC2主要綜合了硫化物的信息，為正向分布。第三主成分PC3主要表達了溫度和含水率的信息，呈正向分布。第四主成分PC4主要綜合了硫酸鹽還原菌(SRB)的信息，呈正向分布。

使用SPSS 20.0計算出各主成分的因子得分，因子得分乘以主成分對應特征根的平方根得到各主成分的得分見圖1。

圖1 部分油井各主成分的得分

由圖1可知，PC2與PC3的得分是明顯高于PC1與PC4的，通過因子得分與腐蝕速率進行灰關聯分析，即可得出四個主成分與腐蝕速率的關聯度。

2.2.2 灰關聯分析

灰色關聯分析是通過灰色關聯度來分析和確定系統因素間的影響程度或因素對系統主行為的貢獻測度的一種方法?；疑P聯分析法，是根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，亦即“灰色關聯度”，作為衡量因素間關聯程度的一種方法?；疑碚揫16]適用于信息不完全的體系，這與油管腐蝕體系的特征相符合。

圖2 各影響因子與腐蝕速率之間的關聯度

將主成分得分作為子因素，腐蝕速率作為母因素進行灰關聯分析。由灰色系統理論建模軟件3.0計算得出子因素對母因素的關聯系數,見圖2。

由圖2可知，PC2、PC3與腐蝕速率關聯度大于0.6，PC1、PC4與腐蝕速率關聯度較小，說明影響該油區油管腐蝕的主要影響因素為硫化物、溫度和含水率，而SRB影響較小，該油區采出液的pH較高，SRB在pH較高的情況下很難生存[17]。

2.3 腐蝕機理

2.3.1 硫化物含量對腐蝕速率的影響

為了驗證實驗結果過的準確性，在28口井中選取了3口溫度、含水率基本一致，不同硫化物含量的井，比較J55掛片腐蝕情況，見圖3和圖4。

圖3 硫化物含量與腐蝕速率之間的關系

圖4 在不同硫化物含量下J55掛片的掃描電鏡照片及腐蝕產物EDS能譜

由圖3可知，當溫度、含水率基本保持一致的情況下，J55掛片的腐蝕是越來越嚴重的。由圖4可知，硫化物含量較高的情況下，油管表面有一層疏松的腐蝕產物膜，其中的片狀腐蝕產物與FeS腐蝕產物膜形狀相似。進一步利用能譜分析發現，主要元素有鐵、鉻、硫，表明腐蝕產物主要成分是鐵的硫化物[18]。研究表明，當采出液中的硫含量增加，S2-與Fe2+反應生成FeS沉淀，使鋼材腐蝕的陽極反應向右推進，加速油管的腐蝕。腐蝕產物膜在金屬表面的附著力不同，導致不同區域的化學反應以及腐蝕程度也都不同，且有些腐蝕產物不流通，導致金屬基體表面凹陷和點蝕穿孔。

表4 J55掛片上腐蝕產物的能譜分析結果

由表4可知,在井況和采出液水質狀況基本一致的情況下，20#井、16#井、28#井的表面腐蝕產物中的硫含量依次是降低的，與圖3、圖4結果一致。

2.3.2 溫度對腐蝕速率的影響

在28口井中選取了3口硫化物、含水率基本一致，不同溫度含量的井，比較J55掛片腐蝕情況，結果見圖5和圖6。

圖5 溫度與腐蝕速率之間的關系

圖6 不同溫度對應的掃描電鏡照片(×100)

由圖5和圖6可知，當硫化物含量、含水率基本保持一致的情況下，隨著溫度的升高，J55掛片的腐蝕是越來越嚴重的。原因是隨著溫度的升高，一方面影響CO2氣體在溶液中的溶解度、電化學反應活性及活化反應速率，進而影響H2CO3電離平衡及溶液的pH；另一方面影響腐蝕產物的沉積速率、覆蓋率、致密性及結合強度，進而影響其對基體的保護性[19]。

2.3.3 含水率對腐蝕速率的影響

在28口井中選取了3口溫度、硫化物基本一致，不同含水率含量的井，比較J55掛片腐蝕情況，結果見圖7和圖8。

圖7 含水率與腐蝕之間的關系

圖8 不同含水率對應的掃描電鏡照片

由圖7和圖8可知，當硫化物、含水率基本保持一致的情況下，隨著含水率的升高，J55掛片的腐蝕是越來越嚴重，分析原因為當原油含水率高于75%以后，油水混相流體形成穩定的水包油型乳狀液。原油對鋼表面的潤濕作用受到抑制，水能夠潤濕整個鋼表面，加劇金屬的腐蝕[20]。

3 結 論

a.該油區采出液的含水率、氯離子濃度以及硫化物含量都比較高，水質偏堿性，油管的最大腐蝕速率為3.07 mm/a，最小腐蝕速率為0.092 7 mm/a，平均腐蝕速率為0.091 9 mm/a，其中20#、6#井筒腐蝕最為嚴重，4#井筒腐蝕較輕微，說明該油區腐蝕狀況差異較大，不能從單井來分析具體的腐蝕影響因素。

b.主成分分析與灰關聯分析相結合的統計分析結果明，該區塊油管腐蝕的主要影響因素為硫化物、溫度和含水率，現場掛片掃面電鏡與能譜分析結果顯示與統計分析的基本一致，說明可以利用采出液性質預判油管的腐蝕狀況。

c.采出井油管腐蝕影響因素眾多且交互作用較大，對于現場腐蝕的研究不宜采用單點實驗的方法，宜采用以一個區塊為例，用統計學原理研究多個實驗點的實測數據與眾多影響因素之間的內在聯系進而得出該區塊的腐蝕狀況，甚至可以借助大數據視角基于數據挖掘技術預測更大范圍內腐蝕發展趨勢，從更深層次解析現場油管腐蝕的機理。