13Cr材质气井管柱腐蚀原因分析

某海上高含CO_2气田,管柱和套管都采用13Cr材质。生产过程中,一气井管柱外壁出现严重局部腐蚀。为了查明腐蚀原因,为气田腐蚀管理提供技术支持,通过理化性能测试、产物分析、模拟实验等技术手段,对腐蚀原因做了详细的研究和分析。结果显示:点蚀发生的原因为高含CO_2天然气泄漏到环空,在管柱上冷凝形成水膜,水膜吸收气相中的CO_2后形成严重腐蚀环境,最终导致点蚀发生。本文实验结果对研究对象的腐蚀管理具有重要的技术指导作用,对类似油气田具有重要的参考和借鉴意义,为13Cr材质腐蚀研究提供了重要案例,具有重要现实意义。     

MC-2井区抗腐蚀套管选材研究

为了解决井区套管腐蚀带来的种种不便,针对腐蚀环境,调研考察,现场挂片试验等,最终选定出适合井区的耐蚀套管,这类管材通常Cr含量在12%~30%,有的还加入元素Ni和Mo。API5CT标准中L80-9Cr、L80-13Cr为马氏体不锈钢,在强度上满足80级管材,从而解决井区的腐蚀问题。     

CO_2驱油井筒防腐技术实验研究

随着CO_2驱油技术的逐步开展,其腐蚀问题也日益凸显出来。CO_2对地面注采管线、井筒油套管的腐蚀逐渐趋于严重,个别井发生井底油管断裂的情况。通过分析CO_2的腐蚀机理,以室内实验为基础,分别在缓蚀剂防腐、阴极保护两方面进行了研究。结果证实,以上两种技术可以有效的缓解腐蚀现象,对井筒加以保护。     

超级13Cr不锈钢腐蚀性能的研究现状与进展

针对超级13Cr不锈钢管材料在各种环境下所面临的腐蚀问题,介绍了其CO2腐蚀机理及其影响因素,分析了腐蚀产物膜成分破坏机理,简要说明了超级13Cr不锈钢几种常见的腐蚀类型,并提出了今后超级13Cr不锈钢及其腐蚀行为研究的重要方面,为今后油套管材料提供参考。     

含Cr钢腐蚀性能的研究现状及进展

针对高压油气井用含Cr不锈钢油套管材料的腐蚀问题,简要介绍了含Cr钢国内外的发展和应用过程,从腐蚀的影响因素方面主要分析了含Cr钢的腐蚀性能随温度、CO2分压、不同共存环境的影响机制和腐蚀特征,分析说明了含Cr钢抗SCC性能的作用机制及其影响因素,并就目前含Cr钢腐蚀性能研究和工程应用所存在问题提出了今后的研究方向。     

海上X气田老井回注CO2可行性评估

针对海上X气田老井回注CO₂可行性的问题,基于De Warrd模型,计算老井2002年至2021年间油套管腐蚀速率,参考AP1 5C3等标准,结合温度效应,得到老井的油套管柱剩余强度计算模型,评估海上X气田老井回注CO₂可行性,为海上老井改造工程提供参考。研究表明：老井油套管柱由于长时间的服役,其强度会发生衰减,回注前必须综合考虑腐蚀、高温的影响,计算管柱剩余强度,避免剩余强度计算不准确引起的工程决策失误;X气田A井油层套管抗外挤强度降低约14.01%,抗内压强度降低约8.70%。而油管抗外挤强度降低约17.55%,抗内压强度降低约10.44%。     

气井完井管柱在完井液中断裂风险的防控技术

完井过程中,完井液对油套管钢产生严重的腐蚀,极大影响了油套管的安全服役以及完井施工质量,给油田的经济利益带来极大损失。本文主要研究油套管钢应力腐蚀规律和有限元软件模拟分析13Cr和P110两种钢断裂临界拉力值,从而判断油套管是否损坏或油套管是否能安全运行,对于提高生产连续性、增加油田经济效益等方面具有重要实际意义。     

浅析CO_2腐蚀和H_2S腐蚀的影响因素

通过分析分压、温度、流速、CI-含量、管材材质等各种因素对CO_2腐蚀和H_2S腐蚀的影响,从而对腐蚀速率进行分析,探讨了对二氧化碳和硫化氢在石油工业生产中腐蚀行为的有效控制,以保障石油工业生产的正常安全运转。     

油套管腐蚀分析

本工作通过对中原油田油套管材质的化学分析、腐蚀产物的ＸＲＤ测定、腐蚀裂口处的ＥＰＭＡ成分和夹杂分析、腐蚀管壁ＳＲＢ检测、腐蚀形貌分析等综合讨论了油、套管腐蚀破裂原因，并通过室内试验，研究探讨了缓蚀剂对油、套管的防护作用。研究结果表明，中原油田油、套管腐蚀的主要原因是油田产出高矿化度水的二氧化碳电化学腐蚀，其次还存在一定的ＳＲＢ腐蚀。油、套管腐蚀形态的形成则与流体的冲刷磨蚀作用和油管连接处的缝隙腐蚀作用密切有关。室内缓蚀剂试验表明，采用一定的咪唑啉缓蚀剂可以有效地防止管材二氧化碳腐蚀     

CO_2驱集输管道内腐蚀机理研究

本文针对CO_2腐蚀问题进行研究,采用动态实验模拟某CO_2驱试验区现场采出液对油田管道用N80钢的腐蚀过程,结合电镜扫描分析等方法研究内腐蚀机理,通过单一、定量改变介质环境因素,确定引起内腐蚀的介质环境因素之间发生的协同作用及对腐蚀的影响程度,并通过CO_2驱集输环境下井口回油、井口掺水、注入水管道的挂片腐蚀监测及室内实验,得出了CO_2驱集输管道内腐蚀的原因。     

基于ASO-BP神经网络的海底油气管道腐蚀速率预测

随着我国海洋油气管网的发展与建设，管道数据采集量随之增大，优秀的预测模型可以应对大量数据，准确预测管道腐蚀速率，对保障管道安全健康运行具有重大意义。将原子搜索优化算法（ASO）思想引入BP （Back propagation）神经网络，构建ASO-BP神经网络用于海底油气管道腐蚀速率的预测。以50组现场数据为例，使用Matlab进行模拟仿真计算，分别构建具有代表性的BP、GA-BP和ACO-BP模型作为对比，对海底油气管道腐蚀速率数据进行训练和预测，结果表明ASO-BP模型预测精度较高，其平均绝对百分比误差（MAPE）为3.16%，预测结果优于BP、GA-BP和ACO-BP，验证了其可靠性以及良好的预测性能，为海底管道腐蚀速率预测研究提供了新的方法和思路。     

CO2对钢结构的腐蚀及其控制方法

在对我国现有几个油田油管腐蚀资料进行分析研究的基础上,总结了当前的CO2对石油套管钢的腐蚀研究现状,介绍了CO2的腐蚀类型和机理,列举了CO2腐蚀的影响因素,并且提出了几种国内外常见的相应配套防腐工艺技术措施,最后指出了CO2腐蚀的研究方向与发展趋势。     

川西地区油套管腐蚀变形机理及监测技术

川西气田深井腐蚀的主要影响因素是CO2腐蚀,气井产水是气井管柱腐蚀的先决条件,温度和压力影响CO2对油管金属的腐蚀最为严重。模拟表明气井管柱腐蚀速率随PCO2增加而增加,在温度60℃~90℃区间腐蚀速率最快。针对油套管腐蚀和破损变形易出现井下复杂事故、影响气井寿命、降低经济效益等问题,对油套管腐蚀和破损变形监测技术显得极为重要,文中分析了多臂井径测井技术对油套管监测是有效可行性和先进性,并在现场取得成功。油套管监测技术对气井采气管柱腐蚀监测、维护、减少井下管柱断落事故的发生及延长气井寿命有着积极的作用。     

激光熔覆Fe基高Cr涂层组织及抗CO_2腐蚀性能研究

采用激光熔覆方法制备了Fe-20Cr、Fe-30Cr、Fe-40Cr共3种不同Cr含量的Fe基涂层。用扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析了涂层的微观组织和物相,借助电化学工作站测试了涂层在含CO2饱和地层水中的腐蚀行为,并与P110套管钢进行了对比。结果表明:激光熔覆Fe基含Cr涂层皆为冶金结合,熔覆层质量良好。在地层水中通入CO2后3种涂层腐蚀趋势变大,但由于表面疏松CaCO3和MgCO3产物的形成,抑制了涂层的腐蚀。低Cr含量的Fe-20Cr涂层具有较高的耐蚀性。Cr含量增加时,由于Cr23C6、Cr7C3等碳化物在晶界处析出,产生晶体贫铬区,进而降低了高Cr含量涂层的耐蚀性,但碳化物析出提高了涂层的硬度。     

子洲-米脂气田气井腐蚀因素及腐蚀规律研究

随着子洲-米脂气田的大规模开发,产水气井及产水量的逐年增多,因腐蚀而引起的管筒穿孔、断脱,井口及集输管网渗漏问题的日渐突显,给气田生产造成了严重危害和经济损失。为了准确掌握井下油套管腐蚀状况,需要系统分析影响井下管串腐蚀的主要因素、腐蚀程度及防腐效果及进行腐蚀规律研究。本文主要对子洲一米脂气田生产井的腐蚀性影响因素及腐蚀规律开展研究,通过整理检测气田整体区块的气质、水质和凝析油基础物性,结合对井筒的腐蚀挂片试验,通过应用腐蚀机理研究,分析判定了子洲-米脂气田天然气属于微含硫、低含CO2干气气藏,气井存在的腐蚀和结垢趋势,气田腐蚀主要表现为CO2腐蚀,对CO2分压、pH值、H2S、凝析油等主要因素和次要因素进行了系统分析,将来为下一步筛选合理缓蚀剂提供理论依据。     

长北气田老井废弃处理方法

2010年,长北气田发现两口老井产量低,井下没有封隔器,井口阀门有外漏,综合考虑决定进行废弃处理。处理方法参考石油天然气行业标准,考虑油套管腐蚀情况,以及地下水保护问题,采用井底储层段和井口距离地面打两段水泥塞,完全满足了国内行业标准和壳牌标准要求。本文介绍了长北气田老井废弃处理方法和施工过程,2010年完成了两口井的废弃,施工安全,水泥塞封堵质量可靠,达到了废弃标准要求。同时进行了套管腐蚀测试,确定了该区块油套管腐蚀情况,建议油管材质可以用碳钢代替目前使用的13铬。     

环保型油田管道内壁纳米环氧防腐涂料的研究

油田管道腐蚀和结垢造成了巨大的损失，防腐、防结垢比较困难，而且涂料在热镀锌管上难以附着，为此进行了大量的研究工作，首先，通过合成固化剂，解决了涂料在热镀锌管上附着力差的问题；其次，合理选用颜填料以及纳米SiO2和纳米TiO2．同时选用有效降低表面张力的助剂，使表面结垢得到了比较好的控制。另外，通过控制混合溶剂的挥发速率，使产品能较好地适应长管道、小直径的特殊施工工艺及设备，并使产品施工固体分高。施工产生的漆雾少．具有很好的环保性能。     

SOFT COMPUTING METHOD FOR PREDICTION OF CO2 CORROSION IN FLOW LINES BASED ON NEURAL NETWORK APPROACH

An important aspect of corrosion prediction for oil/gas wells and pipelines is to obtain a realistic estimate of the corrosion rate. Corrosion rate prediction involves developing a predictive model that utilizes commonly available operational parameters, existing lab/field data, and theoretical models to obtain realistic assessments of corrosion rates. This study presents a new model to predict corrosion rates by using artificial neural network (ANN) systems. The values of pH, velocity, temperature, and partial pressure of the CO₂ are input variables of the network and the rate of corrosion has been set as the network output. Among the 718 data sets, 503 of the data were implemented to find the best ANN structure, and 108 of the data that were not used in the development of the model were used to examine the reliability of this method. Statistical error analysis was used to evaluate the performance and the accuracy of the ANN system for predicting the rate of corrosion. It is shown that the predictions of this method are in acceptable agreement with experimental data, indicating the capability of the ANN for prediction of CO₂ corrosion rate in production flow lines.