分享：油气田注水系统腐蚀预测模型的研究进展

随着油气田开采需求的增长,油气田开发进入中后期,油气藏需要通过注水的方式提高油气采收率。注水水源常采用地面水、采出水等,而注水中高氯离子、矿化度、腐蚀性细菌等,使得地面管线及井下管柱产生严重的腐蚀与结垢问题,导致注水系统管线出现堵塞、穿孔、泄漏等,严重影响了油气的安全高效开采。因此,建立高含氯离子、高矿化度、含细菌、多相流等工况下的腐蚀预测模型,预测腐蚀发展趋势,对井下管柱和注水管线的选材和腐蚀裕量设计尤为重要。近二十年来,许多石油公司和研究机构针对油气管道腐蚀问题提出了不同的预测模型,包括CO2腐蚀预测模型、细菌腐蚀预测模型、冲刷腐蚀预测模型、结垢预测模型等。这些模型的建模机理和影响因素不同,不同预测模型的预测结果差距也较大,模型存在很大的不确定性和局限性。作者通过对油气田注水系统最常见的腐蚀速率预测模型的建模和应用情况进行了分类描述,分析比较了各预测模型的优缺点及应用范围,并对注水系统腐蚀预测模型的未来发展趋势进行了展望,以期为注水系统腐蚀预测模型的发展提供数据支撑。 

1.   注水系统腐蚀的研究现状

1.1   注水系统腐蚀风险

在实际注水工艺过程中,为了节约资源和保护环境,采出水、地面水、海水等通常会进行二次回注,尤其是采出水与其他水混注的方法更被广泛应用[1-5]。国外某油田油气藏的注入水来自于生产水与河水的混注水,二者质量比约为5∶1,水质成分如表1所示,可以看出注入水的水质硬度大,矿化度高,水中Cl-含量高,且含有大量细菌。因此注水井和注水管线的穿孔比例与穿孔速率呈现逐年上升趋势。该油田注水系统的腐蚀情况具有普遍性。 

表  1  国外某油田注入水的水质成分

Table  1.  Component content of injected water in an oil field abroad

离子含量/（mg·L-1）							总矿化度/（mg·L-1）	细菌含量/（个·mL-1）
Ca2+	Mg2+		Cl-		S	K+,Na+
11 192	2 350	590	111 032	745	80	55 325	181 314	2.5

该油田注水井的井下油管失效以内腐蚀穿孔和内部结垢为主,部分油管存在外腐蚀。失效油管的平均穿孔年限为2.1 a,平均穿孔速率达到3.6 mm/a。在全井深范围内自上而下腐蚀结垢呈逐渐加重的趋势,500 m以下结垢相对较为严重,外壁结垢情况有所不同,封隔器以上结垢轻微,封隔器以下结垢较为严重,结垢导致平均穿孔年限逐年缩短,更换管柱的费用也逐年升高。 

地面注水管线的腐蚀与介质含水率、流速等密切相关。随着油气生产需求增大,注水量逐年增大,注水管线及相关设备的腐蚀更加严重。某油田管线流速较大,注水支线平均穿孔年限3.07 a,服役2 a内穿孔管线占比21%,服役2~5 a穿孔管线占比58%,平均穿孔速率3.1 mm/a,其中,最短穿孔时间仅49 d。注水管线穿孔位置主要分布在管线底部易积水的六点钟方向,这主要是因为两相分层后油水混合物中的水相易在管线底部沉积,其腐蚀条件相对较为苛刻。 

1.2   注水系统腐蚀影响因子

注水井及地面注水系统管线的腐蚀主要为细菌腐蚀及垢下腐蚀,注水系统运行较短时间即发生“腐蚀→结垢→堵塞/穿孔”现象[6]。造成腐蚀的因素主要是腐蚀介质因素和腐蚀环境因素。 

1.2.1   介质因素（矿化度,结垢离子,溶解气）

油气田注水系统水质矿化度较高,为5 000~200 000 mg/L,Cl-质量分数在几十到150 000 mg/L不等,且其中的Fe2+和S2-对水质的稳定性有很大影响。采出水经过处理后可作为回注水使用,处理后的水中Fe2+和S2-含量显著降低,但水中依然含有大量其他阴阳离子如Cl-、Na+、K+等[7],水质总体保持平衡,水型维持原样,与地层水性质相近。同时水中还有、、和Ca2+、Mg2+、Ba2+等易结垢离子,当回注水温度、压力和pH达到特定值时,会促进相应的难溶化合物CaCO3、CaSO4以及BaSO4的形成[8-10],结垢物沉积并覆盖于管道内壁上,逐渐形成水垢,见式（1）~（4）。另外,水中硫酸盐还原菌（SRB）的存在进一步促进了腐蚀结垢,SRB将还原为S2-,S2-与金属管道溶解产生的Fe2+结合形成FeS沉淀,FeS腐蚀产物与结垢沉积物胶黏在一起,附着在金属管壁表面成为阴极,管道作为阳极,在管道内壁形成局部电池,从而加速管道内壁的腐蚀[11]。 

水中溶解气也是造成油田产出水或注水系统管线设备腐蚀的重要因素,一般情况下,产出水不含溶解气体,但在注水工艺中,某些操作易使空气中的CO2、O2等进入水中,导致注入水中的溶解CO2、溶解O含量升高[12]。在分别含等量O2、CO2、H2S的环境中,碳钢在含O2环境中的腐蚀速率是在含其他两种气体环境中的近百倍。O2是强阴极去极化剂,O2溶于水中容易促使管线发生电化学腐蚀[13-16]。CO2溶于水后也具有较强的腐蚀性,相同pH下,低碳钢在溶解CO2环境中的腐蚀速率为7 mm/a,在厌氧条件下的腐蚀速率高达20 mm/a,CO2也会导致油井管的服役寿命大幅度下降[17]。 

1.2.2   服役环境（温度、流速）

管线的腐蚀环境会影响管线腐蚀动力学速率。腐蚀温度是影响腐蚀的重要因素,温度变化影响着电化学反应速率、结垢趋势、细菌繁殖速度等。在密闭环境中,随着温度的升高,金属腐蚀速率增大,这主要是由于温度升高加快了电化学反应过程的传质速率；同时,温度升高（>40 ℃）导致成垢离子的溶度积减小,在水中的溶解度降低,盐类沉淀物更容易析出,这也解释了在井底温度较高时管道的易成垢现象[18]；温度也影响着细菌的生长和繁殖,以SRB为例,将其分为嗜温SRB和嗜热SRB,嗜温SRB的最佳生长温度为36 ℃,嗜热SRB的最佳生长温度为40~70 ℃,温度升高或降低都不利于细菌的生长代谢,并会影响细菌对金属的腐蚀。LIU等[19]研究了嗜热SRB菌株在不同温度下对碳钢的腐蚀影响,结果表明,60 ℃含嗜热SRB环境中碳钢的腐蚀速率是37 ℃时的2.2倍,表明嗜热SRB对高温具有依赖性。硫酸盐的还原速率与温度呈阿罗尼乌斯函数关系[20]： 

式中：A为阿罗尼乌斯常数；E为反应活化能,J；R为气体常数；T是环境温度,K。 

介质流速也会影响管道腐蚀速率,其对腐蚀速率的影响主要体现在两个方面：一是加快了离子的快速传质过程,从而加快了腐蚀进程；二是对管道表面产生切向作用,破坏了腐蚀产物膜的完整性,改变了管道表面的电化学状态,导致管道发生局部腐蚀。万里平等[21]研究表明,碳钢的腐蚀速率随着液体流速的增大而增大,流速增大1倍,腐蚀速率增大0.3~1倍,这主要与表面腐蚀产物膜的破坏有关。此外,流速对管道结垢的影响也较大。结垢增长率随着流速增大而减小,流速较小时,介质中携带的固体颗粒和微生物排泄物沉积概率增大,管道结垢概率也明显加大,特别是在结构突变的部位,流速越小,越有利于晶体的成核,成垢核心生长的环境越稳定,结垢趋势越大[22],当流速继续增大时,污垢的剥蚀率增大,因而总增长率减小。 

2.   国内外腐蚀预测模型研究现状

2.1   腐蚀预测模型

2.1.1   CO2腐蚀预测模型

目前,国内外对于油气管道的腐蚀预测主要集中在CO2腐蚀环境中,针对多相流介质中的不同腐蚀参数,不同机构提出了不同的预测模型。最早的腐蚀预测模型是由De Waard（1975）等人提出的,该模型经过几十年的发展,被不断优化修正,目前已形成许多商业化的腐蚀预测模型[23]。根据模型建立所依据的理论基础,国际上的CO2腐蚀预测模型主要可以分为三类：经验预测模型、半经验预测模型和机理模型[24]。 

最为著名的经验模型是Norsok M506模型,它是根据低温实验室数据和高温现场数据建立的经验模型。模型把单相流体系中对管壁剪切应力的预测直接推广应用到多相流体系,忽略了相与相之间的联系,且缺乏理论的支持,这限制了Norsok M506模型的应用。 

De Waard和Milliams根据腐蚀机理和试验数据建立的CO2腐蚀速率预测模型（DWM模型）,是目前应用比较广泛的半经验模型,但该模型只考虑温度和CO2分压的影响,忽略了腐蚀产物膜的保护作用,是一种比较保守的预测模型。随着试验数据的不断更新,模型适用范围被不断修正,De Waard在DWM模型的基础上考虑了介质pH、盐浓度、腐蚀产物膜、流速、原油等因素的影响,对于每个因素引入了修正因子F,F值一般为0~1,以使预测结果更接近实际情形。 

式中：A=pHactual-；Vr为活化腐蚀速率,mm/a；Vm为传质腐蚀速率,mm/a；T为温度,K；为（CO2分压）下的pH；U为液体介质的流速,m/s；d为水力直径,m。模型考虑了与流速相关的传质过程,当介质流速较低时,油水两相分离,沉积在底部的水相会使底部发生较严重的腐蚀。但该模型的预测结果仅在低温条件下与实际数据相吻合,模型的温度应用范围有待修正。在过去的几十年中,De Waard和Milliams模型一直是CO2腐蚀研究的重点参考模型之一。 

机理模型主要从二氧化碳腐蚀的微观机理出发,结合材料表面的化学、电化学反应,离子在材料与溶液界面处的传质过程,以及离子在腐蚀产物膜中扩散与迁移过程等建立的预测模型。其中比较著名的是俄亥俄州立大学的NESIC教授等[25-26]根据二氧化碳腐蚀过程反应动力学建立的模型。机理模型相对前两种模型更为复杂,需要考虑的影响因素更多。 

目前对于油气管道的腐蚀预测模型基本上都以上述几种基本模型为基础,结合实际情况,对模型做出一些腐蚀因子的修正,但在实际的腐蚀过程中,腐蚀受到较多因素的影响,各因素间关联性较大,构成复杂的模糊体系,难以确定彼此间的关系,因此,软件、编程及智能算法等方法得到了研究学者们的青睐。 

标准的GM（1,1）模型是运用最广的一种灰色理论预测模型,不需要大量的数据样本,利用较少的不确切原始数据即可建立体系内部的数据生长和变化过程,但该模型的拟合精度和预测精度较低,适用范围有限。喻西崇等[27]基于灰色理论法结合多种智能算法对标准的GM（1,1）模型进行了改进,利用改进后的方法预测了注水管道的腐蚀速率和腐蚀影响因素之间的映射关联性,结果表明使用灰色理论和神经网络相结合、灰色理论和遗传算法相结合的方法预测的腐蚀速率与实测值能较好吻合,预测精度较高；SEGHIER等[28]建立了基于向量回归（SVR）、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和萤火虫算法（FFA）等知名元启发式优化技术的高效混合智能模型,预测了油气管道腐蚀的最大点蚀深度,该模型已应用于大型最大点蚀深度数据库。计算结果表明,混合SVR模型能够更准确地预测最大点蚀深度,SVR-FFA模型优于其他模型,并可用于油气设施的维护；骆正山等[29]将随机森林回归算法（RFR）引入油气集输管道腐蚀预测,构建了灰色关联分析（GRA）与RFR的复合预测模型,运用灰色关联分析进行数据处理以获取最优特征变量,再结合RFR模型对内腐蚀速率进行预测。结果表明：RFR预测模型的预测效果优于常规的人工神经网络BP模型和SVM模型,具有较高的预测精度,为管道工程的防腐蚀设计提供了价值依据；EL AMINE等[30]提出了一种E-L（应用集成学习）模型,用于准确预测油气管道的内部腐蚀速率。利用极端梯度提升（XGBoost）法进行计算分析,得出温度是影响腐蚀最关键的变量。将模型预测结果与DeWaard模型进行比较,预测结果更好。 

总体来说,油气管道的腐蚀预测研究涉及因素较多,现场采集数据量大,现场数据与模型数据之间应具有良好的重现性与精确性,因此,腐蚀预测模型的发展主要是基于传统的数学模型和人工智能算法相结合。尤其对于注水系统的腐蚀预测来说,由于腐蚀环境复杂多变,腐蚀的机理研究进展缓慢,目前没有较为成熟的通用机理模型,因此基于机理模型的预测方法目前尚未成熟,大多腐蚀预测依旧基于已有的CO2基础模型进行模型因子和腐蚀因素的修正,结合软件学习算法的方式进行。此外,对于不同的腐蚀体系及环境需要重新改变算法,大量样本数据的检测较为困难,且投入成本较高也是模型建立需要考虑的问题。 

2.1.2   微生物腐蚀预测模型

微生物腐蚀（MIC）也是油气开发注水系统中常见的腐蚀机制之一[31-32],而目前国内外学者针对细菌腐蚀的预测模型研究较少。张哲等[33]基于微生物腐蚀机理,综合考虑了温度、压力、pH等影响因子,将半经验腐蚀速率模型DW 91进行拟合获得了细菌腐蚀速率与细菌数量之间的数学关系,修正后模型预测结果与实际管道测试结果的误差小于10%。 

微生物预测模型是用数学模型描述不同环境条件下微生物的行为[34],WHITING等基于变量类型把微生物预测模型分为三个等级[35]。初级模型描述了在特定培养条件下,微生物生长/存活与时间的关系；二级模型研究了环境变量（如温度,pH,压力,盐度等）与微生物生长/存活特性的关系；三级模型将初级模型和二级模型通过计算机软件进行了集成并转化成了食品预测软件[36-39]。建立注水系统的微生物腐蚀模型时,可将微生物生长代谢、繁殖与环境变量之间的函数关系等引入注水腐蚀体系来评价微生物生长与环境影响因素之间的映射关系,从而对微生物腐蚀速率作出预测。 

传统腐蚀预测模型的建立需要了解其腐蚀行为背后的机理和本质,但腐蚀过程的复杂性、瞬时性降低了大多数模型的预测准确率,但对于风险评价模型来说,无需建立整个腐蚀过程的精确模型,而是对腐蚀作出可能性或发生概率的预测,模型简单灵活,可以结合现场数据和实际要求进行修改。对于微生物腐蚀所造成的油气系统损伤风险,有研究学者基于风险评价也作出了相关的预测模型。SKOVHUS等[40]在基于风险评价（RBI）分析方法中描述了海上油气注水管线的细菌腐蚀的评价模型,分析了MIC的发生概率或可能性,用来识别和控制油气系统中MIC发生的风险。模型考虑了MIC腐蚀过程中的物理化学及生物作用、细菌的丰度、活性等相关参数。表2中列出了几种基于风险评价的MIC模型。 

建立的油气管道微生物腐蚀预测模型存在诸多挑战,这是因为微生物是活性生物,它产生的生理反应是复杂且多变的,而且目前对于微生物细菌生理活动的研究还依赖于微细胞分子生物学、结构学的发展。此外,微生物生长极其依赖外界环境的生物活性变动情况,现行的现场微生物细菌监检测及计数方法的准确性较低,这大大降低了预测模型的精确性。此外,腐蚀过程的多变与复杂在某种程度上增加了模型预测的难度,因此油气管道微生物腐蚀预测的技术还需要经历长期的研究与探索,微生物腐蚀的预测模型在未来的发展中必将与更多的学科交叉与联合[41-44]。 

2.1.3   冲刷腐蚀预测模型

冲蚀失效是腐蚀性流体介质与多相流动协同作用引起的材料失效。国内外学者通过数值模拟、试验研究等手段进行了大量研究。目前国内外已有许多比较成熟的多相流模拟商业软件,这些软件主要是采用内嵌腐蚀预测模型与流体动力学相结合的方式进行流体数值模拟。模型中关于腐蚀速率的预测部分大多是建立在CO2数学腐蚀模型基础上,依据实际情况改变其中的主控因素进行变量因子修正得到的,再依据流体动力学相关函数关系加入对壁面剪切应力、流体强度、流速等力学参数,建立能够依据体系内流体的流型、流态、腐蚀损失壁面剪切强度来预测体系金属冲蚀失效的模型。 

BLATT等[45]采用激光多普勒风速法把质量传递、流型、流态同冲蚀行为相关联,预测了在CO2和含砂地层水中铁基材料的腐蚀行为,结果表明,质量损失率的极大值存在于径向流动的分量；NESIC[46]通过流体动力学计算分析流体的冲蚀破坏作用,证实了壁面的湍流强度可预测复杂结构管道的冲蚀现象；偶国富[47]针对加氢裂化空冷器多相流冲蚀破坏进行了研究,发现各相态相分率和剪切应力对流体管道冲蚀破坏失效位置及冲蚀速率影响很大,水相相分率大、剪切应力大的部位恰好是实际工程中穿孔泄漏的部位；林玉珍等[48]采用数值计算法与试验研究相结合,对碳钢在3.5%（质量分数）盐水溶液中层流、湍流状态下的冲蚀进行了研究,结果表明,靠近材料表面的流体动力学参数（剪切应力τ、传质系数k）比流体溶液中的流体动力学参数（流速u）更能准确地描述流体对材料腐蚀的影响,计算得到的腐蚀速率与实测值基本一致,进一步验证了碳钢在流动单相溶液中的腐蚀机理。郑玉贵等[49]研究了不锈钢在单相及含砂人工海水介质中的冲刷腐蚀机理,分析了流速流态、攻角以及颗粒性质等流体力学因素对冲蚀的影响机制,并研制了一套可用于多相流冲刷腐蚀模拟的激光多普勒测试装置,为冲刷腐蚀试验模拟测试的发展提供了支撑。BOZZINI等[50]利用多相流模拟（CFD）工具FLUENT针对弯管环境的多相流体介质（包括两相不可相溶的液体、气体和微颗粒的固体）进行了流动数值模拟,选择了多相流模型中的离散相模型（DPM）,并结合试验研究寻找冲蚀破坏的主要影响因素。结果表明,当管道中气相占比较高时,弯管的下半部分比上半部分受损更严重,且随着流体速度的增加,主要侵蚀区从弯管内弯处转移至弯道外弯壁处,流体中颗粒的运动轨迹分布更广,损伤面积增大。 

2.2   结垢预测模型

油田注水开发过程中,腐蚀一直被认为是设备损坏的关键性因素。而结垢与腐蚀并不是相互独立的,两者之间相互促进相辅相成,会形成严重的垢下腐蚀,一定程度上危害了设备的安全运行[51]。材料表面被垢层覆盖后,垢下物质形成局部闭塞腐蚀微环境,与开放体系形成腐蚀阴阳极,从而表现为显著的局部腐蚀特征。相对于全面腐蚀,局部腐蚀造成金属的损失量不大,但腐蚀速率很大且难以检测,往往会造成突发性的事故[52-54]。 

结垢对腐蚀具有加速作用,是影响油气田注水开发的棘手问题,只有对管道系统的结垢趋势进行及时的预测,才能有效防止系统发生堵塞或腐蚀,近年来结垢预测得到了较快的发展,随着预测技术和研究的更加深入,结垢预测方法也越来越成熟,我国目前应用的成熟的结垢预测方法见表3。 

垢型	结垢预测方法	优点	缺点
碳酸钙垢	Langlier饱和指数法	适用于温度0~100 ℃,pH为5.5~8.5,μ<6的体系	忽略了OH-、外的其他碱性因素以及压力、含盐量对结垢的影响,并受温度和浓缩倍数的影响,预测结果与实际结垢情况存在较大差异
	Davis-Stiff饱和指数法	简单易行,综合热力学因素,考虑了结垢的离子浓度、pH值、温度和含盐量对CaCO3垢的影响,能准确预测油田水中CaCO3垢的结构趋势	忽略了流体流速、流态及CO2分压对结构趋势的影响,预测结果不够精准,与实际结果有一定偏差
	Ryznar稳定指数法	综合分析了油田水质特点,考虑了热力学、动力学、矿化等因素,能更准确的推断水质稳定状态,预测结垢情况	未考虑压力、流速、混合结晶等因素的影响,具有一定的局限性
硫酸盐垢	Skillman热力学溶解度法	比较符合现场实际,适用于温度0~80 ℃,μ<2.75的水系	未考虑压力和其他因素的影响,有局限性
混合垢	Oddo-Tomson饱和指数法	综合考虑了温度、压力、离子浓度等因素,及有无CO2的影响,适用范围广,可较为准确地预测无机垢的结垢趋势	未考虑结晶吸附及流体动力学因素
	Oli ScaleChem	可预测多达54种矿物的结垢趋势,预测任意油气产层和管线设备可能发生的结垢反应,可以模拟计算水样的相容性,优化混合比例,有效防止采出水回注过程中结垢	—

油气田现场工况环境复杂多变,一些工程师在腐蚀结垢预测方法基础上结合实际情况对模型进行了优化,并在实际工况中成功应用。陈志刚等[55]基于Davis-Stiff饱和指数法依据可编程计算机软件对油田底层注入水中CaCO3、CaSO4、SrSO4的结垢趋势进行了模拟预测,预测结果与现场实际数据基本一致；SKILLMAN根据热力学及溶解平衡的原理提出的热力学溶解度法与现场实测趋势基本相符,但仅考虑一种晶体的结垢过程,且未考虑温度、压力及离子浓度对结垢的影响；Vescal Π预测模型不仅可以考虑混合垢的结垢趋势,而且可以对不同井深部位的结垢趋势进行计算,不足之处是只考虑了NaCl环境的结垢,未考虑CaCO3对BaSO4沉淀的影响[53-55]；付亚荣等[56]通过BP人工神经网络对油田地面集输系统的管道结垢趋势进行了预测,经过2 100多次迭代后神经网络发生收敛,预测结果与实际观测值基本一致；徐志明等[57]以圆管为研究对象,在前人研究的污垢模型的基础上建立了CaSO4微溶盐的污垢沉积过程的数学模型,模型计算值与试验值之间的误差随着污垢的增长不断减小,误差范围小于20%,为结垢预测提供了新思路；BRAHIM等[58]基于污垢沉积去除模型,建立了CaSO4在长方体管壁内的结垢过程的数学模型,计算了垢层厚度随时间变化的关系及垢层内的温度分布,模拟结果与试验结果的吻合性较好。 

对于油气田生产水、地层水及水处理系统的结垢预测主要是考虑成垢离子在盐溶液中的结垢趋势与结垢过程,并据此建立耦合复杂的数学模型,使用计算机编程语言进行模拟,或使用人工网络分析技术对预测数据与实测数据进行非线性收敛,找出各数据之间的潜在联系。因此,建立更加全面的、动态的、多因素的结垢预测模型是今后油气田注水系统结垢预测的发展趋势。 

综上所述,对于注水系统的腐蚀与结垢预测模型的建立,可依据已有的油气管道腐蚀预测模型对相关腐蚀影响因素进行重新修正和改进,依据注水系统的实际情况,综合考虑水质、矿化度、pH、温度、微生物生长及冲刷腐蚀等环境参数建立符合实际的预测模型。对此,可收集现场实际腐蚀数据,利用传统的灰色关联分析或人工神经网络分析等智能算法确定影响系统腐蚀的特征变量及其权重,依据分析结果选择CO2腐蚀预测模型、微生物腐蚀预测模型或冲刷腐蚀预测模型等对腐蚀因素及腐蚀因子进行修正和改进。不同的模型考虑的腐蚀因素不同,若采用CO2腐蚀基础模型,应注意规避模型中由CO2引起的相关变量成分；若腐蚀以微生物腐蚀为主,则可在CO2模型基础上去除相关变量,加入对微生物生长过程与灭活动力学的考虑,建立微生物生长过程与环境变量之间的映射关系；若腐蚀主控因素为冲刷腐蚀,则可以采用流体力学与多相流相结合的方式,采用模拟软件建立多相流腐蚀预测模型；若腐蚀为多因素的协同作用,则可以综合考虑各模型的精确性和适用性,选取计算量较小且可使用智能算法分析的基础模型进行改进。 

3.   结束语

腐蚀结垢预测模型用于对腐蚀与结垢的预测,受实际环境与工况的限制,预测模型通常都是以小样本数据推测大样本的腐蚀规律,以短期的腐蚀数据预测长期腐蚀行为,以室内模拟数据推测实际条件的腐蚀趋势,既要基于理论基础,又要有实际观测数据的支撑。目前,腐蚀预测模型在油气田领域注水系统的应用对管线、设备的腐蚀状态评估和防控都起到了重要作用,这对油气开采及输送系统的安全高效运行至关重要。油气田的腐蚀、结垢预测已经取得了一些成果,预测模型主要侧重于CO2环境的腐蚀预测、结垢趋势,单因素条件下的腐蚀速率、结垢趋势、腐蚀区域及结垢部位等。因此,为了推动注水系统腐蚀、结垢预测模型的发展,经后可以从以下几个方面着重考虑。 

（1）采用计算机编程、软件、人工智能算法等结合的方法来提高模拟数据的准确性,减少样本数据的模拟量。 

（2）对于注水系统的腐蚀预测模型,需要重点关注水质环境,综合考虑温度、压力、pH、矿化度、细菌繁殖、冲刷腐蚀等因素。针对不同体系的腐蚀因素,借鉴CO2腐蚀预测模型、微生物腐蚀预测模型、冲刷腐蚀预测模型等进行腐蚀因素及腐蚀因子修正和改进,对模型的修正和改进包括去除相关变量、MIC腐蚀考虑微生物生长过程与环境参数的相关性及其生长过程中的动力学、冲刷腐蚀采用流体力学与多相流相结合的方式等。 

（3）将腐蚀、结垢过程进行耦合,建立更加完善的复合模型。在复合模型的探索过程中应追求更加简化的原则,同时需要考虑对复合模型的变量交叉影响,多种模型的耦合应用,提高预测质量。

文章来源——材料与测试网