极端环境下埋地柔性复合管道相变材料层参数的自适应设计

《Energy》：Adaptive design of phase change material layer parameters for buried flexible composite pipes under extreme environmental conditions

　　

摘要

在极端环境条件下服役的埋地柔性复合管道可能在停产期间经历油温的快速下降，导致蜡的析出甚至堵塞。针对这一问题，本研究提出了一种数据驱动的外部相变材料（PCM）层自适应设计方法。建立了流体、管壁、PCM、土壤及地表温度历史共同构成的耦合热边界链的三维瞬态传热模型。利用现场实测数据及代表性油田环境边界条件，开展数值模拟，构建了将服役条件、PCM参数（包括相变温度、潜热和厚度）与允许的安全停产时间关联起来的多情景数据库。在此基础上，采用融合学习算法反向确定满足目标服役条件的可行PCM参数组合，并搭建了带外部PCM层的缩尺实验平台进行验证。结果表明，相变温度、潜热及PCM厚度共同决定了PCM层的蓄热-放热能力及有效作用时长，从而减缓停产冷却过程，推迟温度降至析蜡温度（WAT）以下的时间，进而延长允许的安全停产时间，减少蜡风险温度区间内的热暴露。实验温度历程、预测停产时间趋势与模型结果之间的高度吻合证明了所提框架的准确性和鲁棒性。针对不同运行和环境条件推荐的PCM参数组合也展示了在初步工程参数筛选和设计方面的潜力。总体而言，本研究为埋地柔性复合管道的外部PCM设计和停产安全管理提供了定量依据。

引言

柔性复合管道（FCP）因其优异的耐腐蚀性能和结构柔韧性，在油气集输系统中得到越来越多的应用[1]。其多层复合构型也为复杂服役条件下的安装提供了便利[2]。然而，在极端寒冷条件下，停产期间的持续散热可能使原油温度降至接近或低于析蜡温度（WAT），导致蜡析出、凝胶化及复产困难，威胁流动保障[3]。与常规钢制管道相比，FCP通常热惯性较低，其瞬态冷却行为对层间热阻、热物性及外部热边界更为敏感。一旦原油温度降至WAT以下，蜡析出和凝胶形成会显著改变流变和传热行为，增加复产压力并降低管道可靠性[4]。

目前埋地管道停产期间的热损失控制策略主要依赖于主动加热和保温隔热。主动加热通过外部能量输入补偿热损失，已建立了瞬态传热模型以评估其对复合管道保温效果的影响[5]。保温隔热通过优化材料和结构构型减少与环境的热交换，从而改善低温条件下的保温性能[6]。然而，主动加热需要持续的外部能量供应，而保温方法仅通过减少传热来减缓冷却，无法提供蓄热或可控放热功能。近年来，相变材料（PCM）凭借其高潜热储能能力和近等温相变特性受到越来越多的关注[7]、[8]。已有研究证明，微胶囊化PCM和复合PCM系统可通过潜热释放调节多层管道的热行为，从而延缓停产期间的温度下降[9]、[10]。因此，将PCM集成到埋地FCP系统中是一种减少外部能耗和提高停产热性能的有前景的方案。

PCM在实际应用中的热调控能力不仅取决于材料类型，还与相变温度、潜热容量、传热特性和结构构型有关[11]。因此，有效的PCM设计需要在材料性能和目标热控要求之间进行适当匹配。已有研究采用相平衡分析和相图开发了共晶和混合PCM系统，揭示了成分、相变温度、潜热容量和热稳定性之间的关系[12]。针对不同热控要求，PCM的相变温度应根据目标运行温度范围进行定制，以实现有效的吸热和放热[13]。此外，复合结构设计对PCM热行为具有重要影响，优化的封装策略和材料组合可以改善蓄热能力与传热性能之间的平衡[14]。因此，复杂运行条件下的PCM设计需要综合考虑材料参数、结构构型和工程要求，而非依赖单一储热指标。

对于含蜡原油管道，蜡沉积受耦合的热过程、相变过程、结晶过程和流动过程控制，并强烈受原油性质和操作历史的影响。已有研究开发了蜡消失温度的智能预测方法，提供了蜡析出风险的定量评估[15]。蜡沉积行为已表明依赖于热条件和流动特性[16]。同时，低温条件下的凝胶化、沉积老化及蜡晶演化可进一步改变沉积形态和结构特征[17]。微观研究表明了蜡晶网络的形成和剪切诱导的结构破坏，为冷却过程中蜡沉积的结构演化提供了见解[18]。

除沉积机理外，运行条件对蜡沉积风险的影响也受到了广泛关注。结晶动力学研究表明，蜡成核和晶体生长是控制沉积演化的关键过程[19]。在复杂输运条件下，油水两相体系中的含水量、相分布和流动模式可进一步影响蜡沉积行为[20]、[21]。同时，低温输运过程中的凝胶沉积和流动状态转换可能增加管道运行和复产风险[22]、[23]。对于停产期间的埋地含蜡原油管道，已有研究调查了停产后的温度场演化和相变行为[24]，揭示了原油热物性显著影响冷却和传热过程[25]。此外，热历史和蜡凝胶结构演化已确定为影响管道复产性能的重要因素[26]。然而，在变化的环境和运行条件下，确定适当的PCM参数组合（包括相变温度、潜热和层厚度）以将原油温度维持在WAT阈值以上，仍然是埋地柔性复合管道热管理的关键挑战。因此，有效的策略应同时缓解冷却诱导的蜡风险，并实现PCM性能与瞬态服役条件之间的自适应匹配。

已有研究证明了PCM通过潜热存储进行热调控的潜力。在管道热管理中，基于PCM的复合储能结构可通过利用相变期间的潜热来延缓温度下降[27]。关于定型PCM的研究表明，材料稳定性和传热特性对于有效热调控至关重要[28]。结构优化研究进一步揭示了PCM蓄热和放热性能强烈依赖于传热情和结构参数[29]。对于柔性应用，已就机械适应性和长期稳定性对柔性PCM复合材料进行了研究，为功能层集成提供了参考[30]、[31]。近期的综述强调，工程化PCM系统需要对材料参数、结构构型和服役条件进行协调优化[32]。

尽管PCM技术在热管理应用方面已有广泛研究，但现有研究主要聚焦于材料优化和特定条件下的热响应。服役条件、环境边界与PCM设计参数之间的定量关系仍缺乏深入理解。因此，开发基于服役条件的PCM参数选择策略并在不同环境下实现自适应设计，是埋地柔性复合管道热管理的关键挑战。

数据驱动方法为描述复杂运行条件与设计参数之间的非线性关系提供了有效途径。在管道工程中，深度学习方法已应用于泄漏检测和异常状态识别，能够从复杂运行数据中提取关键特征[33]。自动化监测和数据分析技术的发展进一步支持了工程状态评估和参数调控[34]。在材料科学领域，机器学习方法已被用于建立结构-性能关系，促进材料性能预测和设计优化[35]。相关预测模型也展示了数据驱动方法在处理复杂材料系统高维参数空间方面的能力[36]。

近期，物理信息神经网络（PINN）通过整合物理约束与数据驱动学习，在复杂物理过程预测和未知参数估计方面得到了发展[37]。物理信息机器学习框架进一步扩大了数据驱动方法在复杂系统中的应用[38]。已有研究表明，PINN性能受网络架构和训练稳定性影响[39]、[40]，且PINN在求解传热问题方面展现了潜力[41]。

然而，现有数据驱动研究主要聚焦于状态识别、性能预测和材料性能估算，基于埋地柔性复合管道服役条件的PCM参数逆向设计仍鲜有探索。流体冷却、多层传热、PCM相变及土壤热边界的耦合效应，在运行条件与关键PCM参数（包括相变温度、潜热和层厚度）之间产生了复杂的非线性关系。因此，需要一种运行条件驱动的PCM参数推荐框架，以实现埋地柔性复合管道的自适应热管理设计。

基于上述分析，本研究旨在开发一种针对极端温度变化的埋地FCP的定量PCM设计方法。以预定的高于析蜡温度（WAT）的安全操作温度和对应的允许停产时间作为热安全约束，建立了针对埋地原油FCP系统的多物理场耦合与数据驱动的逆向预测框架。首先，开发油-管-土系统的三维瞬态传热模型，在工程相关运行条件下生成多情景样本。随后，构建基于机器学习的逆模型，根据运行、结构、环境变量及热响应描述符预测三个关键PCM参数，包括相变温度、潜热和层厚度。最后，对预测的PCM参数组合进行实验验证。该框架超越了传统的PCM可行性分析，为极端服役条件下埋地FCP的自适应PCM参数设计和热安全优化提供了定量方法。

章节摘要

物理模型与多物理场耦合控制方程

考虑一根长直埋地柔性复合管道，置于三维计算域中。系统由含蜡原油、内层热塑性衬里、增强层、外层保护层、外部相变材料（PCM）层及周围土壤组成。增强层采用等效正交异性属性表示，以保留其方向性力学特性，同时降低计算成本。建立考虑了流体冷却、多层传热、PCM相变和土壤热边界的三维瞬态传热模型，并采用时间相关的地表温度作为外部边界条件。

无相变材料柔性复合管道的地表温度演化

为表征无PCM条件下柔性复合管道在极端环境下的基准传热行为，建立了由内衬层、增强层和外保护层组成的埋地管道三维瞬态热模型。考虑了代表性地表温度、初始流体温度、内压和埋深等参数。分析了运行和停产期间的温度历程及代表性径向和轴向温度场。

结论

本研究开发了一种多物理场仿真与数据驱动框架，以在极端环境条件下实现埋地柔性复合管道外部PCM层的条件自适应设计。主要结论总结如下：

(1) 外部PCM层改变了埋地柔性复合管道的瞬态传热路径，在停产期间提供了有效的潜热缓冲。它降低了蜡风险温度区间的冷却速率，将原油温度维持在析蜡温度以上的安全操作范围更长时间。

CRediT作者贡献声明

赵卓松：方法论、形式分析。张程斌：软件、数据管理。韩兆阳：初稿撰写、方法论、数据管理。翁光远：监督、资源获取、经费获取。

数据可用性声明

支持本发表的研究数据已在本研究中提供。

利益冲突声明

作者声明他们不存在已知的可能影响本研究报告工作的竞争经济利益或个人关系。

利益冲突声明

? 作者声明他们不存在已知的可能影响本论文报告工作的竞争经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到国家自然科学基金（编号52174061）、西安市科技计划（编号25KXGC00014）、西安石油大学研究生创新基金（编号YCX2611010）和陕西省重点研发计划（编号2026SF-YBXM-761）的资助。

韩兆阳 | 翁光远 | 赵卓松 | 张程斌

西安石油大学机械工程学院，西安 710065，中国