天然气按能量值交接体现了优质优价的原则，是天然气市场发展的必然趋势。用于天然气能量计量计算的主要参数有流量、压力、温度和发热量等，目前普遍采用的方式是使用流量、压力和温度计量仪表，以及用气相色谱仪等设备采集有关的参数来计算得到天然气的体积流量值或能量值[1-3]。随着天然气管网的不断扩大和结构复杂化，为了直接获取计量参数，计量设备的配置投资与运行维护费用也会增加。GB/T 22723—2008 《天然气能量的测定》提出基于发热量状态重构的管网质量跟踪方法[4]，可以实现复杂管网的天然气发热量赋值。状态重构是以管网仿真技术为基础的一种方法，管网仿真技术能够计算仿真时段内节点压力、流量和发热量等参数随时间的变化。基于此，将管网仿真技术应用在天然气能量计量中，能够实现管网中的天然气组分、压力、流量及管存量变化的持续跟踪，满足发热量赋值及管网能量计量管理的需要，并减少气相色谱仪的投资和计量设备运行维护的投入，为能量计量交接、管网调度运营优化提供技术支持[5]。
管网仿真技术是基于数字孪生技术，以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据和算法模型等，模拟、验证、预测和控制物理实体全生命周期过程的技术手段[6]。利用管网仿真技术可对管道在不同工况下的水力、热力及设备运行状态进行模拟，真实再现管道内流体的流动规律，了解真实管网在不同条件下真实系统的运行情况及条件改变后系统可能发生的变化，从而加强管网设计及调度运行的安全性、可靠性和科学性，以对整个管网进行科学分析与预测，为管道的设计、调节、运行和安全管理提供支持[7]。管网仿真技术在油气管道的建设、输送工艺和运行控制、应对管道系统突发事故方面已经有了较成熟的应用。李颖栋等[8]基于在线模型的“黑箱”理论，使用SCADA采集的数据建立在线仿真模型，实现了对长输管道的仪表分析、泄漏检测与定位、在线预测和实时跟踪等功能，有助于保障管道安全稳定运行；川西气田将TGNET模拟软件成功应用于管网运行跟踪分析[9]、产能建设方案、管网系统优化调整和管网运行调度等日常生产、科研工作中。而将管网仿真技术应用于多气源封闭天然气管网能量计量技术的研究则较少。本研究以一个封闭天然气管网为依托, 以目前国际公认的TGNET和SPS天然气管网仿真软件为基础，研究了管网仿真技术在发热量赋值、压力、流量和管网能量管存量计算中的实际应用，旨在探讨管网仿真技术在能量计量实施中的作用,为能量计量的实施和推广应用提供技术手段。
输气管网运行仿真的本质是用数值迭代法求解描述管网中气体流动规律的数学模型[8]。气体在管段中的流动可视为一元流动，根据质量守恒、动量守恒和能量守恒定律可分别建立气体管流基本方程[10]，如式（1）~式（4）所示。
连续性方程的基础是质量守恒定律，在天然气管道内，连续性方程可表示为：
动量方程的基础是牛顿第二定律，在天然气管道内，动量方程可表示为：
能量方程可表示为：
每种气体组分应用质量守恒定律可建立气体中各组分连续性方程，如式（4）所示。
式中：A为管道的横截面积，m2；ρ为气体密度，kg/m3；v为气体流速，m/s；p为气体压力，Pa；t为时间，s；x为距离，m；λ为水力摩阻系数；d为输气管道内径，m；g为重力加速度，m/s2；s为管道高程，m；K为气体与外界的传热系数，W/(m2·K)；T为气体温度，K；$T_0 $为环境温度，K；u为单位质量气体内能，J/kg；h为单位质量气体焓，J/kg；$c_i $为组分i的质量浓度，kg/m³。
定解条件是天然气组分跟踪仿真模型的重要组成部分。基本方程组描述了气体在天然气管道内流动的普遍规律，但对于一个具体的瞬变过程，其流动状态的具体变化还取决于系统的初始条件和边界条件，二者合称为定解条件[11]。
初始条件是表示研究时段内起始时刻的初始压力、流量或温度的分布等天然气管网的状态。初始条件是进行瞬态仿真的前提条件，但是，随着时间的推移，初始条件对管网状态的影响会越来越小[12]。即使是对同一个瞬变过程，当其他条件相同，而有多个不同的初始条件时，经过足够长时间的运行后，系统也将会达到几乎相同的终了状态。
在整个瞬变过程中，系统边界处的流动状态或相邻边界处流动状态之间的关系通常为时间的函数，反映扰动对瞬变过程的影响，可分为内边界和外边界两种。外边界表示系统与环境的交界处，可供选择的外边界条件有气源的压力、温度和流量，其中分输点压力、流量等这些参数应为常数或与时间有关的函数。内边界是系统内部的交界处，如管径变化等。
基于能量计量对发热量、管存量的计算需求，优选出具有多气源、计量系统完善和相对独立的天然气管网，以此搭建天然气能量计量管网仿真模型[13-14]。作为本研究对象的多气源环状天然气管网全长为390 km ，管径为324~813 mm ，壁厚为6.3~22.0 mm，运行压力为0.8~5.3 MPa。整个管网有3个气源和15个分输点及12个计量站，其中每个输入点和输出点都涉及天然气贸易计量，且每个气源的天然气组成不同。管网的拓扑结构见图1。
收集整理了该管网连续运行1 000多小时的压力、流量和气体组分等测量数据及管网基础数据，包括管长、管道外径和壁厚等数据，用于天然气管网仿真模型的建立、校准和应用分析。表1所列为管道环网气源压力、流量和高位发热量的统计数据，表2所列为管道长度、管径和壁厚数据。
为了尽量减小初始状态对于仿真结果的影响，以选定用于管网瞬态仿真数据的第一个时间点的稳定模拟结果作为初始条件[15]。
边界条件是影响瞬态仿真计量准确度的重要因素，该管网具有多气源多分输用户，因此，边界条件的组合也很多。压力和流量是影响仿真准确度的重要参数，由于仿真使用的压力、流量是现场测量仪表的测量值，而这些测量仪表都可能存在计量误差。因此，通过分析压力和流量的计量误差对瞬态仿真结果的敏感性，来确定最优的边界条件组合，以使计量误差对仿真结果的影响最小。
由于该管网的管道总长度、管网总流量和管网供气压力等均较小，故各管段的压降较小。在这种情况下，若管段起点压力测量值小于实际值，而终点压力测量值大于实际值，且在管段起、终点均设定压力边界条件，则会出现仿真计算的天然气流向与实际流向相反，甚至分输点向管网供气的现象。为避免此种情况的出现，分输点均设定流量边界条件。在所有气源设定温度和组分边界条件的基础上，使用以下两类边界条件组合方式来探究压力、流量的计量误差对瞬态仿真结果的敏感性：①多个气源设定压力边界条件，其余为流量边界条件；②某一气源设定压力边界条件，其余为流量边界条件。
在每一组边界条件下，均进行以下敏感性分析：①使用测量值作为仿真的输入参数，进行第一次瞬态仿真；②将某一个气源点或分输用户的输入参数改变为测量值的1.01倍（将测量值增大1%）后，进行第二次瞬态仿真；③以第一次仿真结果为基准值，计算第二次仿真结果相对于第一次仿真结果的偏差（以百分数表示），这个偏差即可以看作当测量值存在1%误差时，仿真结果存在的误差大小。该管网共有3个气源点，15个分输用户，每次只将1个气源点或1个分输用户的输入参数改变为测量值的1.01倍，加上第一次瞬态仿真，则在每组边界条件下共进行19次瞬态仿真。
根据敏感性分析的结果，得到以下结论：①在多个气源设定压力边界条件的敏感性分析中，相比于流量测量值，压力测量值的测量误差对于管网仿真准确度的影响更大，即当压力值存在测量误差时，气源、分输用户的仿真结果误差较大。因此，为减少压力测量误差对仿真准确度的影响，须减少压力边界条件的个数而增加流量边界条件的个数，故只给定一个气源为压力边界条件；②在单一气源设定压力边界条件的敏感性分析中，当供气量较大的气源为压力边界条件，而其他气源及分输用户为流量边界条件时，其他气源及分输用户的流量测量值的误差对于仿真结果的影响较小，因此，设定供气量较大的气源为压力边界条件。
基于以上分析，对于该管网，气源1给定压力、温度和组分边界条件，气源2和气源3给定流量、温度和组分边界条件，15个分输点用户给定流量边界条件。气源1、气源2的天然气组分数据由计量站的站控系统提供，96 h内不变，具体如表3所列。气源3的组分是由在线气相色谱仪采集，其中甲烷体积分数在97.36%~97.74%范围内波动。
为了提高计算的效率，优选管网状态稳定的连续96 h的测量数据用于仿真模型的建立。并另选定管网状态稳定运行24 h，在给定边界条件和管道基础参数的前提下，利用仿真模型求解气源1的流量、气源2和气源3的压力和15个分输点用户的压力、发热量，并与管网实际测量值进行对比分析，以验证管网模型计算的准确性。
气源1流量的TGNET模型计算值、SPS模型计算值变化趋势一致。TGNET模型计算结果与实际测量值误差在0.1%~1.3%之间，SPS模型与实际测量值计算误差在0~1.7%之间，在24 h内，TGNET模型、SPS模型计算值的平均误差分别为0.5%和0.6%（见图2）。
气源2压力的TGNET模型计算值、SPS模型计算值与实际测量值变化趋势一致。气源2的TGNET模型计算值的绝对误差在0~0.04 MPa之间，相对误差在0.1%~0.7%之间；SPS模型计算值的绝对误差在0.02~0.06 MPa之间，相对误差在0.5%~1.2%之间。在24 h内，TGNET模型、SPS模型计算值的平均误差分别为0.4%和0.8%。压力计算对比结果见图3。
气源3压力的TGNET模型计算值、SPS模型计算值与实际测量值变化趋势一致。气源3的TGNET模型计算值的绝对误差在0~0.05 MPa之间，相对误差在0.1%~1.0%之间；SPS模型计算值的绝对误差在0.02~0.05 MPa之间，相对误差在0.5%~1.0%之间。在24 h内，TGNET模型、SPS模型计算值的平均误差分别为0.3%和0.1%。压力计算对比结果见图4。
15个分输点压力的实际值、TGNET模型计算值和SPS模型计算值的变化趋势相似，计算结果相近。TGNET模型计算值的绝对误差在0~0.05 MPa之间，相对误差在0~1.0%之间；SPS模型计算值的绝对误差在0~0.05 MPa之间，相对误差在0~1.0%之间。在24 h内，各分输点压力的平均计算误差均在1.0%以内。压力计算对比结果见表4。
根据作为研究对象的多气源环状天然气管网结构及仿真得到的天然气流向可知：分输点10、分输点11的气质组成是由气源1和气源2组成的，是双气源混合点；分输点7、分输点8的气质组成是由气源1、气源2和气源3组成的，是三气源混合点，其余分输点的天然气均来自气源1。利用仿真模型计算得到双气源混合点和三气源混合点的发热量计算值与实际值变化趋势，如图5、图6所示。
由图5、图6可知，TGNET模型计算误差在0.1%~0.3%之间，SPS模型计算误差在1.2%~1.5%之间。在24 h内的发热量平均计算误差如表5所列。TGNET 软件使用ISO 6976:2016 《天然气—由组成计算发热量、密度、相对密度和沃泊指数》的发热量计算方法计算发热量，而SPS软件的发热量计算方法未公开说明[16-18]。由表5 可知，TGNET模型计算的发热量相对误差在0.3%以内，SPS模型发热量相对误差在1.4%以内，但两种模型计算的甲烷体积分数绝对误差均为0.2%，说明SPS模型能准确跟踪天然气组分，但在计算发热量方面略有不足。
以本管网为例，当气源1的组分1变化成组分2后，距离气源1有 113 km距离的计量站4的气质组分大约20 h后才会由组分1变为组分2。计量站4在能量计量中若在气源由组分1变化成组分2的初始时刻,就用组分2的发热量代替组分1的发热量用于能量计量交接,会带来贸易结算的风险。
若能将输气管网现场SCADA服务器中采集的现场数据与管网仿真模型相结合，利用管网仿真模型计算管网中任一节点位置的组分和发热量值，并且其仿真计算得到的组分及发热量值的准确性和可靠性用管网中的在线色谱分析仪测量结果来核查。由此，能够实现天然气管网中气质组分和发热量的实时跟踪,并且也能节约在发热量测定仪表方面的部分投资。
在计算管存量时，传统的计算方法是直接使用管段起终点的压力、温度等参数计算管存量，并且计算周期一般较长，不利于对管网中管存量进行动态监测，特别是当管网中管存量波动较大时，若按天为周期计算管存量和能量输差，就会带来一定的偏差。
利用天然气管网仿真模型可以将每个管段划分为多个小段，并能计算每个小段的起终点压力、温度和组分等数据，再根据管存量公式计算得到每个小管道的管存量，然后进行累加，即可得到更加准确的管存量。按照计量管理的不同要求，可以实现能量计量管存量的动态跟踪，进而实现管网能量计量输差的有效管控。
1） 基于TGNET软件和SPS软件建立的多气源天然气管网仿真模型可以实现管网内天然气气质组分、发热量、压力和流量等能量计量参数的仿真计算。基于本研究的研究对象建立的仿真模型，其压力计算误差在1.0%以内，流量计算误差在2.0%以内，天然气气质组分计算误差在0.2%以内，TGNET仿真模型计算发热量偏差在0.3%以内，发热量的计算误差满足GB/T 18603—2023中赋值发热量最大允许误差的要求。可见，基于仿真技术的能量计量方法是一种可行的、可供行业参考的方法，有利于推动能量计量在我国的实施推广。
2） 基于仿真技术的能量计量方法，可以实现多气源天然气管网内天然气发热量的计算，满足气质组分质量跟踪的需要，从而降低配置气相色谱仪的投资和运行维护费用。
3） 基于仿真技术的能量计量方法得到多气源管网内管存量和发热量随时间的变化规律，可以提高天然气管网能量计量输差计算的准确性，指导管网的生产和运行调配，为生产运行管理提供决策依据。
4） 通过将管道实时运行数据代入管道运行过程的数学模型，即可创建一个基于仿真技术的数字孪生体，随着国家智慧化管网建设的发展，将数字孪生技术应用在天然气计量运行管理中是发展的必然趋势。建议下一步尽快推进数字孪生体技术和天然气管网能量计量技术的结合，为管网全智能化运营、计量系统的全生命周期管理，提供决策支持。
2024, Vol. 53 Issue (4): 111-117 2024, Vol. 53 Issue (4): 111-117