陈浩（中海石油（中国）有限公司深圳分公司陆丰油田作业区）
随着国内陆上油田和海上油田的不断开发，相应环节的能耗监测技术得到了长足发展。在油气集输和处理系统中，加热炉作为主要的热能提供设备，其能耗占总能耗的80%～90%，因此对加热炉进行能耗分析和评价显得尤为重要[1-3]。能效对标管理最早由美国施乐公司提出，用于寻找目标企业和标杆企业之间的差距，以降低企业能耗标准[4-5]。目前，诸多学者针对能效对标体系进行了研究，张校千[6]从管理手段和技术手段两方面考量了地面集输系统的能耗情况，并给出了节能措施；
马中山等[7]从宏观角度分析了注水、集输和机采等系统的能耗水平；
程博[8]从电力组网和余热回收两方面对发电组的节能潜力进行挖掘。以上研究对于能效对标方法的建立和完善具有重要意义，但多侧重相关理论研究，方法的普适性较差，无法推广到其余站场或区块。基于此，从多角度分析影响加热炉能效的因素，确定指标限值和标杆值，研究权重计算方法，对节能后的能效进行预测和评价，针对不合格指标提出增效措施，为提高加热炉热效率和节约油气燃料消耗提供理论依据。
遵循全面性、独立性、过程性和类比性的原则，建立加热炉能效指标体系。目前，油气站场常用的加热炉多为水套炉，将水作为传热载体，原油和伴生气在燃烧器中燃烧，产生的高温烟气通过加热盘管在炉中传导散热，完成原油加热。根据加热炉的供热方式、热传导方式和散热特点，应用能量黑箱模型，进行热量平衡分析，进而完成加热炉能效指标体系见图1。
图1 加热炉能效指标体系Fig.1 Energy efficiency index system of heating furnace
目标层有加热炉热效率，该指标是综合指标，体现加热炉输出热量与输入热量的比例，可用正平衡法或反平衡法计算；
准则层按照加热炉的结构分为基本部分、热损失部分、传热部分和燃烧部分；
指标层是对准则层的进一步细化，具体细化为多项评价指标。
图1 中指标层的评价指标较多，在现实监测中不可能全部监测，根据GB/T 31453—2015《油田生产系统节能监测规范》中的要求，选择排烟温度、过剩空气系数、炉体外表面温度、排烟热损失、不完全燃烧热损失和表面散热损失作为能效对标的指标因素。
2.1 标杆值确定
对于标杆值，应选择国内外企业、行业的先进值或同一区块不同时期的最佳值作为标杆值，但由于国内能效对标工作开展较晚，还没有形成可用的数据库资源，因此参照GB/T 31453—2015 的要求确定标杆值，有评价值的认定评价值为标杆值，无评价值的认定限定值为标杆值，加热炉节能监测项目与指标见表1。
表1 加热炉节能监测项目与指标Tab.1 Energy conservation monitoring items and indicators of heating furnace MW
此外，排烟热损失、不完全燃烧热损失和表面散热损失等三项指标均为反向标杆值，即值越小越优异。在同类样本中，对三类数据分别从大到小排序，当平均值大于60%以上的样本值时，以略小于60%对应的样本值为标杆值；
当平均值小于或等于60%的样本时，以平均值为标杆值。最终确定排烟热损失、不完全燃烧热损失和表面散热损失等三项指标的标杆值分别为11%、5%和2.5%。
2.2 指标权重计算
在指标权重的计算中，采用主、客观协调的综合权重计算方法，其中主观赋权采用层次分析法[9]，客观赋权采用熵权法[10]，通过博弈论组合赋权[11]使两种赋权方法之间的偏差最小，得到综合权重。设有L种赋权方法，指标因素n，则任一基本权重表示为ωk={ω1，ω2，…，ωn}，则L个基本权重的线性组合w为：
式中：βk为组合系数。通过对式（1）进行求解，得到最优组合系数：
式中：ωg为第g种方法得到的权重。
2.3 指标值预测
能效对标的最终目的是进行追标和达标，但设备参数调整后是否达到预定要求，其节能措施是否有效，还需要引入一个指标预测方法。在此，采用综合评价系数f衡量各工艺参数指标对设备性能和能耗的影响，公式如下：
式中：测试值与标杆值的相对差值可以体现两者的偏差率，与对应的综合权重相乘，可反映指标对能效的综合影响。
3.1 基础数据
以某海上油田的15 台加热炉数据为例进行分析，其中测试要求应满足以下几点。
现场条件须在满足测试标准及测试方案要求后方可进行；
全部测试项目必须同步测试，在线仪器仪表精度满足标准要求且在检定周期内；
测试应在加热炉运行工况稳定后进行，其主要运行参数波动在±10%以内；
每次监测持续时间不应少于1 h；
加热炉烟气测试要求在加热炉最后一级尾部受热面后1 m 以内的烟道上；
炉体外表面温度取顶、右、左、前、后等五个方面的平均值；
在测试过程中出现异常情况导致测试无法正常进行，应及时更换设备重新进行测试。加热炉测试结果见表2。
由于测试的15 台加热炉的额定容量均在1.25～2.00 MW 之间，对照表1 的标杆值可知，有2 台加热炉的排烟温度超过标杆值，有半数的加热炉过剩空气系数超标，排烟热损失和不完全燃烧热损失也有多台加热炉不合格，最终导致诸多加热炉的热效率未达到节能评价值。
3.2 参数优化
结合相关专家意见得到层次分析法的权重大小为0.431 4、0.252 1(0.252 1)、0.032 2(0.032 2)、0.009 9，主观赋权法得到的影响加热炉能耗的排序为：排烟温度、过剩空气系数（炉体外表面温度）、排烟热损失（不完全燃烧热损失）、表面散热损失。
将表2 中的数据代入Matlab 中进行熵权赋值，权重大小为0.120 9、0.189 5、0.1065、0.075 2、0.214 3、0.293 6，客观赋权法得到的影响加热炉能耗的排序为：表面散热损失、不完全燃烧热损失、过剩空气系数、排烟温度、炉体外表面温度、排烟热损失。综上所述，可见两种赋权方法的结果完全不同，故需采用博弈论调和，代入公式（2），得到综合权重大小为0.312 9、0.214 5、0.145 2、0.043 8，0.156 7，0.126 9，最终排烟温度对能耗的影响最大，其次为过剩空气系数和不完全燃烧热损失。
表2 加热炉测试结果Tab.2 Test results of heating furnace
将上述计算结果代入公式（3）中计算f，并与加热炉的实测热效率进行对比，加热炉热效率与综合评价系数的变化规律见图2。可见，热效率与综合评价系数的走势几乎一致，但仍存在一定偏差，这可能与样本数据较少，权重计算结果不准确以及选取的指标因素不完整有关。
图2 加热炉热效率与综合评价系数的变化规律Fig.2 Change rule of thermal efficiency and comprehensive evaluation coefficient of heating furnace
采用Originlab 软件对两者进行一元线性拟合，热效率与综合评价系数的线性拟合关系见图3。
图3 热效率与综合评价系数的线性拟合关系Fig.3 Linear fitting relationship between thermal efficiency and comprehensive evaluation coefficient
拟合后，相关系数为0.954 79，说明两者存在函数关系φ=83.88+15.61f。根据此关系，可以定量调节各项指标至标杆值，并计算综合评价系数，预测优化后的热效率值，加热炉优化后结果见表3。
由此可见，经过调节后，热效率均提高至节能评价值（≥85%）以上，说明针对性的采取措施，可以使设备的运行环境得以有效改善。具体的提效措施如下：
1）在加热炉燃烧过程中，应合理调整配风并控制排烟温度，如设置余热回收装置或吹灰器。定期清理炉膛及炉管内外垢层，进一步提高加热炉运行效率及系统热能利用率。
2）加固炉体前部、后部保温层，以减少炉体散热损失。
3）对于过剩空气系数不合格的设备，应多次调节进风量，使用自动配风的高效燃烧器，严格控制炉墙密封效果等措施。
4）应用热泵技术对烟气余热进行回收，定期对加热炉内的换热盘管进行清垢、清灰处理，定期检查烟气分析设备等。
调整后，排烟温度优化2 台次，过剩空气系数优化8 台次，炉体外表面温度优化6 台次，排烟热损失优化6 台次，不完全热损失优化5 台次，每年累计节气25.68×104m3，以1#号加热炉为例，1#号加热炉调整后排烟温度为110 ℃，过剩空气系数为1.4，炉体外表面温度为42 ℃，排烟热损失为7.15%，不完全燃烧热损失为4.895%，表面散热损失为1.15%，热效率为87.18%。可见调整后排烟温度、过剩空气系数、炉体外表面温度均有不同程度的下降，不完全燃烧热损失降至目标值，实测热效率与表3 中的目标热效率结果相符，证明了该模型的准确性。
表3 加热炉优化后结果Tab.3 Optimized results of the heating furnace
1）当平均值大于60%以上的样本值时，以略小于60%对应的样本值为标杆值；
当平均值小于或等于60%的样本时，以平均值为标杆值。
2）通过加热炉进行热量平衡分析，建立了能耗指标体系，根据行业规范确定能效对标的指标因素及标杆值的选取方法。
3）采用博弈论组合赋权的方法计算指标权重，得到排烟温度对加热炉能耗的影响最大，其次为过剩空气系数和不完全燃烧热损失。
4）引入综合评价系数连接热效率和指标因素，反映指标对能效的综合影响程度，通过定量调节各项指标至标杆值，预测优化后的热效率值，为油气站场有针对性的进行能效对标提供实际参考。
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