现代化工

现代化工 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (11) : 58-64. DOI: 10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2026.11.011

技术进展

多目标优化处理油气田采出水的应用研究进展

杨艺琳 ¹ ,
陈俊宇 ²^,³ ,
周雅煊 ² ,
孟凡宾 ⁴ ,
宾零陵 ²^,^*

作者信息 +

Research progress on the application of multi-objective optimization in the treatment of oilfield produced water

YANG Yi-lin ¹ ,
CHEN Jun-yu ²^,³ ,
ZHOU Ya-xuan ² ,
MENG Fan-bin ⁴ ,
BIN Ling-ling ²^,^*

Author information +

文章历史 +

Received		Published
2025-12-31		2026-11-20
Issue Date	Revised Date
2026-11-11	2025-12-31

PDF (6468K)

摘要

为推动油气田采出水的处理与资源化,综述了多目标优化在组合工艺中的研究进展,提出“技术局限-工艺协同-系统优化”的逻辑框架,剖析现有技术瓶颈,梳理组合工艺优缺点及适用场景,阐述多目标工艺参数优化方法,并综合分析经济与环境效益。未来通过“数据-机理”双驱动的绿色集成路径、可解释多目标算法等技术结合实现采出水处理资源化全链条优化与工程化落地。

Abstract

To advance the treatment and resource recovery of oilfield produced water,this study reviews multi-objective optimization applications in combined processes,proposing a “technical limitations-process synergy-system optimization” framework.It analyzes current technological bottlenecks,outlines advantages,disadvantages and applicable scenarios of combined processes,elaborates Multi-Objective Optimization (MOO)-based parameter tuning methods,and synthesizes economic and environmental benefits.Future efforts should implement a “data-mechanism” dual-driven green integration pathway coupled with interpretable MOO algorithms to achieve whole-chain optimization and engineering implementation for produced water resource recovery.

Graphical abstract

关键词

油气田采出水 / 多目标优化算法 / 组合工艺 / 经济环境效益 / 生命周期评价

Key words

oilfield produced water / multi-objective optimization algorithms / combined processes / economic and environmental benefits / life cycle assessment

引用本文

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杨艺琳,陈俊宇,周雅煊,孟凡宾,宾零陵. 多目标优化处理油气田采出水的应用研究进展[J]. 现代化工, 2026, 46(11): 58-64 DOI:10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2026.11.011

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采出水是油气田开发过程中产生的含油、有机污染物、悬浮固体和高盐分的复杂废水,其水量随开发规模增加且成分多变,对环境和资源利用构成重大挑战^[1]。采出水成分受油气地质条件、开采方式及驱油药剂等因素显著影响,涵盖游离态与乳化态油、溶解性有机物、悬浮固体、高盐度溶解性盐、金属离子、放射性核素及药剂残留物等^[2],这些复杂组分直接影响处理单元选择与运行参数。由于单一工艺难以同时兼顾出水质量、能耗、成本与回用率,多单元组合工艺已成为工程实践主流^[3]。然而,组合工艺的设计与运行是典型的多目标优化问题,需在出水达标、成本最小化、能耗最低、资源化率最大化、环境影响最小化及可实施性提升等相互冲突的目标间寻求权衡^[4]。例如,强化除油会增加药剂成本与污泥产量,而蒸发结晶虽可回收盐分但能耗高昂。近年来基于演化算法、代理模型(如高斯过程)、鲁棒/不确定性优化及数字孪生的在线优化方法在该领域取得显著进展^[5-7],但仍面临基准缺失、不确定性处理不足、生命周期评价(life cycle assessment,LCA)耦合与工程可实施性评价薄弱等关键短板^[8-9]。本文中综述多目标优化在采出水组合工艺中的建模范式、主流算法与应用案例,系统分析现有研究局限并提出促进工程化落地的若干研究方向,为实现采出水处理的高效、低碳与资源化提供参考。

1 采出水常用处理单元及组合工艺

1.1 采出水处理常用单元

油气田采出水处理技术主要包括物理分离、化学/物化、高级氧化、膜分离与生物处理5类^[10-11]。物理分离涵盖加热、离心、重力沉降及膜分离^[12],后续通过混凝气浮去除游离油与悬浮物。化学/物化法利用混凝、氧化、吸附及离子交换去除溶解性/难降解组分,其中化学破乳采用混凝剂、盐类、酸类或非乳化型表面活性剂(如超支化聚合物)^[13];电脱水与膜分离处于示范阶段^[14],超声波破乳、碳纳米管/生物基破乳剂及高温高压破乳装置尚在中试或实验室验证^[15-16]。高级氧化通过催化剂、高温高压产生自由基降解难降解有机物^[17-18]。膜技术应用广泛,覆盖工业应用至实验室验证各成熟阶段,常见膜技术优缺点对比见表1。生物处理以多级A/O法为主流^[19],其中循环活性污泥工艺[图1(a)]抗冲击能力强^[20],EGSB与IC等高效厌氧反应器[图1(b)]虽非主流但发展前景广阔。

现有的组合工艺普遍存在如下问题:模块化程度欠佳,难以实现快速组合响应,且功能呈现同质化特征;成本高昂,设备投资以及运行维护成本较高,不利于大规模推广应用;操作复杂,各模块间缺乏统一标准,衔接存在障碍,维护管理难度较大;智能化水平较低,与大模型的衔接存在困难,数据自检和自动模拟优化的能力有限。亟需研发高效、低成本、智能化、模块化的前/后处理阶段组合工艺。

1.2 采出水前处理阶段组合工艺

1.2.1 光催化法+芬顿法组合工艺

由于高级氧化法局限性,“光催化法+芬顿法”组合适用于进行采出水中微量油类去除,当采出水的COD过高时,可考虑将光催化法替换为湿式氧化法^[25],仍以光催化为例,如图2所示。该组合工艺协同产生更多自由基,强化处理效果,但对水质要求高,催化剂回收困难,能耗较高。

1.2.2 电催化氧化法+微生物接触氧化法组合工艺

电催化氧化法+微生物接触氧化法组合工艺(图3)适用于高盐度、高COD废水,但能耗高,操作复杂^[26]。

1.3 采出水深度处理阶段组合工艺

1.3.1 气浮法+臭氧氧化法+生物膜法组合工艺

气浮法+臭氧氧化法+生物膜法组合工艺一般流程如图4所示,该组合工艺灵活性高,可针对不同污染物进行优化处理,但投资和管理成本高,需妥善处理副产物。

1.3.2 气浮法+曝气生物滤池组合工艺

该组合工艺占地面积小,出水水质高,运行能耗低,但对进水水质要求严格,不适用于高浓度难降解废水和含有重金属或无机污染物的废水^[27],一般流程见图5。

综上,采出水组合工艺联合效果及优缺点对比如表2所示。

2 组合工艺的优化策略

2.1 基于多目标的工艺参数优化方法

组合工艺虽为油气采出水处理主流方向,但效能非单元简单叠加,内部协同机制复杂且参数耦合相互关联、制约,传统单目标方法或经验调优方法难以获取全局最优,故亟需进行多目标优化。多目标优化可在效率、成本、环境等冲突目标间获取Pareto最优解集,非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)因强大的全局搜索能力和无需预设权重等优点,在环境工程领域得到了广泛应用^[28]。一个典型的采出水组合工艺多目标优化问题可做如下表述。

2.1.1 目标函数

最大化处理效率(E):通常由关键污染物[如化学需氧量(COD)、石油类]的去除率加权组合而成,如公式(1)所示:

(1)

$\mathit{M}\mathit{a}\mathit{x}\mathit{i}\mathit{m}\mathit{i}\mathit{z}\mathit{e}\mathit{ }\mathit{E}=\mathit{w}\left(\mathit{C}\mathit{O}\mathit{D}\right)·\mathit{R}\left(\mathit{C}\mathit{O}\mathit{D}\right)+\mathit{w}\left(\mathit{O}\mathit{i}\mathit{l}\right)·\mathit{R}\left(\mathit{O}\mathit{i}\mathit{l}\right)$

式中,w为权重因子;R为去除率。

最小化运行成本(C):涵盖药剂费用、电能消耗、污泥处置费用、人工费用等。如公式(2)所示:

(2)

$\mathit{M}\mathit{i}\mathit{n}\mathit{i}\mathit{m}\mathit{i}\mathit{z}\mathit{e}\mathit{ }\mathit{C}=\mathit{C}\left(\mathit{c}\mathit{h}\mathit{e}\mathit{m}\mathit{i}\mathit{c}\mathit{a}\mathit{l}\mathit{s}\right)+\mathit{C}\left(\mathit{e}\mathit{n}\mathit{e}\mathit{r}\mathit{g}\mathit{y}\right)+\mathit{C}\left(\mathit{s}\mathit{l}\mathit{u}\mathit{d}\mathit{g}\mathit{e}\right)+\mathit{C}\left(\mathit{l}\mathit{a}\mathit{b}\mathit{o}\mathit{r}\right)$

最小化环境冲击(I):基于生命周期评价(LCA)方法对关键环境影响类别进行量化,如公式(3)所示:

(3)

$\mathit{M}\mathit{i}\mathit{n}\mathit{i}\mathit{m}\mathit{i}\mathit{z}\mathit{e}\mathit{ }\mathit{I}=\mathit{w}\left(\mathit{G}\mathit{W}\mathit{P}\right)·\mathit{G}\mathit{W}\mathit{P}+\mathit{w}\left(\mathit{A}\mathit{P}\right)·\mathit{A}\mathit{P}+\mathit{w}\left(\mathit{E}\mathit{P}\right)·\mathit{E}\mathit{P}$

式中,w为权重因子,GWP、AP、EP分别为全球变暖趋势、酸化趋势和富营养化趋势。

2.1.2 决策变量

为实际操作中可调控的工艺参数,如气浮单元的pH、混凝剂/絮凝剂投加量、气泡流量等;芬顿单元的pH、过氧化氢投加量、过氧化氢与亚铁离子的摩尔比、反应时间等;吸附单元的活性炭投加量、吸附时间等;生物单元的水力停留时间(HRT)、曝气量等。

2.1.3 约束条件

包括各决策变量的取值区间(如pH需处于2~5之间)以及出水水质必须满足的排放标准[如出水化学需氧量(COD)<50 mg/L]。

本文中结合多目标优化算法给出的组合工艺参数优化的概念化模式见图6。

2.2 经济与环境效益评估

为实现对组合工艺环境友好性的全面且科学评估,运用全生命周期评估(life cycle assessment,LCA)方法^[29]。借助LCA对组合工艺的环境性能展开评价,其功能单元设定为“将1 m³采出水处理至达标”。评估边界覆盖药剂的生产与运输、运行过程中的能源与物质消耗以及废渣处置等环节,以此对全球变暖、酸化、富营养化、资源耗竭、人体毒性这5大指标进行量化,输出单立方环境影响评估值,以供方案比选。然而,静态的LCA评估难以反映工艺运行过程中的动态变化,将LCA与数字孪生技术相结合,是达成智能化、精细化环境管理的前沿研究方向,具体如图7所示。

一个用于采出水处理的数字孪生系统,核心架构应包含4层:物理层,真实的处理厂,包括所有的反应器、泵、阀门、管道以及各类传感器;数据层,经IoT/SCADA实时汇聚运行、知识、模型数据;模型层,融合机理、多目标优化与动态LCA,在线预测工况与环境影响;决策控制层,把优化指令下发至物理层加药泵、曝气机等,形成“感知-分析-决策-执行”闭环。通过这种集成,系统能从被动的“事后评估”转为主动“事前预测和事中优化”。如当进水水质波动时,数字孪生系统可立即通过模型预测不同策略的环境影响(实时LCA),并通过多目标优化算法快速计算出兼顾效率、成本和当前环境影响最小化的最优操作参数组合,实现动态、智能、绿色调控。

3 组合工艺成本案例对比

结合设备投资成本、单位水量处理成本、运行维护成本、处理效果和适用场景等方面对代表性组合工艺综合分析(图8)。传统隔油、气浮、生物法聚于左下,投资低但效果有限;气浮+生物膜+臭氧、电催化+接触氧化等中端组合向右上迁移,效能提升、成本略增;高端“IC+两级AO+UF+NF+RO”、“磁分离+精滤+UF+DTRO”等膜深度处理居右上,污染物削减率最高,资本与运行费亦显著上升。UF+DTRO与磁分离+UF+DTRO在相同效果区间成本更低,显示磁集成-膜浓缩路线具备经济-技术兼顾优势,为高盐采出水零排放优选。

4 结论和展望

油气田采出水处理正从单一达标排放向“降本-增效-减排-资源化”多目标协同优化转型,但仍面临3大瓶颈:技术层面,单目标优化难以兼顾多重约束,生物处理抗盐冲击性差,物化法能耗、药耗高且二次污染风险大,膜分离技术受膜污染与浓水处置制约,规模化应用受限;数据层面,智慧化依赖全流程数据,但现场“数据孤岛”严重,AI模型跨油田迁移误差大、可解释性差,导致“建而不用”困境;系统层面,工艺多聚焦末端治理,与清洁生产、注水开发脱节,管网配套不足制约边远油田回注,资源化缺乏统一评价标准,经济性逊于传统方法。未来发展方向包括:工艺协同优化,发展“预处理-生物/物化耦合-资源化”集成,数字孪生驱动动态调度;智能决策升级:构建可解释多目标优化算法,融合小样本与迁移学习,提升跨油藏泛化能力;资源化转型:将采出水视为“资源池”,推进资源再生提取与回注水质协同优化,建立统一技术经济评价体系;标准与政策驱动:完善数据共享机制与资源化标准,推动工程化落地。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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