Distribución de Compuestos Conteniendo Azufre en los Productos LGN

Los Líquidos del Gas Natural (LGN) se integran por los componentes en una corriente de gas producida que pueden ser extraídos y vendidos. Compuestos comunes de los  LGN son etano (C₂H₆), propano (C₃H₈), butanos (iC₄H₁₀ y nC₄H₁₀), y gasolina natural (C₅₊). Etano es LGN más liviano, y su recuperación se puede justificar en aquellas áreas donde existe un mercado petroquímico y la red de distribución está debidamente disponible. El etano se usa principalmente como insumo petroquímico. El propano se usa como insumo petroquímico, y también encuentra aplicación amplia como combustible doméstico, e industrial. El propano se vende frecuentemente como una mezcla de propano y butano, llamado un GLP (Gas Licuado del Petróleo).

El mercado para los butanos es principalmente uno de alimentación petroquímica, combustible y/o para el aligeramiento de gasolinas cuando los requerimientos de presión de vapor lo permite. Isobutano (iC₄) es el LGN de mayor valor. Su uso primario  es como alimentación para las refinerías en la manufactura para el mezclado de componentes de alto octanaje en las gasolinas de motor. El butano normal se puede usar como alimentación para las plantas de olefinas, donde es convertido a mono-olefinas (etileno , y propileno), y como las  diolefinas, butadienos, así como otros productos. El mayor uso para los isobutanos es como componente de mezclado para las gasolinas para el control de octanaje, y presión de vapor. La gasolina natural se refiere a los pentanos y componentes más los pesados en una corriente de gas, y también  se  denominan comúnmente como condensados o nafta; en forma primaria se integran por cadenas de parafinas rectas o  enlazadas, La gasolina natural se usa comúnmente como insumo de refinerías, sin embargo también se puede aplicar como alimentación petroquímica. Los detalles de los procesos requeridos, y los principios de su operación se discuten en Maddox, and Lilly [1], y Maddox, and Morgan [2]. Un resumen sobre la distribución de los compuestos conteniendo azufre se presenta en las páginas 287- 291 [1]. Específicamente, la página 290 presenta las conclusiones de los trabajos presentados en Harriman and  Smith [3,4], el cual enfatiza la complejidad de la distribución de los compuestos de azufre en las corrientes de los LGN.

Una corriente cruda de LGN hacia una planta de fraccionamiento (FN) puede contener compuestos de azufre tales como el sulfuro de carbonilo (COS), metil mercaptano (MeSH), etil mercaptano (EtSH), disulfuro de carbono (CS₂), mercaptano  isopropílico, (iC₃SH),  mercaptano de isobutilo, etc. Con la finalidad de cumplir con las especificaciones del producto LGN, es importante determinar con certeza, la distribución y concentración de los varios mercaptanos durante el proceso FN.

Likins and Hix [5] evaluaron la certeza de cuatro programas comerciales de simulación comparando sus valores – K  pronosticados, con los medidos experimentalmente. Ellos concluyeron que “En esta evaluación limitada contra valores EDE de laboratorio, ningún programa único pudiese ser pronunciado como ganador absoluto. Aunque el simulador D proporciona una excelente labor con un sistema, predice en forma deficiente en un segundo sistema, y es sobrepasado por el simulador B. El Simulador C se comporta en forma errática por cuanto sus predicciones varían entre excelente hasta horrible (sulfuro de dimetilo) dependiendo del componente.” Ellos igual simularon dos plantas distintas de FN aplicando programas de simulación y compararon la distribución más la concentración de mercaptanos en distintas corrientes de información de campo. Una vez más, ellos concluyeron que ninguno de los simuladores arojan buena labor total en el modelaje de la distribución completa del azufre.

Para poder mejorar la certeza de los simuladores comerciales, Alsayegh, et. al [6] presentó un procedimiento para determinar la interacción binaria de parámetros entre los mercaptanos, y los hidrocarburos aplicando valores medidos de equilibrio vapor – líquido EDF.

En este previo del mes (PDM) determinaremos la distribusción y concentración de distintos mercaptanos en una planta de fraccionamiento de los LGN aplicando HYSIS [7] más la ecuación de estado Peng-Robinson [8]. Los parámetros de interacción binaria incluidos en la programación interna fueron aplicados para el estudio. La planta de FN es la misma que la descrito pro Alsayegh et al. [6]. La composición de la alimentación, gasto, y condiiones se muestran en la Tabla 1 [6] y el diagrama de flujo de proceso se muestra en la Figura 1 [6].

Las especificaciones de la columna se muestran en la Tabla 2 [6]. Una eficiencia ponderada de 90 por ciento fue aplicada para todas las columnas, En la última columna de la Tabla 2, DV, y D representan el vapor y gasto total de la corriente superior, respectivamente. De manera que D_V/D es la fracción de vapor de la corriente superior. En adición la relación de reflujo (L/D) se define como el caudal de reflujo (L) dividido por el caudal de la corriente superior.

Distribución Esperada del Producto: La Figura 2, reproducida de la Figura 9 del trabajo de  Likins, and Hix [5], indica en una escala descendiente logarítmica en forma de barras,  las presiones de vapor de los compuestos de interés en este estudio. La figura indica que el COS debe distribuirse hacia ambas corrientes de etano y propano. MeSH, con presión de vapor cerca a la de n-butano debe distribuirse principalmente con los butanos reteniendo una cantidad mínima hacia la corriente de pentano. EtSH, con presión de vapor entre butano y propano, debe distribuirse primariamente con butano y pentano. CS₂ debe distribuirse principalmente al pentano y las corrientes de C6⁺ con solo pequeña distribución a l corriente de butano. Los compuestos más pesados de azufre deben terminar casi completos en la corriente C₆⁺ .

Resultados de la Simulación por Computadora: La planta FN descrita en las secciones previas fue simulada aplicando el HYSYS [7], basada en la ecuación de estado (EDE) Peng-Robinson [8]. En este estudio, los parámetros de interacción binaria integrados en la simulación fueron aplicados, aun cuando recomendamos la inserción de un esquema de regresión de data dentro de los parámetros de interacción de la EDE. La Tabla 3 presenta la recuperación en porcentaje molar de de cada componente en la corrientes de producción y del gas predichos por HYSYS. La recuperación del porcentaje molar se define como el numero de moles de un componente en la corriente de producción dividido por los moles del mismo componente en la corriente alimentadora (corriente 5). La Tabla 3 también presenta la fracción de vapor, temperatura, presión, y caudal de cada corriente. El enfoque de este estudio es en la distribución (% de recuperación), y concentración (PPM) de los compuestos conteniendo azufre en las corrientes productoras. La Tabla 4 presenta la concentración en PPM  de los compuestos conteniendo azufre en las corrientes de salida.

Las Figuras 3 al 9 presentan gráficos de barra de la recuperación de cada compuesto conteniendo azufre en las corrientes de productos.

H₂S: La Figura 3 indica la distribución y recuperación del H₂S en el gas, y corrientes de C₂ , y C₃.

COS: La Figura 4 indica la distribución y recuperación del COS en el gas, C₂,  C₃. Como esperado, la mayoría del COS termina en la corriente C₃.

MeSH: La Figura 5 indica la distribución y recuperación del MeSH en el gas, mas las corrientes C₃ , y C₄. Contradiciendo lo que indica la Figura 2, la mayoría del MeSH se distribuye a la corriente C₃, en vez de la C₄.

EtSH: La Figura 6 indica la distribución y recuepración del EtSH en las corrientes C₃, C₄, y C₅. Inesperadamente, la mayoría del EtSH termina en la corriente C₄ en vez de la C₅, como se esperaría de la Figura 2.

CS₂: La Figura 7 indica la distribución y recuperación del CS₂ en las corrientes C₄, y C₅. Al contrario de lo que es esperaría del comportamiento del CS₂ puro (Figura 2), la mayoría del CS₂ termina en la corriente C₄.

iC₃SH: La Figura 8 presenta la distribución y recuperación del iC₃SH en las corrientes C₄, C₅, y C₆⁺. Como esperado el iC₃SH termina en las corrientes C₅, y C₆⁺.

iC₄SH: La Figura 9 indica la recuperación del iC₄SH en la corriente C₆⁺. Como se esperaba, todo el iC₄SH termina en la corriente C₆⁺.

Conclusiones:

Los resultados de los cómputos acá presentados y discutidos son específicos a la planta de fraccionamiento estudiada acá, pero algunas conclusiones generales se pueden extraer de este análisis.

Los resultados indican que la mayor concentración del etil mercaptano (EtSH), y disulfuro de carbono (CS₂) están presentes en la corriente de producto C₄ (corriente 20), y e; producto C₅ (corriente 23), respectivamente. La mayor concentración de metil mercaptano (MeSH) se presenta en la corriente del producto C₃ (corriente 15).

Los parámetros de interacción binaria aplicados en la EDE, juegan un papel importante en el comportamiento EDF del sistema en estudio, y el efecto de la distribución de los compuestos conteniendo azufre presentes en la alimentación. El uso de inapropiados, o erróneos parámetros de interacción binaria puede generar resultados incorrectos. Se debe ejercer cuidado en aplicar los valores correctos de interacción binaria. En este estudio, la librería de valores HYSYS fueron empleados.

Algunos de los compuestos conteniendo azufre ( e.i. MeSH, EtSH, y CS₂) no fueron distribuidos entre los productos de los hidrocarburos de la misma manera en que se esperaría en función de sus volatilidades y concentraciones. Esto se puede aclarar por las conclusiones presentadas por Harrymn and Smith quienes escribieron “El iC₃SH se forma durante el fraccionamiento dentro de la despropanizadora y el desetanizadora”. Esto debe presentar buena razón para llevar a cabo pruebas de laboratorio y cómputos detallados termodinámicos por plato para determinar gastos de proceso, mas las composiciones. El análisis detallado de proceso siempre se debe efectuar para justificar y comprobar las decisiones acertadas en cuanto a la selección de los esquemas de flujo de proceso.

Para aprender adicionalmente sobre casos similares, t como minimizar problemas operacionales, sugerimos su asistencia a los eventos de capacitación del John M. Campbell; G4 (Gas Conditioning and Processing), G5 (Gas Conditioning and Processing-Special) and G6 (Gas Treating and Sulfur Recovery).

La Consultoría JMC puede proporcionar pericias para los proyectos de  tratamiento de los gases y líquidos, lo cual asegurará que el modelo de proceso desarrollado será el mas acertado posible referente a las predicciones de la distribución de los compuestos conteniendo azufre. Integrado por los consultores más solicitados por la industria energética mundial, la Consultoría John M. Campbell proporciona la primera selección en servicios de consultoría para los clientes selectivos. Para mayor información sobre los servicios ofrecidos por Campbell, visite nuestra dirección en la red a la  Campbell Consulting.

By: Dr. Mahmood Moshfeghian
Traducción al Español , por : Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. Maddox, R. N. and L. Lilly, “Gas Conditioning and Processing, Computer Applications for Production/Processing Facilities,” John M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, 1995.
2. Maddox, R. N. and D. J. Morgan, “Gas Conditioning and Processing, Gas Treating and Sulfur Recovery Vol. 4,” John M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, 2006.
3. Harryman, J.M. and B. Smith, “Sulfur Compounds Distribution in NGL’s; Plant Test Data – GPA Section A Committee, Plant design,“ Proceedings 73^rd GPA Annual Convention, New Orleans, Louisiana, March, 1994.
4. Harryman, J.M. and B. Smith, “Update on Sulfur Compounds Distribution in NGL’s; Plant Test Data – GPA Section A Committee, Plant design,“ Proceedings 75^th GPA Annual Convention, Denver, Colorado, March, 1996.
5. Likins, W. and M. Hix, “Sulfur Distribution Prediction with Commercial Simulators,” the 46th Annual Laurance Reid Gas Conditioning Conference Norman, OK 3 – 6 March, 1996.
6. Al-Sayegh, A.R., Moshfeghian, M.  Abbszadeh, M.R., Johannes, A. H. and R. N. Maddox, “Computer simulation accurately  determines volatile sulfur compounds,” Oil and Gas J., Oct 21, 2002.
7. ASPENone, Engineering Suite, HYSYS Version 7.0, Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusetts U.S.A., 2009.
8. Peng, D.,Y. and D. B. Robinson, Ind. Eng. Chem. Fundam. 15, 59-64, 1976.