Esta es la porción final de un Previo del Mes (PDM) de dos (2) porciones sobre los aspectos importantes relacionados con las pruebas sobre el rendimiento de los compresores centrífugos. La primera parte se dirigió a los procedimientos de prueba pautados en la publicación ASME PTC-10 (también conocido como el Código), criterio de selección para los gases de prueba, y los factores a ser considerados en las pruebas de comportamiento. Este PDM revisará las presunciones básicas re relaciones de rendimiento requeridos para una prueba exitosa. También considerados se encuentran tres (3) principios importantes: relación de volúmenes,  Número Mach de la máquina, y el Número Reynolds de la Máquina, los cuales también influyen en la certeza de los resultados de la prueba.

Introducción
El Código reconoce que las condiciones actuales de prueba y las condiciones especificadas de diseño pueden no ser idénticas. Las presunciones básicas se imponen para que los resultados de la prueba sean comparables al diseño original u otro nivel base de inicio.  Por ejemplo, un compresor puede presentar una eficiencia distinta dependiendo de su ubicación en la curva de cabezal-gasto. Sin embargo, si la composición del gas y las condiciones operativas no concuerdan con el diseño original, cuan certeros serán los resultados? Esta pregunta será respondida a continuación

Existen otros parámetros importantes utilizados por el Código para analizar el rendimiento del compresor. Los primeros dos  se identifican como el coeficiente de flujo y coeficiente de trabajo. Estos son parámetros adimensionales que son útiles en la interpretación de los resultados de la prueba, especialmente cuando se comparan los resultados con los del diseño original u otra base de inicio. Tres factores adicionales se denominan la relación de volumen, Número Mach de la Máquina, y Número Reynolds. Estos parámetros aseguran que las propiedades aerodinámicas de un compresor se mantienen cuando gases de prueba o condiciones alternas de la prueba se imponen. En adición, establecen límites en el rango de operación, y aúpan la corrección del cabezal, más la eficiencia impactada por las pérdidas de fricción. Cada parámetro será considerado brevemente.

Parámetros Adimensionales
Lo más probable es que las condiciones actuales  de la prueba y las especificadas por las condiciones de diseño no sean idénticas. Para compensar estas diferencias, el Código utiliza parámetros adimensionales designados como el coeficiente de gasto, coeficiente de trabajo, y coeficiente total de trabajo. El Código también impone presunciones relacionados cada coeficiente y su equivalencia a las condiciones de prueba y las especificadas.  La Tabla 1 presenta los parámetros principales del Código y las presunciones usadas para convertir la data de prueba a los valores específicos en las condiciones de diseño.

Cambios en el rendimiento de compresores se podrá determinar cuando vaira la velocidad con una sencilla aplicación de las leyes a afinidad. Si se conocen las características del gasto, cabezal, y eficiencia del compresor a una velocidad indicada, solo la sencilla aplicación de las leyes de afinidad a una velocidad alterna arrojará una curva nueva representando el comportamiento del compresor a esa velocidad. Este es el mismo concepto que respalda los coeficientes de cabezal y caudal. En esencia, el coeficiente de flujo representa el “flujo normalizado” del compresor a cualquier velocidad. De manera similar, el coeficiente de trabajo, y el de trabajo total representan el “cabezal normalizado” del compresor a cualquier velocidad. Las leyes de afinidad también implican que la eficiencia representada a dos condiciones equivalentes se mantendrá constante. Estas propiedades arrojan un rol en las pruebas de los compresores centrífugos a nivel de campo y patio.

Table 1
Dimensionless Parameter Assumptions

Dimensionless Parameter1	Description	Mathematical Description1
Flow coefficient	Flow coefficient of the test gas and specified gas are equal using ideal and real gas methods.
Work input coefficient – enthalpy method	Work input coefficients of the test gas and specified gas are equal.  Ideal or real gas laws apply.
Work input coefficient – isentropic or polytropic methods	Work input coefficient of the test gas is corrected for the Machine Reynolds Number to obtain the specified work input coefficient.  Ideal or real gas laws apply.
Efficiency –isentropic or polytropic methods	The efficiency at the test operating condition is corrected by the Machine Reynolds Number to obtain the specified operating condition.
Total work input coefficient – heat balance or shaft balance methods	The total work input coefficient is equal for test and specified gases.

NOTE:
1.     See ASME PTC-10 for complete mathematical description of the coefficients.

Relaciones Básicas de Rendimiento:

Las relaciones básicas para la determinación del gasto,  cabezal, potencia y eficiencia se presentan en lo siguiente. Estas relaciones se basan en las propiedades conocidas del gas, condiciones operativas y características de rendimiento del compresor.

El Código reconoce tres métodos para la determinación el trabajo de compresión (también conocido como cabezal). El primero es el método de la entalpía y se define por la Ecuación 2. Esta representa la diferencia en las entalpías de entrada y descarga, y resulta en el trabajo actual suplido al gas. El próximo método para determinar el trabajo es por la vía de método isoentrópico. Este solo determina el trabajo ideal del compresor, y se puede calcular aplicando las ecuaciones 3 y 4. La última relación aplicada para determinar el trabajo de compresión es el politrópico. Solo se determina el trabajo ideal por este método, y se puede determinar por las ecuaciones 5, y 6. Todos los 3 métodos se aplican comúnmente por los usuarios, y fabricantes de los compresores.

Relación de Volumen
La relación de volumen es un parámetro aerodinámico importante. Este mantiene condiciones de flujo similares con cambios  de propiedades del gas, y las condiciones operativas. La mejor manera para describir la relación de volumen se observa considerando un compresor de múltiples etapas, La más del as entrante a un impulsor tiene que ser igual al que se admite a los otros impulsores. Sin embargo, el volumen actual de gas que se admite no es el miso para los otros impulsores, El gas se comprime, y se calienta, lo cual resulta en una reducción de volumen. Si las propiedades y condiciones operativas del gas de prueba son distintas al gas especificado, esto igual resulta en una diferencia en el volumen entrante y descargado de cada etapa. De esta manera, para duplicar el rendimiento aerodinámico de un compresor a las condiciones especificadas de diseño es de importancia simular el flujo equivalente a través de los impulsores, marcando cercanamente equivalencia en las relaciones de volumen.

Frecuentemente se lleva a cabo una prueba efectuada para un compresor centrífugo con un gas distinto al especificado. En adición, el compresor puede operar a condiciones diferentes a las del diseño original. Para asegurar el rendimiento acertado que simule el diseño original la relación de volumen del gas especificado debe ser igual al gas de prueba a las condiciones respectivas de operación. Las Ecuaciones 1 – 6 pueden aplicarse para determinar las condiciones que logren la coincidencia de la relación de volumen de los gases de prueba y especificado. El código impone límites en la desviación del gas de prueba a condiciones operativas, lo cual se encuentra en la Tabla 2 de la Parte 1.

Siete variables definen la relación de volumen entre en gas de prueba y el gas especificado. Las variables, mas el impacto de cada una en aumentar o reducir la relación de volumen se presenta en la Tabla 2. Pr ejemplo si el valor k del gas de prueba es mayor que el del gas de especificación la relación de volumen disminuye. Similarmente, si la temperatura de succión del gas de prueba es menor, la relación de volumen aumenta. Nótese, también otro hecho importante, lo cual es que  cambios de le presión de succión en el gas de prueba no impacta la relación de volumen.
Tabla 2 – Influencia de Variables en la Relación de Volumen

Como citado previamente la relación de volumen del gas especificado debe coincidir con la del gas de prueba. De manera que si cada una de las propiedades físicas del gas de prueba pueden cambiar las relaciones de volumen, que se podrá implantar para que éstas sean iguales? Una práctica común es la de cambiar la velocidad de prueba para compensar la desigualdad de las relaciones de volumen. Este concepto se ilustra en la Figura 1. Nótese como la velocidad del compresor disminuye para que los cambios en la relación de volumen impuestos por las otras variables sumen a cero.

Figura 1 – Correcciones Típicas para la Relación de Volumen

En resumen, las condiciones operativas y propiedades físicas de una prueba de rendimiento deben ser examinadas cuidadosamente. Es crítico que la relación de volumen del  gas de prueba se relaciones cercanamente con el gas especificado. Mientras más cercana es la relación entre los dos gases, de mayor certeza serán los resultados de la prueba

Numero Mach
El numero Mach arroja influencia en la cantidad maxima del gas que puede ser comprimido para una velocidad dada del impulsor. Este flujo limitante se conoce come el de estrangulación (stonewall) y se presenta típicamente en la curva cabezal-caudal para un gasto  máximo a una velocidad dada. Mientras aumente el gasto del gas así aumenta la velocidad dentro de las vías de flujo del compresor hasta que alcance la velocidad acústica, limitando el citado flujo. De esta manera velocidades del gas que se aproximan un numero Mach de uno indican flujo estrangulado (crítico) dentro del compresor.

El Código define un término citado como el numero Mach de Máquina el cual es la relación de velocidad de la punta del impulsor de la primera etapa a la velocidad acústica a condiciones de entrada. El Código también fija limitaciones permisibles en las desviación entre el Numero Mach de Máquina del gas de prueba y el especificado. Véase la Figura 2 para estos límites de desviación. Si el valor excede lo permitido se podrá requerir algún ajuste en el gas de prueba a condiciones operativas para cumplir con este límite.

Figure 2 – Allowable Deviations for Machine Mach Number
Figura 2 – Desviaciones Permisibles para el Numero Mach de Máquina

Numero Reynolds
El efecto del Numero Reynolds arroja sobre un compresor es similar al efecto que tiene en ductos. El gas que fluye dentro de las vías internas del compresor produce fricción y pérdida de energía lo cual impacta la eficiencia de la máquina. Para los compresores centrífugos, el Código define un término citado como el Numero Mach de Máquina, y coloca límites en los valores permisibles durante una prueba de rendimiento el cual se define por la Ecuación 8. Si el Numero Reynolds de Máquina del gas para las condiciones de prueba y condiciones especificadas difieren se justifica la aplicación de un factor de corrección para probar los valores del eficiencia y cabezal. Véase la Ecuación 9 para notar el factor de corrección.

Los límites de desviación permisible para el Numero Reynolds de Máquina entre el gas de prueba y gas especificado se presentan en la Figura 3.

By Joe Honeywell
Traducido al Español por: Dr. Frank E. Ashford

References

1. ASME PTC-10, “Performance test Code on Compressors and Exhausters”, 1997
2. Short Course “Centrifugal Compressors 201”, Colby, G.M., et al. 38th Turbomachinery Symposium, 2009.

Nomenclatura

Todo compresor centrifugo, aun cuando nuevo o en servicio por varios años seguramente será probado para verificar su rendimiento termodinámico.  Para una máquina nueva el ensayo podría ser conducido en la facilidad de un fabricante bajo condiciones estrictas de control, o en el campo bajo condiciones actuales de aplicación operacional. Compresores más viejos que han sido puestos en servicio posterior a su mantenimiento, o han operado por un período extenso podrán requerir pruebas para verificar su eficiencia y operación normal. Este PDM revisará el procedimiento de la norma ASME PTC-10 (también referido como el Código) más otros tópicos que contribuyen a los resultados de pruebas acertadas de los compresores centrífugos.

Esta serie de dos partes revisará los aspectos salientes de una prueba de rendimiento. Parte 1 revisará los objetivos sobre el comportamiento termodinámico establecidos en el Código (Norma) así como otros factores que deben considerarse durante el procedimiento de prueba. Aun cuando esta Norma es principalmente aplicable para las pruebas de patio, también se puede aplicar para los ensayo en el campo. La Parte 2 revisará las suposiciones de la Norma así como las relaciones básicas de rendimiento. Revisará también los tres principios importantes que finalmente influyen en la certeza del la prueba de rendimiento. Estas son la relación de volúmenes, Número Mach de la Máquina, y el Número Reynolds de la misma.

Introducción

El propósito de un ensayo de prueba es el de verificar que le compresor centrífugo rinda acorde con el diseño del fabricante a las condiciones operacionales dadas en las especificaciones. También provee un método para confirmar la configuración de la curva gasto – cabezal, eficiencia, y caudales máximos y mínimos a varias velocidades de operación. Frecuentemente una prueba de comportamiento se conduce con las condiciones de operación en el campo, y el gas especificado. Sin embargo, si éste ensayo de rendimiento se lleva a cabo en un taller, pudiese ocurrir que no se podrá efectuar  el ensayo con el gas en cuestión por razones de seguridad,  o las limitaciones del área de prueba. Aunque la prueba se efectúa en el campo o el patio de pruebas, se recomienda  comprobación del diseño de la unidad, y frecuentemente necesario demostrar las obligaciones contractuales así como la integridad mecánica.

Con frecuencia la composición del gas utilizada para confirmar el rendimiento de un compresor difiere del gas especificado. Este caso se presenta en muchos casos aun cando la prueba se conduce en el campo o taller. Para los resultados de campo, en donde la composición del gas y las condiciones operativas se fijan por el proceso, se efectúan ciertos ajustes en los cómputos para confirmar las especificaciones del  diseño  del compresor.

Típicamente, un ensayo de taller se conduces con una mezcla de gases cuidadosamente seleccionadas y combinadas de manera que esta acción resulte en un gas que se aproxima el gas especificado. Hasta con el gas de reemplazo existen diferencia que impactan los resultados de la prueba.

El diseño original del compresor impone limitaciones en su comportamiento termodinámico. Las más importantes de éstas incluyen gasto, potencia, temperatura, presión, y velocidad. Existen otras restricciones (limitaciones) en el diseño que no se conocen comúnmente per que también impactar el rendimiento del compresor. Algunos de éstos factores son la relación de volumen, número mach, y número Reynolds. Estos límites fueron incorporados en el diseño del compresor y son influenciados por las propiedades del gas, condiciones de operación, y el diseño mecánico. Para verificar el diseño y límites de operación de la unidad, es menester probar la máquina. Para las unidades nuevas, estas pruebas se llevan a cabo en la facilidad del fabricante; sin embargo las mismas se completan algunas veces en el campo. Es muy útil también periódicamente probar la unidad para observar las tendencias de comportamiento. Las pruebas conducidas durante la puesta en marcha  (arranque) establecerán una línea base del comportamiento. Pruebas periódicas en el campo se conducen con frecuencia para señalizar cambios que pudiésen predecir daño mecánico, degradación interna, u otras condiciones de deterioro.

Resumen del la normativa ASME PTC – 10 – Código de Prueba de Rendimiento

El procedimiento presentado en el Código presenta un método de verificación del rendimiento termodinámico de compresores centrífugos y axiales. El código ofrece dos tipos de pruebas que se basan en la desviación entre las condiciones de prueba y las especificadas. Un procedimiento detallado se presenta para el cómputo y corrección de los resultados considerando diferencia en las propiedades del gas y pautas de la prueba. A continuación se describe brevemente un guía de los principios del Código:

• La prueba Tipo 1 de se realiza con un gas específico en las condiciones de operaciones o cerca de éstas. Mientras que las condiciones actuales y las de prueba pudiésen diferir algo, estas diferencias están limitadas. Véase las Tablas 1, 2 , y 3 para los limites de variación de variables de un prueba Tipo 1.
• La prueba Tipo 2 se conduce con un gas especificado, o uno de sustituto. Las condiciones de operación podrán diferir sustancialmente con frecuencia de las condiciones especificadas. Las condiciones de operación están sujetas a las limitaciones basadas en el diseño aerodinámico.
• Véase las Tablas 2, y 3 para las variaciones permisibles de las condiciones de operación, y las propiedades del gas de prueba.
• El método de cálculo de una prueba Tipo 1, y 2 podrán conformarse a las leyes de un gas ideal o uno actual. Limitaciones en las propiedades físicas se presentan en la Tabla 3 si se aplica la metodología de un gas ideal.

El Código también arroja procedimientos para el cómputo, y correcciones de los resultados entre condiciones de prueba y las especificadas. También realiza  recomendaciones para los regímenes acertados para las pruebas del trabajo de los  compresores

El Código también arroja procedimientos para el cómputo, y correcciones de los resultados entre condiciones de prueba y las especificadas. También realiza  recomendaciones para los regímenes acertados para las pruebas de instrumentación, configuración de tuberías, e inseguridad en los valores de la prueba. A continuación se resume cada tópico:

• Los cómputos termodinámicos pueden aplicar o la entalpía, o métodos isoentrópicos, o politrópicos. El Código provee ecuaciones y ejemplos para determinar el trabajo del compresor (también designado el cabezal), eficiencias ponderadas y del gas, potencia de barra, y pérdidas parasíticas.
• El Código arroja un procedimiento de corrección para los gases de prueba y las condiciones de ésta que se hayan desviado de las condiciones especificadas de operación.
• Las pruebas de Compresión podrán ser de circuito abierto o cerrado; sin embargo los resultados están sujetos a los limites que podrían darle preferencia a las pautas de prueba.
• Se disponen de los métodos de instrumentación e inseguridades de medición (refiérase a la series de Estandares  PTC – 19) aplicados para la prueba de compresores.
• También se arrojan recomendaciones para el diseño de tuberías.

Selección  del Gas de Prueba

Existe una variación de gas que comúnmente se aplican para las pruebas de compresores.  Estos se seleccionan basados en sus propiedades físicas, toxicidad, inflamabilidad, y las consideraciones ambientales. Véase la Tabla 4 para una lista de los gases de uso más frecuente. Los fabricantes a veces mezclan (ligan) éstos para reproducir el criterio de equivalencia, y limitaciones en las facilidades de prueba. Se observa en lo siguiente las recomendaciones a considerarse cuando se debe seleccionar un gas de prueba.

• El diseño mecánico pude imponer limitaciones en la prueba. Considere la dinámica del rotor, exceso de velocidad, temperatura máxima, y limitaciones de potencia cuando se selecciona un gas de prueba.
• Evite la falta de coincidencia en el flujo de los impulsores. La equivalencia de la relación de volúmenes es el parámetro de mayor importancia en la selección de un gas. Esto también pudiese imponer limitaciones en las condiciones operativas. Se presentará mas sobre este tema en la Parte 2 de esta serie.
• El peso molecular del gas de prueba debe reproducir el peso molecular del gas especificado.
• El valor k del gas de prueba debe coincidir muy cercanamente el gas especificado para duplicar el número Mach de la Máquina. Si esto no es práctico se debe optar por un valor de k de prueba ligeramente mayor para evitar las limitaciones fallas de cabezal en alta (estrangulación).
• Seleccione un gas de prueba con variación mínima en el Numero Reynolds del gas especificado. Esto contempla minimizar la eficiencia, y las correcciones del cabezal. Estos es particularmente importante para la máquinas con Numero de Reynolds bajo.

Table 4
Typical Test Gas Mediums (1)

Nota:

1. Del Curso: ”Compressors 201” en Seminario de Turbomaquinarias
2. Valores del Instituto Nacional de Estandars y Tecnología, y la Asociación de Procesadores y Suplidores del Gas
3. Valores a  60 0F (15.6 C) y 14.696 lpca (101.3 kPa)
4. Composición del Gas y Propiedades físicas con utilidad local

Objetivos de la Prueba
Los siguientes son algunos factores a considera como parte del procedimiento de la prueba de rendimiento.

• El API 617 requiere un adquirir un mínimo de cinco puntos de prueba a la velocidad de operación para demostrar le punto de falla en baja (cabeceo – surge), falla en alta (estrangulación – “stonewall”), punto operativo de operación y dos punto alternos. El usuario puede optar el requerimiento de puntos adicionales para verificar el rendimiento del compresor a  velocidades alternas. Por ejemplo puntos adicionales pueden ser necesarios para verificar la línea de “cabeceo”  o condiciones críticas de operación para máquina de velocidad variable.
• La prueba se puede llevar a cabo como (clasificación) Tipo 1, o Tipo 2. La de Tipo 1 es normalmente de mayor certeza y típicamente reservada cuando las condiciones de prueba pueden reproducir de manera cercana la condiciones específicas de operación. Una prueba Tipo 2 es típicamente un prueba de taller aplicando un gas sustituido.
• Si una prueba Tipo 2 es recomendable, el gas de prueba pudiése ser uno puro tales como los citados en la Tabla 4, o una mezcla de gases. La composición del gas debe ser acordada antes del ensayo.
• En adición, la composición del gas debe ser muestreada antes y después de la prueba. Algunas mezclas de gases tienden a estratificarse, arrojando resultados erróneos.
• Las propiedades físicas del gas de prueba son críticas para los resultados especialmente si representa una mezcla de gases. Un acuerdo sobre las propiedades físicas es recomendable.
• Normalmente se logra un acuerdo sobre la aplicación de una “ecuación de estado” (EDE)  para calcular los resultados de la prueba. No todos los programas de EDE arrojan los mismos resultados, ni existe algún acuerdo a nivel Industrial acertando cual método es el de mayor certeza.
• Discutir aspectos sobre la unidad de potencia usada en la prueba. Se aplicará la misma de unas del taller, o la especificada? Será esta unidad una de velocidad fija o variable? Se aplicará motor, turbine de gas, o de vapor de agua, si es una unidad variable?
• Si un engranje es integrado a la prueba, será éste del suplidor (fabricante) o del usuario?
• Se enfriará el gas con intercambiador de agua o aéreo? Habrán limitaciones con el refrigerante a ser aplicado?
• Son la presiones operativas del equipo y los sistemas de tuberías auxiliares adecuadas para el ensayo?  Se requerirá una válvula de seguridad para proteger el sistema, y es ésta de dimensión apropiada.
• Es de importancia un acuerdo sobre la medición de la potencia de alimentación. Las opciones incluyen balance de calor, unidad de potencia calibrada, dinamómetro, y medidor de torque. Se debe revisar el método específico de medición de la potencia de alimentación con el fabricante.
• Es recomendable un esquemático de las tuberías auxiliares, e instrumentación.  El bosquejo debe arrojar los detalles del lazo de prueba incluyendo la colocación de los equipos mayores, número y ubicación de los instrumentos, mas dimensiones de las tuberías conexas. Esto es especialmente importante para los compresores con secciones múltiples, entrada lateral, y configuración de punta a punta.
• Antes de proceder con el ensayo de rendimiento se recomienda un procedimiento escrito que bosqueja con se conducirá la prueba. Este procedimiento debe arrojar con claridad el alcance de la prueba, las responsabilidades de cada integrante, arreglos de las tuberías de prueba e instrumentación, métodos de medición, calibración de los límites de inseguridad, la adquisición de la data, como interpretar los resultados, y los criterios de aceptación.

By Joe Honeywel
Traducido al Español: Dr. Frank E. Ashford

References

1. ASME PTC-10, “Performance test Code on Compressors and Exhausters”, 1997.
2. API Standard 617, “Centrifugal compressors for Petroleum, Chemical, and Gas Services Industries”, 1995.
3. Kurz, R., Brun, K, & Legrand, D.D., “Field Performance Testing of Gas Turbine Driven Compressor Sets”, Proceeding of the 28th Turbomachinery Symposium, 1999.
4. Short Course “Centrifugal Compressors 201”, Colby, G.M., et al. 38th Turbomachinery Symposium, 2009.
5. National Institute of Standards and Technology, Web Site for Properties of Fluids.

Muchos aditivos se le pueden proporcionar al agua para deprimir la temperatura de hidratación. Por muchas razones prácticas, un inhibidor de hidratos termodinámico (THI) tal como el alcohol, o uno de los glicoles es inyectado, usualmente metanol, dietilén glicol (DEG), monoetilen glicol (MEG). Todos pueden ser recuperados y recirculados, pero la economía de la recuperación del metanol puede que no sea favorable en todos los casos. La prevención de los hidratos con metanol y o los glicoles puede llegar a ser algo costoso debido a la alta dosificación requerida (10 al 60 % en la fase acuosa). Altas concentraciones de solventes pueden agravar problemas potenciales de escamas debido a la reducción en el agua de la solubilidad de las sales causantes de las escamas y la precipitación de la mayoría de los conocidos inhibidores de escamas. La alta tasa de metanol crea un problema logístico en adición al de salud, seguridad, y medio ambiente (HS&E) debido a la problemática asociada con el manejo asociado al metanol. El gasto total del inhibidor requerido es la cantidad/concentración del inhibidor en la fase líquida del agua para la deseada supresión de la temperatura de hidratación, mas la cantidad del inhibidor que logra la distribución de las fases de liquido y vapor. Cualquier cantidad del inhibidor en las fases líquida o vapor tendrá poco impacto en las condiciones de formación de los hidratos. Debido a la limitación de certeza en los cómputos de depresión de los hidratos y la distribución de flujo en el proceso, se recomienda la selección de la temperatura de hidratación con un factor de diseño por debajo de la temperatura mínima esperada en el sistema operativo para asegurar tasas adecuadas de inyección del inhibidor.

Inhibidores de baja dosificación (LDHIs) son relativamente nuevos y solo recientemente han logrado la etapa de “tecnología comprobada” en el procesamiento de petróleo y gas. Aunque los LDHIs desplazan la formación de hidratos hacia la izquierda, solo es temporal. En sistemas típicos se “retrasan” la formación de los hidratos unas 12 horas. Los LDHIs reflejan dos tipos de químicas: Inhibidores cinéticos (KHIs) y Anti-Aglomerantes (AAs). Un KHI puede prevenir la formación de los hidratos pero contrario al metanol no puede disolver un hidrato ya cristalizado. Los KHIs existentes tienen dificultades en sobreponerse a un umbral de  subenfriamiento (ΔT) de unos 15 °C (27 °F). Los AAs forman y mantienen una dispersión estable de cristales de hidratos en el hidrocarburo líquido. Los AAs forman micro-emulsiones estables de agua en el petróleo. Igualmente, los AAs se absorben en el enredado cristalino e interrumpen el crecimiento adicional del cristal pero deben tener la fase del hidrocarburo líquido presente acusando una relación máxima de agua a crudo de unos 40-50%.

Los estudios de Laboratorio y experiencias en el campo indican que la sinergia de inhibición-hidratos se logra a través de una combinación de un TDI y LDHI [1]. Esto se ha identificado como inhibición híbrida de hidratos (HHI). En el previo del mes (PDM) de Junio demostramos el efecto sinergetico de los THIs mezclados como una solución de  NaCl y MEG. En este PDM, discutiremos los resultados de la aplicación exitosa de una solución de metanol y un KHI para un pozo produciendo gas natural, condensado y agua en el Golfo de Mexico (GOM). Las secciones siguientes se basan en un trabajo presentado por Szymczak et. al. [1]

Como se ha mencionado anteriormente, los THIs se usan en concentraciones variando entre 10 al 60 porcentaje de peso en el agua y los LHDIs se aplican con concentraciones normalmente menos del 5 en porcentaje de peso. La combinación apropiada de los THI, y los LDHI resultan en menores tasas de inyección del inhibidor combinado mientras controlan la formación de los hidratos. Adicionalmente, la apropiada mezcla de los inhibidores proporciona la habilidad para disociar los hidratos que se logran formar. La Tabla 2 extraida de la referencia [1] presenta la comparación de costos entre los LDHI y metanol para varias actividades relacionadas. Como se puede observar en esta Tabla el costo del HHI para la mayoría de las actividades es bajo y mediano para el costo unitario y utilización de volumen.

Tabla 1 – Comparación de costos de los LDHI, Metanol, y los HHI para una aplicación costa afuera [1]

Estudio de Campo:

Para demostrar el impacto en sinergia de los THI mas LDHI (HHI) y para ilustrar la ventaja en utilizar los HHI, discutiremos los resultados de un estudio de campo realizado en el Golfo de México, y reportado por Szymczak et al.[1]. La producción de pozo fluye 5.6 km (3.5 millas) a través de un gasoducto de 114 mm ( 4.5 pul.) para una plataforma de producción en donde el gas natural, condensado y agua son separados. Existe un sonda umbilical de siete unidades que incluyeron una tubería de 9.5 mm ( 3/8-pul.) de diámetro exterior para la inyección de metanol y/o LDHI. El punto de inyección de inhibidor de hidratos se ubicó en el árbol. La composición reciente del gas se presenta en la Tabla 2 mientras que la información detallada se muestra en la Tabla 3.

Tabla 2 – Composición del Gas de Campo

Para inhibir la formación de hidratos, un caudal suficiente de methanol fue inyectado para asegurar una operación libre de hidratos. Conociendo el gasto de producción de agua, se inyectó metanol a razón de 0.019 m³/h (5 gal/hr). Las tasa de inyección fueron monitoreadas y ajustadas comparando la presión en la línea de alimentación química en el cabezal y la presión medida en la plataforma.

Monitoreando la caída de presión entre la entrada y descarga de un caño es un método estándar aceptado por toda la industria para garantizar la valoración de flujo. Una caída de presión variante puede proporcionarle al operador una información instantánea concerniente las irregularidades y obstrucciones en la línea. Sol los hidratos formados y desalojados manifiestan rápidas fluctuaciones de presión, mientras que el cambio de régimen de flujo acumulaciones de ceras o escamas resultan en cambios graduales de presión. La experiencia en las facilidades operativas en el del GOM indicó que ocn solo metanol en el sistema, la diferencia en presión entre el cabezal de pozo y caño de flujo fluctuaron rápidamente. La presión diferencial cambio diariamente en el orden de los 345 kPa (50 lpc) y siempre se ubicó entre 1034 y 1724 kPa (150 y 250 lpc) [1].

Tabla 3 – Datos de Caño de Flujo [1]

La Tabla 4 presenta un resumen de los cómputos de Szymczak et al. [1] para el caso del peor-escenario para la tasas de inyección de metanol. La dosis relativamente alta de metanol requerida fue resultado de una combinación de condiciones de temperatura y volumen de gas  resultando en la evaporación de la mayoría de metanol a la fase de gas a las condiciones de equilibrio. Para resumir los cálculos detallados, se podrá referir al Capítulo 6, Volumen 1, Gas Conditioning and Processing [2]. Para los casos de concentraciones de metanol por debajo de 25 por ciento, se puede aplicar la ecuación Hammereschmidt [3]. La inyección práctica de 0.019 m³/h (5 gal/hr) de methanol aplicada resultó en condiciones operativas marginales entre el flujo obstruido, y el taponamiento de la línea. Szymczak et al. estipuló que el tiempo de residencia reducido del fluido en la cañería previno la formación del tapón completo de hidratos. Nótese que altos valores de temperatura de subenfriamiento eliminó el KHI como único método de prevención de los hidratos. Los KHIs conocidos se tornan inhibidores inefectivos a aproximadamente ΔT>15 °C (ΔT>27 °F) [1].

Resultados de los HHI

Szymczak et al. [1] reportó que la utilización del inhibidor fue reducido dramáticamente de 0.019 m³/h (5 gal/hr) de metanol a 0.0028 m³/h (0.75 gal/hr) del HHI, con caída de presión indicando una baja. Fue optimizado la dosificación del HHI a aproximadamente  0.0025 m³/h (0.67 gal/hr), un caudal del HHI suficiente para proteger la línea contra la producción de hidratos a cualquier gasto y fluctuación de presión/temperatura. Este caudal del HHI representó una reducción del 80% comparado con la inyección de metanol. Como resultado de la reducción del caudal de inyección, los costos de transmisión, mantenimiento en las bombas, almacenamiento en plataforma, inhibición de corrosión en la cañería, costos de obra y seguridad relacionados con las operaciones de gruas, y caídas de presión fueron reducidas. Para analizar detalles adicionales sobre este estudio de campo se podrá referir al trabajo de Szymczak et al.[1]

Tabla 4 – Escenario del peor – caso para la inyección teórica del metanol requerido

En resumen, los HHI proporciona tanto la inhibición termodinámica como la del LDHI. Desde un punto de vista en costos, el HHI es de mayor eficiencia en costo que el THI. Adicionalmente, el HHI puede reducir la corrosión y puede eliminar la necesidad del inhibidor de corrosión. Desde un punto de vista de operaciones costa fuera, los HHI reducen significativamente los costos en la logística relacionados con transporte, almacenamiento, manejo, y bombeo de químicas. Adicionalmente a la reducción en los costos los problemas relacionados con la salud, seguridad, y medio ambiente ( HS&E) también se reducirían.

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By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducción al Español  por:  Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. Szymczak, S., Sanders, K., Pakulski, M., Higgins, T.; “Chemical Compromise: A Thermodynamic and Low-Dose Hydrate-Inhibitor Solution for Hydrate Control in the Gulf of Mexico,” SPE Projects, Facilities & Construction, (Dec 2006).
2. Campbell, J. M., “Gas Conditioning and Processing”, Vol. 1, The Basic Principles, 8^th Ed., Second Printing, J. M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, (2002).
3. Hammerschmidt, E. G. “Formation of Gas Hydrate in Natural Gas Transmission Lines”, Ind. Eng. Chem., 26, 851-855, (1934).

La mejor manera de prevenir la formación (y corrosión) debido a la formación de los hidratos es la mantener el caño, la tubería, y los equipos libres de agua líquida. Existen ocasiones, correctas o incorrectas, cuando se toma la decisión de operar una línea o proceso que contiene agua líquida. Si es esta la decisión, y la temperatura del proceso es menor que la de hidratación, es precisa la inhibición de esta agua.

Se pueden agregar muchas sustancias al agua para deprimir tanto la temperature de hidratación así como la de congelamiento. A causa de muchas razones prácticas un inhibidor termodinámico (THI – ITH) tal como el alcohol o uno de los glicoles es inyectado, usualmente el metanol, dietilén glicol (DEG), o monoetilén glicol (MEA). Todos pueden ser recuperados y recirculados, pero el ambiente económico para la recuperación del metanol puede que no sea favorable en todas aplicaciones. La inhibición con metanol y o los glicoles puede incurrir gastos apreciables debido a la alta dosificación requerida (10 % a 60% de la fase acuosa). Altas concentraciones de solventes el incrementan el potencial de escamas por cuanto se reduce la solubilidad de las sales de formación de escamas, y precipitan la mayoría casi todos los inhibidores conocidos. La tasa total del inhibidor requerido es la cantidad/concentración deseada para lograr la supresión de los hidratos, así como la cantidad del inhibidor que se concentrarán en las fases de vapor y líquida del hidrocarburo.

El inhibidor presente en la fase gaseosa o la líquida proporciona poco impacto sobre las condiciones de formación de hidratos. Debido a las limitaciones en la certeza de los cómputos de depresión en la temperatura de hidratación, y distribución de flujo en el proceso, se recomienda que la temperatura de formación de hidratos con inhibición se logre con un factor de diseño por debajo de la mínima temperatura de operación, para asegurar caudales adecuados del inhibidor.

Es muy importante la determinación la cantidad y concentración de los inhibidores en las distintas fases por razones prácticas más las aplicaciones industriales. De manera que, para determinar la cantidad y concentración requerida de estos inhibidores, se han desarrollado varios modelos aplicables para los cómputos manuales, así como aquellos destinados para su incorporación dentro del ambiente de modelaje computacional.

Inhibidores de baja dosificación son relativamente nuevos solo habiendo logrado  recientemente  la etapa de “tecnología comprobada” en el procesamiento del petróleo y gas. Mientras que estos sistemas desplazan la línea de formación de hidratos hacia la izquierda, esto solo es temporal. En sistemas típicos éstos “retardarán” la formación de hidratos por unas 12 horas. Inhibidores de baja dosificación (LDHIs) son dos clases de químicos: Inhibidores Cinéticos (KHI’s), y Anti-Aglomerantes (AA’s). Un KHI pude prevenir la formación del hidrato pero no puede disolver uno ya establecido. Lo KHIs disponibles presentan ciertas dificultades controlando una temperatura umbral subenfriada (ΔT) de 15 °C (27 °F). Los AA’s permiten la formación de los hidratos con una dispersión estable de los cristales en el hidrocarburo líquido.

Los AA’s generan agua estable dentro de una micro-emulsión de petróleo. Los AA’s son absorbidos en los látices cristalinos del hidrato e impiden el crecimiento adicional del cristal, pero éstos deben contar con una fase líquida del hidrocarburo que refleje una relación agua crudo de 40 – 50%.

Los estudios de laboratorio y experiencia en el campo indican que la sinergia hidrato – inhibición se adquiere a través de la combinación de dos o más de los THI’s [1], o un THI mas LDHI [2]. Esto se determina como la inhibición híbrida de hidratos (HHI).

En este PDM demostraremos el efecto sinergético  de los THI’s como la solución del NaCl, y MEG. En el próximo PDM, trataremos los resultados de una aplicación exitosa del metanol y una solución de KHI para un pozo produciendo gas natural, condensado, y agua en el Golfo de México, (GOM).

THI’s combinados (MEG+NaCl, o MEG + KCl)

El agua de producción de los yacimientos de gas contiene una solución electrolítica tal como el NaCl, KCl, y CaCl₂. Para poder estimar la temperatura de formación de los hidratos en la presencia de los inhibidores mixtos termodinámicos, proponemos sumar las temperaturas de depresión asociadas con cada inhibidor individual. Los pasos se resumen abajo:

1. Usando el método descrito en la referencia [3], se estima la temperatura de formación de hidratos en presencia del agua pura, T_o.
2. Aplicando un método similar la de Javanmardi , et al [1], se estima la temperatura de depresión de hidratos debido a la presencia de la solución salina, sal  ΔT.
3. Usando un método similar al de Hammerschmidt [4], ese estima la depresión de la temperatura de hidratación debido a la presencia de una solución del MEG, MEG ΔT.
4. Se suma el ΔT de la sal y el MEG ΔT, ΔT Total.
5. La temperatura de formación de hidratos se calcula restando el ΔT total del T_o.

Como ejemplo., la Tabla 1 presenta el detalle de cómputo y la contribución de cada inhibidor a la temperatura de formación de hidratos para el gas metano a distintas presiones y concentraciones de inhibidor mezclado. Una comparación con la temperatura de formación de hidratos (última columna de la Tabla 1) con data experimental (la quinta columna) medida por Masoudi et. al. [5] indica una correspondencia relativamente buena. Las Figuras 1, y 2 también presentan al contribución de cada inhibidor a la temperatura de formación de los hidratos como descrita arriba para una solución de NaCl + MEG , y KCl + MEG, respectivamente.

La Table 2 presenta  una comparación entre la certeza del método propuesto con el de Javanmardi et. al. Aplicando la data experimental del gas metano en la presencia de inhibidores mezclados. La Tabla 2 también indica una diferencia en la temperatura ponderada absoluta de 4.7 y 3.5 °C para el método propuesto y el de Javanmardi, et. al. respectivamtne.

En resumen, se propone un procedimiento sencillo para la estimación de la temperatura de formación de hidratos en la presencia de los THI’s tales como MEG, y una solución de sal. Este procedimiento se puede usar para una mezcla de glicol, y solucione electrolíticas. El mismo es relativamente sencillo y su certeza es suficientemente razonable para los cómputos de facilidades. Para predicciones de mayor certeza para la temperatura de formación de hidratos en la presencia de electrolitos, los lectores deben referirse a los trabajos presentados por Javanmardi, et. al. [1] , y Masoudi, et. Al. [5].

Para informarse adicionalmente sobre casos similares y como minimizar problemas operacionales sugerimos su asistencia a los cursos; G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).

La Consultoría JMC está en capacidad para ofrecerl pericias termodinámicas en los proyectos de procesamiento del gas para asegurar que el modelo de procesos desarrollado sea el de mayor precisión posible. Con los Consultores mas solicitados en la Industria del Petróleo y Gas, la Consultoría John M. Campbell proporciona la primera selección en los servicios de consultoría para clientes selectos. Para mayor información sobre los servicios ofrecidos por Campbell, visite nuestra dirección de red a Campbell Consulting.

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducido al Español Por: Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. Javanmardi, J., Moshfeghian, M. and R. N. Maddox, “An Accurate Model for Prediction of Gas Hydrate Formation Conditions in Mixture of Aqueous Electrolyte Solutions and Alcohol,”Canadian J. of Chemical Engineering, 79, 367-373, (2001).
2. Szymczak, S., Sanders, K., Pakulski, M., Higgins, T.; “Chemical Compromise: A Thermodynamic and Low-Dose Hydrate-Inhibitor Solution for Hydrate Control in the Gulf of Mexico,” SPE Projects, Facilities & Construction, (Dec 2006).
3. Campbell, J. M., “Gas Conditioning and Processing”, Vol. 1, The Basic Principles, 8^th Ed., Second Printing, J. M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, (2002).
4. Hammerschmidt, E. G. “Formation of Gas Hydrate in Natural Gas Transmission Lines”, Ind. Eng. Chem., 26, 851-855, (1934).
5. Masoudi, R., Tohidi, B., Anderson, R., Burgass, R., and Yang, J. “Experimental Measurement and Thermodynamic Modelling of Clathrate Hydrate Equilibria and Salt Solubility in Aqueous Ethylene Glycol and Electrolyte Solutions,” Fluid Phase Equilibria, 219, 157-163 (2004).

En el Previo del Mes (PDM) de Febrero 2010 presentamos la distribución y concentración de los compuestos conteniendo azufre en una Planta de Fraccionamiento (NF) aplicando HYSYS [1], con la ecuación de estado Peng Robinson (EDE PR) [2]. En el presente PDM presentaremos la distribución de los compuestos integrados por azufre en la misma planta NF aplicando ProMax [3], y VMGSim [4], ambos empleando la PR EDE. Estos dos resultados de simulación, serán comparados con los resultados del HYSYS [1]. Los parámetros de interacción binaria integrados dentro del conjunto de simulación “software” fueron aplicados en este estudio. La planta NF es idéntica a la descrita por Alsayegh et. al. [5]. La composición de la corriente alimentadora, gasto, condición, y especificaciones de los productos se muestran en las Tablas 1, y 2, y el diagrama de flujo del proceso se muestra en la Figure 1, del PDM de Febrero 2010. Una eficiencia ponderada por plato de 90% fue aplicada para todas las torres.

Distribución de Productos Esperada: La Figura 1, reproducida de la Figura 9 de un trabajo publicado por Likins and Hix [6], indica un gráfico de barras descendiente de orden logarítmico de la presión de vapor de los compuestos puros de interés en este estudio. Esta Figura indica que el COS debe distribuirse hacia ambas corrientes de etano y propano. MeSH, con una presión de vapor cercana a la de n-butano debe distribuirse primariamente con los butanos con una pequeña cantidad hacia la corriente de pentano. EtSH, con presión de vapor entre butano y pentano, debe difundirse principalmente entre butano y pentano. CS₂ debe entrar primariamente hacia las corrientes de pentano y los C₆⁺ con solo mínima cantidad disuelta en la corriente de butano. Los compuestos de azufre de mayor peso deben terminar su presencia casi en totalidad en la corriente de los C₆⁺.

Resultados de la Simulación de Computadora: La planta NF descrita en la sección previa fue simulada aplicando el HYSYS [1], ProMax  y VMGSim basados en la EDE PR [2]. En este estudio, la codificación (Software) de los parámetros de interacción binaria inherente (de librería) fueron aplicados, aun cuando recomendamos la evaluación de la certeza de los resultados del EDF contra data experimental, y si es necesario insertar la información de la información de regresión del EDF dentro de los parámetros de interacción binaria. Esta regresión puede ser requerida para modelar adecuadamente los sistemas que se asocian con los mercaptanos.

El enfoque de este estudio se ve en la distribución (% recuperación) y concentración (PPM) de los compuestos conteniendo azufre en las corrientes de alimentación y producción. Las Figuras 2 al 8 presentan gráficos de barra de la recuperación de cada compuesto integrado por azufre en las corrientes de gas y producción. El porcentaje molar de recuperación se define como el numero de moles de un componente en la corriente de producción dividido por los moles en la corriente del mismo compuesto en la corriente alimentadora (Corriente 5). En estas figuras, las corrientes del  gas y productos se designan con las letras H,P , y V representando los resultados del HYSYS, ProMax, y VMGSim respectivamente.

H₂S: La Figura 2 indica la distribución y recuperación del H₂S en el gas, y C₂ y C₃ en las corrientes de producción. Como esperado, la mayoría del H₂S se distribuye en el gas y las corrientes de producción C₂. Como se podrá observar en esta figura, los resultados de la simulación son los mismos.

COS: La Figura3 indica la distribución y recuperación del COS en el gas, C₂, y C₃. Como esperado la mayoría del COS finaliza en la corriente de producción C₃. Como se observa en esta figura los resultados de los tres simuladores son casi  idénticos.

MeSH: La Figura 4 indica la distribución y recuperación de MeSH en el gas, y corrientes de producción C₃, y C₄. Para HYSYS y VMGSim, contrariamente a la data presentada en la Figura 1, la mayoría del MeSH se distribuye a la corriente C₃ en vez de la C₄. Sin embargo, el resultado ProMax sigue la tendencia de la Figura 1 y la mayoría del MeSH se distribuye en la corriente C₄.

EtSH: La Figura 5 indica la distribución y recuperación del EtSH en las corrientes C₃, C₄, y C₅. Inesperadamente, HYSYS pronostica que la mayoría del EtSH termina en la corriente C₄ , en vez de la C₅ como se hubiese esperado basado en de la data en la Figura 1. Sin embargo, los resultados del ProMax, y VMGSim se asemejan más a la data de la Figura 1.

CS₂: La Figura 6 indica la distribución y recuperación  del CS₂ en las corrientes de producción del C₄ and C₅. Contrariamente al comportamiento del CS₂ puro indicado en  la Figura 1, los resultados del HYSYS, y VMGSim indica que la mayoría del CS₂ termina en la corriente C₄. Sin embargo , basado en los resultados ProMax, la mayoría de; CS₂termina en la corriente C₅, lo cual es consistente con la información de la Figura 1.

iC₃SH: La Figura 7 indica la distribución y recuperación del iC₃SH en las corrientes del  C₄, C₅ and C₆⁺. Como esperado, iC₃SH es contenido en las Corrientes C₅ y C₆⁺. Como pronosticado iC₃SH se presenta en la corrientes C₅and C₆⁺ . Nótese que ProMax indica una mayor concentración del  iC₃SH en las corriente C₅ mientras que HYSYS, y VMGSim predicen recuperaciones del iC₃SH menores pero muy cercanas.

iC₄SH: La Figura 8 indica la recuperación del iC₄SH en la corriente C₆⁺. Todo el iC₄SH finaliza en la corriente C₆⁺como esperado cuando se analiza la data de la Figura 1.

Conclusiones:

Los resultados de la computación acá presentados y discutidos son específicos para una planta de fraccionamiento de los LGN analizados en este estudio, pero existen algunas conclusiones generales que se pueden extraer de este estudio.

Los resultados indican que la mayor concentración del metíl mercaptano (MeSH) esta presente en la corriente de producción del C₃ (corriente 15) basado en HYSYS, y VMGSim, pero su mayor concentración se ubica en la corriente C₄ (corriente 20) basado en los resultados ProMax.

Los resultados del HYSYS indican que la concentración de mayor valor en etíl mercaptano (EtSH) se presenta en la corriente C₄ (corriente 20) pero los resultados ProMax y VMGSim indicn que su mayor concentración ocurre en la corriente de producto C₅ (corriente23).

La mayor concentración del disulfido de carbono (CS₂) se presenta en la corriente de producto C₅ (corriente23) de acuerdo a los resultados de los tres simuladores

Los parámetros de interacción binaria aplicados en el conjunto de EDE asimilan un papel importante en el comportamiento EDF de este estudio, e impactan la distribuciónde los compuestos conteniendo azufre en la alimentación. Aplicación de parámetros de interacción inapropiados o incorrectos pueden incurrir en resultados erróneos. Se debe ejercer cautela para incorporar los parámetros de interacción binarios correctos. En este estudio, los valores de la librería funcional del simulador fueron aplicados.

Los pronósticos del HYSYS, ProMax, y VMGSim en  las Figuras 4 al 7 (indicando la distribución del MeSH, EtSH, CS₂, y iCH₃SH respectivamente) contienen algunos desacuerdos. Los resultados también que estos compuestos no se distribuyeron entre los productos de los hidrocarburos de la misma manera en que se esperaría de acuerdo a sus volatilidades y concentraciones. Esto se podría explicar en la conclusión reportada pro Harryman y Smith [7,8] quienes anotaron: iC3SH se forma durante el fraccionamiento dentro del despropanizador y  desetanizador.” De  manera que  evaluación adicional debe efectuarse para llegar a una conclusión concreta. En el próximo PDM investigaremos el comportamiento EDF de estos sistemas aplicando data experimental. Esto debe presentar buena  razón para llevar a cabo pruebas de laboratorio y cómputos termodinámicos detallados para determinar los gastos y composiciones del proceso. Un análisis detallado del proceso siempre de efectuarse para justificar y comprobar las decisiones correctas para con la selección de los esquemáticos del flujo de proceso.

Para informarse adicionalmente sobre casos similares y como minimizar los problemas operacionales, les sugermios su asistenca a las siguientes sesiones de la John M. Campbell; G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).

La Consultoría JMC puede proporcionar especialización para los proyectos de tratamiento del gas y líquidos, lo cual asegura que el modelo de proceso desarrollado es lo mas certero posible para la predicción de la adecuada distribución de los compuestos que contienen azufre. Con los consultores de mayor exigencia dentro de la industria mundial-energética, la Consultoría John M. Campbell proporciona la primera selección en consultoría para los clientes muy selectos. Para mayor información sobre los servicios ofrecidos por Campbell, visite nuestra dirección en la red al  Campbell Consulting.

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducido al Español por : Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. ASPENone, Engineering Suite, HYSYS Version 7.0, Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusetts U.S.A., 2009.
2. Peng, D.,Y. and D. B. Robinson, Ind. Eng. Chem. Fundam. 15, 59-64, 1976.
3. ProMax 3.1, Bryan Research and Engineering, Inc, Bryan, Texas, 2009.
4. VMGSim 5.0.5, Virtual materials Group, Inc, Calgary, Alberta, 2010.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.

En este previo del mes, veremos como tratar algunos de los retos relacionados con la seguridad de procesos. Este PDM es una extracción de una publicación presentada por el Instructor/Consultor Clyde Young en el  Mary K. O’Connor Process Safety Symposium durante el 2008. Este PDM continúa donde el mismo de Febrero, 2009 finaliza.

Cuando se presentan  resúmenes en la prensa sobre los incidentes ocurridos en los procesos casi siempre se acompañan éstos por la frase “solo sucedió sin ningún tipo de preaviso”. Existen señalizaciones para cada incidente. Fallas latentes se presentan en todos los procesos, y eventualmente éstas se materializan en fallas activas cando se arrojan  las circunstancias. El personal debe ser instruido en como detectar y reaccionar en presencia de estas señas,

Durante la vida útil de un proceso, se ejecutan muchas tareas. Aun cuando un proceso se ejecuta en fase “normal”, los operadores ejecutan tareas y mantenimiento rutinarios para mantener el proceso como “normal”. De vez en vez, el proceso se suspende por mantenimiento para luego iniciarlo de nuevo. Cada vez que se ejecuta una tarea, existe una posibilidad que una condición latente se exponga e incurra una falla activa. Muchas organizaciones han implantado un requerimiento para que todas las tareas sean analizadas mediante un proceso conocido como un Análisis de Tareas en el Trabajo (ADTT), Análisis de Seguridad de Tareas en el Trabajo (ADTT), o Análisis de Peligros en el Trabajo (APT) (Job Task Analysis (JTA), Job Safety Analysis (JSA), or Job Hazard Analysis (JHA)). Existen muchas designaciones y acrónimos para este proceso, pero todos poseen un tema común. Analice la tarea a ser ejecutada, identifique los peligros, y mitigue éstos. Lamentablemente, estos análisis se convierten en rutinarios, y la documentación asociada con las mismas se convierte en nada más que una lista de chequeo que requiere su completación y entrega. Esto se conoce a veces como “darle una lapizada” al formulario.

Ejecutando un análisis de peligrosidad en tareas de trabajo no es difícil, pero si debe ser proceso formalizado que controla o elimina los peligros identificados. Ésta es la tercera actividad sencilla que podemos efectuar para mejorar nuestros sistemas de control en la seguridad en la gerencia de  los procesos.

Revise la lista de chequeo incluida

PROCEDIMIENTOS
Cuales son los procedimientos para esta tarea?
Que se presenta como poco claro de los procedimientos?
En que orden aplicaremos éstos procedimientos?
Que permisos se requieren para el control de los peligros?

EQUIPOS Y HERRAMIENTAS
Cuales son las herramientas correctas para las tareas?
Cual es la manera apropiada para emplearlas?
Cual es la condición de cada herramienta?

UBICACIÓN DEL PERSONAL
Que nos podría impactar?
Que podríamos impactar?
Que podría atajarnos en/dentro/entre ello?
Cuales son los peligros de tropiezo, o caída?
Cuales con las posibilidades de malogro de mano/dedo?
Que temperaturas extremas estarían en nuestro entorno?
Cuales son los riesgos de inhalación, absorción, atraganto de sustancias peligrosas?
Cual es el nivel del ruido?
Que sistema eléctrico/energético pudiésemos contactar?
Que sería una causa de extendernos en esfuerzo personal?

EQUIPO DE PRTOTECCIÓN PERSONAL (PPE)
Cual es el PPE apropiado?
Casco, lentes/gafas, tapones de oídos, guantes, botas de seguridad, sistemas respiratorios, vestimento ignífugo

CAMBIANDO EL CURSO DEL TRABJO
Que nos causaría parar o reordenar el trabajo?
Que no causaría cambiar nuestras herramientas o equipo?
Que nos causaría cambiar nuestra ubicación?
Que no obligaría el cambio de nuestro PPE.
TIENES EL DERECHO
Y OBLIGACIÓN DE
PONERLE CESE A LAS ACTIVIDADES DE PELIGRO

La lista de revisión presentada está en uso por una importante empresa de producción de petróleo y gas, y se ha convertido en un elemento clave en como efectuar las tareas. En otras palabras, es parte de su cultura. Los contratistas que laboran para esta empresa han iniciado su uso para analizar las tareas que ejercen.

El procedimiento para aplicar la lista es sencilla. Todo personal asignado a la ejecución de una tarea se reunirán. Cada persona tendrá una copia de ésta lista de revisión y una persona se asignará para documentar lo destacado durante la reunión. Un líder es asignado, y éste inicia con las preguntas en el orden presentado. El grupo responde cada pregunta y todas las respuestas se documentan. Esto es vital porque si el proceso no se documenta, no se efectuó. Cada miembro del grupo sigue la lista de revisión y es su responsabilidad asegurar que el guía del grupo no omita una pregunta, o que un miembro no  falle en responder a una pregunta.

Considere la primera pregunta, “Cuales son los procedimientos par la tarea?” Respondiendo esta pregunta requiere que se reúnan los procedimientos apropiados. La segunda pregunta, “Que es poco claro sobre los procedimientos”? asegurará que todo el personal hayan revisado éstos. Si no existe un procedimiento escrito, uno debe ser establecido.

Mientras se analiza la lista de revisión y cada pregunta es respondida y documentad, una revisión a fondo se conducirá y cualquier peligro o instancia identificada será mitigada o manejada. Al final, todo personal presentará mayor competencia en la identificación y mejora de los riesgos. Fallas latentes serán expuestas, y el trabajo se podrá ejecutar con seguridad.

Algunos podrán decir, “Esperen un momento acá. Conduciendo un JHA es considerado usualmente una acción personal, y sabemos que teniendo antecedentes buenos de seguridad personal no indica seguridad efectiva de procesos.” Esto es cierto, pero uno de los elementos de la seguridad de procesos basado en riesgo, es la ejecución de trabajos seguros. En muchas ocasiones, incidentes en los procesos empiezan con tareas rutinarias que no se ejecutan en forma correcta. Usando la lista JHA de acuerdo del procedimiento formalizado arroja varios beneficios. El personal ejecutando las tareas poseen los procedimientos requeridos para llevara a cabo la misma. Los elementos se identifican para el personal quienes no entienden los procedimientos o tarea. Riesgos que no se aprecian se identifican y mitigados antes del trabajo. Falls latentes se identifican, y se solventan. Desviaciones de lo “normal” pueden ser predichas y solventas de manera temprana en el proyecto o tarea. Aun cuando una organización haya implantado un proceso JHA globalizado, la gerencia local puede aplicar esta lista de revisión para mejorar el proceso de la organización.

Ejecutando un JHA con la lista de chequeo podría tomar algo de tiempo al inicio. Mientras que el personal se familiarice con, y ponga en práctica el proceso éste tiempo requerido se reducirá. El análisis de cada trabajo tomará el tiempo para efectuar una revisión de rigor. Aunque las presiones de producción siempre con parte de cada trabajo, cualquier tiempo requerido para efectuar un análisis efectivo valdrá la pena.

La intención de las tres cosas sencillas presentadas en este trabajo se entiende serán implantadas en el nivel de  la planta/proceso, no al nivel global de la organización. Implantando las mismas al nivel de planta y proceso se asemeja a un proyecto piloto y el procedimiento de implementación se podrá entonar con mayor facilidad. Los procesos efectivos de gerencia de implantación y mantenimiento de los procesos pueden ser dificultosos y consumidores en tiempo. Estas cosas sencillas podrán ser modificadas mientras que el personal sea de mayor competencia, y así realizando mayor eficiencia y efectividad en la gerencia de los procesos de seguridad.

El texto del Centro para la Seguridad en los Procesos Químicos, “Guidelines for Risk Based Process Safety”, concluye con los siguiente [1]:

“Manteniéndonos estáticos, felicitándonos con los éxitos de los últimos 20 años, y celebrando accidentes que no hayan ocurrido debido a nuestro arduo trabajo, no evitarán el próximo accidente. Mejoramiento siempre será necesario. Debemos seleccionar entre adelantar, mantenido posición estática, y retrocediendo. No debemos debatir cual dirección seleccionar, solo aprovechar la oportunidad para que cada empresa efectúe una decisión basada en riesgos acordes con cual paso adelante conducirá a la meta final de lograr una operación segura, efectiva y económicamente competitiva.”

Muy a menudo se escucha que la razón que algo se efectúa de cierta manera es porque siempre se ha hecho de esa forma. Eso no indica que la manera en que se llevan a cabo los asuntos sean incorrectos o ineficientes. Estas tres cosas sencillas pueden verse onerosas al principio, pero no indican que sean cambios permanentes. Solo deben ser implantados durante suficiente tiempo para asegurar que le personal sea competente y eficiente en la seguridad de procesos. Esto es especialmente importante cuando se considera que en el transcurso de los próximos 10 años la industria del petróleo y gas deberá reemplazar todos aquellos quienes fueron empleados a principio de los 1980.

Debe dárseles toda oportunidad para lograr competencia en la seguridad de procesos a la próxima generación de trabajadores en nuestra industria

Si les gustaría obtener una copia del trabajo que fuera presentado, favor comunicarse con la John M. Campbell & Co. y solicite su copia.

Para informarse adicionalmente sobre la gerencia de los sistemas de procesos de seguridad, le sugerimos su asistencia nuestro Curso PetroSkills HSE , HS 45- Risk Based Process Safety Management , u planifique una sesión de nuestro evento de dos días: Process Safety Case Study for Operations and Maintenance – OT 21, el cual se puede identificar en nuestro catálogo. Para fomentar las destrezas de la seguridad en la ingeniería, sugerimos cualquiera de nuestros eventos de fundación, o la reciente desarrollada sesión PS 4 – Process Safety Engineering.

By: Clyde Young
Instructor/Consultant

Traducido al Español por: Dr. Frank E. Ashford
Instructor/Consultor

Reference:

1. Center for Chemical Process Safety (CCPS) , “Guidelines for Risk Based Process Safety”,  http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470165693.html

Por cuanto el tema de la generación de los Diagramas de Fases y su impacto en el diseño y rendimiento en las plantas de procesamiento del gas es de gran importancia, éste ha sido el tópico de varios previos del mes (PDM). Como enfátizado por Rustin , et. al. [1], existen varios retos los cuales  deben ser considerados para poder tener éxito en el modelaje de los gases naturales mediante los diagramas de fases. Los más importantes son:

1. Procedimientos de muestreo
2. Preparaciones para el muestreo
3. Análisis cromatográfico del gas. Una composición detallada es requerida para el ingreso satisfactorio en los modelos termodinámicos
4. Modelos termodinámicos que predicen correctamente el diagrama de fases

En este PDM demostraremos el impacto del modelaje termodinámico para los gases ricos en la fase densa. Para una discusión sobre esta fase densa, por favor vean la exposición del PDM de Enero 2010. El valor de la viscosidad en la fase densa es muy similar a la viscosidad del gas. La densidad en la fase densa se aproxima más a la densidad del líquido. Por ende, se ha visto atractivo transportar el gas rico en la región densa. En Octubre del 2005, discutimos varios métodos para la caraterización de las (fracciones pesadas) C₇⁺ , y verificamos su certeza de los varios métodos presentando sugerencias para mejorar la precisión de cada método. Éstos se presentan brevemente a continuación Para mayor detalle le agradecemos referencia al Volúmen 3 de Gas Conditioning and Processing, Advanced Techniques and Applications [2].

Método A: El C₇⁺ se trata como un componente hipotético basado en su peso molecular (PM) y gravedad específica (GE). Se estima el punto de ebullición normal; así como  la temperatura crítica, presión crítica, y factor acéntrico aplicando correlaciones similares a las de Riazi , y Duabert [3].

Ajustando el PM  (o Tc) en el Método A: Ajustando  peso molecular de la fracción pesada C₇⁺ , podemos reproducir el punto de rocío. La temperatura crítica (Tc) también puede ser ajustada para obligar que el diagrama de fases atraviese el punto de rocío medido. El ajuste del Tc es preferido por cuanto requiere menos esfuerza para lograr la coincidencia de los valores medido y calculados.

Método B: El C7+ se descompone en Números Singulares de Carbono (NSC), variando desde el NSC 7 hasta el NSC 17+ aplicando la degradación exponencial presentada por Katz [4], y aplicaod por otros [5-7].

Método C: El número amplio de los componentes NSC del método B pueden ser agrupados en 4 cortes. Las propiedades de los cortes agrupados se estiman de los componentes individuales NSC.

Método D: Este método es similar al Método B con la excepción que 12 parafinas normales (alkanos) se usan para representar los C₇⁺, en vez de los componentes NSC. La ventaja de este método es que los componentes n-alkanos se encuentran fácilmente disponibles en los paquetes de programación computacional (software), pero para los NSC puede ser que no.

Entonando el PM en le método D: La distribución molar ( e.i. mole%) de la  parte de alkano del C₇⁺ depende del valor del PM del C₇⁺.

Entonando los parámetros de interacción binaria kij en las m;etodos B, C:Una correlación común para estimar el parámetro de interacción binaria es:

En la ecuación de arriba, ν_ci y ν_cj representan los volúmenes críticos de i , y j respectivamente. El valor predeterminado del exponente n es normalmente fijado en 1,2 pero se puede aplicar como parámetro de entonación para ajustarse el punto de rocío medido.

En este PDM generaremos la curva del punto de rocío para el gas rico indicado en la Tabla No. 1 empleando los métodos de caracterización C₇⁺ arriba descritos. La porción del punto de rocío de la envolvente de fases de este gas fue generada aplicando tanto los simuladores  HYSYS [8], y ProMax [9] aplicando la formulación Soave-Redlich-Kwong (SRK) [10] (Figure a) and Peng-Robinson (PR) [11] (Figura 2). La medición experimental de la presión del punto de rocío [12] también se muestra en estas dos figuras como triangulo rojo.

 

Las Figuras 1 , y 2 fueron generadas aplicando un corte único del C₇⁺ con una densidad relativa y peso molecular mostrados en la Tabla 1. Otras propiedades requeridas fueron estimadas usando opciones predeterminadas del “software” de simulación. Como se podrá observar de las figuras, aplicando la Ecuación de estado PR con ProMax arroja la predicción de mayor cercanía de los puntos de rocío medidos y experimentales.

El análisis del número sencillo de carbono (NSC) como descrito en el Método B arriba fue aplicado para entonar adicionalmente el modelo termodinámico. Las presiones pronosticadas del punto de rocío para los distintos casos estudiadas en éste trabajo se muestran en la Tabla 2. La Figura 3 demuestra la misma información en forma gráfica.

Usando el Método B, el punto de rocío experimental se representa con mayor cercanía utilizando cuatro NSC’s con peso molecular combinado de 118.2. Las propiedades y distribución de las fracciónes molares de estos cuatro componentes de NCS para el caso óptimo se obsrevan en la Tabla 3.

La Tabla 4 indica el mejoramiento efectuado en la predicción del punto de roc;io usando los cuatro NCS con un peso molecular modificado de 118.2 en vez de un corte de C₇⁺ sencillo. La EDE ProMax PR fue aplicada en ambos casos. Las curvas de predicción de los puntos de rocío se observan en la Figura 4.

 

Como se puede observar en la Figura 4, la caracterización apropiada de las fracciones pesadas (ver Tablas 3, y 4) puede mejorar la calidad de la envolvente de fases, y reproducir los puntos de rocío experimentalmente determinados en la fase densa. Para una discusión detallada sobre este tópico, el lector puede referirse a la publicación de Rusten,et. al. [1].

Para informarse adicionalmente sobre casos similares, y como minimizar la problemática operacional, sugerimos su asistencia los cursos de la John M. Campbell; G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).

La consultoría JMC está en capacidad para proveerle su experiencia termodinámica para los proyectos de procesamiento de gas para asegurar que el modelo de procesos desarrollado y las envolventes de fases sean las mas precisas posibles. Con los consultores mas solicitados de la industria mundial energética, la Consultoría John M. Campbell proporciona servicios de primera selección para sus cliente selectos. Para mayor información sobre los servicios ofrecidos por Campbell, visite nuestra dirección en la red Campbell Consulting.

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducido al Castellano por: Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. Rusten, B.H., Gjertsen, L.H., Solbraa, E.,  Kirkerød, T., Haugum, T. and Puntervold, s., “Determination of the phase envelope – crucial for process design and problem solving,” presented at the 87^th GPA National Convention, Grapevine, 2008
2. Maddox, R. N. and L. Lilly, “Gas Conditioning and Processing, Computer Applications for Production/Processing Facilities,” John M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, 1995.
3. Riazi, M.R. and T.E. Daubert, Hydr. Proc. P. 115, (March) 1980
4. Katz, D. J. Petrol. Technol., 1205-1214, (June) 1983.
5. Whitson, C. H. SPE J., 683-694, (August) 1983
6. Starling, K. E. Presented at the American Gas Association Operations Conference, Orlando, FL, April 27-30, 2003
7. Moshfeghian, M., Maddox, R.N., and A.H. Johannes, “Application of Exponential Decay Distribution of C₆₊ Cut for Lean Natural Gas Phase Envelope,” J. of Chem. Engr. Japan, Vol  39, No 4, pp.375-382, 2006
8. ASPENone, Engineering Suite, HYSYS Version 7.0, Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusetts U.S.A., 2009.
9. ProMax^®, Bryan Research & Engineering Inc, Version 3.2, Bryan, Texas, 2009
10. Soave, G., Chem. Eng. Sci. 27, 1197-1203, 1972.
11. Peng, D.,Y. and D. B. Robinson, Ind. Eng. Chem. Fundam. 15, 59-64, 1976.
12. Sage, B.H, and R.H. Olds, AIME 170, 156–173, 1947.

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.

En el último previo del mes (PDM) hemos descrito la fase densa de un compuesto puro y como esta impacta los procesos. Ilustramos como los cambios de las propiedades termo físicas  cambian en la fase densa así como las fases vecinas. La aplicación de la fase densa en la industria del petróleo y gas fue discutida brevemente. En este PDM, discutiremos el comportamiento de sistemas multicomponentes, como los gases naturales.

Cuando se comprime un gas natural por encima de la cricomdenbara, la región entre la temperatura crítica, y cricondenterma,  se convierte en un fluido altamente compresible, que refleja tanto las propiedades de líquido y gas. La Figura 1 presenta las distintas regiones del diagrama de fases de un gas natural típico con la composición indicada en la Tabla 1.

Table 1. Composition of the natural gas used in this study

Para la conveniencia  y simplicidad, definimos que  la fase densa se ubica entre la temperatura crítica y cricondenterma, si la presión es mayor es mayor que la cricondenbara.    En la    práctica     no    existe   una   línea   clara ( e.i. temperatura crítica) dividiendo la fase densa de la fase líquida, u otra línea única  (e.i. cricondenterma) dividiendo la fase densa de la fase gaseosa. Tanto el borde izquierdo (temperatura crítica) , como  borde derecho (cricondenterma) deben ser reemplazados por una región de transición. Existe una transición gradual de la fase gaseosa a la fase densa, y otra transición gradual de la fase densa a la fase líquida. La fase dense es comúnmente identificada como un ¨fluido denso¨ para distinguirlo del gas y líquido normal (ver la Figura 1). La fase densa es una cuarta (Sólida, Líquida, Gaseosa, Densa) fase que no  puede ser percatada por los sentidos. La palabra ¨fluido¨ se refiere a cualquier sustancia con capacidad de fluir, y se aplica equitativamente a un gas como líquido. La fase densa posee una viscosidad muy similar a la del gas, pero una densidad más cercana a la del líquido. Por sus propiedades únicas la fase densa se ha presentado atractiva para el transporte del gas natural.

Gasoductos han sido construidos para el transporte del gas natural en la fase densa debido a su densidad incrementada. Esto también provee un beneficio adicional de no presentar la formación de líquidos en el caño, lo cual reduce las corridas de ¨marrano¨, más caídas de presión lo cual resulta en un OPEX reducido. La densidad incrementada a mayor presión en la fase densa permite el transporte de mayor masa por unidad de volumen resulta en mayor CAPEX. Sin embargo la merma en el OPEX generalmente  compensa el CAPEX incrementado. Como se observa en la secciones siguientes la viscosidad de la fase densa es muy similar a la viscosidad del gas. La densidad en la fase  densa es mas cercana a la densidad del líquido.

En la próxima sección ilustraremos la variación de las propiedades termo físicas en la fase densa y sus fases vecinas. Las propiedades del gas natural han sido calculadas por el ¨software¨ HYSYS para una serie de temperaturas y presiones. La Tabla 2 presenta las presiones y temperaturas y sus tendencias aplicados en este estudio.
Las propiedades termo físicas se grafican como función de presión y temperatura en las Figuras 2 al 9. La propiedad termofísica se muestra en la coordenada – y de la izquierda, temperatura en la coordenada – x, y la presión en la coordenada – y de la derecha.

Tabla2. Combinaciones Presión- Temperatura y las tendencias seleccionadas para el gas natural.

Densidad:
La Figura 2 presenta la variación de la densidad en distintas fases como función de presión y temperatura. En la tendencia isobárica de subenfriamiento AB la densidad líquida se incrementa precipitosamente. Sin embargo, la compresión isotérmica en la tendencia BC, se nota un leve aumento de la densidad.  En la tendencia isobárica CD, la densidad del líquido disminuye gradualmente mientras aumenta la temperatura muy dentro de la fase densa. Sin embargo, mientras sigue en aumento la temperatura dentro de la fase densa, la reducción de la densidad se acelera. La reducción de densidad se acelera seguidamente durante la expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico en la región EF corresponde con un aumento agudo en la densidad. Puede notarse que los valores de la densidad de la fase densa se asemejan a la de la fase líquida en algunas áreas de la fase densa, y es significativamente mayor que las densidades del gas.

Viscosidad:
La Figura 3 presenta la variación de viscosidad en distintas fases como función de presión y temperatura. En la tendencia isobárica de subenfriamiento AB, la viscosidad del líquido aumenta notablemente. Sin embargo, en la compresión isotérmica BC, un cambio leve se observa en la viscosidad. En la región isobárica CD, la viscosidad del líquido comprimido disminuye marcada e linealmente en función del aumento de la temperatura marcadamente dentro de la fase densa. Mientras aumenta la temperatura adicionalmente dentro de la fase densa, la reducción de la viscosidad se torna gradual y se asemeja a la viscosidad del gas. La reducción de viscosidad se torna mínima durante la expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico a través del EF hasta la temperatura del punto de rocío corresponde a ningún cambio notable de viscosidad, pero aumenta notablemente en la región bifásica. Con propósito de completar la Figura, la viscosidad bifásica fue estimada por:

donde (V/F) , y (L/F) representan las fracciones molares de vapor y líquido respectivamente.

Factor de Compresibilidad:
En general, el factor de compresibilidad, Z, calculado por una ecuación de estado no es correcto para la fase líquida. De esta manera, la Figura 4, la cual presenta el factor de compresibilidad como función de presión y temperatura debe se considerado solo para el estudio cualitativo. En la región isobárica de subenfriamiento AB, Z disminuye. Sin embargo, en la compresión isotérmica de la región BC, Z aumenta drásticamente. En la región CD isobárica, Z permanece casi constante en la región del líquido comprimido, pero aumenta gradualmente mientras aumenta la temperatura marcadamente dentro de la fase densa. Mientras la temperatura aumenta seguidamente dentro de la fase densa, el aumento de Z se acelera. El aumento en Z, se acelera adicionalmente en la fase densa durante la  expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico a través del EF corresponde a un decremento gradual de Z. En la región bifásica Z no es aplicable, por ende su valor no se ha graficado.

Tensión Superficial:
La Figura 5 indica que en la fase líquida la tensión superficial es función marcada de temperatura, pero independiente de la presión. En la fase de gas, la tensión superficial no es aplicable y su valor es cero. En la región bifásica alcanza un valor máximo.

Capacidad de Calor:
Generalmente, la capacidad de calor es aplicable en la región monofásica, y no se debe usar cuando existe cambio de fase. La Figura 6 presenta la variación de la capacidad de calor en distintas fases como función de presión y temperatura. En la región isobárica de subenfriamiento AB, la capacidad de calor del líquido disminuye. En la compresión isotérmica BC, se observa un pequeño aumento en la capacidad de calor. En la región isobárica CD, el líquido comprimido muestra un aumento precipitoso en su capacidad de calor mientras aumenta la temperatura, pero empieza a disminuir dentro de la fase densa. Mientras sigue el aumento de temperatura dentro de la fase densa, la capacidad de calor disminuye. Este comportamiento es algo inusual, y se han calculado valores algo altos. Varios resultados se obtuvieron para el metano puro en el previo PDM. Aumento en la capacidad de calor se nota adicionalmente durante la expansión isotérmica DE. El enfriamiento isobárico a través del EF corresponde a un aumento leve de la capacidad de calor hasta lograr un valor máximo, para luego disminuir dentro de la región bifásica.

Conductividad Térmica:
La Figura 7 presenta la variación de la conductividad térmica en distintas fases como función de presión y temperatura. En la región isobárica de subenfriamiento AB, la conductividad térmica del líquido aumenta precipitosamente. A través de la tendencia de compresión isotérmica BC no se observó ningún cambio. En la región isobárica CD, la conductividad térmica del líquido comprimido disminuye marcadamente mientras aumenta la temperatura dentro de la fase densa. Sin embargo, mientras aumenta la temperatura adicionalmente dentro de la fase densa, la reducción es gradual. Reducción de la conductividad térmica se nota adicionalmente a través de la expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico del GAS en la región DE corresponde a una decremento leve en éste parámetro y se extiende dentro de la fase densa. La conductividad térmica se computó de la misma manera descrita en la sección de viscosidad.

Entalpía y Entropía:
Las Figuras 8, y 9 presentan la variación de la entalpía  y entropía en distintas fases como función de presión y temperatura. Como se demuestra en estas figuras, sus variaciones cualitativas son similares. En la región de subenfriamiento isobárico AB, la entalpía y entropía disminuyen. En la región BC de compresión isotérmica BC, no se observa ninguna variación. Durante la travesía CD isobárica, los valores de entalpía y entropía aumentan gradualmente mientras aumenta la temperatura marcadamente dentro de la fase densa. El aumento de éstos parámetros se nota adicionalmente durante la expansión isotérmica del DE. Enfriamiento isobárico del vapor a través del EF corresponde a una disminución de la entalpía y entropía.

Conclusiones:
El comportamiento de la fase densa es único y posee atributos especiales. Las propiedades termofísicas en esta fase pueden variar muy  anormalmente. Se debe ejercer cuidado cuando se aplican las ecuaciones de estado para predecir éstas en la fase densa La evaluación de las ecuaciones de estado debe lograrse de antemano para asegurar su certeza en esta región. Muchos simuladores ofrecen la opción para aplicar algoritmos basados en líquidos (e.g. COSTALD) para esta región. También se recomienda no usar la capacidad de calor en la región bifásica (gas-líquido), y en la fase densa. En estas regiones, se debe aplicar la entalpía para evaluar cargas térmicas, cómputos de balance de energía.
Existe un cambio gradual en la transición de fases de gas-a-densa, y densa-a-líquida o viceversa. La fase densa es un fluido altamente compresible que demuestra tanto las propiedades de líquido y el gas. La fase densa posee una viscosidad similar a la del gas. Pero una densidad más cercana a la del líquido. Esta es una condición que favorece el transporte del gas en la fase densa.

Para instuirse adicionalmente sobre casos similares, y como minimizar los problemas operacionales, sugerimos su asistencia a nuestras sesiones G-40 (Process/Facility Fundamentals), G-4 (Gas Conditioning and Processing), PF-81 (CO2 Surface Facilities), and PF-4 (Oil Production and Processing Facilities).
La consultoría JMC puede proveer pericias referente a los proyectos de fase densa, lo cual asegura que el modelo de procesos desarrollado es uno con la mayor precisión posible en cuanto a las predicciones de las propiedades termofísicas en la fase densa. Con los consultores de mayor solicitud en la industria mundial energética, la Consultoría John M. Campbell arroja los servicios de primera selección para los clientes selectivos. Para mayor información sobre estos servicios ofertados por la Campbell, visiten nuestro correo en la red en Campbell Consulting.

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducido al Español por: Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. ASPENone, Engineering Suite, HYSYS Version 2006, Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusetts U.S.A., 2006.

En este previo del mes (PDM) describiremos la fase densa de un compuesto puro, que es, y como impacta procesos. Ilustraremos como cambian las propiedades termo físicas en la fase densa, así como en fases circunvecinas. Se discutirá brevemente la aplicación de la fase densa en la industria del petróleo y gas. En el próximo PDM discutiremos el comportamiento de la fase densa en los sistemas multicomponentes.

Cuando un compuesto puro, en fase gaseosa o líquida, es calentada y comprimida a condiciones mayores que la presión, y temperatura crítica, se torna un fluido altamente denso, y compresible que demuestra las condiciones tanto del líquido como el gas. Para un compuesto puro, a presión y temperatura más que las críticas, se le refiera usualmente al sistema como un “fluido denso”, o “fluido súper crítico”, para distinguirlo del vapor y líquido normal (véase la Figura 1 para el dióxido de carbono).

La fase Densa es una cuarta (Sólida, Líquida, Gas, Densa) fase que no se puede captar por los sentidos. La palabra “fluido” se refiere a cualquier sustancia que fluye, y se aplica tanto para el gas y líquido. Compuestos puros en la fase densa o estado de fluido supercrítico, normalmente poseen una habilidad incrementada de disolución, que las sustancias en estado líquido. La fase densa posee una viscosidad similar a la del gas, pero su densidad es más cercana a la del líquido. Debido a estas propiedades únicas, la fase densa se ha mostrado atractiva para el transporte del gas natural, recuperación mejorada de petróleo, procesamiento de insumos comestibles, y procesamiento de productos farmacéuticos.

La baja viscosidad de la fase densa, el dióxido de carbono (comparado con solventes líquidos familiares), lo rinde atractivo para la recuperación mejorada del crudo (RMC) debido a que puede penetrar el medio poroso (trampa de yacimiento). Como el dióxido de carbono se disuelve en el petróleo, reduce la viscosidad, y la tensión interfacial petróleo – agua, hincha el crudo, y puede proporcionar desplazamiento altamente eficiente, si se logra la miscibilidad. Adicionalmente, sustancias se dispersan a través de la fase densa rápidamente debido a los altos coeficientes de difusión. El Dióxido de Carbono es de interés particular en la tecnología de la fase densa porque es barato, no – flamable, no tóxico, e inodoro. Se han construido caños para transportar el gas natural en la fase densa debido a su mayor densidad, y esto también aprovisiona el beneficio adicional de no formar líquidos en el gasoducto.

En la siguiente sección ilustraremos la variación de las propiedades termo físicas en la fase densa y sus fases vecinas. Las propiedades de Metano se han calculado con facilidades de simulación (software) HYSYS para una serie de temperaturas y presiones. La Tabla 1 presenta las presiones y temperaturas y sus tendencias usadas en este estudio.

Las propiedades termo físicas se grafican como función de presión y temperatura en las Figueras 2 al 9. La propiedad termo física se muestra en la coordenada de la izquierda – y, temperatura en el la coordenada x, y presión en la coordenada derecha – y.

Densidad:

La Figura 2 presenta la variación de la densidad en distintas fases como función de presión y temperatura. En la región isobárica, de sub-enfriamiento AB la densidad líquida aumenta paulatinamente. Sin embargo, en la región isotérmica BC, se observa un aumento leve en la misma. En la dirección isobárica CD, la densidad comprimida se reduce levemente mientras la temperatura aumenta pronunciadamente dentro de la fase densa.  Sin embargo mientras la temperatura aumenta seguidamente en la región densa, la reducción de la densidad se acelera. Reducción de la misma es adicionalmente acelerada durante la expansión isotérmica, DE.  Enfriamiento isobárico a trabes de la tendencia EF corresponde a un aumento leve en densidad. Debe notarse que los valores de la densidad en la fase densa son muy cercamos a la densidad del líquido en algunas áreas de la fase densa, y se muestra generalmente mayor que las densidades del gas.

Viscosidad:

La Figura 3 presenta la variación de viscosidad en distintas fases como función de presión y temperatura. En la región isobárica de sub-enfriamiento AB, la viscosidad del líquido aumenta rápidamente. Sin embargo, en la tendencia isotérmica de compresión BC, un cambio leve se presenta. En la región isobárica CD, la viscosidad del líquido comprimido disminuye linealmente, y pronunciadamente mientras aumenta la temperatura dentro pronunciadamente de la fase densa. Mientras aumenta adicionalmente la temperatura en la fase densa la reducción de ésta es paulatina, y se acerca a las viscosidades del gas. La reducción de viscosidad es algo minima durante la expansión isotérmica DE. Enfriamiento del vapor a través de EF corresponde a ningún cambio apreciable de la viscosidad.

Factor de Compresibilidad:

En general, el factor de compresibilidad Z, calculado por una ecuación de estado n o es acertada en la fase líquida. Por ende, la Figura 4, la cual presenta este factor en función de presión y temperatura debe considerarse solamente para estudios cualitativos. En la región isobárica de sub-enfriamiento AB, Z permanece casi constante. Sin embargo en la tendencia de compresión  isotérmica BC, Z aumenta dramáticamente. En la región isobárica CD, Z aumenta gradualmente mientras aumenta la temperatura pronunciadamente dentro de la fase densa. Mientra la temperatura de desplaza mas dentro de la fase densa, el aumento de Z se acelera. El incremento en Z se pronuncia adicionalmente durante la expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico del vapor a través de FF corresponde con un decremento gradual de de Z.

Tensión Interfacial:

La Figura 5 indica que para la fase líquida, la tensión interfacial es función pronunciada de temperatura pero independiente de presión. A valores mayores de la temperatura crítica, la tensión interfacial no es aplicable y su valor es cero.

Capacidad de Calor:

Generalmente, la capacidad de calor es aplicable en una región monofásica, y no debe aplicarse cuando ocurre un cambio de fases. La Figura 6 presenta la variación de densidad en distintas fase como función de la presión y temperatura. En la región isobárica de sub-enfriamiento AB, la capacidad de calor del líquido disminuye. En la región de compresión isotérmica BC, un leve decremento en la capacidad de calor se observa. En la tendencia isobárica CD, la capacidad de calor del líquido comprimido aumenta gradualmente mientras la temperatura aumenta pronunciadamente dentro de la fase densa. Mientras la temperatura aumenta adicionalmente dentro de la fase densa, la capacidad de calor llega a un punto máximo y luego disminuye. Este es comportamiento algo extraño y valore sorprendentemente altos se calculan. Valores similares fueron obtenidos con capacidad de simulación (software) ProMax. Reducción de la capacidad de calor se nota adicionalmente durante la expansión isotérmica DE. El enfriamiento isobárico del vapor a través de EF resulta en aumentos graduales de la capacidad de calor.

Conductividad Térmica:

La Figura 7 presenta la variación de la conductividad térmica en distintas fases como función de presión y temperatura. En la región isobárica de sub-enfriamiento AB la conductividad térmica aumenta. En la tendencia isotérmica de compresión BC, no se presenta ningún cambio. En la región isobárica CD, la conductividad térmica del líquido comprimido disminuye paulatinamente mientras la temperatura aumenta pronunciadamente dentro de la fase densa. Sin embargo, mientras la temperatura aumenta seguidamente dentro de la región densa,  reducción de la conductividad térmica es acelerada. Reducción de la conductividad térmica se observa adicionalmente en la tendencia de expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico en la tendencia EF corresponde con un mínimo decremento en la conductividad térmica.

Entalpía y Entropía:

Las Figuras 8, y 9 presentan la variación en entalpía, y entropía en distintas fases como función de presión y temperatura. Como se muestra en estas figures, sus variaciones cualitativas son similares. En la región isobárica de sub-enfriamiento AB, se nota reducción de entalpía y entropía para el líquido. En la tendencia isotérmica de compresión BC, no se observa ningún cambio. Durante la tendencia isobárica CD, los valores de la entalpía y entropía del líquido comprimido aumentan gradualmente pronunciadamente dentro de la fase densa. Sin embargo, mientras la temperatura aumenta seguidamente dentro de la fase densa el aumento de la entalpía y entropía se ven mas pronunciados. El aumento de éstas se nota adicionalmente durante la expansión isotérmica DE. Enfriamiento isobárico del vapor dentro de EF corresponde con un decremento de la entalpía y entropía.

Conclusiones:

El comportamiento de la fase densa es único y posee características especiales. Las propiedades termo físicas en esta fase pueden variar en forma muy anormal. Se debe ejercer cautela cuando se aplican las ecuaciones de estado para predecir las propiedades termo físicas de esta fase densa. Evaluación de estas ecuaciones de estado deben efectuarse de antemano para asegurar su certeza en esta región. Muchos simuladores ofrecen la opción e aplicar algoritmos basados en líquidos ( e.g. COSTALD) para esta región.

Como se muestra en la Figura 1, existe un cambio gradual de la transición gas a fase densa,  fase densa a fase líquida y viceversa. La fase densa exhibe un fluido de alta compresibilidad para ambas fases de líquido y gas. La fase densa posee viscosidad similar a la del gas, pero una densidad más cercana a la del líquido. Existe una condición favorable para el transporte del gas natural en la fase densa, igual que la inyección del dióxido de carbono dentro de yacimientos de crudo para lograr su recuperación mejorada.

Para informarse adicionalmente sobre casos similares y como minimizar problemas operacionales, sugerimos su asistencia a nuestras sesiones G40 (Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing), P81 (CO₂ Surface Facilities), and PF4 (Oil Production and Processing Facilities) .

By: Mark Bothamley and Mahmood Moshfeghian

Traducción al Español     Por: Frank E. Ashford

Reference:

1.    ASPENone, Engineering Suite, HYSYS Version 2006, Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusetts U.S.A., 2006.