En este previo del mes, (PDM) veremos como manejar algunos de los retos en gerenciar la seguridad en los procesos. Este PDM es un extracto de un articulo presentado por el Consultor/Instructor de la JMC, Clyde Young, en el:   Mary K. O’Connor Process Safety Symposium.  Este PDM continúa en el punto donde finalizo el PDM de Febrero, 2009

Los Procesos están diseñados para ejecutarse en modo “normal”. Ningún proceso es en realidad inactivo, y a través del ciclo de vida de estos, se efectuarán algunos cambios. Cuando definimos “normal” alguna tolerancia debe ser incluida para que permitir un rango aceptable de las condiciones de operación dentro de los cuales  los operadores puedan desenvolverse.  Cuando se requieren cambios a los parámetros, o los equipos, estos deben ser evaluados y aprobados. Cualquier mecanismo efectivo en el sistema de  gerencia en la seguridad de procesos contendrá un elemento para considerar y manejar la Gerencia del Cambio (GDC)/ (MOC). La experiencia mediante la capacitación, auditorias, y estudios sobre los análisis de procesos de peligrosidad indican que la identificación de cuales cambios ameritan evaluación aplicando la GDC pueden ser  confusos a veces. Algunas organizaciones  solo evalúan el cambio técnico del proceso y equipo, e ignoran o se olvidan lo concerniente a la gerencia de cambios al sistema de Manejo de Procesos de Seguridad MPS/(PSM), o cambios del personal dentro de la organización.

Asegurando que los Procesos de Análisis de Peligrosidad PAP/(PHA) son consistentes con el proceso a trabes del sistema de revalidación consume menos tiempo, y  mas probables en arrojar resultados efectivos si el programa MDC/(MOC)  de la facilidad se ejecuta rigorosamente. Si esto no se puede asegurar, entonces la única opción pudiese ser una revisión completa del PAP/(PHA).

Para aliviar la confusión, y especialmente para asegurar que todo el personal dentro de una organización entienda, y se atenga  el programa MDC/(MOC) requiere ensayo.  Mientras mas MDC se desarrollan y aprueban, todo personal adquiere mayor competencia en la evaluación del cambio, y logrando los requerimientos del programa. Desde que el “US Occupational Safety and Health Administration (OSHA)”  implanto el estandar MPS/(PSM) durante el 1992, uno de los tópicos de mayor discusión en debate observados en las oficinas de las plantas es sobre el reemplazo en especie. OSHA , y el CCPS definen este reemplazo en especie como el de lograr alcanzar las especificaciones de diseño del original. Esta es un definición manejable, pero pude causar alguna confusión cuando el personal no estén adiestrados en el MPS/(PSM), y manejo de riesgos.

La segunda acción sencilla que se puede efectuar para mejorar los sistemas de gerencia de seguridad en los procesos es de abandonar el concepto del reemplazo en especie. Una vez mas, esto no tiene que ser, y probablemente no se podrá lograr a través de una organización; esto ciertamente pudiese ser implantado a nivel de procesos y planta por un periodo específico. El propósito de este cambio seria el de eliminar los debates y de mayor importancia permitir que el personal tenga oportunidad para efectuar el ensayo y lograr  competencia en todos las instancias asociadas con la implantación del cambio.

Un ejemplo de la vida real ilustra esto:

Una maquina Waukesha 7072 esta programada para ser repotenciada. Tres opciones e consideran:

• repotenciar en sitio con personal de la empresa,
• repotenciar en sitio con personal contratado,
• remover la maquina y transportar a una contratista para ser renovada.

La opción mas económica fue la de cambiar la maquina con otra 7042. La única diferencia fue el número de serial. Esto fue determinado a ser un reemplazo en especie, y por definición lo es. Sin embargo, la maquina 7042 mas vieja fue “puesta en antigüedad” bajo la normativa ambiental para la  descarga del aire emitida por la Entidad Reguladora. En cuanto la maquina nueva con distinto numero de serial  fue instalada, la “puesta en antigüedad” de la maquina vieja fue invalidada, y un fue preciso obtener la emisión de un nuevo permiso para la descarga de aire. Para cumplir con estas regulaciones del nuevo permiso, fue menester instalar controladores de la relación aire/combustible así como convertidores catalíticos. Este cambio de ocasionó un costo de aproximadamente $70.000 mayor que el costo de la opción mas costosa que fuera analizada. Este cambio también causo en incremento en la carga laboral del personal de mantenimiento y operaciones, lo cual pudiese afectar otras áreas de operación.

Durante las auditorias han ocurrido varias instancias donde el personal de planta tienden a extender la exención del reemplazo en especie, para poder evitar la evaluación de los cambios propuestos mediante el proceso GDC/ (MOC). El razonamiento de mayor frecuencia para ello es que le proceso GDC es demasiado engorroso y lleva demasiado tiempo. Al final, el proceso GDC se descarta, y no se consideran apropiadamente los  peligros potenciales.

El proceso GDC para evaluar el cambio de personal se emplea por algunas organizaciones, pero generalmente se aplica para este cambio a nivel supervisorio. Sin embargo considere que ningunas dos personas son idénticas. Ambos poseen conjuntos de destrezas distintos y es importante ahondar  algo mas dentro de las “especificaciones en el diseño original” para determinar como pudiesen ser el impacto real de éstos cambios de personal. Considere especialmente la reasignación o reemplazo de personal de mantenimiento y operaciones. La identificación de las brechas en sus competencias técnicas debe ser función integral de la evaluación de la GDC. Esta evaluación puede ser herramienta potente para el desenlace de gerencia, e identificación de las oportunidades para la capacitación.

Al final, la eliminación de la exención del  reemplazo en especie dentro de la GDC de  una facilidad puede aupar las competencias de seguridad de todo el personal. La competencia de la seguridad en lo procesos es uno de los elementos en las guías de “La Gerencia del Seguridad Basados en Riesgos” del CCP. Competencias incrementadas conlleva un cambio en la cultura y  esperanzadamente un proceso de mayor seguridad. Dentro del mundo de capacitación adulta, se reconoce que se le deben proporcionar la oportunidad para los aprendices de aplicar las lecciones adquiridas, si no la capacitación puede ser perdida. Un tiempo, y esfuerzo  considerable puede tomar proporcionando le capacitación al personal sobre los procedimientos para el manejo del cambio, pero con que frecuencia se les permite aplicar este adiestramiento en practica dentro del ambiente de trabajo?

El elemento sencillo final se presentara en un PDM futuro. Si le interesa una copia del trabajo que fuese presentado, por favor comuníquese con la John M. Campbell & Co. Y solicite una copia.

Para aprender mas sobre la gerencia de los sistemas de seguridad de procesos, les sugerimos su asistencia nuestro curso HSE Petroskills: HS 45- Risk Based Process Safety Management , o programe una sesión de nuestro curso:  Process Safety Case Study for Operations and Maintenance – OT 21, el cual se encuentra en nuestro catalogo. Para aupar las destrezas en la seguridad de procesos sugerimos cualquiera de los eventos de fundación, y estése atento para el anuncio de nuestro nuevo curso:  PS 4 – Process Safety Engineering.

By: Clyde Young
Instructor/Consultant

Traducción al Español
Dr. Frank E. Ashford
Instructor/Consultor

Considerando el efecto de la viscosidad del crudo sobre los requerimientos de bombeo

El Previo del Mes (PDM) de Agosto, se mostró que los requerimientos de bombeo para un crudo varía en función del cambio en el °API . El aumento del API o de la temperatura ponderada del oleoducto reduce la viscosidad. Esta reducción de viscosidad involucra números Reynolds mayores, factores de fricción reducidos, y en efecto la reducción de los requerimientos de potencia en el bombeo. Como el propósito del PDM de Agosto fue el de analizar el efecto del °API , y los cambios en la temperatura promedio de la línea sobre los niveles de potencia requeridos, fue ignorado el impacto de la viscosidad sobre el rendimiento de bombeo, y en el curso de los cómputos, una eficiencia de  =0.75 fue aplicada para todos los casos. En este PDM consideraremos el efecto de la viscosidad del crudo sobre el rendimiento de una bomba seleccionada. Los procedimientos y guías relacionados con los Estándares del Instituto Hidráulico [1] (Hydraulic Institute Standards [1]) presentados en el PDM de Agosto y redactados por Honeywell fueron aplicados para corregir la eficiencia de bombeo.

Como se realizo en el PDM de Agosto, estudiaremos el °API del crudo y la temperatura ponderada del oleoducto , y como estos impactana los requerimientos de bombeo. Para un caso de estudio , consideraremos una tuberia de 160.9 km ( 100 millas) con diamtero exterior de 40.6.4 mm ( 16 pul) trnasportando un crudo con gasto de 0.313 m3/seg , o 1,126 m³/h (170,000 bbl/dia , o 4958 GPM). La presion de diseño del oleoducto es de 8.963 Mpa (1300 lpca) con una presion maxima de operacion de 8.067 Mpa (1170 lpca). El espeso de pared fue estimado en 6.12 mm (0.24 pul). La rugosidad absoluta fue de 51 micrones (.002 pul), o una rugosidad relativa (e/D) de 0.00013. El procedimiento bosquejado en el PDM de Marzo fue aplicado para calcular la caida de presion causada por la friccion. Luego la corregida eficiencia de bombeo fue aplicada para calcualr la potencia de bombeo requerida. Dado que el objetivo del estudio fue de de analizar el impacto del °API , y temperatura ponderada de la linea en los reqquerimientos de potencia de bombeo, ignoraremos los cambios de elevacion en el sistema. Los cambios en la potencia de bombeo atribuibles al °API y temperatura del oleoducto para este caso en estudio seran demostrados.

Efecto de la Viscosidad sobre el Rendimiento de Bombeo:

Existen varias publicaciones investigando y presentando procedimientos para la corrección de las curvas de comportamiento de las bombas [2,3]. De acuerdo con Turzo, et. al. [2] , se cuentan con tres modelos para la corrección de estas curvas de rendimiento: Hydraulic Institute, Stepanoff, y Paciga.. Turzo et. al [2] también presento una aplicación de computadora para efectuar estas correcciones debido a los efectos de la viscosidad. En esta revisión, fue aplicado el procedimiento la Hydraulic Institute [1], H1, el cual se describe brevemente en el presente documento.

H1 aplica un factor de rendimiento , llamado el parametro B el cual incluye términus para la viscosidad, velocidad, gasto, y cabezal total. El método usa una base nueva para determinar los factores de corrección C_H, C_Q, and C. La ecuación básica para el Parametro B , se presenta en la ecuacion 1.

B = Factor de rendimiento
K = 16.5 para unidades SI
= 26.5 para USCS (FPS)
Vvis = Viscosidad Cinematica para un fluido viscoso – cSt
HBEP-W = Cabezal de Agua por etapa al BEP – m (pie)
QBEP-W = Gasto de Agua al BEP – m³/h (gpm)
N = Velocidad del vástago de la bomba – rpm

Los factores de corrección se aplican a la capacidad (C_Q), cabezal (C_H), y eficiencia (C). El cómputo de estos factores de corrección depende del valor calculado del parámetro B. Para los casos considerados en este estudio, los valores de B fueron menores de 1; de manera que, basado en los lineamientos del H1, los factores de corrección del cabezal, y capacidad se fijaron en 1, y el factor de corrección para la eficiencia C, fue calculada por la ecuación 2.

BEP-W = Eficiencia de bombeo al BEP
Vw = Viscosidad cinemática del agua – cSt

Las Figuras 1, y 2 presentan curvas de bombeo basado en el agua para este estudio. Para los cómputos en base de computadora, estas dos curvas fueron cotejadas con polinomios de grados 3, y 2 para el cabezal, vs. capacidad, respectivamente.

Caso en Estudio 1: Efecto de la Temperatura Ponderado de Línea (Abrasión Estacional)

Para estudiar el efecto de la temperatura ponderada de la línea en el requerimiento de bombeo, un programa de computación llamado OP&P ( Oil Production and Processing) fue aplicado para lograr los cómputos detallados en el PDM de Marzo 2009. Para un crudo de 35 °API en el oleoducto descrito, la potencia de bombeo fue calculada para temperaturas ponderadas entre 21.1 a 37.8 °C (70 a 100 ºF). Para cada caso, el Parámetro B fue determinado mediante la Ecuacion 1, y como su valor fue menor que 1, la corrección para la eficiencia fue calculada por la Ecuación 2. Luego la eficiencia de bombeo calculada por la Ecuacion 4 fue multiplicada por la Ecuacion 2. Luego, la efciciencia de bombeo determinada por la Ecuacion 4, fue multplicada por el factor de corrección para los subsiguientes cómputos. La eficiencia corregida vario entre 0.70 a 0.72. La potencia requerida fue comparada con un caso base arbitrario (85 °F o 29.4 °C y constante  = 0.75), y el porcentual de cambio en la potencia de bombeo requerida fue calculada. La Figura 3 presenta este porcentual variable en la potencia como función de la temperatura en la línea, Existe una variación en algo de 5% para la potencia calculada como función de la temperatura ponderada de la línea. Existe este porcentual de variación de 5% (para =0.75), y mas de 8% 8% en el cambio (para la eficiencia corregida) de los requerimientos de potencia de bombeo considerados.

Note que mientras aumenta la temperatura ponderada de la linea, merma la potencia requerida. Esto se puede explicar con referencia a la Figura 4 en la cual la viscosidad del crudo disminuye mientras aumenta la temperatura. Viscosidades reducidas resultan en numeros Reynolds mayores (e.i. Numero Reynolds el cual es la razón de las fuerzas de inercia a las viscosas.) ; de manera que el factor de fricción disminuye ( refiérese al Diagrama de factor de fricción Moody en el PDM de Marzo 2009).

Estudio Caso 2: Efecto de la variación de los °API del crudo.

En este caso, el efecto del °API del crudo en la potencia de bombeo requerida fue analizada en función de tres temperaturas. Para cada temperatura ponderada, el °API del crudo fue variado de 30 a 40, y la potencia total de bombeo fue calculada y comprada con el caso base (35 °API y temperatura de línea promedio de 29.4°C=85°F).

Para cada caso el cambio porcentual en la potencia total requerida fue computada y se presenta en la Figura 5. Como mostrado, cuando los °API aumenta la potencia total disminuye. Esto igual se puede explicar con referencia a la Figura 4 en la cual la viscosidad del crudo disminuye mientras aumenta los °API. El efecto de la viscosidad es mas pronunciada a una temperatura ponderada de la línea menor (e.i. 21.1 °C o 70°F). La Figura 5 también indica que existe un cambio de aproximadamente un 30% en la potencia total mientra los °API varia entre 30 a 40. Esta es una variación significativa y sugiere que debe ser considerada durante el proceso de diseño de los oleoductos.

Discusión y Conclusiones

El análisis de las Figuras 3, y 5 indican que para el oleoducto considerado, los requerimientos de la potencia de bombeo varia en función de los cambios del °API. Aumentando los °API o la temperatura ponderada de la línea reduce la viscosidad del crudo (véase la Figura 4). La reducción de viscosidad resulta en un número de Reynolds incrementado, reducción del factor de fricción, y en efecto reduce las potencias de bombeo requeridas. Para los casos estudiados en este PDM, el efecto de la viscosidad del crudo sobre el rendimiento fue considerado. Se encontró que ningún factor de corrección fue requerido para la capacidad, y cabezal, pero un factor de corrección en le rango de 0.95 a 0.98 fue indicado para ajustar la eficiencia de bombeo en las aplicaciones de los crudos.

Un buen diseño de oleoducto debe considerar variaciones esperadas en el °API y la temperatura ponderada de la línea. En adición, las curvas de comportamiento de bombeo deben ser corregidas para incluir el efecto de la viscosidad.

Para informarse adicionalmente sobe casos similares, y como minimizar los problemas operacionales, sugerimos su asistencia a nuestros Cursos : ME44 (Overview of Pumps and Compressors in Oil and Gas Facilities), ME46 (Compressor Systems – Mechanical Design and Specification), PL4 (Fundamental Pipeline Engineering), G40 (Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing), and PF4 (Oil Production and Processing Facilities).

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

References:

1. ANSI HI 9.6.7-2004, “Effects of Liquid Viscosity on Rotodynamic (Centrifugal and Vertical) Pump Performance”, 2004.
2. Turzo, Z.; Takacs, G. and Zsuga, J., “Equations Correct Centrifugal Pump Curves for Viscosity,” Oil & Gas J., pp. 57-61, May 2000.
3. Karassik, I.J., “Centrifugal Pumps and System Hydraulics,” Chem. Engr. J., pp.84-106, Oct. 4, 1982

Los programas de la simulación de Procesos son excelentes herramientas para el diseño, y evaluación de plantas de procesamiento, plantas químicas, refinerías de crudo, o líneas de transmisión de fluidos. En estos programas de simulación la mayoría de las propiedades termodinámicas se calculan mediante una ecuación de estado (EDE). Las ecuaciones de estado cúbicas se pueden considerar como lo principal de estos programas para la generación de las propiedades requeridas. Sin embargo, ninguna de estas son infalibles, y algún tipo de entonación debe efectuarse antes de iniciar su aplicación. Algo de esto se ha logrado por los investigadores, y ha sido configurado dentro de la base de datos de estos programas de simulación.

Tratando con sistemas fuera de lo estándar, y los complejos, el usuario debe revisar la validez y certeza del  “paquete” termodinámico seleccionado (e.i. EDE), dentro de los programas de simulación antes de intentar efectuar dichas simulaciones. A menudo el usuario observa que se requiere la entonación. Esto se puede lograr efectuando una serie de cómputos de equilibrio de fases (EDF) tales como el punto de rocío, punto de burbuja, o equilibrio instantáneo, comparando estos con la información recogida del campo, o data experimental. Si la certeza no se ubica dentro de un rango aceptable, la EDE debe entonarse para actualizar esta. Esta entonación se puede lograr de varias maneras, pero la aplicada en forma mas común involucra el ajuste/regresión de los coeficientes binarios interactivos, entre pare binarios, y la mezcla que integra la data PVT, o EDE experimental.

En este Previo del Mes (PDM), demostraremos como los parámetros binarios interactivos se entonan en un programa de simulación para mejorar la certeza de una EDE seleccionada. Para este fin, demostraremos como la puntualidad para la predicción de un punto de burbuja para un sistema ternario de Dióxido de Carbono, Pentadecano, y Hexadecano pueden ser mejorados. Aplicaremos la ecuacion de estado Peng Robinson, PR, [1] incluida en el programa ProMax [2], y  la data experimental EDE publicada en la literatura [3]. El mismo procedimiento puede ser aplicado con cualquier EDE dentro de otros programas de simulación.

La EDE PR

La EDE PR [2] expresada en términos de presión (P), volumen (v), y temperatura (T), se define como sigue:

Los valores de los parámetros a, y b deben ser estimados de manera especial para las mezclas. Cualquier ecuación, o serie de ecuaciones, empleadas para obtener parámetros de mezclas se denomina una regla de combinación, oregla  de mezclas. Independientemente de la forma exacta de los cómputos, estos se basan en la premisa que las propiedades de la mezcla es alguna suma ponderada de las propiedades de la moléculas individuales que ntegran la mezcla.

Las reglas para las mezclas aplicadas en las ecuación de estado cúbicas ( e. i. Peng – Robinson, Soave – Redlich – Kwong, y Van der Waals) son

Donde:

a y b = la energía de interacción y parámetros de dimensión molecular para la Mezcla
a_i, b_i =  parámetros a , b para el componente i de la mezcla
x_i = composición (fracción molar) para el componente i de la mezcla
k_ij = parámetro de  interacción binaria
n = numero de componentes en la mezcla
R = constante Universal del gas

Los a_i y b_i para cada componente en la mezcla son calculados en función de la temperatura critica (Tc_i), presión  (Pc_i), y factor acéntrico, (?_i)  como presentado en las ecuaciones 4, y 5..

Una vez que a , y b  han sido determinado, los cómputos de las ecuaciones de estado proceden como si a y b fuesen representativos de un componente puro. Con ecuación de estado cúbicas las reglas para las mezclas suman la propiedades basadas un parejas binarias.

El parámetro de interacción binaria k_ij no posee base teórica. Este es empírico y se aplica para vencer las deficiencias en el teorema de estados correspondientes o el modelo básico          ( ecuación de estado). Los parámetros de interacción binaria son interpretados por regresión de la data experimental para un modelo especifico y deben ser aplicados solo para ese modelo. En adición, los  k_ij pueden determinarse de un regresión de la información PVT, o ELV. Esto resultará en distintos k_ij para la misma mezcla binaria.

El efecto de k_ij en la predicción del Punto de Burbuja
Para estudiar el efecto del k_ij , la presión de punto de burbuja de una mezcla binaria de CO₂ (1) , pentadecano (2) a 40 ° C para una serie de porcentajes molares ( mol. %) en la fase liquida fueron estimadas aplicando la EDE PR en ProMax. Primero  se aplico el valor por defecto de la interacción binaria en la base de datos (BD) de ProMax, en el cual k₁₂ fue usado. Los resultados pronosticados fueron comparados con data experimental y la desviación absoluta porcentual ponderada (DAPP) para ocho puntos de información de computo en un 41.06 %. Este DAPP  se redujo a 1.64 % cuando el parámetro de interacción binaria k₁₂ = 0.112 fue empleado. La Figura 1 presenta el efecto de  k₁₂ en el punto de burbuja predicho para la mezcla de CO₂ y pentadecano. La Figura demuestra claramente el rol de k_ij en la mejora de la certeza para el cómputo del punto de burbuja. Esta mejora es sustancial, y la certeza ahora es tan buena como la data experimental.

Mejoras similares fueron observadas cuando el parámetro de interacción k₁₂ , fue cambiado de cero, y el valor de facto en la base de datos ( k₁₂ = DB) de ProMax a 0.112 para la mezcla binaria de CO₂ (1), y hexadecano (2) a 40 ° C. Para este caso los DAPP fueron 40.65 %, 3.64%, y 1.26% para k₁₂ = 0.0 , k₁₂ DB , k₁₂ = 0.112 respectivamente.

Para estos dos sistemas la densidades del liquido igual fueron predecidas y comparadas con los valores experimentales. Para el sistema binario CO₂ y pentadecano, el DAPP calculado para las densidades del liquido fueron 6.10 % , 6.36 % ,  para k₁₂ = 0.0,   y k₁₂ = 0.112 respectivamente. Cambios del DAPP fueron observados para las mezclas binarias de CO₂ y hexadecano .

Normalmente, los parámetros de interacción binarios obtenidos de la regresión de mezclas binarias de infamación VLE arrojan buenos resultados en sistemas multicomponentes. Esto se demuestra usando los mismos k_ijs en una mezcla ternaria. Los parámetros de interacción binaria obtenidos de CO₂ + pentadecano + hexadecano fueron aplicado sin cambios adicionales para predecir el punto de burbuja de las mezclas ternarias de CO₂ + (1) pentadecano (2) , hexadecano (3). La Figura 3 indica que los parámetros binarios interactivos obtenidos de las mezclas binarias individuales mejoran considerablemente la certeza de las EDE . Similar al caso de las mezclas binarias, cuando los parámetros de interacción binarios k₁₂, k₁₃ fueron cambiados de cero, y el valor en defecto de la base de datos ProMax (k_ijs =DB) a 0.112 para la mezcla ternaria de  CO₂ + pentadecano + hexadecano a 40 °C, los DAPP fueron reducidos de 40.99%, y 25.16% a 1.75 % respectivamente.

Discusión y Conclusiones
Ha sido mostrado que los parámetros de interacción binarios de una EDE pueden ser ajustados/entonados/regresionados para mejorar considerablemente la certeza de los cómputos EDF . También ha sido demostrado que cuando los parámetros interactivos binarios fijados por regresión basados en data experimental EDF, y  usados sin cambios adicionales en un sistema multicomponente, se  logran   mejoras considerables.
Es práctica saludable revisar la certeza de un conjunto de información termodinámica antes de ensayar cualquier simulación. Sin embargo, información experimental o de campo se requieren para cumplir con esta tarea.

Para instruirse adicionalmente sobre casos similares , y como ejecutar las simulaciones de procesos , sugerimos su asistencia a nuestro Eventos: G40(Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).

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

References:

1. Peng, D.Y. and Robinson, D.B., “A New Two-Constant Equation of State,” Ind. Eng. Chem., Fundam., Vol. 15, No. 1, P. 59, 1976.
2. ProMax, V. 3.0, Bryan, Tex.: Bryan Research & Engineering Inc, 2009.
3. Tanaka, H., Yamaki, Y. and Kato, M., “Solubility of Carbon Dioxide in Pentadecane, Hexadecane, and Pentadecane + Hexadecane,” J. Chem. Eng. Data,38, 386-388,1993.

Durante el ciclo de vida útil de un oleoducto las propiedades del crudo transportado varían por cuanto en los sistemas de recolección el crudo se produce de distintos pozos. Algunos pozos nuevos pueden ser adicionados al sistema, y algunos pueden salir de producción para el mantenimiento o reparación. Los caudales de producción de estos también pueden variar durante su vida activa. Adicionalmente las propiedades del crudo cambian durante la producción. Debido a las variaciones de estación, la temperatura de la línea también podrá variar. Como se podrá observar en las secciones siguientes, la viscosidad de un crudo es función importante de la gravedad API, y la temperatura.

En el Previo del Mes de Marzo (PDM), se presentaron procedimientos para el cómputo de las perdidas de presión en los oleoductos, y gasoductos. La sensibilidad de la ciada de presión por fricción, axial como la rugosidad de la pared del ducto fueron demostrados.

En este Previo del Mes estudiaremos el API del crudo axial como la temperatura ponderada de una línea, y como impactan los requerimientos de bombeo. Para el caso en estudio, consideraremos una línea 160.9 Km. ( 100 millas) con diámetro exterior de 406.4 mm ( 16 pul.) con caudal de 0.313 m3/seg. (1700,000 Bbl/dia. La presión de diseño de la tubería es de 8.963 MPa (1300 lpca). El espesor de la pared fue aproximada en unos 61.2 mm (0.24pul). La rugosidad de la pared fue de unos 51 micrones (0.02 pul), o una rugosidad relativa (e/D) de 0.00013. Los procedimientos detallados en el PDM de Marzo 2009 fueron aplicados para calcular la caída de presión en la línea debido a la fricción. Luego, asumiendo una eficiencia de bombeo de un 75 %, el requerimiento de potencia fue determinado. Como el propósito fue de estudiar el efecto del °API así como la temperatura de la línea, se ignoraron la variación de elevación. El cambio en los requerimientos en la potencia de bombeo debido a las variaciones del °API, y temperatura ponderada de la línea serán demostradas.

Caso en Estudio 1: Efecto de la temperatura ponderada en la línea (Variación Estacional)
Para realizar el impacto de la temperatura ponderada en los requerimientos de potencia de bombeo, se aplico un sistema de computación adquirido OP&P ( Oil Production and Processing) para realizar los cómputos tal como fue bosquejado en el PDM del Marzo, 2009. Para un crudo de 35 °API en el caño, tal como descrito en la sección anterior, la potencia de bombeo fue calculada para una temperatura de línea ponderada de variación entre 21.1 a 37.8 °C (70 a 100 °F). Para cada instancia la potencia calculada fue comparada con la de un caso base arbitrario seleccionado en (85 °F o 29.4 °C), y los cambios porcentuales de requerimientos de potencia fueron calculados respectivamente. La Figura 1 presenta el cambio porcentual en la potencia como función del promedio te temperatura de la línea. Existe una variación de un 5% en la potencia causada por el rango de temperaturas considerada. Fr

Note que mientras la temperatura ponderada aumenta, la potencia disminuye. Esto se puede explicar con referencia a la Figura 2 en la cual la viscosidad disminuye mientras que la temperatura aumenta. Viscosidades reducidas resultan en un mayor Un Numero Reynolds ( e.i. Numero Reynolds es la relación en las fuerzas de inercia a las fuerzas viscosas), de manera que el factor de fricción disminuye ( refiérese al Diagrama de factor de fricción Moody en el PDM de Marzo, 2009)

Caso Base 2: Efecto de la variación en el sera API del Crudo
En este caso, el efecto del °API en la potencia total de bombeo para tres temperaturas ponderadas de línea fueron analizadas. Para cada una de las temperaturas promedias de línea, el º API fue variado de 30 a 40, y la potencia total de bombeo resultante fue calculada y comparada con el caso base (35 °API y temperatura de línea de 29.4°C (85°F).

Para cada caso el porcentual de cambio en la potencia total fue calculada, y se presenta en la Figura 3. Como se demuestra en esta Figura, cuando el º API aumenta los requerimientos totales de potencia disminuyen. Esto también se puede explicar con referencia a la Figura 2, en la cual la viscosidad del crudo disminuye mientras el º API aumenta. El efecto de la viscosidad es mas pronunciado a temperaturas de línea reducidas ( e.i. 21.1 ºC o 70 ºF). La Figura 3 también indica que existe una variación de aproximadamente 25% en la potencia total mientras que el ºAPI varía entre 30 a 40. ºAPI. Este es un cambio importante y debe considerarse durante le diseño del oleoducto en consideración.

Discusión y Conclusiones:
El análisis de la Figura 3 indica que para los oleoductos, el requerimiento de potencia de bombeo varias mientras que el º API cambia. Aumentos en el ºAPI o temperatura ponderada de la línea reduce la viscosidad del crudo (ver Figura 2). La reducción de la viscosidad resulta en un mayor número Reynolds, menor valor para el factor de fricción, y, en efecto, menor requerimientos de potencia.

En situaciones prácticas, una estación inicial extrae crudo desde su almacenamiento, y las estaciones intermedias succionan crudo de varios puntos de mediana distancia, En algunos lugares del mundo, la temperatura de succión de la bombas principiantes es de + 38 º C ( + 100 º F), pero las temperaturas de las estaciones de mediana distancia es la temperatura del suelo ( esto asume que la línea enterrada por debajo del punto de escarcha “frost”) aproximadamente 18 º C ( 65 º F). La estación de origen siempre se verá mas afectada por la temperatura porque el almacenamiento reflejará la ambiental – mientras que las estaciones de mediana distancia operan a temperaturas nominalmente constantes en unos +/- 5.5 º C ( +/- 10 º F) de rango bajo hasta unos 9 º C ( 48º F) de rango alto. Para el caso estudiado en este PDM el numero de estaciones varió entre 2.5 hasta 3.2

Como resultado de la discusión arriba detallada, un oleoducto de calidad debería considerar las variaciones esperadas en el º API, así como la temperatura ponderada.

Para aprender mas sobre casos similares, y como minimizar los problemas operacionales, sugerimos su asistencia a nuestros Eventos ME44 (Overview of Pumps and Compressors in Oil and Gas Facilities), ME46 (Compressor Systems – Mechanical Design and Specification), PL4 (Fundamental Pipeline Engineering), G40 (Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing), and PF4 (Oil Production and Processing Facilities).

By: Dr. Mahmood Moshfeghian
Traducción al Castellano Por: Dr. Frank E. Ashford

El cambio de Entalpía para un fluido cuando no ocurre cambio de fases entre los puntos (1), y (2), se puede expresar
como:

(1)

El segundo término de la derecha de la ecuación generalmente no se presta para una solución manual. Sin embargo, éste es despreciable o cero para los siguientes casos.: (1) Gas Ideal, (2) Presión Constante, dP = 0, y (3) para un líquido considerado incompresible. Para los tres casos la Entalpía es solo función matemática de la Temperatura. Cp comúnmente se expresa por una ecuación de forma:

(2)

Donde las constantes A, B, C dependen la de composición del sistema, y la Temperatura absoluta es T. En la mayoría de los casos es suficientemente acertada expresar el valor de Cp en función de la Temperatura ponderada:

(3)

Cp se identifica a esta temperatura, y luego:

(4)

La solución aproximada de la primera integral, aun cuando no exacta, es satisfactoria para la mayoría de las aplicaciones. Valores de capacidad de calor para las sustancias puras están disponibles en muchos textos, así como Manuales de referencia similares. Como se nota en el Capítulo 7 del Volumen 1, de “ Gas Conditioning and Processing” [1], valores de las capacidades de calor se pueden hallar en función de la pendiente de los gráficos h, vs. T, a una presión establecida. El Cp para un mezcla de hidrocarburos líquidos s puede aproximar por las ecuaciones presentadas en el Volumen 1 [1].

Para un fluido no – ideal, compresible, como el gas natural, el segundo término del a derecha de la Ecuación (1) no se puede ignorar. De manera que, en los modelos de simulación matemática de procesos, “software”, una ecuación de estado como la Soave-Redlich-Kwong (SRK) [2] o Peng-Robinson (PR) [3] se aplican para el cómputo deh. Para mucho cómputos que involucran la capacidad de calor de un gas natural, la Figura 8.3 del Volumen 1 es apropiada. Esta capacidad de calor a la presión, y temperatura ponderada del sistema se obtiene del gráfico, y se multiplica por el flujo másico, y elT, para obtener la carga térmica, :

(5)

En este Previo del Mes (PDM), se demostrará la variación de la capacidad de calor con temperatura, presión, y densidad relativa (composición). Luego se presentará una correlación empírica, para incluir estas variaciones. Esta correlación se aplicará para estimar la capacidad de calor de los gases naturales a través de una amplia variación de presión, temperatura, y densidad relativa. Luego, la certeza de esta correlación propuesta será discutida.

Desarrollo de la Correlación generalizada del Cp:

Como citado anteriormente, Cp se puede definir como la pendiente de los gráficos de h, vs. T a presión constante. Matemáticamente, esto se expresa por:
(6)

La derivada de la derecha de la ecuación (6) se puede obtener de una Ecuación de Estado (EDE), pero es demasiado tediosa para llevar a cabo estos cómputos manualmente. De manera que la opción de EDE PR en ProMax [4] fue aplicada para generar los valores Cp a varios niveles de presión, temperatura, y densidad relativa. El total de los valore Cp calculados fueron 715. La Tabla 1 presenta la composición de cinco muestras de gases naturales distintos usados en este Estudio.

Las Figuras 1 al 5 presentan variaciones del Cp con presión, temperatura, y densidad relativa (gravedad específica) del gas. Las regiones sobresaltadas en rojo en las Figuras 3, 4, y 5 identifican la región bi-fásica donde le concepto del Cp no es válido. Debe notarse que la isobara de 20 MPa ( 2900 lpca) representa una región monofásica aun cuando a temperaturas bajas. Sin embargo, a temperaturas reducidas, el fluido se encuentra en la fase densa.

Para correlacionar todas las curvas indicadas en las Figuras 1- 5 por una sola ecuación, se propone la siguiente expresión:

(7)

Donde T es la temperatura, P la presión, y Cp la capacidad de calor. Un algoritmo non lineal regresivo fue empleado para determinar “a”, hasta el “f”. Luego todos los valores generados de Cp fueron empleados para determinar un cuadro generalizado de parámetros. Estos parámetros fueron ajustados y ponderados par mejor representar todos los cinco gases cubriendo un amplio rango de densidades relativas entre 0.60 hasta 0.80. Para cada caso, los parámetros y resumen analítico del error estadístico se presentan en la Tabla 2. Nótese que los valores del Cp en la región bi-fásica no fueron empleados para el proceso de regresión. El rango generalizado para esta correlación es de 20 a 200 °C ( 68 a 392 °F) , y desde 0.10 a 20 MPa ( 14.5 a 2900 lpca ).

Discusión y Conclusiones

Se ha desarrollado una correlación única, y relativamente sencilla para estimar la capacidad de calor de los gases naturales en función de presión, temperatura, y densidad relativa (composición). Esta correlación cubre un amplio rango de presión ( 0.10 a 20 MPa, 14.5 a 2900 lpca), temperatura ( 20 a 200 ° C, 68 a 392 ° F) , y densidad relativa ( 0.60 – 0.80). Un marco generalizado de parámetros, en adición a uno individual han sido determinados y reportados en la Tabla 2. El análisis de error reportado en la Tabla 2 indica que la certeza de esta ecuación es muy buena, y puede ser usada para los cómputos para las cargas térmicas de los gases. Para el juego de parámetros generalizados, el error ponderado absoluto porcentual, AAPD, (EAPP), y la máxima desviación absoluta porcentual, MADP, (MDAP) para el total de los 715 puntos son de 4.34 , 23.6 respectivamente. Los rangos aplicables para la correlación se indican en la Tabla 2.

Table 2. Parameters for the proposed correlation; Eq. (7) in SI and FPS system

EAPP = Error Ponderado Absoluto Porcentual – AADP

MDAP = Máxima Desviación Absoluta Porcentual – MADP

NPT = No. de puntos

SG = Densidad Relativa ( Gravedad Específica)

Nota: Para temperaturas menores que los rangos indicadas arriba a presiones de 2, 5, 7, y 10 MPa ( 14.5 a 1450 lpca) la mezcla de gas puede estar en la región bi-fásica ( gas – líquido).

Debe notarse que el concepto de capacidad de calor es válido solo para la región monofásica.

Las Figuras 3 hasta el 5 indican que para temperatura reducidas, se forma un líquido, y se observa el comportamiento irregular del Cp.

Para informarse adicionalmente sobre casos similares, y como minimizar problemas operacionales, sugerimos su asistencia a los Eventos de Capacitación G40(Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).
By: Dr. Mahmood Moshfeghian
Traducción al Castellano Por: Dr. Frank E. Ashford

Reference:

1. Campbell, J. M., “Gas Conditioning and Processing, Vol. 1, the Basic Principals, 8th Ed., Campbell Petroleum Series, Norman, Oklahoma, 2001
2. G. Soave, Chem. Eng. Sci. 27 (1972) 1197-1203.
3. D.-Y. Peng, D.B. Robinson, Ind. Eng. Chem. Fundam. 15 (1976) 59-64.
4. ProMax®, Bryan Research & Engineering Inc, Version 2.0, Bryan, Texas, 2007

Introduction

Para muchas personas involucradas en la Industria de la producción del petróleo, gas, y Refinación, los términos monitoreo e inspección se usan intercambiablemente, cuando se refieren a las condiciones de corrosión. Sin embargo esta falta de diferenciación puede conducir a malentendidos y errores. Es nuestra contención que es menester una clara diferenciación es requerida, y que los Ingenieros deben esforzarse para aplicar la terminología correcta. Para lograr esta diferenciación primero es necesario definir los términos “monitoreo de corrosión” e “inspección”. Un resumen de algunas de éstas técnicas citadas ayudará consolidar un entendimiento sobre cuales términos cumplen con la inspección, y cuales se consideran implementos de monitoreo de corrosión.

Definiciones

Las siguientes definiciones pueden no ser precisamente científicas de naturaleza pero si ayudan detallar dos principales diferencias entre las dos valiosas herramientas aplicables para gerenciar la corrosión.

‘Monitoreo de Corrosión’ – es una manera de determinar como fluidos corrosivos existen en un ambiente especifico. Las variadas técnicas disponibles se usan típicamente para rendir mediciones frecuentes, de intervalos cortos en el tiempo, axial permitiendo un control  dia – a – dia  del enfoque de la  mitigación/prevención tal como la inhibición de la corrosión. (La única excepción de la descripción por intervalo de ‘corto tiempo’ es el cupón de perdida de peso.)

‘Inspección’ – es la manera mediante la cual la corrosión  (y otros) daños pueden ser ubicados en una estructura, además de lograr revelación de la cantidad y severidad del daño. Usualmente las herramientas de inspección se usan con menos frecuencia que los sistemas de monitoreo, de costumbre en base anual o hasta de mayor lapso.  Sin embargo, la frecuencia de la medición debe ser determinada vía un proceso de análisis de riesgo para lograr un programa de ‘inspección en base a riesgo’ (RBI)

Los Métodos y las Técnicas

Es importante apuntar al inicio que el uso de cualquier facilidad (dispositivo)  de monitoreo de corrosión o herramienta de inspección debe de estar dentro de los limites do los procedimientos de seguridad ingenieril.
En primer lugar solo el personal entrenado debe ser permitido a operar y mantener los variados componentes de los equipos. En segundo lugar, ellos deben aprender sobre le sistema a ser monitoreado/inspeccionado, para que entiendan los riesgos involucrados con respecto al ensayo de las actividades de su monitoreo/inspección.

Técnicas de monitoreo de Corrosión

Los dispositivos aplicados con mayor frecuencia se incluyen en la siguiente lista de componentes:

• Cupones de perdida de peso
• Componentes de  carretes
• Sondas de resistencia eléctrica
• Sondas de dolarización lineal
• Sondas galvanices
• Sondas de de presión de hidrogeno
• Sondas de parcho electroquímico de hidrogeno
• Sondas de ruido electroquímico
• Método de huella de Campo™
• Biosondas

La mayoría de estas técnicas se clasifican como ‘intrusivas’, en que para lograr la medición interna de estar presente un accesorio que permita la inserción de la sonda dentro de los fluidos de proceso.
Las excepciones de esta lista son las sondas de parcho electroquímico de hidrogeno, y Método de huella de Campo ™ que se atan a la superficie exterior de los recipientes y tuberías.

Cupones de pérdida de peso, piezas de carretas, y las biosondas arrojan lecturas de cerrado-abierto para determinar el resultado, y cada uno de estos elementos debe ser extraído del sistema con examen, y prueba detallada. Los otros implementos pueden permanecer en sitio por un tiempo, lográndose las mediciones manualmente, o recogidos por vía de conexiones autoamtizadas de cable, o facilidades de radio transmisión.

Herramientas de Inspección

Las herramientas de inspección se unen a la superficie exterior de la estructura, son insertadas dentro de la tubería mediante la herramienta “wireline”, o son instaladas en los “marranos” inteligentes. La siguiente lista de estos métodos no es exclusiva:

– Inspección Visual
– Ocular, y lupa
–  Bososcopios
–  Fibroscopios
– Gateador robótico
– Cámaras

– herramientas de calibre ( en equipos de cable “wireline” o cochinos
inteligentes
– Medidores de espesor ultrasónicos (UT)
–  ‘Puntual’ UT  (régimen compresión/rayo recto (UTL)
–  Modalidad de contacto Eco-pulso
–  Modalidad Onda de tracción (UTS)
–  Arreglo faseado
–  UT automatizado (tanto en compresión como tracción)
–  UT  de largo alcance (LRUT, o inspección por onda guiada – GWI)
– Radiografía (RT)
– Tinte penetrante  (PT)
– Fuga de flujo magnético (por ejemplo los marranos inteligentes)

Estos últimos seis métodos son los mas comúnmente usados. Otros incluidos son los siguientes:
– Partícula seca magnética
– Partícula húmeda magnética
– Prueba de partícula húmeda magnética fluorescente ( WFMP o WFMT)
– Prueba de Onda guiada magnética (MGWT)
– Corrientes laterales (Eddy)
– Corrientes de pulso Eddy ( PEC)
–  Retrodisparo arraigado de neutronas ( Para CUI – corrosión debajo
del aislamiento
–  Radioscopia tangencial
–  Exclusión de flujo magnético
–  Emission acústica (AL)
–  Ultrasonido acústico

Aplicación del especialista de estas herramientas de inspección permite la detección de daño de agrietamiento (craqueo), incluyendo estos de carácter bajo – superficie.  Detección temprana de los citados daños obviamente pueden prevenir los subsiguientes fracasos catastróficos.

Finalmente

Este “Previo del Mes” se ha concentrado en la necesidad de diferenciar entre el monitoreo e inspección de la corrosión, para mostrar que cada acción juega un papel particular en gerenciar la corrosión de un sistema de producción/ procesamiento del petróleo y gas. Para mayor información sobre estos variados métodos existen variar fuentes, incluyendo el Evento de Capacitación de la JMC/Petroskills:
“PF-22; Corrosion Management in Production / Processing Operations”.

By: Alan Foster
Discipline Manager for ‘Water and Corrosion’
Traduccion al Castellano : Dr. Frank E. Ashford, Instuctor/Consultor – JMC

Una de las propiedades físicas mas importantes de un gas es su relación de calor especifico. Esta se aplica en el diseño y evaluación de muchos procesos. Para los compresores se aplica en el diseño de componentes y determinación del rendimiento total de la maquina. Se les pide con frecuencia a los Ingenieros evaluar el comportamiento de un compresor utilizando las ecuaciones tradicionales para el cabezal, potencia, y temperatura de descarga. Mientras que estas relaciones no arrojan resultados exactos, siempre proporcionan información útil requerida para el “analisis de problematica operacional”  (troubleshooting) de la unidad, y  efectuar las predicciones de la aplicación, con sus tendencias a largo plazo. La certeza de la información requerida dependerá de la selección apropiada de la relación de calor específico. En  este previo del mes (TOTM – PDM) investigaremos la aplicación de la relación de los calores específicos para los compresores, su sensibilidad en la determinación del rendimiento de la unidad, y arrojaremos recomendaciones para mejorar su certeza.

Historial del valor – k

La relación de calores específicos es una propiedad física de gases puros, y mezclas de los mismos, y se conoce por múltiples nombres entre ellos: exponente adiabático, exponente isentrópico, y valor k. Se aplica para determinar el procesamiento  básico de un gas, incluyendo la compresión adiabática, y politrópica. También apareces en varias ecuaciones tradicionales comúnmente usadas aplicadas para la determinación del cabezal de compresión, temperatura de descarga del gas, potencia del gas, y exponente politrópico. El factor k también impacta la velocidad operacional de un compresor, pero simplificaremos el análisis acá presentado eliminando la velocidad en nuestra investigación. Las siguientes ecuaciones comúnmente usadas para el cmportamiento de un compresor indican como el factor – k se utiliza en el diseño , y evaluación de los compresores.

Nota: El valor actual del Z variará desde la succión hasta la descarga. Z_s es a veces reemplazdo con Z_PROM para aproximar las variaciones en el valor de la compresibilidad [1,5]. Vea la nomenclatura al final de este PDM.

Las ecuaciones escritas arriba se logran en términos del proceso adiabático con la excepción de la Ecuación 5, la cual se refiere al proceso politropico. Ambos procesos de compresión sn similares, y arrojan los mismos resultadosactuales. Los métodos adiabáticos y politrópicos se aplican extensivamente por los fabricantes para el diseño de los compresores, a aplican el factor – k para los cómputos en su rendimiento. Como veremos, sin embargo, el efecto del valor – k, y resultados calculados impactaran ambos procesos de compresión en forma similar. Para la simplicidad del caso este PDM aplicará el proceso adiabático

Se puede observar de las Ecuaciones 1 – 5 que el valor – k impacta el cabezal, temperatura, potencia, y exponente politrópico  de un compresor. Para poder determinar cuan diminutivo puede ser el cambios en el valor – k  e influenciar el rendimiento de un compresor, primero pasemos a definir el valor – k para un gas puro. Le definicion termodinámica del valor – k de un gas se da por la ecuacion 6. Esta demuestra la relacion del calor especifico a presion constante, y a volumen constante. Ambos varian con presion y temperatura.

Para un gas puro existen muchas referencias que detallan valores de Cp , y Cv a varias condiciones. Una fuente util es el Instituto Nacional de Estandars y Tecnologia (National Institute of Standards and Technology). Su direccion eshttp://webbook.nist.gov/chemistry/fluid/

El método aplicado para determinar el valor – k para mezclas de gases es más complejo. Una diferencia principal es que el gas no refleja solo uno de sus componentes pero un gas “equivalente”. De manera que, para determinar el valor – k de la mezcla debemos conocer la fracción molar de cada componente, y el  calor especifico molar a presión constante para cada componente, Mcpi. La ecuación 7 puede ser aplicada para determinar el valor – k de una mezcla de gases ideal [1,5]. Gases reales pueden desviar de este valor calculado:

Mientras que las ecuaciones 1-7 son aplicables para los cómputos manuales, es importante notar que los paquetes de simulación determinan el cabezal del compresor, mas la temperatura de descarga aplicando las ecuaciones de estado. Los resultados son los mismos pero los métodos son distintos.

Valor – K Analysis de sensibilidad

En el proceso de compresión, tanto la presión como la temperatura aumentan. El no conocer la selección del valor – k para la evaluación del proceso de compresión puede incurrir errores. Po ejemplo un compresor típico de Propano pudiese tener un valor de k a condiciones de succión de 1.195. A las condiciones de descarga este cambia a 1.254/ La diferencia en los dos valores varia en un 4.94 porciento, y puede influir significativamente en el rendimiento de compresión. El siguiente ejemplo ilustra como los cambios mínimos en el valor – k pueden impactar el computo del cabezal de compresión, potencia, y coeficiente politropico.

Ejemplo 1: Un gas natural opera a las condiciones indicadas abajo. Solo se varía el valor
-k entre 1.20 – 1.28, todos los demas parametros se mantienen constante. La Figura 1
ilustra como el rendimiento “aparente” del compresor puede variar con los cambios en el
valor-k.

 

Se puede Observer de la Figura 1 que la temperatura de descarga se desvío en un 18.8 por ciento con solo un cambio en el valor –k de 6.7 por ciento. En este caso el valor – k varió entre 1.20 – 1.28, lo cual es un rango típico para un gas. Similarmente, la potencia fue variada en un 2.5 por ciento, el exponente politropico en 9.5 por ciento, y el cabezal adiabático en 2.5 por ciento para el mismo rango del valor – k. Los cambios detallados en la Figura 1 para el rendimiento de compresion pueden ser mas elevados dependiendo de la composición del gas, y la temperatura y presión de operación.

Valores – k  corregidos recomendados.

La sensibilidad del valor – k para una maquina de etapa sencilla no presenta el mismo problema que un compresor de múltiples etapas. Para un maquina de etapa única, la relación de presión es típicamente menor, y las variaciones en la temperatura y presión son menores. Como resultado, los cambios en el valor –k no son tan impactantes , y resultados acertados se pueden obtener mediante una aproximación el valor-k a condiciones de succión. Sin embargo, para la maquinas de múltiples etapas en donde las relaciones de presión y temperaturas son mayores, la sensibilidad del valor-k presenta mayor factor en la evaluación del rendimiento de compresión. La mayoría de los fabricantes calculan el valor-k para cada etapa de compresión, y evitan los errores introducidos al aplicar un valor ponderado único para el mismo. Sin el “software” idóneo de ellos estamos obligados a adoptar el método de aplicar valores-k corregidos empíricamente.

Existen muchas aproximaciones útiles que sirven para corregir los cambios en los valores-k mientras que el gas de proceso se maneja en el compresor. Normalmente el valor-k disminuye durante la compresión, peor no siempre es el caso. Utilizando las condiciones de succión para estimar el valor-k generalmente arrojan mayores valores para temperatura, calor, y potencia. El exponente politrópico generalmente disminuye mientras que el exponente adiabático disminuye. Para evitar la discordancias potenciales, una corrección en el valor-k puede ser ameritado. A continuación se presentan seis métodos aplicados comúnmente por la Industria para la determinación del valor–k correcto.

1. A Ts, y Ps: Este método determina el valor – k a condiciones de succión y es útil para un Compresor de etapa sencilla, o aquellas aplicaciones donde se captan poco cambio en el valor-k. Este es fácil determinar, y se tiende a sobre-estimar  los resultados, especialmente si la temperatura y presión no cambian apreciablemente. Para mayores valores en el Rp, los resultados pueden ser demasiado conservadores así resultando en su inutilidad.
   
   k = k_s a condiciones de descarga
2. A TD, y PD: Este método determina el valor-k a condiciones de descarga. El valor-k es menos conservador y tiende a subestimar los resultados. El valor-k puede presenter dificultades en su determinacion, especialmente si la temperatura de desacarga es desconocida. Para los gases  con marcado valor – k variable, pueda que se requiera una solucion iterativa para estimar la temperatura de descarga, y valor – k corregido.    

   k = k_D a condiciones de descarga

3. A T_PROM y P_EST [5]: Este método utiliza  la temperatura ponderada operativa a presión estandar, y determina el valor – k. Numerosos textos de referencia proponen este método. Se introducen errores porque el valor – k a presión estandar pudiese no representar rangos certeros a la presión operativa. 

   k = a  las condiciones  ponderadas de temperatura operativa y presión  estandar

4. A T_PROM, y P_PROM.  Este método utiliza el valor-k a condiciones ponderadas de temperatura y presión operativa.

   k = a presión y temperatura promedio  operativa

5. Valor ponderado [1,3] . Este método  empírico  incorpora el valor promedio k a las condiciones de alimentación, y descarga. Aplicando este valor promedio resultará en valores   de comportamiento que se acercan mas al actual rendimiento del compresor.

   

   

6. Valor ponderado en peso [4]. Este método empírico toma el promedio ponderado en peso a las Condiciones de succión , y descarga. Nótese que la presión mediana se determina por la relación de presiones equivalentes,  . La temperatura mediana se determina de la presión mediana. Este método considera un valor k escalonado que varia con líneas divergentes isentrópicas e isobáricas indicadas en una Carta Mollier.

El Ejemplo 2  ilustra los variados métodos detallados arriba,  aplicados para determinar el
valor k-corregido. También compara el rango de resultados de los valores.

Ejemplo 2. Un compresor de propano opera a las condiciones indicadas abajo. La Tabla 1
indica los valores – k atribuibles a varias condiciones operativas, y de referencia [6].

Resúmen

Este Previo del Mes ha definido la propiedad física de gases de proceso llamado el valor – k, o la relación de los calores específicos.  Se ha mostrado que mínimos cambios en el valor – k , puede ocasionar efecto significativo en los valores calculados de  cabezal, potencia, temperatura de descarga del gas, y exponente politrópico. También se arrojaron recomendaciones para mejorar la certeza utilizando varios métodos de valores – k.

Para aprender mas sobre casos similares sugerimos su asistencia a nuestras sesiones: ME44 (Overview of Pumps and Compressors in Oil and Gas Facilities), ME46 (Compressor Systems – Mechanical Design and Specification), PL4 (Fundamental Pipeline Engineering), G40 (Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing), and PF4 (Oil Production and Processing Facilities).

By: Joe Honeywell
Traducción al  Español: Dr. Frank E. Ashford

References

1. Ronald P Lapina, Estimating Centrifugal Compressor Performance, Vol. 1, Gulf Publishing, 1982.
2. John M. Campbell, Gas Conditioning and Processing, Vol. 2, John M. Campbell & Co., 8th Edition.
3. Elliott Compressor Refresher Course,
4. John M. Schultz, “The Polytropic Analysis of Centrifugal Compressors”, Journal of Engineering for Power, January 1962.
5. Gas Processor Suppliers Association, Engineering Data Book, Section 13, 2004
6. National Institute of Standards and Technology, Web Site for Properties of Propane, Fluid Data.
7. ASME PTC10-1997, Performance Test Codes, “Compressors and Exhausters”, R2003

La formación de los hidratos en las facilidades de producción y caños ha presentado problemas a la Industria del Gas Natural. Aun cuando el problema se presente a nivel de transporte o procesamiento, la formación de los hidratos puede ocasionar paros, así como la destrucción de facilidades valiosas. Debido a estas condiciones devastadoras, y muchas veces de consecuencias costosas en la formación de hidratos, se han aplicado métodos para prevenir el desarrollo de los hidratos en corrientes del gas natural. Las condiciones que tienden a fomentar la formación de hidratos incluyen: temperatura baja, presión elevada, y un gas en o por debajo de su punto de rocío del vapor de agua. La formación de los hidratos se puede prevenir mediante la aplicación de cualquiera de las siguientes técnicas; (a) ajuste de la temperatura y presión por debajo de las condiciones de formación de los hidratos, lo cual pudiese ser práctico debido a condiciones económicas, o prácticas, (b) la deshidratación del gas con un lecho sólido o el glicol para prevenir la aparición de una fase de agua libre, y (c) impedir la formación de hidratos en la fase de agua libre mediante la inyección de un inhibidor. Los mas comunes de éstos son Metanol (MeOH) , monoetilén glicol (MEG), y Dietilén glicol (DEG). Típicamente, el  metanol se aplica en un sistema no regenerable, mientras que el MEG, y DEG se aplican en procesos regenerables.

Con el uso de los inhibidores, la inyección de éste puede distribuirse en tres (3) distintas fases: (a) la fase del hidrocarburo vapor, (b) la fase del  hidrocarburo líquido, y (c) la fase acuosa, en la cual ocurre la inhibición de los hidratos, y el inhibidor impacta la citada inhibición de formación de estos hidratos. De manera que el cómputo de la concentración del inhibidor en la fase acuosa es de importancia.

Varios modelos se han  desarrollados para la predicción de las condiciones de formación de hidratos en presencia de un inhibidor. Las correlaciones Hammerschmidt [1], Nielsen and Bucklin [2], Carroll [3] y Moshfeghian-Maddox [4] son aplicadas para predecir las concentraciones de los inhibidores en la solución acuosa , y para la reducción de la temperatura de formación de los mismos. Aplicabilidad y sencillez son las ventajas de estas correlaciones, y éstas son aplicables hasta con calculadora simple manual, y los resultados presentan concordancia con la data experimental [1-4] . Debe notarse que los paquetes de simulación tales como el  ProMax® [5], HYSYS® [6] y GCAP [7] estan disponibles para efectuar las predicciones sobre el efecto de los inhibidores sobre la formación de los hidratos.

La tasa de inyección es función de la temperatura del gas de alimentación (FGT), presión (FGP), densidad relativa (SG), la reducción en la temperatura de formación de hidratos (HFTD), y la concentración de la solución pobre. Recientemente, Moshfeghian y Taraf [8-10]  propusieron un método grafico de atajo para predecir el porcentaje de peso y caudal  requeridos  del MEG o MeOH para el logro de una depresión de la temperatura de hidratación en las mezclas del gas natural.

En este previo del mes (PDM) , demostraremos como los diagramas presentados por Moshfeghian y Taraf [10] se pueden utilizar para determinar la concentración del MeOH en la solución rica, y la tasa total de inyección requerida para la temperatura indicada de formación de hidratos.

Las Figuras 1-4 son aplicables para cualquier gas húmedo con una gravedad específica de 0-60. Nótese que la coordenada y de la derecha representa la tasa total de inyección de MeOH la cual puede distribuirse tanto en la fase de hidrocarburo gaseoso, la de líquido, y la solución rica. Para poder ampliar la aplicación de esta correlación a los gases con otras gravedades específicas, dos factores de corrección W1 y W2 deben aplicarse.

Estos factores de corrección se usan para corregir la concentración del inhibidor rico en función de otras densidades relativas (0.65 – 0.80) los cuales se muestran en la Figura 5. W1 es el factor de corrección debido a la diferencia de la concentración del inhibidor en la solución rica que refleja diferentes depresiones en el punto de hidratación. Este factor es aplicable para gravedades específicas mayores a 0.6. W2 es el factor de corrección debido a la diferencia en las concentraciones en la solución rica causada por la diferencia en las gravedades específicas del gas. Para determinar W2, el factor-S se define como sigue:

Mediante el cómputo del Factor-S , W2 se puede determinar fácilmente del a Figura 5. El factor de corrección se aplica para los gases de gravedades de 0.65 y mayores. Aplicando  W1 , y W2 el porcentaje de peso corregido obtenido de la Figuras 1-4 (Wtfig) se puede determinar como sigue:

Los caudales obtenidos de las cartas (Figuras 1-4) deben corregirse adicionalmente aplicando el factor de corrección de flujo (FLC) presentado en la Figura 6. Este factor se puede aplicar como sigue:

Considerando los factores arriba citados, las cartas son aplicables para un gas natural húmedo con gravedades específicas entre 0.6-0.8 saturado a 20, 30 , 40 , y 50 °C, con presiones de 3, 5, 7, y 9 MPa.

Como citado previamente, el inhibidor en la fase acuosa (solución rica) tiene impacto en la inhibición de la formación de hidratos, y es independiente del porcentaje de peso en la solución pobre.

De esta manera, un sencillo balance de materiales arroja la siguiente ecuación:

Caso en Estudio

Para demostrar la applicación de las cartas propuestas, se considerará el ejemplo 6.6 del Volumen I de “Gas Conditioning and Processing” , [11]. En este ejemplo se consta que unos 3.5 × 10⁶ m3S/d de un gas natural fluye de una plataforma costa fuera a  40 ^oC y 8000 kPa. La temperatura de hidratación del gas es 17 ^oC. El gas llega a tierra a 5 ^oC and 6500 kPa.  La producción de condensado asociado representa 60 m3/106 m3S. Se require un estimado de la cantidad de metanol requerido para prevenir la formación de los hidratos en el gasoducto.

Debe notarse que en este ejemplo le composición ( o densidad relativa) del gas natural no se conoce; de manera que, para demostrar el uso de los citados gráficos asumiremos una densidad relativa de 0.6, La presión del gas de alimentación es 8 MPa lo que sustenta una interpolación lineal entre 7 mPa ( Figura 3) , y 9 mPa  (Figura 4).

El resúmen de la data conocida es:

FGT = 40 ^oC; HFT = 17 ^oC, FGP = 8 MPa, SG = 0.60, Inhibidor = 100 Wt % MeOH
Temperatura mínima fluyente (MFT) = 5 ^oC
HFTD = HFT – MFT = 17 – 5 = 12 ^oC

Debido a los desconocidos involucrados en todos lo métodos de cómputo de inyección de inhibidores, un factor de seguridad generalmente se aplica a la depresión de la temperatura de formación de hidratos. Por ejemplo, este caso posee el HFTD fijado en la temperatura mínima fluyente. En situaciones prácticas un factor de diseño tal como 5 grad. °F, ( 2.8 grad.°C)  por debajo de la temperatura mínima  se aplica para asegurar que cualquier error en el método de estimación se cubran, y para también asegurar que la temperatura mínima incluya cualquier desajuste en el sistema de proceso.

Como ejemplo, la ubicación del HFTD, requirió el porcentaje de peso, y tasa de inyección del MeOH para una presión de 9 MPa  para este ejemplo como expuesto en la Figura 4. Los resultados se tabulan en la Tabla 1, y una comparación entre los resultados de este trabajo y aquellos basados en  la ecuación  Hammerschmidt [11] , ProMax [5], HYSYS [6], y GCAP [7] se detallan en la  Tabla 2. Como se observa de ésta, el acuerdo entre el método gráfico y ProMax es bastante bueno.

Las tasas de inyección de metanol estimados por el HYSYS son significativamente menores que los otros métodos, y se debe usar cautela si se pretende aplicar HYSYS para estos estimados. Es probable que las diferencias en las predicciones para los puntos de rocío del agua para un gas generen estas discrepancias. También note que para el modelaje de sistemas líquidos en simuladores de procesos, un paquete de una ecuación de estado polar para ambas fases de gas y líquido deben seleccionarse para obtener resultados acertados.

Conclusiones

Para las determinaciones de las requeridas concentraciones de methanol en la fase acuosa (solución rica), mas su caudal para una depresión de la temperatura de formación de hidratos coincidente con un gas húmedo, las cartas de referencia de Moshfeghian y Taraf [10] pueden ser aplicadas. Éstas fueron generadas para presiones de 3, 5, 7, y 9 MPa basados en ProMax, y son expuestas para las mezclas de gases naturales de densidad relativa de 0.6, pero se extienden a densidades relativas hasta 0.8 mediante el uso de dos factores de corrección. Una ecuación sencilla también fue propuesta para extender el uso de las cartas para otras concentraciones de MeOH.

Los resultados obtenidos por estas cartas son comparadas con otros métodos para un caso práctico con resultado de buena concordancia. También se propone que sea aplicada una interpolación lineal para las presiones entre 3, 5, 7, y 9 mPa.

Para obtener mayor aprendizaje sobre casos similares, le sugerimos su asistencia a nuestras sesiones PL4 (Fundamental Pipeline Engineering), G4 (Gas Conditioning and Processing) and G5 (Gas Conditioning and Processing – Special).

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Translation (Traducción)  : Dr. Frank E. Ashford

References:

1. Hammerschmidt, E.G., “Formation of gas hydrates in natural gas transmission lines”, Ind. & Eng. Chem., Vol: 26, p. 851, 1943.
2. Nielsen, R. B. and R.W. Bucklin, “Why not use methanol for hydrate control”, Hydrocarbon Processing, Vol: 62, No. 4, P 71, April 1983.
3. Carroll, J., “Natural Gas Hydrates, A Guide for Engineers”, Gulf Professional Publishing, 2003.
4. Moshfeghian, M. and R. N. Maddox, “Method predicts hydrates for high-pressure gas stream”, Oil and Gas J., August 1993.
5. ProMax®, Bryan Research & Engineering Inc, Version 2.0, Bryan, Texas, 2007
6. HYSYS® v 2006, Aspen Technology Inc., Cambridge, Massachusetts, 2006
7. GCAP®, 8th Ed., Facilities Analysis Software, John M. Campbell & Co., Norman, Oklahoma, 2009.
8. Moshfeghian, M. and Taraf, R., “New method yields MEG injection rate”. Oil and Gas J., September 2008.
9. Moshfeghian, M. and Taraf, R., “A new shortcut/graphical method to determine the required MEG injection rate for natural gas hydrate inhibition,” 87th Annual Gas Processor Association Convention March 2-5, in Grapevine, Texas, (2008).
10. Moshfeghian, M. and Taraf, R., “Generalized Graphical Method to Determine the Required MEG and Methanol Injection Rate for Natural-Gas Hydrate Inhibition,” 88th Annual Gas Processor Association Convention March 8-11, in San Antonio, Texas, (2009).
11. Campbell, J. M., “Gas Conditioning and Processing”, Vol. 1, The Basic Principles, 7th Ed., Second Printing, J. M. Campbell and Company, Norman, Oklahoma, 1994.

En el Previo del Mes (TOTM) de Febrero 2007,  Joe Honeywell [1] presento un procedimiento dirigido a calcular la caída de presión del fluido para el caso de un liquido en un sistema de cañerías debido a la fricción. Continuando con el PDM de Honeywell podemos bosquejar los procedimientos para calcular las caídas de presión en tuberías de petróleo y gas. Desde el punto de vista del Ingeniero, la pregunta pudiese surgir:  “cuan sensible es la caída de presión causada por  la  fricción,   al factor de rugosidad de   la pared?” Es obvio que la respuesta es  “depende”. Para explicar la respuesta en forma cuantitativa, y cualitativa, estudiaremos el efecto del factor de rugosidad de la pared del cano en dos [2] casos contenidos en este PDM. Para el primer caso en estudio, un oleoducto con gasto de 0.313 m³/s (170,000 bbl/dia), y el segundo , un gasoducto con caudal de 22.913 Sm³/s (70 MMPCSD) se estudiarán, y los resultados computacionales se presentarán en formato de grafico, asi como en tablas.

Factor de Fricción
El Diagrama Moody de la Figura 1 es una representación clásica del comportamiento de un fluido Newtoniano, y es aplicado a través de la Industria para pronosticar las perdidas en el transporte de los fluidos. Gráficamente representa los distintos factores usados para determinar el factor de fricción. Por ejemplo, los fluidos con numero Reynolds de 2000 o menor, el comportamiento del flujo se considera ser laminar estable, y el factor solo depende el numero Reynolds [2]. El factor de fricción, f, para el régimen Laminar es representado por:

Donde Re es el número Reynolds y se expresa como la relación a las fuerzas inerciales a las viscosas y es expresado matemáticamente como:

Fluidos con numero Reynolds entre 2000 y 4000 se consideran inestables, y pueden exhibir tanto el régimen laminar como el turbulento. Esta región usualmente se identifica como la zona critica, y el factor de fricción puede presentar dificultades en su predicción. Se debe aplicar juicio si se requieren predicciones acertadas en este régimen. Las dos ecuaciones 1,  o 3 se usan comúnmente en la región crítica. Si el numero Reynolds es mayor que 4000, el fluido se considera parcialmente turbulento, o de turbulencia completa, y el factor de fricción depende en el numero Reynolds y la rugosidad relativa. Esto se observa para números Reynolds mayores a los 4000, donde el Diagrama Moody identifica dos regiones: la de transición, y la de turbulencia completa.  El factor de fricción representativo en estas  regiones se logra mediante la formula Colebrook, la cual es aplicada en toda las Industria, y representa  acertadamente las regiones de transición y turbulencia del Diagrama Moody.

La fromula  Colebrook para el número Reynolds mayor a 4000 se presenta en la ecuación 3 :

La ecuación Colebrook lleva dos términos. El primero, , ()/3.7, es dominante par el transporte de gas donde el Re es alto. El segundo   , es dominante para el transporte de fluido donde las   líneas de   rugosidad relativa   convergen (caño liso).     En la    región de “Turbulencia Completa” las líneas son “planas”, indicando que son independientes del numero Reynolds. En la “zona de transición”, las líneas son función de  Re y . Cuando las líneas convergen en la “zona lisa”, el fluido es independiente de la rugosidad relativa.

Flujo liquido (Incompresible)
Para el caso de transporte de líquidos la ecuación 4, se ha aplicado por Ingenieros durante más de 100 años para calcular las caídas de presión en un cano debido a la fricción. Esta ecuacion relaciona varios parametros que contribuyen a la caída de presión.  Esta es la forma modificada de la fórmula Darcy-Weisbach que fue derivada del análisis dimensional.

Flujo (Compresible) de Gas
Para el transporte del gas , la densidad es función primaria de la presión y temperatura, y esta pude variar considerablemente en el caño. Debido a las variaciones en la densidad , la ecuacion 5 debe ser aplicada para calcular la caída de presión en base a la fricción.

Una vez mas, el factor de fricción en esta ecuación se calcula mediante la relación 5 para un número Reynolds, y rugosidad relativa  determinada, aplicando un ensayo iterativo. El volumen actual es requerido para calcular la velocidad del gas en la línea, factor que determina el numero Reynolds. La ecuación 6 puede ser aplicada para convertir el gasto a condiciones estándar, a las condiciones actuales.

Estudio  Caso 1: Oleoducto
Consideren una línea de exportación de 16 pul (diámetro interno de 395 mm) para el transporte de 170,000 Bbbl/d (0.313 m3/s) de un crudo de43 API  (densidad relativa  de 0.81)  desde una plataforma costa fuera hacia un terminal en tierra. La longitud del oleoducto es de 55 km. La temperatura ambiental es 5 °C y  la viscosidad del crudo a la temperatura promedio es de  0.001 cP. La presión de alimentación de la línea es 14.9 MPa (absoluto). Como el propósito de este estudio es analizar el impacto de la rugosidad en la caída de presión, se ignoran los cambios de altura.
Para estudiar el efecto del factor de rugosidad sobre la caída de presión,  fue variado desde 1x10^-6 a 1x10^-3. Un factor de   = 1x10^-6 representa una tubería muy lisa.

Estudio Caso 2: Gasoducto
Consideremos un gasoducto de 8 pul (diámetro interno de 190 mm) para manejar 70 MMPCS/D  (22.913 Sm³/s) de un gas natural de peso molecular de 19.3 (densidad relativa de 0.67) desde una plataforma costa fuera a tierra. La longitud de la línea es de 43 km. La temperatura ambiental es  5°C y la viscosidad  del gas a la  temperatura promedio de la línea es 1.1x10-6 cP. La temperatura de alimentación es 35°C y la  presión es 13.0 MPa (absoluta). Como el propósito de este estudio es analizar el impacto de la rugosidad en la caída de presión, se ignoran una vez más los cambios de altura.
Similar al caso del oleoducto, el factor de rugosidad  fue variado desde 1×10-6 a 0.006. Nótese que para un factor de rugosidad mayor que .0006, una mayor presión, un diámetro incrementado, o caudal menor fue requerido.  La caída de presión calculada como función del factor de rugosidad se presenta en la Figura 2. Para cada valor del factor de rugosidad, el cambio porcentual en la caída de presión comparado con una tubería muy lisa  ( = 1×10^-6) fue calculada, con los resultados presentados en la Figura 3.

Discusión y Conclusiones
El análisis de la Figura 2 indica que para un oleoducto, la caída de presión atribuida a la fricción es casi independiente del factor de rugosidad para el rango 1×10^-6< <1×10^-4 , sin embargo , para un  >1×10^-4, esta caída  si se ve que aumenta con el  . Para este rango, las curvas  del factor de fricción se aproximan unas a otras, de manera que el factor de fricción también se asemeja.
En contraste al oleoducto, la caída de presión en un gasoducto es una función importante del . Como se puede observar de la Figura 2, la caída de presión atribuida a la fricción aumenta precipitosamente con el factor de rugosidad. La Figura 3 indica la comparación del cambio porcentual entre la caída de presión por fricción del Oleoducto vs. Gasoducto como función del factor de rugosidad.  Para las líneas de transporte de líquidos, la variación máxima es de 20% , pero para los gasoductos se observa la variación máxima en mas de 200% . Una vez mas, esto se aclara con referencia a la Figura 1. Para el Gasoducto. El numero Reynolds es mayor que le mismo para líneas de líquidos, siendo este rango normalmente  5×10⁶<Re<1×10⁸. Para este rango, las curvas del factor de fricción son disparejas, de manera que los factores de fricción divergen.

En resumen, los gasoductos se comportan en forma contraria a las tuberías de transporte de líquidos, y la aplicación de los conceptos del ducto liso puede incurrir en reducciones considerables de las perdidas de presión en ellas. Esto a su vez, reduce la inversión en las operaciones (OPEX). Por ende las corridas planificadas de marranos para lograr limpieza de las líneas, se implanta para axial reducir el factor de rugosidad. Las Empresas modernas de transmisión del gas agregan un revestimiento de Epoxy Fundido Fusionado Fusion Bounded Epoxy (FBE), por cuanto el gasoducto es sensible a la rugosidad. Esto reduce del OPEX a largo plazo, Debe notarse que mientras la  tubería es mas lisa, mayor es la Inversión de Capital  (CAPEX) , de manera que en análisis de costos debe efectuarse para las aplicaciones Ingenie riles.
Due to the sensitivity of gas pipelines to roughness factor and other operation parameters, there are numerous gas flow equations (e.g. Weymouth, Panhandle A and B, AGA) to best fit certain design conditions [1].
Debido a la sensibilidad de los gasoductos al factor de rugosidad, mas otros parámetros, existen numerosas ecuaciones de flujo  (e.i. Weymouth, Panhandle A and B, AGA) para mejor lograr el ajuste a las condiciones de diseño [1].

Para informarse sobre casos similares , y como poder minimizar los problemas operacionales, le sugerimos asistir nuestros Eventos ME44 (Overview of Pumps and Compressors in Oil and Gas Facilities), ME46 (Compressor Systems – Mechanical Design and Specification), PL4 (Fundamental Pipeline Engineering), G40 (Process/Facility Fundamentals), G4 (Gas Conditioning and Processing), and PF4 (Oil Production and Processing Facilities).

By: Dr. Mahmood Moshfeghian
Senior Consultant , Instructor JMC
Traducción (Translation): Dr. Frank E. Ashford , Instructor
Consultor JMC

Reference:

1. Honeywell, Joe, “Friction Pressure Drop Calculation,” Campbell Tip of the Month, Feb 2007
2. Campbell, J. M., “Gas Conditioning and Processing, Vol. 1, the Basic Principals, 8th Ed., Campbell Petroleum Series, Norman, Oklahoma, 2001
3. Menon, E.S, Piping Calculations Manual, McGraw-Hill, New York, 2005

Tres cosas sencillas para mejorar la Gerencia en la Seguridad de Procesos.
En este previo del mes (PDM) vemos como tratar algunos de los retos relacionados con la seguridad de procesos. Este PDM es un extracto de un trabajo presentado por el Instructor/Consultor de la JMC , Clyde young en el Mary K. O’Connor Process Safety Symposium del 2008.

“Prácticas en la Seguridad de Procesos y los sistemas formales de gerencia de los sistemas se han  puesto en marcha por varias empresas durante muchos años. Gerencia de Procesos de Seguridad [Process Safety Management (PSM)] ha sido ampliamente acreditado por la reducción en accidentes mayores, y en la mejora del rendimiento de la industria química. Sin embargo, muchas organizaciones continúan ser retadas por los rendimientos inadecuados de dichos sistemas, presiones de los recursos, y resultados estancados en los resultados en la seguridad de los procesos de seguridad”1

Cumpliendo con el reto de un sistema PSM, y asegurando que el riesgo asociado con nuestro trabajo se cumple pude ser un reto. Esta es una de las razones que el Center for Chemical Process Safety (CCPS) publico sus  “Guidelines for Risk Based Process Safety” en el 2007. Este texto esta siendo usado como referencia en el Evento (curso) HSE de PetroSkills,  Risk Based Process Safety Management (Gerencia de la Seguridad en Procesos en base a riesgos). Es Durante el desenvolvimiento de esta evento durante los últimos años , los participantes han estado de acuerdo que unos de los retos que encaran al nivel local es que algunos de los elementos del sistema PSM con el cual trabajan son algo complicados, y se enfocan en intentar lograr alguna consistencia a través de la organización.  Mientras que el concepto de mantener esta consistencia a través de una organización es meta excelente, algunos acontecimientos al nivel base a veces dificulta este logro.

Es al nivel de planta y procesos que los incidentes catastróficos ocurren. Es a este nivel en donde los recursos a veces se encuentran diluidos a nivel mínimo, y el riesgo se incrementa. Que es lo que se puede lograr a nivel de planta y proceso para simplificar los eventos, y asegurar que los riesgos son identificados, apuntados, y las consecuencias reducidas.

Es importante reconocer que todos los procesos en la industria del petróleo y gas son diseñados para proceder acorde con parámetros especificados. Basado en criterios específicos, los procesos se diseñan para funcionar con gasto específico, a presiones, temperaturas, y niveles especificados. Estos se deben   considerar “normales”. Al menos   que una operación accidental (batch) se manifiesta y debe ser controlada, los procesos en el negocio del petróleo y gas son diseñados para proceder a condiciones “normales” por tiempos extendidos.

Existen cuatro características de un sistema efectivo de gerencia. Estos son:

• formalidad,
• flexibilidad ,
• rendición de cuentas , y
• control

Un sistema formalizado utiliza procedimientos, políticas, y guías para dirigir el personal hacia las acciones correctas, y los mejores recursos para gerenciar el proceso. Un sistema flexible posee los mecanismos en sitio para reaccionar a las condiciones cambiantes si ocurren. No es posible predecir el futuro, pero si es posible saber que hacer, de manera formalizada si la situación requiere acción. Para que un sistema funcione, el personal debe estar sujetos a rendir cuentas para efectuar las tareas que son requeridas. Un sistema con rendición de cuentas asegura que no existan indagaciones sobre quien es el que debe hacer que. Agreguen estas características juntas, y el sistema resultara controlado.

Par cumplir con los requerimientos de un sistema PSM, Información sobre la Seguridad de Proceso es requerida, la cual esencialmente documenta como el sistema fue diseñado y construido. Efectuando el requerido ejercicio de Análisis de Riesgos de Procesos (PHA – Process Hazard Analysis) identifica estos riesgos y problemas de operabilidad que hayan sido incluidos en el proceso. Procedimientos bien desarrollados indica como el proceso deberá funcionar bajo condiciones “normales”, y que se deberá hacer para regresar el mismo a los “normal” si existen algunos desvíos. Proporcionando capacitación para el personal asegura que aquellos quienes están lo mas expuestos a los riesgos y problemas de operabilidad poseen la competencia par mantener el rango de “normal”, devolverlo si existieran desviaciones. Los programas de  integridad mecánica  aseguran mantener  el equipo integrante del proceso  fuera del régimen de falla. Todos los elementos citados, mas otros son básicamente los usados para definir y mantener las operaciones “normales”.

En su libro “Managing the Risks of Organizational Accidents,” James Reason discute sobre las fallas activas y latentes en su modelo de  defensa “Swiss Cheese” ( Queso Suizo). Fallas activas incluyen errores, omisiones, y violaciones. Fallas activas tienen un efecto directo e inmediato sobre el proceso. Fallas latentes incluyen diseño inadecuado, discontinuidades en la supervisión, procedimientos inoperantes, y falta de capacitación. Estas fallas latentes siempre están presentes, y pueden durar años, así fomentando las posibilidades de fallas activas.

La Gerencia de sistemas de seguridad está en sitio para manejar el riesgo asociado con los procesos que operamos. Para lograr esto, debe ser identificado, reducido, y eliminado. Se debe responder a los incidentes, y las consecuencias de los mismos deben ser rectificadas. Conociendo que las fallas latentes existen en todos los procesos y sistemas, e identificando éstas es el elemento clave para la identificación del riesgo.

Lo primero de las tres cosas sencillas aplicadas para mejorar el manejo de la seguridad se dirige hacia la identificación del riesgo, con enfoque en las condiciones latentes. Implantando un sistema de reportaje para los ocasiones de cercanía a los incidentes debe identificar las fallas latentes en nuestros procesos.

Muchas organizaciones ya han implantado un programa de alguna índole para reportar las ocasiones de cercanía a los incidentes. Algunos de estos programas funcionan muy bien. En algunos casos, los programas se inician bien, pero empiezan a recortarse después de un tiempo. Esto puede suceder debido a restricciones en el tiempo, o la respuesta gerencial que es inadecuada o inapropiada.

Si la teoría de la pirámide de  seguridad de H. W. Heinrich debe creerse, seria razonable que si hubiese un incidente mayor, habría indicaciones que las fallas latentes empezaran a acumularse, de manera que las posibilidades de la falla activa hayan incrementado.

Porque existen reportajes de incidentes/cercanías de fallas ( near miss/incidente) que no cumplen con producir los resultados deseados cuando iniciados por primera vez? Algunas razones incluyen:

• Es inconveniente cumplir con el formulario de la “cercanía a la falla”, Es de mucho menos estrés sencillamente olvidar que haya ocurrido el suceso.
• Ocasiones de cercanía al desastre (near-miss experiences) son típicamente asuntos privados, y no hay manera de asegurar la rendición de cuentas en el personal involucrado.
• Influencias Organizacionales tienen un impacto en el reportaje de los incidentes de cercanía al  fallido.
• Los dichos tales como “ todos las lesiones son prevenibles” impulsan a los empleados a pensar a si mismos  “si todos las lesiones son prevenibles, y yo casi sufrí una lesión no quiero que nadie piense que fui tan descuidado”

Mientras estas razones puedan bien tener una influencia sobre el éxito de un sistema de información sobre los incidentes de cercanía a la falla, considere que las personas reflejan un momento difícil  en decidir si el fallido es uno cercano o incidente actual. Existen muchas definiciones para el fallido cercano. Incidentes a veces se categorizan en escalones o niveles, y los requerimientos de información para cada nivel son distintos. Por que no se pueden simplificar las situaciones para asegurar que toda información importante sea recogida y analizada.

Para simplificar las cosas, cambiemos la definición de in incidente cercano al fallido a:

“Cualquier asunto inusual que ocurre”

Piense sobre el concepto que todos los procesos son diseñados par operar como  “normales”. Cualquier operador le informara que un proceso en marcha posee cierto sonido, vibración, tacto, y hasta aroma que es lo “normal”. Un operador efectivo podrá comunicarle que lago anda mal casi instantáneamente. Puede ser que el operador no sepa que es lo que no camina bien, peor se detectan cambios a lo “normal”. Todos los operadores y todo supervisor de operaciones deben detectar  cualquier asunto anormal que suceda. El problema es que algunas veces estas instancias se transmiten verbalmente, o se anotan en un diario de operaciones que no posee proceso formalizado en sitio para efectuar las investigaciones adicionales. Recuerden, fallas latentes deben ser identificadas antes de clasificarse como fallas activas.

Si se define una instancia de cercanía a la falla como cualquier incidente  inusual que ocurra, se convierte en algo fácil de determinar si amerita el reportaje. Un sonido raro, o cambio en el tacto de un proceso conlleva una investigación. Todos estos deben ser investigados. Este puede ser muy sencillo o puede ser muy detallado y completo. Solo depende de lo que se debe informar. Un sonido raro pueda solo requerir que alguien observe el mismo y redacte una descripción breve de lo sucedido. El fallido del sello de una bomba pueda que requiera una investigación mas completa que incluya una auditoria de la integridad mecánica de la facilidad.

También es importante comunicar los hallazgos de estas investigaciones de manera que las fallas latentes sean identificadas, y eliminadas o reducidas. No recibir retroalimentación de información sobre un informe que se archiva es una manera para asegurar que el personal cese en su reportaje sobre los sucesos. Asignando la responsabilidad de la causa del daño, y efectuando disciplina al personal es una manera segura de impulsar los acontecimientos de cercanía al fallido al escenario de lo ocultado, y asegurar que nada se informe. El enfoque debe ser sobre lo que haya sucedido, en vez de quien hizo que.

Este proceso formalizado no tiene que perdurar en el tiempo. En algún momento, el personal entenderá que todo incidente inusual deben ser examinados, y quizás hasta investigado. La cultura de la organización empezara a desplazarse hacia una mas generativa en donde las instancias que tratan los riesgos son activamente solicitados. En este momento, la organización puede pausar y observar de nuevo a la instancia de reportaje sobre la cercanía al fallido y efectuar las modificaciones indicadas cuando estas sean necesarias.

Dos asuntos adicionales sencillos serán presentados en los Previos del Mes del futuro. Si le gustaría una copia del trabajo citado que fuera presentado, por favor comuníquese con la  John M. Campbell & Co. Y solicite la misma.

Para aprender mas sobre la gerencia de los sistemas en seguridad de proceso, le sugerimos su asistencia a nuestro Evento (curso) de  PetroSkills HSE : Risk Based Process Safety Management. Para fomentar las destrezas en la ingeniería de los procesos de seguridad sugerimos  cualquiera de los cursos fundamentales de la JMC, los cuales se pueden encontrar en la dirección de la red, o en nuestro catalogo.

By: Clyde Young
Instructor/Consultant

Traducción (Translation)

Dr. Frank E. Ashford
Instructor/Consultant

¹Guidelines For Risk Based Process Safety, page ii, American Institute of Chemical Engineers,  Center for Chemical Process Safety