Optimización de la recuperación de vapor de los tanques de almacenamiento

1 de febrero de 2022 | Por Yik Fu Lim, Dominic CY Foo y Mike Boon Lee Ooi

Los hidrocarburos ligeros en los tanques de almacenamiento pueden vaporizarse y liberarse a la atmósfera, creando emisiones nocivas. Una unidad de recuperación de vapor optimizada puede reducir de forma eficaz y económica dichas emisiones.

En las industrias química, de refinación de petróleo y de gas natural, los recipientes de almacenamiento se utilizan para contener diversos líquidos, como condensados, petróleo crudo y agua producida. El condensado y el petróleo crudo generalmente se guardan en tanques de presión atmosférica con techo fijo entre los pozos de producción y los oleoductos o el transporte por camión. En los yacimientos marinos, los recipientes de almacenamiento suelen contener petróleo crudo y condensado producido a partir de pozos conectados o de plataformas cercanas [1].

En la mayoría de los casos, los hidrocarburos ligeros, como el metano, los compuestos orgánicos volátiles (COV), los líquidos del gas natural (NGL) y los contaminantes atmosféricos peligrosos (CAP), en el petróleo crudo tienden a vaporizarse y acumularse dentro del espacio entre el techo fijo y el líquido. nivel del tanque [2]. Los cambios de temperatura ambiente provocan la fluctuación del nivel del líquido en el tanque, lo que provoca el escape de vapores a la atmósfera. Estos vapores escapados causan pérdidas de ingresos debido a la reducción en el volumen de hidrocarburos y cambios en la medida de gravedad del petróleo del Instituto Americano del Petróleo (API). Además de los posibles riesgos de incendio, también contribuyen a la contaminación ambiental, porque el metano (C1) y el dióxido de carbono (CO 2) son gases de efecto invernadero que contribuyen al calentamiento global [3].

Los gases inflamables pueden quemarse o ventilarse directamente a la atmósfera; esto último produce un impacto en las emisiones ambientales [4]. Por lo tanto, una opción comúnmente aceptada para reducir simultáneamente las emisiones de hidrocarburos ligeros y lograr ahorros económicos significativos es instalar unidades de recuperación de vapor (VRU) en los recipientes de almacenamiento. Las VRU son sistemas relativamente simples que pueden capturar aproximadamente el 95 % de los vapores de hidrocarburos ligeros para su venta o para uso in situ, por ejemplo, como combustible. Árbitro. 2 reportaron la generación de ahorros a partir de la recuperación de hidrocarburos ligeros, al tiempo que redujeron el volumen de HAP y emisiones de metano.

Para este artículo se realizó simulación y optimización de una VRU para la recuperación de hidrocarburos ligeros. Se identificaron y optimizaron los parámetros del proceso que afectan la rentabilidad con el fin de lograr una mayor rentabilidad para la VRU.

Se desarrolló un modelo de simulación de caso base (Figura 1) utilizando el software de simulación de procesos comercial Aspen Hysys v8.8, utilizando un paquete termodinámico que emplea la ecuación de estado de Peng-Robinson, que se utiliza frecuentemente para evaluar sistemas de gas natural en la industria. La composición del flujo de alimentación se toma de un estudio de caso publicado en la literatura para una unidad flotante de producción, almacenamiento y descarga (FPSO) [5], como se muestra en la Tabla 1.

Como se muestra en la Figura 1, la alimentación de hidrocarburos ligeros (corriente 1) que se ventea o se quema desde un recipiente de almacenamiento se alimenta en condiciones atmosféricas (1 atm y 40 ºC) a un compresor de anillo líquido. La alimentación se comprime a una presión que corresponde a la temperatura máxima (150ºC) en la salida del compresor (para evitar daños al compresor). Luego, los gases comprimidos pasan a través de un enfriador de aire (con una caída de presión de 0,3 barg), donde se utiliza aire ambiente a 35ºC para enfriar. A continuación, se utiliza un depurador de succión (un separador trifásico) para separar la fase gaseosa (corriente 4) y la capa acuosa (corriente 6) del producto (corriente 5), que es la fase orgánica.

La fase orgánica separada en el flujo de producto se entrega a un recipiente de compensación para su venta o su posterior procesamiento. La fase acuosa en la Corriente 6, que consiste principalmente en agua, se mezcla con el gas expandido (Corriente 13) con una pequeña cantidad de hidrocarburo antes de ingresar al intercambiador de calor (HE) como medio de enfriamiento. Al salir del HE, esta corriente se quema o ventila.

FIGURA 1. El modelo de simulación para este ejercicio de optimización se desarrolló utilizando el software Aspen HYSYS.

La fase gaseosa del depurador de succión (corriente 4), que consiste principalmente en hidrocarburos ligeros y algunos gases no deseados, se envía a la sección del compresor de un turboexpansor. Este último se utiliza para convertir la energía procedente de la expansión de los gases a alta presión para accionar el compresor o generador [6]. Los gases de hidrocarburos comprimidos ingresan luego al HE (con una caída de presión de 0,3 barg), que se enfría para condensar parcialmente sus gases de hidrocarburos. Luego, los gases de hidrocarburos ingresan a un separador frío donde los gases no deseados se separan y se envían al HE como medio de enfriamiento. Los gases no deseados, con una presión de 19 barg, entran a continuación en la sección expansora del turboexpansor, para recuperar su presión. El condensado del separador en frío se recicla al depurador de succión para recuperar el hidrocarburo no capturado.

Tenga en cuenta que se debe mantener la temperatura de todo el sistema para evitar la formación de hielo e hidratos en las tuberías. El gas expandido (corriente 13) es la única corriente potencial donde se puede formar hidrato. Por lo tanto, la presión del gas expandido debe controlarse para evitar que la corriente de gases expandidos alcance las temperaturas de formación de hidratos. Además, la salida del compresor no debe alcanzar temperaturas superiores a 150ºC para evitar dañar el compresor. También vale la pena señalar que la presión máxima del sistema debe mantenerse por debajo de 20 barg por motivos de seguridad y mantenimiento. Dentro de la simulación, se utilizaron dos modelos de operación establecidos para mantener la presión de las corrientes y evitar el reflujo.

El propósito de los estudios paramétricos es examinar el efecto de los parámetros operativos, como la relación de compresión (CR) del compresor de anillo líquido, la temperatura a la salida del enfriador de aire (Corriente 3), la presión del gas expandido (Corriente 13) y la temperatura de la Corriente 16. , sobre la recuperación de hidrocarburos en la corriente de productos. Cabe señalar que esto último también corresponde a la reducción de gases de efecto invernadero (C1 y CO2).

Parámetro 1: Relación de compresión del compresor de anillo líquido. En la Figura 1, la temperatura y la presión de la corriente de alimentación se establecen en 40 °C y 0,01 barg (1 atm), respectivamente. En este estudio, el compresor de anillo líquido CR es el parámetro que se analiza. La temperatura de salida del enfriador de aire (Corriente 3) se mantiene constante en 50ºC, mientras que la de la Corriente 16 se mantiene en 75ºC y la presión expandida de la Corriente 13 se establece en 0,4 barg. Los resultados de la simulación se resumen en la Tabla 2. Como se muestra, la recuperación total de hidrocarburos en la corriente de producto aumenta cuando aumenta la relación de compresión. Para maximizar la recuperación de hidrocarburos y aún así permanecer sujeto a las limitaciones mencionadas anteriormente, el CR óptimo debe ser 7,5, para mantener la temperatura de salida del compresor de anillo líquido por debajo de 150˚C.

Parámetro 2: Temperatura a la salida del enfriador de aire (Corriente 3). Para este caso, el CR del compresor de anillo líquido se fija en 7,5, la temperatura de la Corriente 16 se fija en 75ºC y la presión expandida de la Corriente 13 en 0,4 barg. La temperatura del aire ambiente, que se utiliza como refrigerante para el enfriador de aire, se fija en 35ºC, para permitir una diferencia de temperatura mínima (ΔT) de 10ºC. Por tanto, la temperatura de salida más baja de la Corriente 3 es de 45ºC. Los resultados de la simulación se resumen en la Tabla 3. Como se muestra, la recuperación de hidrocarburos es inversamente proporcional al aumento de temperatura. Por lo tanto, se debe elegir como condición óptima la temperatura más baja de la Corriente 3 (45ºC), ya que recupera la mayor cantidad de hidrocarburos, lo que también conduce a la mayor reducción de gases de efecto invernadero.

Parámetro 3: Presión expandida en la Corriente 13. Para este caso, la relación de compresión del compresor de anillo líquido se fija en 7,5 y las temperaturas de las Corrientes 3 y 16 se fijan en 45ºC y 75ºC, respectivamente. Además, también se observa la presión de la Corriente 7 para garantizar que no supere los 20 barg. En estas condiciones, se está manipulando la presión expandida en la Corriente 13, con el objetivo de mantenerla cerca de la presión atmosférica. Tenga en cuenta que se observa la temperatura de la Corriente 15 porque esta corriente tiene la mayor posibilidad de formar hidratos.

Los resultados del cambio de este parámetro se resumen en la Tabla 4. Con base en estos hallazgos, ni la recuperación de C5+ ni la reducción de gases de efecto invernadero se ven afectadas significativamente por la presión expandida de la Corriente 13. La recuperación total más alta se observa a 0,2 barg. Sin embargo, la temperatura correspondiente a la Corriente 15 es muy baja, –9,5 ºC, mientras que la presión de la Corriente 7 es superior a 20 barg. Por lo tanto, se elige una presión de 0,3 barg en la Corriente 13.

Parámetro 4: Temperatura de la Corriente 16. Para este caso, el CR del compresor de anillo líquido se fija en 7,5, la temperatura de la Corriente 3 se fija en 45ºC y la presión expandida de la Corriente 13 se fija en 0,3 barg. La temperatura de la Corriente 16 se manipula para encontrar la temperatura óptima que podría aumentar la recuperación total de hidrocarburos, mientras se cumple con la temperatura mínima de aproximación de 3ºC (en comparación con la temperatura de la Corriente 7). También se observa la temperatura de la Corriente 15, debido al potencial de formación de hidratos, como se mencionó anteriormente.

La Tabla 5 muestra que la mayor recuperación total y reducción de gases de efecto invernadero se observa a 80ºC. Por lo tanto, esta se establece como la temperatura óptima para el Corriente 16. Después de estos estudios paramétricos, se realiza un análisis de costos para maximizar la ganancia de ganancias de la VRU. El costo del condensado recuperado de la alimentación se toma en $50/barril, mientras que el costo unitario de la electricidad (para compresión) se fija en $0,02/kWh. Los resultados del análisis de costos se muestran en la Tabla 6.

Según los estudios paramétricos, la presión del gas expandido en la Corriente 13 y la temperatura de la Corriente 16 afectan la temperatura de la Corriente 15. En este estudio se realiza una simulación para determinar las condiciones bajo las cuales se formarán hidratos en la Corriente 15 cuando la Corriente 13 se mezcla con la Corriente 6 (que consiste principalmente en agua).

El análisis de corrientes se ha llevado a cabo utilizando la herramienta “envolvente” de Aspen Hysys para identificar las condiciones para la formación de hidratos. En la Figura 2 se muestra un gráfico de formación de hidratos con presión versus temperatura. La formación de hidratos en la Corriente 15 puede ocurrir cuando hay alta presión y baja temperatura. En el modelo de simulación, la presión del gas expandido en la Corriente 13 es cercana a 0,01 barg, lo que requiere una temperatura muy baja para formar hidrato.

FIGURA 2. Este cuadro muestra las condiciones donde se formará hidrato en la corriente 15

Además, la herramienta de análisis de corriente de “formación de hidratos” también se llevó a cabo para temperaturas y presiones específicas para determinar las condiciones de formación de hidratos. Se analizaron las condiciones óptimas de los cuatro estudios de parámetros para la formación de hidratos. Para las condiciones óptimas de la Corriente 15 a –13,05ºC y 0,3 barg (ver Tabla 5), ​​no ocurre formación de hidratos. A 0,3 barg, la formación de hidratos se produce a una temperatura de –18,71ºC; mientras que a –13,05ºC se formará hidrato a 0,75 barg.

Del análisis anterior se puede concluir que los posibles problemas de hidratos no son significativos en este caso.

A continuación se lleva a cabo la optimización para la VRU, basándose en el modelo de caso base creado anteriormente. El modelo se resolvió utilizando MS Excel Solver y se verificó con el software comercial Lingo. En este modelo de optimización, el objetivo se fijó para maximizar el hidrocarburo en la corriente de producto (Δ m prod), mientras que la CR del compresor de anillo líquido y la temperatura de la Corriente 16 son las variables manipuladas. Nótese que la temperatura de la Corriente 3 se mantiene en 45ºC, mientras que la presión del gas expandido (Corriente 13) se mantiene en 8ºC, ya que esas son las condiciones óptimas que conducen a la máxima recuperación total de hidrocarburos. Los datos del caso base para el modelo de optimización se muestran en la Tabla 7. El objetivo de la optimización se da en la Ecuación (1) a continuación:

maxΔmprod = ΔmCR + ΔmS16 + quizás (1)

donde ΔmCR es la recuperación adicional de hidrocarburos del caso base (en kg/h) lograda manipulando el valor CR; ΔmS16 es la recuperación adicional de hidrocarburos del caso base (en kg/h) manipulando la temperatura de la Corriente 16; y mbase es el caudal de producto del caso base de la corriente de producto (304,84 kg/h).

En el modelo de optimización se analizan tres escenarios. El objetivo del escenario 1 es maximizar el caudal del producto en función de las restricciones descritas en la sección del caso base. El escenario 2 explora la posibilidad de aumentar el rango límite de restricción (temperatura de salida del compresor de anillo líquido), para maximizar el incremento de su beneficio bruto. En el Escenario 3, se agrega una nueva restricción para reducir el riesgo de formación de hidratos.

FIGURA 3. Este gráfico muestra la relación entre el rendimiento del flujo de producto y la relación de compresión (CR)

FIGURA 4. La relación entre el rendimiento de la corriente de producto y la temperatura de la corriente 16 es casi lineal

Escenario 1. Para maximizar el caudal másico del flujo de producto (Δmprod), primero se determinan las relaciones entre ΔmS5 y sus variables de manipulación (CR y TS16). Sus relaciones se determinan primero de forma independiente. Al ejecutar el modelo de simulación en Aspen Hysys, el caudal del flujo de producto como resultado de la manipulación de las variables se muestra en las Figuras 3 y 4, respectivamente. Como se muestra en las Figuras 3 y 4, las relaciones de estas variables muestran una tendencia lineal. Luego, las relaciones lineales se deducen de los valores base y dan como resultado la forma revisada que se muestra en las ecuaciones (2) y (3).

ΔmCR = S5CR – tal vez = 24,2 CR – 181,49 (2)

ΔmS16 = S5T16 – tal vez = 2,39 TS16 – 179,18 (3)

Además, la temperatura de la Corriente 2 (TS2) depende de la relación de compresión, como se muestra en la Ecuación (4). Por otro lado, la diferencia de temperatura entre las Corrientes 16 y 7 (ΔT) viene dada en la Ecuación (5).

TS2 = 7,21 CR+ 95,23 (4)

ΔT= –0,098( TS16) 2 + 13,44 TS16 – 444,28 (5)

Las restricciones se dan a continuación en las ecuaciones de límite (6) y (7):

TS2 ≤ 150°C (6)

ΔT ≥3°C (7)

El objetivo de la Ecuación (1) se resuelve, sujeto a las restricciones de las Ecuaciones (2) a (7), lo que da como resultado un caudal de producto de 320,8 kg/h. Los resultados de la optimización se volvieron a simular y verificaron con Aspen Hysys. Los resultados óptimos para CR(7,6) y TS16 (80,74ºC) obtenidos del modelo de optimización también se verifican volviendo a ejecutar el modelo de simulación en Aspen Hysys. La diferencia entre los modelos de optimización y simulación se determina en aproximadamente 0,04%, lo cual es insignificante.

FIGURA 5. Las temperaturas de las Corrientes 15 y 16 están correlacionadas aquí

Escenario 2. En este escenario, el objetivo sigue siendo el mismo que en el Escenario 1. Sin embargo, la temperatura para la Corriente 2 (TS2) se establece en 5ºC por encima de la restricción real, que es de 155ºC. Esto se debe a que el aumento de los valores de CR aumenta el caudal másico del producto de la Corriente 5 (ver Figura 5), ​​lo que genera mayores ingresos. Por lo tanto, se agrega una nueva restricción como en la Ecuación (8):

TS2 ≤ 155ºC (8)

Tenga en cuenta que todas las demás restricciones siguen siendo las mismas que en el Escenario 1. Al resolver el objetivo de la Ecuación (1), sujeto a las restricciones de las Ecuaciones (2) a (5) y las Ecuaciones (7) y (8), se obtuvo una caudal de producto de 337,2 kg/h. Los resultados de la optimización se verificaron con Aspen Hysys. Volver a ejecutar el modelo de simulación en Aspen Hysys muestra una diferencia del 0,15% con respecto al modelo de optimización, que puede despreciarse.

Escenario 3. En este escenario, el objetivo es el mismo que el Escenario 1, pero se agrega una nueva restricción para la temperatura de la Corriente 15 (TS15) para evitar la formación de hidratos. La formación de hidratos podría reducir la recuperación de hidrocarburos, así como las ganancias. Aunque el estudio de formación de hidratos indicó que la temperatura de formación es mucho más baja a –18,71 ºC (0,3 barg), para reducir el riesgo de formación de hidratos, se establece que TS15 sea superior a –10 ºC en la Ecuación (9):

TS15 ≥ –10ºC (9)

Tenga en cuenta también que TS15 depende de la temperatura de la Corriente 16 (TS16), como se muestra en la Figura 5. Los resultados de la simulación indican que su correlación puede darse como en la Ecuación (10):

TS15 = –0,26(TS16) 2 + 39,09 TS16 –1.487,2 (10)

Resolver el objetivo de la Ecuación (1), sujeto a las restricciones de las Ecuaciones (2) a (7) y las Ecuaciones (9) y (10), produce un caudal de producto de 313,2 kg/h. Al igual que en escenarios anteriores, las diferencias entre los modelos Lingo y Hysys son insignificantes.

Los resultados del modelo de caso base y los de los escenarios de optimización se muestran en la Tabla 8. Como se muestra, hay incrementos en el aumento de la utilidad bruta para los Escenarios 1 y 2, en comparación con el modelo de caso base. El escenario 3, sin embargo, muestra una disminución del beneficio bruto. El motivo de la reducción de la ganancia bruta se debe a la restricción adicional establecida para TS15, lo que hace que TS16 tenga un valor más bajo y conduce a una menor ganancia bruta.

La herramienta de evaluación económica de Aspen Hysys se utilizó para evaluar la economía del sistema VRU, lo que resultó en un costo de capital de $1,263,500 (el costo operativo es insignificante). El período de recuperación de cada escenario se muestra en la Tabla 8, calculado suponiendo un tiempo de funcionamiento anual de 8.000 h. La última fila del Cuadro 8 muestra que los tres escenarios son comparables en cuanto a su período de recuperación, con el Escenario 2 superando ligeramente a los demás, con la mayor reducción de gases de efecto invernadero de 37,16 kg de emisiones por hora (CO2e/h). Tenga en cuenta que este último se calcula en base a las diferencias de caudales de metano y CO2 en la alimentación (Corriente 1) y la Corriente 16, que se envía a quema. Tenga en cuenta también que el metano generalmente se considera un gas de efecto invernadero que es 25 veces más potente que el CO2, en términos de potencial de calentamiento global.

A continuación se realizó un análisis de sensibilidad para identificar los parámetros que tienen una influencia significativa en la utilidad bruta del proyecto. En el análisis, se estudiaron varios parámetros, incluyendo la relación de compresión, el precio del condensado, la temperatura de salida de la Corriente 3, la temperatura de la Corriente 16 y el precio de la electricidad, para evaluar la ganancia bruta. Cada uno de los parámetros está configurado para tener una variación de ±20% en sus valores en comparación con el modelo de caso base.

Según la Figura 6, se puede ver que, aparte del precio de la electricidad, todos los demás parámetros son muy sensibles. El parámetro más sensible es la temperatura de salida del enfriador (Corriente 3), lo que conducirá a la mayor diferencia de ganancia bruta de aproximadamente $100/h. Además, el precio del condensado también generará una diferencia significativa en el beneficio bruto de aproximadamente 90 dólares/h.

FIGURA 6. El análisis de sensibilidad muestra que la mayoría de los parámetros son en realidad bastante sensibles.

Estos análisis confirman que la implementación de VRU en los buques de almacenamiento reduce la contaminación y al mismo tiempo genera ganancias adicionales. Los resultados de la optimización mostraron que una mayor recuperación de hidrocarburos conduce a un aumento de las ganancias, con un período de recuperación de aproximadamente 0,7 años, junto con una reducción de gases de efecto invernadero de más de 30 kg CO2e/h. El análisis de sensibilidad muestra que se requiere un control cuidadoso de la temperatura de la Corriente 3, porque es el parámetro más influyente entre todos los analizados. ■

1. Coalición por el Clima y el Aire Limpio (CCAC), Documento de orientación técnica número 6: Tanques de almacenamiento de líquidos de hidrocarburos no estabilizados, 2017.

2. Agencia de Protección Ambiental de EE. UU., Lecciones aprendidas de los socios de Natural Gas STAR, Instalación de unidades de recuperación de vapor en tanques de almacenamiento, 2006.

3. Abdel-Aal, HK, Aggour, M. y Fahim, MA, “Petroleum and Gas Field Processing”, CRC Press, julio de 2003.

4. Schneider, GW, Boyer, BE y Goodyear, MA. Recuperación de gas flash de tanques de almacenamiento en una plataforma de producción marina utilizando tecnología de compresión scroll, Sociedad de Ingenieros de Petróleo — Conferencia internacional de la SPE sobre salud, seguridad y medio ambiente en la exploración y producción de petróleo y gas, abril de 2010.

5. De Vos, D., Duddy, M. y Bronneburg, J.. El problema de la ventilación de gas inerte en FPSO y una solución sencilla, Conferencia de tecnología costa afuera 2006: Nuevas profundidades. Nuevos horizontes, mayo de 2006.

6. Bloch, HP, Soares, C., “Turboexpanders and Process Applications”, Gulf Professional Publishing, junio de 2001.

7. AspenTech, “Aspectos destacados, recursos y soporte de TI de Aspen HYSYS V8 para V8”, www.aspentech.com, 2015.

8. Blackwell, B., Sistemas de recuperación de vapor para parques de tanques o separadores de procesos aguas arriba, Gardner Denver Garo, 2019.

9. Sinnott, RK y Towler, G., “Diseño de ingeniería química”, Elsevier, 2013.

Yik Fu Lim es ingeniero de control e instrumentación industrial en Taner Industrial Technology Sdn Bhd (Unit B2 & B3, Jalan SP4/1, Seksyen 4, Taman Serdang Perdana, 43300 Seri Kembangan, Selangor, Malasia; Teléfono: 6013-3331928; E- correo: [correo electrónico protegido]). Su trabajo implica el desarrollo de esquemas de control e instrumentación que respalden la implementación de la Industria 4.0.

Dominic CY Foo es profesor de diseño e integración de procesos en la Universidad de Nottingham, Campus de Malasia (Departamento de Ingeniería Química y Ambiental, y Centro de Excelencia para Tecnologías Verdes, Broga Road, 43500 Semenyih, Selangor, Malasia; Teléfono: +60 (3)-8924-8130; Fax: +60(3)-8924-8017; Correo electrónico: [email protected]). Es un ingeniero profesional registrado en la Junta de Ingenieros de Malasia. Su investigación incluye el desarrollo de técnicas de integración de procesos para la conservación de recursos y la planificación de la producción. Ha publicado 8 libros y más de 190 artículos publicados en numerosas revistas técnicas, es el editor en jefe de Process Integration and Optimization for Sustainability y forma parte de los consejos editoriales de varias revistas.

Mike Boon Lee Ooi es ingeniero líder de procesos en NGLTech Sdn Bhd (Suite 8-3, 8th Floor, Wisma UOA II, No 21, Jalan Pinang, 50450 Kuala Lumpur, Malasia. Teléfono: +6016-9364888; correo electrónico: [ correo electrónico protegido]). Tiene 15 años de experiencia laboral en diseño de ingeniería de petróleo y gas. Su trabajo incluye el desarrollo de nuevas tecnologías para sistemas de recuperación de condensado (CRS), unidades de producción de baja presión (LPPU), diseños de separadores y sistemas de supresión de residuos.