Estudo de sistemas multicomponentes no processo de injeção cíclica de vapor

In Brazilian Northeast there are reservoirs with heavy oil, which use steam flooding as a recovery method. This process allows to reduce oil viscosity, increasing its mobility and consequently its oil recovery. Steam injection is a thermal method and can occurs in continues or cyclic form. Cyclic steam stimulation (CSS) can be repeated several times. Each cycle consisting of three stages: steam injection, soaking time and production phase. CSS becomes less efficient with an increase of number of cycles. Thus, this work aims to study the influence of compositional models in cyclic steam injection and the effects of some parameters, such like: flow injection, steam quality and temperature of steam injected, analyzing the influence of pseudocomponents numbers on oil rate, cumulative oil, oil recovery and simulation time. In the situations analyzed was compared the model of fluid of three phases and three components known as Blackoil . Simulations were done using commercial software (CMG), it was analyzed a homogeneous reservoir with characteristics similar to those found in Brazilian Northeast. It was observed that an increase of components number, increase the time spent in simulation. As for analyzed parameters, it appears that the steam rate, and steam quality has influence on cumulative oil and oil recovery. The number of components did not a lot influenced on oil recovery, however it has influenced on gas production

Estudo de modelos composicionais de óleo na injeção contínua de vapor

The objective of the thermal recovery is to heat the resevoir and the oil in it to increase its recovery. In the Potiguar river basin there are located several heavy oil reservoirs whose primary recovery energy provides us with a little oil flow, which makes these reservoirs great candidates for application of a method of recovery advanced of the oil, especially the thermal. The steam injection can occur on a cyclical or continuous manner. The continuous steam injection occurs through injection wells, which in its vicinity form a zone of steam that expands itself, having as a consequence the displace of the oil with viscosity and mobility improved towards the producing wells. Another possible mechanism of displacement of oil in reservoirs subjected to continuous injection of steam is the distillation of oil by steam, which at high temperatures; their lighter fractions can be vaporized by changing the composition of the oil produced, of the oil residual or to shatter in the amount of oil produced. In this context, this paper aims to study the influence of compositional models in the continuous injection of steam through in the analysis of some parameters such as flow injection steam and temperature of injection. Were made various leading comparative analysis taking the various models of fluid, varying from a good elementary, with 03 pseudocomponents to a modeling of fluids with increasing numbers of pseudocomponents. A commercial numerical simulator was used for the study from a homogeneous reservoir model with similar features to those found in northeastern Brazil. Some conclusions as the increasing of the simulation time with increasing number of pseudocomponents, the significant influence of flow injection on cumulative production of oil and little influence of the number of pseudocomponents in the flows and cumulative production of oil were found

Optimización de operaciones unitarias utilizando líquidos iónicos como agentes materiales de separación

En este trabajo se estudia la modelización y optimización de procesos industriales de separación mediante el empleo de mezclas de líquidos iónicos como disolventes. Los disolventes habitualmente empleados en procesos de absorción o extracción suelen ser componentes orgánicos muy volátiles y dañinos para la salud humana. Las innovadoras propiedades que presentan los líquidos iónicos, los convierten en alternativas adecuadas para solucionar estos problemas. La presión de vapor de estos compuestos es muy baja y apenas varía con la temperatura. Por tanto, estos compuestos apenas se evaporan incluso a temperaturas altas. Esto supone una gran ventaja en cuanto al empleo de estos compuestos como disolventes industriales ya que permite el reciclaje continuo del disolvente al final del proceso sin necesidad de introducir disolvente fresco debido a la evaporación del mismo. Además, al no evaporarse, estos compuestos no suponen un peligro para la salud humana por inhalación; al contrario que otros disolventes como el benceno. El único peligro para la salud que tienen estos compuestos es por tanto el de contacto directo o ingesta, aunque de hecho muchos Líquidos Iónicos son inocuos con lo cual no existe peligro para la salud ni siquiera a través de estas vías. Los procesos de separación estudiados en este trabajo, se rigen por la termodinámica de fases, concretamente el equilibrio líquido-vapor. Para la predicción de los equilibrios se ha optado por el empleo de modelos COSMO (COnductor-like Screening MOdel). Estos modelos tienen su origen en el empleo de la termodinámica de solvatación y en la mecánica cuántica. En el desarrollo de procesos y productos, químicos e ingenieros frecuentemente precisan de la realización de cálculos de predicción de equilibrios de fase. Previamente al desarrollo de los modelos COSMO, se usaban métodos de contribución de grupos como UNIFAC o modelos de coeficientes de actividad como NRTL.La desventaja de estos métodos, es que requieren parámetros de interacción binaria que únicamente pueden obtenerse mediante ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a esto, estos métodos apenas tienen aplicabilidad para compuestos con grupos funcionales novedosos debido a que no se dispone de datos experimentales para llevar a cabo los ajustes por regresión correspondientes. Una alternativa a estos métodos, es el empleo de modelos de solvatación basados en la química cuántica para caracterizar las interacciones moleculares y tener en cuenta la no idealidad de la fase líquida. Los modelos COSMO, permiten la predicción de equilibrios sin la necesidad de ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a la falta de resultados experimentales de equilibrios líquido-vapor de mezclas en las que se ven involucrados los líquidos iónicos, el empleo de modelos COSMO es una buena alternativa para la predicción de equilibrios de mezclas con este tipo de materiales. Los modelos COSMO emplean las distribuciones superficiales de carga polarizada (sigma profiles) de los compuestos involucrados en la mezcla estudiada para la predicción de los coeficientes de actividad de la misma, definiéndose el sigma profile de una molécula como la distribución de probabilidad de densidad de carga superficial de dicha molécula. Dos de estos modelos son COSMO-RS (Realistic Solvation) y COSMO-SAC (Segment Activity Coefficient). El modelo COSMO-RS fue la primera extensión de los modelos de solvatación basados en continuos dieléctricos a la termodinámica de fases líquidas mientras que el modelo COSMO-SAC es una variación de este modelo, tal y como se explicará posteriormente. Concretamente en este trabajo se ha empleado el modelo COSMO-SAC para el cálculo de los coeficientes de actividad de las mezclas estudiadas. Los sigma profiles de los líquidos iónicos se han obtenido mediante el empleo del software de química computacional Turbomole y el paquete químico-cuántico COSMOtherm. El software Turbomole permite optimizar la geometría de la molécula para hallar la configuración más estable mientras que el paquete COSMOtherm permite la obtención del perfil sigma del compuesto mediante el empleo de los datos proporcionados por Turbomole. Por otra parte, los sigma profiles del resto de componentes se han obtenido de la base de datos Virginia Tech-2005 Sigma Profile Database. Para la predicción del equilibrio a partir de los coeficientes de actividad se ha empleado la Ley de Raoult modificada. Se ha supuesto por tanto que la fracción de cada componente en el vapor es proporcional a la fracción del mismo componente en el líquido, dónde la constante de proporcionalidad es el coeficiente de actividad del componente en la mezcla multiplicado por la presión de vapor del componente y dividido por la presión del sistema. Las presiones de vapor de los componentes se han obtenido aplicando la Ley de Antoine. Esta ecuación describe la relación entre la temperatura y la presión de vapor y se deduce a partir de la ecuación de Clausius-Clapeyron. Todos estos datos se han empleado para la modelización de una separación flash usando el algoritmo de Rachford-Rice. El valor de este modelo reside en la deducción de una función que relaciona las constantes de equilibrio, composición total y fracción de vapor. Para llevar a cabo la implementación del modelado matemático descrito, se ha programado un código empleando el software MATLAB de análisis numérico. Para comprobar la fiabilidad del código programado, se compararon los resultados obtenidos en la predicción de equilibrios de mezclas mediante el código con los resultados obtenidos mediante el simulador ASPEN PLUS de procesos químicos. Debido a la falta de datos relativos a líquidos iónicos en la base de datos de ASPEN PLUS, se han introducido estos componentes como pseudocomponentes, de manera que se han introducido únicamente los datos necesarios de estos componentes para realizar las simulaciones. El modelo COSMO-SAC se encuentra implementado en ASPEN PLUS, de manera que introduciendo los sigma profiles, los volúmenes de la cavidad y las presiones de vapor de los líquidos iónicos, es posible predecir equilibrios líquido-vapor en los que se ven implicados este tipo de materiales. De esta manera pueden compararse los resultados obtenidos con ASPEN PLUS y como el código programado en MATLAB y comprobar la fiabilidad del mismo. El objetivo principal del presente Trabajo Fin de Máster es la optimización de mezclas multicomponente de líquidos iónicos para maximizar la eficiencia de procesos de separación y minimizar los costes de los mismos. La estructura de este problema es la de un problema de optimización no lineal con variables discretas y continuas, es decir, un problema de optimización MINLP (Mixed Integer Non-Linear Programming). Tal y como se verá posteriormente, el modelo matemático de este problema es no lineal. Por otra parte, las variables del mismo son tanto continuas como binarias. Las variables continuas se corresponden con las fracciones molares de los líquidos iónicos presentes en las mezclas y con el caudal de la mezcla de líquidos iónicos. Por otra parte, también se ha introducido un número de variables binarias igual al número de líquidos iónicos presentes en la mezcla. Cada una de estas variables multiplican a las fracciones molares de sus correspondientes líquidos iónicos, de manera que cuando dicha variable es igual a 1, el líquido se encuentra en la mezcla mientras que cuando dicha variable es igual a 0, el líquido iónico no se encuentra presente en dicha mezcla. El empleo de este tipo de variables obliga por tanto a emplear algoritmos para la resolución de problemas de optimización MINLP ya que si todas las variables fueran continuas, bastaría con el empleo de algoritmos para la resolución de problemas de optimización NLP (Non-Linear Programming). Se han probado por tanto diversos algoritmos presentes en el paquete OPTI Toolbox de MATLAB para comprobar cuál es el más adecuado para abordar este problema. Finalmente, una vez validado el código programado, se han optimizado diversas mezclas de líquidos iónicos para lograr la máxima recuperación de compuestos aromáticos en un proceso de absorción de mezclas orgánicas. También se ha usado este código para la minimización del coste correspondiente a la compra de los líquidos iónicos de la mezcla de disolventes empleada en la operación de absorción. En este caso ha sido necesaria la introducción de restricciones relativas a la recuperación de aromáticos en la fase líquida o a la pureza de la mezcla obtenida una vez separada la mezcla de líquidos iónicos. Se han modelizado los dos problemas descritos previamente (maximización de la recuperación de Benceno y minimización del coste de operación) empleando tanto únicamente variables continuas (correspondientes a las fracciones o cantidades molares de los líquidos iónicos) como variables continuas y binarias (correspondientes a cada uno de los líquidos iónicos implicados en las mezclas).

Modelagem matemática do processo industrial de coqueamento retardado.

A unidade de coqueamento retardado é um processo térmico de conversão, utilizado pelas refinarias, para converter cargas residuais em produtos de baixo peso molecular e com alto valor agregado (gases, nafta e gasóleo) e coque verde de petróleo. Um pequeno aumento no rendimento líquido da unidade de coqueamento retardado proporciona benefícios económicos consideráveis, especialmente no destilado líquido. A concorrência no mercado, as restrições sobre as especificações do produto e gargalos operacionais exigem um melhor planejamento da produção. Portanto, o desenvolvimento de novas estratégias e modelos matemáticos, focados em melhores condições de operação do processo industrial e formulações de produtos, é essencial para alcançar melhores rendimentos e um acompanhamento mais preciso da qualidade do produto. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de modelo matemático do conjunto forno-reator do processo de coqueamento, a partir de informações obtidas em uma planta industrial. O modelo proposto é baseado na caracterização da carga e dos produtos em pseudocomponentes, modelos cinéticos de grupos e condições de equilíbrio liquido-vapor. Além disso, são discutidos os principais desafios para o desenvolver o modelo matemático do forno e do reator, bem como a caracterização rigorosa do resíduo de vácuo e dos produtos para determinar os parâmetros que afetam a morfologia do coque e a zona de reação no interior do reator de coque.

Desenvolvimento de uma Metodologia para a Seletividade cinética aplicada ao processo de hidroconversão do petróleo, ocorrendo em reator gás-líquido

Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia de seletividade cinética, para os pseudocomponentes do petróleo em escoamento gás-liquido em colunas de bolhas usando a Fluidodinâmica Computacional (CFD). Uma geometria cilíndrica de 2,5m de altura e 0,162m de diâmetro foi usada tanto na validação fluidodinâmica com base em dados experimentais da literatura, como na análise cinética do reator operando em dois modos distintos em relação a fase líquida: batelada e contínuo. Todos os casos de estudo operam em regime heterogêneo de escoamento, com velocidade superficial do gás igual a 8 cm/s e diâmetro médio de bolhas de 6 mm. O modelo fluidodinâmico validado apresentou boa concordância com os dados experimentais, sendo empregado como base para a implementação do modelo cinético de rede de Krishna e Saxena (1989). A análise da hidroconversão foi realizada a 371ºC, e os resultados mostraram o comportamento esperado para o processo reativo estudado, definindo-se os tempos (batelada) e posições axiais (contínuo) de coleta ideal para os pseudocomponentes leves. Em síntese, ressaltase o uso da ferramenta CFD no entendimento, desenvolvimento e otimização de processos.

Estudo de sistemas multicomponentes no processo de injeção cíclica de vapor

In Brazilian Northeast there are reservoirs with heavy oil, which use steam flooding as a recovery method. This process allows to reduce oil viscosity, increasing its mobility and consequently its oil recovery. Steam injection is a thermal method and can occurs in continues or cyclic form. Cyclic steam stimulation (CSS) can be repeated several times. Each cycle consisting of three stages: steam injection, soaking time and production phase. CSS becomes less efficient with an increase of number of cycles. Thus, this work aims to study the influence of compositional models in cyclic steam injection and the effects of some parameters, such like: flow injection, steam quality and temperature of steam injected, analyzing the influence of pseudocomponents numbers on oil rate, cumulative oil, oil recovery and simulation time. In the situations analyzed was compared the model of fluid of three phases and three components known as Blackoil . Simulations were done using commercial software (CMG), it was analyzed a homogeneous reservoir with characteristics similar to those found in Brazilian Northeast. It was observed that an increase of components number, increase the time spent in simulation. As for analyzed parameters, it appears that the steam rate, and steam quality has influence on cumulative oil and oil recovery. The number of components did not a lot influenced on oil recovery, however it has influenced on gas production

Estudo de modelos composicionais de óleo na injeção contínua de vapor

The objective of the thermal recovery is to heat the resevoir and the oil in it to increase its recovery. In the Potiguar river basin there are located several heavy oil reservoirs whose primary recovery energy provides us with a little oil flow, which makes these reservoirs great candidates for application of a method of recovery advanced of the oil, especially the thermal. The steam injection can occur on a cyclical or continuous manner. The continuous steam injection occurs through injection wells, which in its vicinity form a zone of steam that expands itself, having as a consequence the displace of the oil with viscosity and mobility improved towards the producing wells. Another possible mechanism of displacement of oil in reservoirs subjected to continuous injection of steam is the distillation of oil by steam, which at high temperatures; their lighter fractions can be vaporized by changing the composition of the oil produced, of the oil residual or to shatter in the amount of oil produced. In this context, this paper aims to study the influence of compositional models in the continuous injection of steam through in the analysis of some parameters such as flow injection steam and temperature of injection. Were made various leading comparative analysis taking the various models of fluid, varying from a good elementary, with 03 pseudocomponents to a modeling of fluids with increasing numbers of pseudocomponents. A commercial numerical simulator was used for the study from a homogeneous reservoir model with similar features to those found in northeastern Brazil. Some conclusions as the increasing of the simulation time with increasing number of pseudocomponents, the significant influence of flow injection on cumulative production of oil and little influence of the number of pseudocomponents in the flows and cumulative production of oil were found