Содержание к диссертации
Введение
1 Литературный обзор. современное состояние и пути развития технологии и моделирования промысловой подготовки газа 9
1.1 Технология промысловой подготовки газа 9
1.2 Моделирование сепарации 21
1.2.1 Моделирование парожидкостного равновесия 21
1.2.2 Моделирование гидродинамических процессов 32
1.3 Моделирующие системы 38
1.4 Постановка задачи исследования 42
2 Моделирование парожидкостного равновесия 47
2.1 Оценка методов расчета парожидкостного равновесия 47
2.2 Построение моделей расчета парожидкостного равновесия 52
2.2.1 Модель расчета парожидкостного равновесия на основе уравнения состояния Пенга-Робинсона 53
2.2.2 Модель расчета парожидкостного равновесия на основе метода Шилова, Клочкова, Ярышева 54
2.3. Проверка моделей расчета парожидкостного равновесия на адекватность 56
2.3.1 Отбор экспериментальных данных 56
2.3.2 Оценка адекватности моделей расчета парожидкостного равновесия 57
2.4. Повышение точности моделирования парожидкостного равновесия 59
2.4.1 Методы повышение точности расчета парожидкостного равновесия 59
2.4.2 Апробация различных матриц коэффициентов парного взаимодействия 61
2.4.3 Метод адаптации коэффициентов парного взаимодействия, построение матрицы 63
2.5 Расчет плотности, поверхностного натяжения и вязкости смеси в рабочих условиях 67
2.6 Выводы по главе 71
3 Моделирование гидродинамики сепарации. учет влияния эффективности сепарации на составы и расходы потоков 73
3.1 Учет влияния капельного и пузырькового уноса на составы и расходы материальных потоков 74
3.2 Расчет эффективности многоэлементных сепараторов и их каскадов 80
3.3 Равновесность процесса образования новой фазы 82
3.4 Исследование формирования капель в газожидкостном потоке 86
3.5 Методика послойного расчета сепараторов 93
3.6 Моделирование горизонтального гравитационного газосепаратора 96
3.6.1 Построение модели горизонтального гравитационного газосепаратора 96
3.6.2 Влияние различных факторов на коэффициент эффективности горизонтального гравитационного сепаратора. Сравнение с другими моделями и методами 103
3.7 Моделирование вертикального гравитационного сепаратора 107
3.7.1 Построение модели вертикального гравитационного сепаратора 107
3.7.2 Влияния различных факторов на эффективность вертикального гравитационного сепаратора. Сопоставление с другими моделями и видами сепарации 111
3.8 Моделирование прямоточных центробежных элементов (ПЦЭ) 114
3.8.1 Построение модели блока прямоточных центробежных элементов 114
3.8.2 Влияния различных факторов на эффективность блока ПЦЭ. Сопоставление с гравитационной сепарацией и другими моделями 120
3.9 Моделирование сепарации в циклонах 124
3.9.1 Построение модели циклона 124
3.9.2 Анализ влияния различных факторов на эффективность циклона. Сопоставление с другими видами сепарации 127
3.10 Выводы по главе 129
4 Построение моделирующей системы технологии подготовки газа 131
4.1 Структура моделирующей системы 131
4.2 Модели процессов и аппаратов 135
4.2.1 Принципы построения моделей многоэлементных сепараторов 136
4.2.2 Построение математической модели газосепаратора Мыльджинского ГКМ 142
4.2.3 Возможности разработанной моделирующей системы 143
4.3 Выводы по главе 144
5 Использование моделирующей системы технологии подготовки газа 146
5.1 Технологические расчеты с использованием разработанной моделирующей системы 146
5.1.1 Влияние расхода сырья на работу установки подготовки газа 148
5.2.1 Разработка на истощение 154
5.3 Прирост выхода конденсата и целевых компонентов при рециркуляции 158
5.4 Метод определения величины прироста выхода нестабильного конденсата и извлекаемости компонентов из газа 161
5.5 Взаимосвязь эффективности концевой ступени сепарации, термобарических условий
в ней и точки росы газа 163
5.6 Выводы по главе 166
Основные результаты и выводы 168
Литература 171
Приложение 179
- Моделирование гидродинамических процессов
- Модель расчета парожидкостного равновесия на основе метода Шилова, Клочкова, Ярышева
- Построение модели горизонтального гравитационного газосепаратора
- Принципы построения моделей многоэлементных сепараторов
Введение к работе
Актуальность работы
Моделирование гидродинамических процессов
При вращении ротора в каналы в определенной последовательности поступают и удаляются потоки пассивного и активного газов, в результате чего, первый из них компримируется, а второй расширяется. В результате проведенных экспериментов [22] было установлено, что наибольшая эффективность охлаждения достигалась при частоте вращения 60-80 с"1. При этом степень расширения активного потока составила єр = 1,8 - 2,8, пассивный поток сжимался до 0,8-1,0 от начального давления активной среды, а изоэнтропийный КПД составил 52-62 %. Практически возможно довести КПД промышленных аппаратов до 70-75 %. Это несколько меньше КПД системы детандер-компрессор. По экспериментальным данным [23], изготовление энергообменных каналов конусным позволит дополнительно увеличить КПД. Так же, как и для турбодетандеров, использование волновых обменников давления технологически целесообразно, учитывая их невысокую стоимость, надежность и возможность проводить сепарацию при давлениях ниже чем в газопроводе.
Разработана технология в которой охлаждение достигается за счет поглощения теплоты при разгазировании нестабильного конденсата [24,25]. Количество поглощаемой при разгазировании теплоты равно скрытой теплоте испарения летучих компонентов. Установка охлаждения за счет разгазирования нестабильного конденсата встраивается в технологию НТС и требует установки дополнительных емкостей, насосов и теплообменников. Установку отличает относительно невысокая стоимость, простота и надежность в эксплуатации и низкие эксплуатационные затраты.
Теплообменные аппараты на УКПГ представлены теплообменниками различного типа, а также испарителями холодильных машин. Установка теплообменников позволяет рекуперировать большую часть холода, получаемого на установке, с целью охлаждения за счет него поступающих на вход теплых потоков сырого газа [8,12]. Это позволяет повысить холодопроизводительность установки в целом, при минимальных капитальных и энергозатратах. Нашли применение на установках НТС и аппараты воздушного охлаждение [26]. В настоящее время наибольшее применение получили кожухотрубчатые теплообменники, а для малых установок — теплообменники «труба в трубе». Последние, хоть и обладают сравнительно низкой эффективностью, но очень просты и надежны [26,27]. Есть сведения о выпуске витых теплообменников, обладающих высокой эффективностью, компактностью и надежностью [28]. Их выпуск стал возможен благодаря новой технологии гибки труб. Также есть сведения о внедрении новых эффективных пластинчатых теплообменников [29]. Основным их достоинством является относительно невысокая стоимость.
Кроме традиционных технологий, предусматривающих охлаждение и сепарацию в отдельных аппаратах и устройствах, ведутся разработки принципиально новых, комплексных технологий подготовки газа. Паламарчуком В.К. предложена электрогазодинамическая установка [16]. Кроме охлаждения она также производит электростатическое сепарирование из потока конденсата и гидратов. По своей сути, установка представляет собой электрогазодинамический генератор. При истечении газа через сопло аппарата, оснащенного квадрупольными электростатическими линзами заряженные частицы конденсата и гидратов концентрируется вблизи оси канала, откуда, через специальный приемный патрубок, будут поступать в приемник смеси на разделение. Поток нейтрального газа с заряженными частицами конденсата и гидратов, протекая через сопло в поле объемного заряда, тормозится, при этом кинетическая энергия потока преобразуется в электрическую. Последняя, за исключением части, расходуемой на нагрев центрального патрубка и предотвращения тем самым его обледенения, выводится наружу и может быть использована для собственных нужд предприятия и реализации во внешнюю сеть, что позволит эффективно использовать потенциальную энергию газа [30]. Одним из серьезных моментов, требующих экспериментальной проработки, является возможность концентрации вблизи оси сопла практически всей жидкости, гидратов и механических примесей.
Положительные факторы такой установки - высокий КПД охлаждения, компактность, отсутствие потребности в электроэнергии и ингибиторе гидратообразования.
К комплексной технологии также можно отнести установки с вихревыми трубами. Такая установка позволяет выделить на 30-35 % больше конденсата, чем в установке НТС с дросселем в аналогичной схеме, при таких же условиях [16,31]. Больший выход нестабильного конденсата происходит за счет эффекта Ранка - энергетического разделения потока газа, совершающего поступательное с вращением движение в вихревой трубе. Возникающий при этом процесс температурной сепарации позволяет вывести из трубы два потока - более горячий и. более холодный, чем поток подводимый к трубе. Давление горячего потока при этом выше давления холодного. Важным качеством вихревой трубы является то, что концентрация различных компонентов в холодном и горячем потоках существенно различаются. Тяжелые компоненты концентрируется в горячем потоке газа, а легкие в холодном. Холодопроизводительность вихревой трубы равна дроссель-эффекту. В результате экспериментального исследования рабочего процесса вихревой трубы было установлено, что максимальный технологический эффект достигается в том случае, когда расход газа в холодном потоке составляет 60 % от общего расхода газа через трубу. Установлено, что аппарат наиболее эффективен при снижении давления в 1,2-2 раза [16,32]. При давлениях в промысловых коллекторах в 7,4 МПа необходимых условий для реализации указанных режимов практически нет. Поэтому, вихревые трубы в промысловых УКПГ не применяются. Конструктивно вихревые трубы очень просты.
Несмотря на появление новых разработок, сепарация продолжает оставаться необходимым и значимым элементом технологии подготовки газа. Сепарация является обязательным процессом на любой установке подготовки газа. В газодобывающей отрасли сепарацией называют процесс разделения продукции скважины на жидкую и газовую фазы. Для отделения углеводородного конденсата и воды от газообразных компонентов применяют сепараторы, которые принято называть газовыми. В газовых сепараторах обрабатывается газожидкостная смесь с относительно небольшим содержанием жидкости. Классифицировать сепараторы довольно трудно в связи с большим разнообразием типов конструкций аппаратов. На рис. 1.2 представлена наиболее полная классификация, составленная на основе более простых [7,10,25,33,34].
Модель расчета парожидкостного равновесия на основе метода Шилова, Клочкова, Ярышева
При выборе этого соотношения (другими словами, состава новой, искомой смеси) должны удовлетворяться следующие три условия [36]: исходная и искомая смеси состоят из одинаковых компонентов; состав искомой смеси находят в результате рекомбиниррвания (смешивания) сосуществующих паровой и жидкой фаз, на которые разделилась исходная смесь при заданных значениях давления и температуры (рекомбинация проводится при некотором заданном соотношении);
составы сосуществующих фаз искомой и исходной смесей при этих значениях давления и температуры совпадают. Основное ограничение, препятствующее широкому распространению данного метода расчета давления схождения — отсутствие точных и простых методов расчета критических температуры и давления природных газоконденсатных смесей [72,73]. Описанные в литературе [36,72] методы расчета Ткр и Ркр газоконденсатных смесей, обладающие высокой точностью, основаны на использовании уравнений состояния. Применение этих методов целесообразно, когда парожидкостное равновесие рассчитывают по уравнению состояния, а не с использованием понятия давления схождения.
В связи с вышеописанным, практическое применение нашли приближенные методы вычисления давления схождения, основанные на замене многокомпонентной смеси псевдобинарной системой [36,74]. В этих приближенных методах описанный выше принцип подбора состава искомой смеси нарушается, и полученные значения выше или ниже действительных значений давления схождения. В основе методов определения давления схождения, использующих замену многокомпонентной смеси псевдобинарнои системой, лежит предположение о подобии вида критических кривых бинарных смесей метана с действительными и псевдобинарными компонентами [70,74]. Однако это подобие характерно для смесей, состоящих из нормальных парафиновых углеводородов. Критические кривые метана с ароматическими и нафтеновыми углеводородами, как показано Г. С. Степановой [71,72], а также углекислым газом и сероводородом, как выявлено Леноиром [9,73], заметно отличаются от .критических кривых метана с нормальными парафиновыми углеводородами. Это также снижает точность расчетов парожидкостного равновесия природных газоконденсатных смесей по давлению схождения, найденному в результате замены многокомпонентной смеси псевдобинарной системой.
Из приближенных методов вычисления давления схождения наибольшее распространение получил метод Хеддена [74]. Согласно этому методу, многокомпонентную смесь заменяют псевдобинарной системой, состоящей из метана и гипотетического компонента, эквивалентного группе остальных углеводородов смеси, начиная с этана. Критическое давление этой псевдобинарной системы приравнивают давлению схождения исходной газоконденсатной смеси. Критическое давление псевдобинарной системы находят с использованием критических кривых бинарных смесей метана с углеводородами нормального, парафинового ряда, приведенных в работе [74]. Расположение критической кривой псевдобинарной системы между критическими кривыми зависит от свойств гипотетического компонента. Хедденом было предложено в качестве такого свойства использовать среднемассовое значение критической температуры, а Г.С. Степановой — среднемассовое значение молекулярной массы гипотетического компонента, которое рассчитывают по составу жидкой равновесной фазы без метана [71,72,74]. Поэтому, такие газообразные неуглеводородные компоненты, как азот, углекислый газ, сероводород, содержащиеся в газоконденсатных смесях, не участвуют при построении критической кривой псевдобинарной состемы и вычислении ее критического давления. Точность определения давления схождения оказывает значительное влияние на погрешность вычисления коэффициентов распределения, когда смесь находится в области давления и температур, близкой к величине давления схождения [74]. Методы Хеддена и Вина являются по своей сути приближенными. Их не рекомендуется применять в расчетах парожидкостного равновесия в области давлений и температур, соответствующей переходу из двухфазного парожидкостного состояния в однофазное парообразное или жидкое состояние [36,74].
Различие методик также определяется различными выражениями для расчета коэффициентов фазового распределения. Коэффициенты распределения углеводородных и неуглеводородных компонентов природных газоконденсатных и нефтяных смесей можно определить по номограммам Кейяндера - Хипкина - Линоира, Нейри, атласам Американской ассоциации газобензинового производства (NGAA или HGPA) и ВНИИгаза - СевКавНИИгаза, а также номограммам Американского нефтяного института [12,75]. Во всех этих номограммах и атласах в качестве коррелирующего параметра состава используется давление схождения. Номограммы Кейяндера с соавторами и Нейри рекомендуется применять для области давления до 7 МПа. В инженерных расчетах коэффициенты распределения находят по номограммам Вина и атласам NGAA и ВНИИгаза [36,74]. В последнем издании приведены коэффициенты распределения при восьми значениях давления схождения от 4,3 до 71 МПа в диапазоне давления от ОД МПа до соответствующего давления схождения и температур от 243 до 533К. Атласы NGAA надежны для парафиновых систем (погрешность в пределах 5-10 %) при давлениях ниже 20-25 МПа. При более высоком давлении погрешность возрастает и может достигнуть 30-40 % в критической области [25].
Построение модели горизонтального гравитационного газосепаратора
Характерными чертами современного этапа развития технологии является не только математическое моделирование аппаратов, но и создание специализированных моделирующих систем [98-100]. Это связано с тем, что даже наличие хороших во всех отношениях моделей аппаратов и процессов не снимает проблемы их применения в технологической практике. Причина здесь кроется не столько в недостатке таких моделей, сколько в отсутствии стройной системы поддержки моделирования, включающей подсистемы построения моделей аппаратов, идентификации этих моделей и их включения в синтезируемую технологическую схему.
В свете сказанного, особое значение для технологии подготовки газа приобретает создание моделирующих систем (МС), которые служили бы надлежащей операционной средой для математического моделирования. Известно несколько направлений в создании моделирующих систем [98,101]. Первое направление - моделирующие системы, которые содержат информацию в числовой форме и не дают качественной оценки системы. Второе направление - экспертные системы, которые дают только качественную оценку процесса. Третье направление - создание гибридных моделирующих систем, сочетающие свойства первых двух. Такие системы принято называть информационно-моделирующими системами. На практике экспертные системы, особенно относительно несложных технических процессов для профессионального применения мало интересны. Управляющий технологией и достаточно квалифицированный персонал, как правило, не затрудняется в таких оценках. Поэтому, в информационно-моделирующих системах для профессионального использования составляющая от экспертных систем незначительна и они фактически представляют собой просто моделирующие системы (МС).
Интенсивная работа над созданием МС началась в 70-х годах и к настоящему времени вылилась в одну из ветвей искусственного интеллекта [98-101]. Идеал ИМС, целесообразно наделить следующими возможностями: - структуризация разнородных данных; - построение и идентификация моделей; - графическое представление аппаратов; - сборка технологической схемы из графических образов аппаратов; - создание моделей аппаратов на основе моделей процессов; - автоматическая сборка общей модели технологии из моделей аппаратов; - расчеты аппаратов и технологической схемы; - оптимальный синтез схемы; - оптимизация режима работы собранной схемы; - организация и поддержка информационных банков, содержащих технологические данные, модели и изображения аппаратов. Этот список следует рассматривать скорее как пожелание, нежели как констатацию реальности. Современные МС, в зависимости от конкретной реализации, обладают, обычно, лишь небольшой частью перечисленных возможностей [58,100-103,113]. Несмотря на ряд серьезных ограничений, существующие МС позволяют решать ряд исследовательских, проектных и эксплуатационных задач, таких, как исследования по созданию новых безотходных или малоотходных технологий, проектирование нового и реконструкция действующего производства, оптимальное управление технологическим процессом. Большинство МС применяются для моделирования процессов подготовки, переработки нефти и газа, теплообменников, трубопроводов [58,98-103,]. Известными примерами МС являются Hysim, Process Flow Diagram, Process, Aspen/SP, Pro II, Aspen Plus, Design II, Batchfrac, SACCP, САКР и HYSYS - 2.0,3,0. Система Hysim применяется, главным образом для моделирования процессов в нефтяной и газовой промышленности и включает базу данных для некоторых парафинов, хладагентов, неорганических газов, кислот и галогенов. Система Process Flow Diagram используется для моделирования теплообменных установок. Системы Process, Aspen/SP и Pro II применяются в нефтяной и газовой промышленности. Pro II является последней по времени разработкой, объединившей черты первых двух систем. Aspen Plus позволяет моделировать дистилляционные процессы и содержит банк данных для более чем 4000 чистых компонентов. Описано также применение данной системы для моделирования процессов с участием твердой фазы, в частности, процесса получения хлорида натрия в выпарном кристаллизаторе [104]. Design II предназначена для моделирования теплообменных систем, при этом рассчитываются не только параметры самих теплообменных аппаратов, но и размеры трубопроводов. Batchfrac применяется для расчета ректификационных колонн [98]. Следует отметить также систему SACCP, предназначенную для синтеза схем разделения смесей и содержащую банк из 35 различных свойств для 463 индивидуальных компонентов [105]. Система С АКР позволяет моделировать кинетику гетерогенных каталитических реакций [106]. Она содержит средства для вывода кинетических уравнений и решения прямых и обратных кинетических задач. Описана МС для многофазных систем, с участием до трех жидких фаз и одной твердой, инертной или являющейся катализатором фазой [98]. Одними из последних программных разработок для нефтегазовой отрасли являются пакеты программ «HYSYS» - фирма Хайпротех ЛТД, Канада и «Эклипс» - фирма Шлюмберже. По своему устройству и возможностям эти пакеты являются моделирующими системами и имеют модульную структуру.
Принципы построения моделей многоэлементных сепараторов
Таким образом, установлено, что составы фаз по модели на основе уравнения Пенга-Робинсона (модель 2) рассчитываются с удовлетворительной точностью, а доли отгона с хорошей точностью. При этом точность расчета состава газа может быть увеличена в 2-3 раза при устранении слишком большой погрешности для группы компонентов С5+.
Для полноты оценки были проведены расчеты и последующее сравнение их результатов с данными из источников [6,8,10,42,53,94,126,127]. При этом получены несколько большие величины средних относительных погрешностей для составов и долей отгона фаз.
Из рассмотренных моделей для расчетов процессов подготовки газа более предпочтительна модель на основе уравнения состояния [125,129]. Она обладает в сравнении с моделью 1 более высокой точностью расчета состава жидкой фазы и доли отгона. Точность расчета состава газовой фазы по модели 2 (на основе уравнения состояния) ниже, чем по модели 1, но она обусловлена главным образом, большой погрешностью при расчете концентраций С5+ и, отчасти, бутанов. Кроме того, по модели 2 имеется возможность расчета некоторых физико-химических свойств смесей компонентов в условиях проведения процессов подготовки газа и газового конденсата.
Повысить точность моделирования парожидкостного равновесия можно несколькими путями. Первый способ связан с увеличением точности определения физико-химических свойств группового компонента Cs+. Физико-химические свойства (критические параметры, молярная масса, ацентрические факторы) других компонентов на сегодняшний день достаточно четко определены и могут быть найдены в литературе [74,80,90,91]. Точность описания свойств группы С5+ в основном определяется точностью определения состава. Возможен и другой подход, основанный на разделении группы Cs+ на фракции с определением их содержания и свойств [74,80,91]. Данный метод оценивается, как более точный, хотя и трудоемкий. Но в нашем случае он мало полезен, т.к. целью работы стоит моделирование парожидкостного равновесия для небольшой группы месторождений с вполне определенным групповым и фракционным составом. В связи с этим, без снижения точности моделирования и с учетом того, что групповой компонент С5+ в технологическом процессе разделению не подвергается, можно ограничиться понятием С5+, как некоторого усредненного условного компонента. Физико-химические свойства для Cs+ могут быть определены экспериментально и путем расчета, т.к. компонентный фракционный и групповой состав условного компонента известен и не подвержен существенным изменениям. Поскольку физико-химические свойства группы С5+ для каждого из четырех составов хорошо известны, а ацентрический фактор по этим свойствам вычисляется достаточно точно [74,80,86,91], то дальнейшее повышения точности расчетов по модели 2 маловероятно.
Вторым методом повышения точности расчетов является введение поправок к коэффициентам фазового распределения (1.7), возможно даже зависящих от термобарических условий. Это наиболее простой, и наименее обоснованный теоретически, способ повышения точности расчетов. Кроме того, введение таких коэффициентов для расчета в определенных термобарических условиях может не только не улучшать, но и наоборот ухудшать адекватность описания парожидкостного равновесия в других условиях. Поэтому это метод нежелателен даже для достаточно узкого круга пластовых смесей.
Третьим методом повышения точности моделирования парожидкостного равновесия является адаптация коэффициентов парного взаимодействия. Как уже упоминалось ранее -формула (2.7) перекрестный коэффициент отражает взаимное влияние молекул. В данном выражении за основу принято среднегеометрическое правило смешения. Однако среднее геометрическое правило смешения в общем случае является приближенным. Поэтому при проведении инженерных расчетов в выражение для вычисления коэффициента а для смеси вводят эмпирические коэффициенты с,,, уточняющие влияние парного взаимодействия молекул компонентов і и j и получившие название коэффициентов парного взаимодействия. Их введение существенно повышает точность расчета парожидкостного равновесия состояния [74,79,80,86,91]. Тройное взаимодействие и взаимодействие комбинаций более высокого порядка, как считается, обычно оказывают меньшее влияние, чем взаимодействие пар компонентов. Кроме того, причина неучета тройного взаимодействия в практических расчетах — отсутствие необходимых экспериментальных данных, для получения соответствующих коэффициентов взаимодействия [74,86]. Таким образом, введение в уравнение состояния данных о бинарных взаимодействиях в дополнение к данным о чистых компонентах, приводит к минимальной погрешности уравнений состояния. Очевидно, что наибольший эффект от использования коэффициентов парного взаимодействия может быть достигнут лишь в том случае, если значения этих коэффициентов определены для всех пар веществ, составляющих многокомпонентную систему.
Влияние на точность расчетов коэффициентов парного взаимодействия достаточно велико. Так в [86] говорится об увеличении точности с введением коэффициентов в среднем с 30-70 % до 3-6 % в зависимости от компонента. Соответственно, введение неверных коэффициентов парного взаимодействия может также существенно понизить точность моделирования парожидкостного равновесия. Для каждого уравнения состояния созданы свои матрицы коэффициентов парного взаимодействия. В литературе приводятся четыре различных матрицы коэффициентов парного взаимодействия применительно к уравнению Пенга-Робинсона [74,86,91].
Первые коэффициенты парного взаимодействия были опубликованы Ридом, Шервудом, Прауснитцем [80,91]. Эти коэффициенты были представлены только для С02, H2S и N2 и достаточно однотипны. Другая более полная матрица коэффициентов парного взаимодействия была получена Брусиловским [74].
