Análisis de metodologías para determinar la estabilidad de asfaltenos en el crudo

Los asfaltenos son los compuestos más pesados presentes en el crudo, insolubles en n-parafinas y solubles en compuestos aromáticos que al precipitarse ocasionan problemas para el aseguramiento del flujo, caídas de presión y obstrucción de tuberías. Diversas metodologías han sido utilizadas para pred...

Full description

Autores:
Angulo Peña, José Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/11874
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11874
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description Los asfaltenos son los compuestos más pesados presentes en el crudo, insolubles en n-parafinas y solubles en compuestos aromáticos que al precipitarse ocasionan problemas para el aseguramiento del flujo, caídas de presión y obstrucción de tuberías. Diversas metodologías han sido utilizadas para predecir la estabilidad de estos componentes entre las cuales se encuentran el índice de inestabilidad coloidal (IIC), el índice de estabilidad coloidal (CSI), el gráfico de estabilidad de Stankiewicz (SP), los gráficos de estabilidad cruzada (SCP) y el análisis cualitativo-cuantitativo (QAA), entre otros. Este trabajo de grado tiene por objetivo determinar que metodología es más precisa y confiable para predecir la estabilidad de los asfaltenos comparando los resultados de cada una con los obtenidos de análisis tales como el SARA. De este modo, con los análisis SARA de 15 crudos colombianos, se estudió la fiabilidad de cada una de las metodologías mencionadas anteriormente. Se realizó una matriz de comparación donde se compararon los valores predichos por cada metodología y se tomó en cuenta el resultado promedio para hallar el porcentaje de acierto. Los resultados indicaron que el mejor método para predecir la estabilidad de los asfaltenos en el crudo fue el gráfico de estabilidad de Stankiewicz (SP), con un porcentaje de acierto del 93,33%.
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Diversas metodologías han sido utilizadas para predecir la estabilidad de estos componentes entre las cuales se encuentran el índice de inestabilidad coloidal (IIC), el índice de estabilidad coloidal (CSI), el gráfico de estabilidad de Stankiewicz (SP), los gráficos de estabilidad cruzada (SCP) y el análisis cualitativo-cuantitativo (QAA), entre otros. Este trabajo de grado tiene por objetivo determinar que metodología es más precisa y confiable para predecir la estabilidad de los asfaltenos comparando los resultados de cada una con los obtenidos de análisis tales como el SARA. De este modo, con los análisis SARA de 15 crudos colombianos, se estudió la fiabilidad de cada una de las metodologías mencionadas anteriormente. Se realizó una matriz de comparación donde se compararon los valores predichos por cada metodología y se tomó en cuenta el resultado promedio para hallar el porcentaje de acierto. Los resultados indicaron que el mejor método para predecir la estabilidad de los asfaltenos en el crudo fue el gráfico de estabilidad de Stankiewicz (SP), con un porcentaje de acierto del 93,33%.PregradoIngeniero de PetróleosAsphaltenes are the heaviest compounds present in crude oil, insoluble in n-paraffins and soluble in aromatic compounds that when precipitated cause problems for flow assurance, pressure drops and pipe obstruction. Several methodologies have been used to predict the stability of these components, among which are the colloidal instability index (CII), the colloidal stability index (CSI), the Stankiewicz stability plot (SP), the cross stability plots (SCP) and the qualitative-quantitative analysis (QAA), among others. This degree work aims to determine which methodology is more accurate and reliable for predicting the stability of asphaltenes by comparing the results of each one with those obtained from analyses such as SARA. Thus, with SARA analyses of 15 Colombian crudes, the reliability of each of the methodologies mentioned above was studied. A comparison matrix was made where the values predicted by each methodology were compared and the average result was taken into account to find the percentage of success. The results indicated that the best method for predicting the stability of asphaltenes in crude oil was the Stankiewicz stability plot (SP), with a success rate of 93.33%.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicoquímicasIngeniería de PetróleosEscuela de Ingeniería de PetróleosmetodologíasestabilidadasfaltenosmethodologiesstabilityasphaltenesAnálisis de metodologías para determinar la estabilidad de asfaltenos en el crudoAnalysis of methodologies to determine the stability of asphaltenes in crudeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/bc350d43-ff82-4beb-8503-7be157a11a39/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD51ORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1678109https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/7fa0332e-22b4-449d-8a21-6e877dc23ac7/download2414a4ab5691d5e03d4d99da49ed2fd6MD52Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf89097https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f9683425-1f07-4f62-9325-9e90999ae63c/downloadc3c8f93eb356cf905ddb7885f221a245MD53Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf296823https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f518e738-f334-4451-8071-1fc818ade6e8/downloadcaba4fde819fa22470ac0b9fd40c1658MD54Anexo.xlsxAnexo.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet1232723https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8081f112-2ae7-4c20-887a-1587b46a5a2a/download1be118182b5b902ecd9343831e18af1dMD5520.500.14071/11874oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/118742024-04-17 14:46:21.788http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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