Modeling of biphasic oil-water flow in horizontal pipes using CFD for the prediction of flow patterns
Se realizó un estudio CFD del flujo horizontal agua-aceite utilizando los modelos multifásicos Euleriano-Euleriano y de mezcla en conjunto con el modelo de turbulencia k-ε realizable. Los modelos numéricos se realizaron utilizando agua y un aceite mineral con una densidad de 880 kg/m3 y una viscosid...
- Autores:
-
Hernández García, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/12093
- Palabra clave:
- CFD
Flujo agua-aceite
Patrón de flujo
Modelo multifásico
CFD
Oil-water flow
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- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Se realizó un estudio CFD del flujo horizontal agua-aceite utilizando los modelos multifásicos Euleriano-Euleriano y de mezcla en conjunto con el modelo de turbulencia k-ε realizable. Los modelos numéricos se realizaron utilizando agua y un aceite mineral con una densidad de 880 kg/m3 y una viscosidad de 180 cP, variando las velocidades superficiales de ambos fluidos en rangos de 0.1–1.2 m/s y 0.1–0.5 m/s respectivamente. Bajo estas condiciones, ingresando los fluidos en estado de mezcla, el patrón estratificado pudo formarse adecuadamente con los dos modelos multifásicos. Aunque el modelo Euleriano-Euleriano, junto al esquema de reconstrucción geométrica, permitió visualizar los patrones dispersos tridimensionales de manera muy similar a los resultados experimentales, el modelo de mezcla no mostró tal similitud, especialmente en las dispersiones de aceite en agua. Adicionalmente, el modelo Euleriano-Euleriano logró predecir de forma aceptable los valores de holdup experimentales con un error promedio de 15.2%, mientras que las caídas de presión presentaron errores muy fluctuantes, llegando a alcanzar valores de hasta 428%. |
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Los modelos numéricos se realizaron utilizando agua y un aceite mineral con una densidad de 880 kg/m3 y una viscosidad de 180 cP, variando las velocidades superficiales de ambos fluidos en rangos de 0.1–1.2 m/s y 0.1–0.5 m/s respectivamente. Bajo estas condiciones, ingresando los fluidos en estado de mezcla, el patrón estratificado pudo formarse adecuadamente con los dos modelos multifásicos. Aunque el modelo Euleriano-Euleriano, junto al esquema de reconstrucción geométrica, permitió visualizar los patrones dispersos tridimensionales de manera muy similar a los resultados experimentales, el modelo de mezcla no mostró tal similitud, especialmente en las dispersiones de aceite en agua. Adicionalmente, el modelo Euleriano-Euleriano logró predecir de forma aceptable los valores de holdup experimentales con un error promedio de 15.2%, mientras que las caídas de presión presentaron errores muy fluctuantes, llegando a alcanzar valores de hasta 428%.PregradoIngeniero QuímicoA computational fluid dynamics study of the horizontal oil-water flow was performed using the Eulerian-Eulerian and mixture multiphase models in conjunction with the realizable k-ε turbulence model. The numerical models were carried out using water and mineral oil with a density of 880 kg/m3 and a viscosity of 180 cP, varying the superficial velocities of both fluids in ranges of 0.1 – 1.2 m/s and 0.1 – 0.5 m/s, respectively. Under these conditions, entering the fluids in a mixed state, the stratified pattern could form adequately with the two multiphase models. Although the Eulerian-Eulerian model, together with the geometric reconstruction scheme, allowed us to visualize the three-dimensional dispersed patterns in a very similar way to the experimental results, the mixture model did not exhibit such similarity, especially in the oil-in-water dispersions. Additionally, the Eulerian-Eulerian model was able to acceptably predict the experimental holdup values with an average error of 15.2%, while the pressure drops showed highly fluctuating errors, reaching values of up to 428%.application/pdfengUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicoquímicasIngeniería QuímicaEscuela de Ingeniería QuímicaCFDFlujo agua-aceitePatrón de flujoModelo multifásicoCFDOil-water flowFlow patternMultiphase modelModeling of biphasic oil-water flow in horizontal pipes using CFD for the prediction of flow patternsModeling of biphasic oil-water flow in horizontal pipes using CFD for the prediction of flow patternsTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf888231https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/1a51cd68-fc68-4260-97d2-3a79c58df9d3/downloadc4d0f44b3e69b9cdcc881931af90ac23MD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf54029https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/6a397519-7073-45ff-a76d-03bd15fff9e3/downloadba0571d2639938dc1928ff182b63c321MD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf113855https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5f65a0f4-fb56-4db3-a14e-4f7aab75bde6/download2ee4a7359a06194373353d0f880ba58eMD53Carta de confidencialidad.pdfCarta de confidencialidad.pdfapplication/pdf82096https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/eea73ee1-5fc9-4a68-ae61-998fcd7530cb/download8c737e6eea7d42bd18b4aae32a17d1cbMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/07402bc3-f406-426a-829c-da33ab69f1d5/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5520.500.14071/12093oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/120932022-11-15 14:25:23.652http://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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 |