Diseño de un Equipo de Recuperación de Líquidos de Gas Natural Empleando CFD

En el proceso convencional para el tratamiento de gas natural se emplean tres etapas: endulzamiento, deshidratación y control de punto de rocío (HDP: Hydrocarbon Dew Point). Este proceso permite llevar el gas natural a especificaciones según las entidades de regulación locales [11]. Desarrollos recientes muestran que es posible implementar un solo equipo capaz de realizar la deshidratación y el control de Dew Point en una misma unidad de proceso, disminuyendo así la cantidad de equipos requeridos y el consumo energético asociado a la operación. La compañía holandesa Twister Bv [20] ha desarrollado equipos supersónicos compactos de tratamiento de gas natural pero se desconoce toda la información relacionada con la geometría de sus internos. Con el fin de diseñar uno de estos equipos y mejorar su rendimiento, en este trabajo y en asocio con la compañía colombiana HNA ingeniería Ltda, se empleó la Dinámica Computacional de Fluidos (CFD) para diseñar un equipo de Recuperación de Líquidos de Gas Natural (LGN) y en especial determinar la geometría de los internos. Se empleó la información disponible para definir la geometría del equipo, a pesar de que esta es muy limitada. Se evaluaron varias geometrías posibles para este equipo considerando todos los detalles de sus internos, los resultados fueron comparados con la información experimental disponible correspondiente al perfil de presión del equipo [20]. La modelación CFD se desarrolló en estado transitorio, incluyó el comportamiento multifásico de los fluidos, la turbulencia, y la termodinámica. Para el desarrollo de estas simulaciones se utilizó un computador con 128 Gb de RAM y 2 procesadores Intel Xeon 16 core 2.0 GHz. Uno de los fenómenos más complejos de modelar en CFD es la turbulencia. La literatura recomienda emplear el modelo de turbulencia RSM para simular la turbulencia en este tipo de flujos. Pero este modelo demanda grandes recursos computacionales. Una alternativa es emplear el modelo k-ԑ RNG modificado, sin embargo este modelo no ha sido probado. Los resultados de este trabajo indican que el modelo k-ԑ RNG modificado produce prácticamente los mismos resultados que el modelo RSM pero con una reducción de hasta un 25% en el tiempo de computo. Adicionalmente, se determinó el valor adecuado del Factor de giro (Swirl Factor) con el cual se obtienen resultados más precisos con el modelo k-ԑ RNG modificado. Se plantearon geometrías adicionales con el fin de mejorar la eficiencia del equipo en términos de la separación de LGN. El diseño final es un equipo para la recuperación de LGN con una eficiencia de remoción de líquidos de gas natural de 75%, la cual es un 11% más alta que la reportada por Twister BV [17] Una de las mayores preocupaciones cuando se trabaja con este tipo de equipos en los cuales las velocidades de los fluidos son muy altas, es la pérdida de material debida a la erosión. Por tanto, en este trabajo también se evaluaron las regiones de mayor daño al equipo por erosión, se estimó la pérdida de material media debida a este fenómeno natural de la operación. Finalmente, se concluye que es posible diseñar y mejorar el desempeño de este tipo de equipos empleando la tecnología CFD. Esto abre las puertas a procesos más eficientes, y por lo tanto ambientalmente más amigables, a la vez que representa oportunidades de desarrollo como temas de investigaciones futuras en áreas como procesos, mecánica, materiales y recubrimientos y control y automatización de procesos. La implementación de este tipo de procesos permitirá obtener ventajas competitivas frente a otras tecnologías de tratamiento de gas natural.

• Autores: Guevara Luna, Marco Andrés
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/53763
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/53763; http://bdigital.unal.edu.co/48414/
• Palabra clave: 66 Ingeniería química y Tecnologías relacionadas/ Chemical engineering; Process intensification; Process Engineering; Equipment Design; Natural Gas; NGL (Natural Gas Liquids); Computational Fluid Dynamics (CFD); Ansys-fluent®; Dew Point Control; Dehydration; Sweetening; Intensificación de Procesos; Ingeniería de Procesos; Diseño de equipos; Gas Natural; LGN (Líquidos de Gas Natural); Dinámica Computacional de (CFD); Ansysfluent®; Control de Punto de rocío; Deshidratación; Endulzamiento
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