貯蔵タンクからの蒸気回収の最適化

Jan 01, 2024

2022 年 2 月 1 日 | イク・フー・リム、ドミニク・シー・フー、マイク・ブーン・リー・オイ著

貯蔵タンク内の軽質炭化水素は蒸発して大気中に放出され、有害な排出物を生成する可能性があります。 最適化された蒸気回収ユニットは、そのような排出を効果的かつ経済的に削減できます。

化学、石油精製、天然ガス産業では、凝縮水、原油、生成水などのさまざまな液体を入れるために貯蔵容器が使用されます。 凝縮液と原油は通常、生産井とパイプラインまたはトラック輸送の間の固定屋根の大気圧タンクに保管されます。 海洋油田では、通常、貯蔵容器には、接続された井戸または近くのプラットフォームから生成された原油と凝縮水が含まれています[1]。

ほとんどの場合、原油中のメタン、揮発性有機化合物 (VOC)、液体天然ガス (NGL)、有害大気汚染物質 (HAP) などの軽質炭化水素は、固定屋根と液体の間の空間内に蒸発して集まる傾向があります。タンクのレベル[2]。 周囲温度の変化によりタンク内の液面が変動し、蒸気が大気中に放出されます。 これらの漏れた蒸気は、炭化水素量の減少と米国石油協会 (API) による石油の重力測定値の変化により収入損失を引き起こします。 メタン (C1) と二酸化炭素 (CO 2) は地球温暖化の原因となる温室効果ガスであるため、潜在的な火災の危険とは別に、環境汚染にも寄与します [3]。

フラッシュガスはフレアされるか、大気中に直接排出される可能性があります。後者は環境への排出に影響を与えます [4]。 したがって、軽質炭化水素の排出量を削減し、大幅な経済的節約を同時に実現する一般的に受け入れられているオプションは、貯蔵容器に蒸気回収ユニット (VRU) を設置することです。 VRU は比較的単純なシステムで、軽質炭化水素蒸気の約 95% を捕捉して販売用、または現場での使用 (燃料など) に使用できます。 参照。 2 は、軽質炭化水素の回収による節約の創出と、同時に HAP とメタン排出量の削減を報告しました。

この記事では、軽質炭化水素の回収のために VRU でシミュレーションと最適化が実行されました。 VRU のより高い収益性を達成するために、収益性に影響を与えるプロセス パラメーターが特定され、最適化されました。

ベースケース シミュレーション モデル (図 1) は、商用プロセス シミュレーション ソフトウェア Aspen Hysys v8.8 を使用して開発されました。Peng-Robinson 状態方程式を採用した熱力学パッケージを使用しています。これは、産業界で天然ガス システムの評価によく使用されています。 表 1 に示すように、フィードストリームの組成は、浮体式生産貯蔵および積出 (FPSO) ユニットについて報告された文献ケーススタディ [5] から取得されています。

図 1 に示すように、貯蔵容器からベントまたはフレアされた軽質炭化水素供給原料 (ストリーム 1) は、大気条件 (1 気圧および 40 ℃) で液封圧縮機に供給されます。 供給原料は、コンプレッサーの出口での最高温度 (150℃) に相当する圧力まで圧縮されます (コンプレッサーの損傷を防ぐため)。 次に、圧縮ガスは空気冷却器 (圧力損失 0.3 barg) を通過し、そこで 35 °C の周囲空気が冷却に使用されます。 次に、吸引スクラバー (三相分離器) を使用して、有機相である生成物 (ストリーム 5) から気相 (ストリーム 4) と水層 (ストリーム 6) を分離します。

製品ストリーム中の分離された有機相は、販売またはさらなる処理のためにサージ容器に送られます。 ほとんどが水からなるストリーム 6 の水相は、冷却媒体として熱交換器 (HE) に入る前に、少量の炭化水素を含む膨張ガス (ストリーム 13) と混合されます。 HE を出ると、この流れはフレアまたはベントされます。

図 1. この最適化演習のシミュレーション モデルは、Aspen HYSYS ソフトウェアを使用して開発されました

吸引スクラバーからのガス相 (ストリーム 4) は、主に軽質炭化水素と一部の不要なガスで構成され、ターボ エキスパンダーの圧縮機セクションに送られます。 後者は、高圧ガスの膨張からのエネルギーを変換してコンプレッサーまたは発電機を駆動するために使用されます [6]。 圧縮された炭化水素ガスは次に HE に入り (圧力降下は 0.3 barg)、冷却されて炭化水素ガスが部分的に凝縮されます。 次に炭化水素ガスは冷却分離器に入り、そこで不要なガスが分離され、冷却媒体として HE に送られます。 次に、不要なガスは 19 barg の圧力でターボ エキスパンダーのエキスパンダー セクションに入り、圧力を回復します。 冷却分離器からの凝縮水は、未捕捉の炭化水素を回収するために吸引スクラバーに再循環されます。

パイプライン内での氷結やハイドレートの形成を防ぐために、システム全体の温度を維持する必要があることに注意してください。 膨張したガス (ストリーム 13) は、ハイドレートが形成される可能性のある唯一のストリームです。 したがって、膨張ガス流がハイドレート形成温度に達するのを避けるために、膨張ガスの圧力を制御する必要がある。 さらに、コンプレッサーの損傷を避けるために、コンプレッサーの出口温度が 150℃ を超えないようにしてください。 安全性とメンテナンスの目的から、システムの最大圧力は 20 barg 未満に維持されることにも注意してください。 シミュレーション内では、逆流を避けるために流れの圧力を維持するために 2 つのセット操作モデルが使用されました。

パラメトリック研究の目的は、液封コンプレッサーの圧縮比 (CR)、空気冷却器出口の温度 (ストリーム 3)、膨張ガスの圧力 (ストリーム 13)、ストリーム 16 の温度などの動作パラメーターの影響を調べることです。 、生成物流中の炭化水素の回収について。 なお、後者は温室効果ガス（C1、CO2）の削減にも相当します。

パラメータ 1: 液封式コンプレッサーの圧縮比。 図 1 では、フィードストリームの温度と圧力はそれぞれ 40°C と 0.01 barg (1 atm) に設定されています。 この研究では、液封圧縮機 CR が解析対象のパラメータです。 空気冷却器出口 (ストリーム 3) の温度は 50 °C に一定に保たれますが、ストリーム 16 の温度は 75 °C に保たれ、ストリーム 13 の膨張圧力は 0.4 barg に設定されます。 シミュレーション結果を表 2 にまとめます。示されているように、圧縮比が増加すると、生成物流中の炭化水素の総回収率が増加します。 炭化水素の回収を最大限に高めながら、上記の制約を維持するには、液封圧縮機の出口温度を 150℃ 未満に維持するために、最適な CR は 7.5 でなければなりません。

パラメータ 2: 空気冷却器出口 (ストリーム 3) の温度。 この場合、液封コンプレッサーの CR は 7.5 に設定され、ストリーム 16 の温度は 75℃、ストリーム 13 の膨張圧力は 0.4 barg に設定されます。 空冷器の冷媒として使用される周囲空気の温度は、最小温度差 (ΔT) 10 ℃を許容するために 35 ℃に設定されています。 したがって、ストリーム 3 の最低出口温度は 45°C です。 シミュレーション結果を表 3 にまとめます。示されているように、炭化水素の回収は温度の上昇に反比例します。 したがって、ストリーム 3 の最低温度 (45°C) が最適条件として選択されるべきです。これは、最も多くの炭化水素を回収し、温室効果ガスの最大の削減にもつながるためです。

パラメータ 3: ストリーム 13 の膨張圧力。この場合、液封コンプレッサーの圧縮比は 7.5 に固定され、ストリーム 3 と 16 の温度はそれぞれ 45°C と 75°C に固定されます。 さらに、ストリーム 7 の圧力も観察され、圧力が 20 barg を超えないことが確認されます。 これらの条件では、ストリーム 13 の膨張圧力が操作され、大気圧近くに維持されるようになります。 ストリーム 15 はハイドレートを形成する可能性が最も高いため、ストリーム 15 の温度が観察されていることに注意してください。

このパラメータを変更した結果を表 4 にまとめます。これらの結果に基づくと、C5+ 回収も温室効果ガス削減もストリーム 13 の膨張圧力に大きな影響を受けません。最高の総回収率は 0.2 barg で観察されます。 ただし、ストリーム 15 の対応する温度は -9.5°C と非常に低く、ストリーム 7 の圧力は 20 barg を超えています。 したがって、ストリーム 13 で 0.3 barg の圧力が選択されます。

パラメータ 4: ストリーム 16 の温度。この場合、液封コンプレッサーの CR は 7.5 に設定され、ストリーム 3 の温度は 45°C に設定され、ストリーム 13 の膨張圧力は 0.3 barg に設定されます。 ストリーム 16 の温度は、(ストリーム 7 の温度と比較して) 3℃の最低アプローチ温度を満たしながら、総炭化水素回収量を増加できる最適な温度を見つけるために操作されます。 前述のように、ハイドレート形成の可能性があるため、ストリーム 15 の温度も観察されます。

表 5 は、80°C で最高の総回収量と温室効果ガス削減が観察されることを示しています。 したがって、これがストリーム 16 の最適温度として設定されます。これらのパラメトリック調査の後、VRU からの利益ゲインを最大化するためにコスト分析が実行されます。 供給原料から回収される凝縮液のコストは 50 ドル/バレルとみなされ、電気の単価 (圧縮用) は 0.02 ドル/kWh に設定されます。 コスト分析結果を表 6 に示します。

パラメトリック研究によると、ストリーム 13 の膨張ガスの圧力とストリーム 16 の温度は、ストリーム 15 の温度に影響を与えます。この研究では、ストリーム 15 で水和物が形成される条件を決定するためにシミュレーションが行われます。 13 はストリーム 6 (大部分が水からなる) と混合されます。

ハイドレート形成の条件を特定するために、Aspen Hysys の「エンベロープ」ツールを使用して流量解析が実行されました。 圧力対温度の水和物形成グラフを図 2 に示します。ストリーム 15 での水和物形成は、高圧および低温の場合に発生する可能性があります。 シミュレーション モデルでは、ストリーム 13 内の膨張したガスの圧力は 0.01 barg に近く、ハイドレートを形成するには非常に低い温度が必要です。

図 2. このチャートは、ストリーム 15 で水和物が形成される条件を示しています

さらに、「ハイドレート形成」ストリーム解析ツールも特定の温度と圧力で実行され、ハイドレート形成の条件が決定されました。 4 つのパラメータ研究から得られた最適条件が水和物の形成について分析されました。 -13.05℃、0.3 barg のストリーム 15 の最適条件では (表 5 を参照)、水和物の形成は発生しません。 0.3 barg では、-18.71°C の温度で水和物の形成が発生します。 –13.05℃では、0.75 bargで水和物が形成されます。

上記の分析から、この場合、潜在的なハイドレートの問題は重大ではないと結論付けることができます。

次に、以前に構築されたベースケース モデルに基づいて、VRU の最適化が実行されます。 モデルは MS Excel ソルバーを使用して解決され、Lingo 商用ソフトウェアで検証されました。 この最適化モデルでは、製品ストリーム内の炭化水素 (Δ m prod) を最大化するように目標が設定され、液封圧縮機の CR とストリーム 16 の温度が操作変数です。 ストリーム 3 の温度は 45°C に維持され、膨張ガス圧力 (ストリーム 13) は 8°C に維持されることに注意してください。これは、これらが最大の総炭化水素回収につながる最適条件であるためです。 最適化モデルの基本ケース データを表 7 に示します。最適化の目的は、以下の式 (1) で与えられます。

maxΔmprod = ΔmCR + ΔmS16 + おそらく (1)

ここで、ΔmCR は、CR 値を操作することによって達成される基本ケースからの追加の炭化水素回収量 (kg/h) です。 ΔmS16 は、ストリーム 16 の温度を操作することによる基本ケースからの追加の炭化水素回収量 (kg/h) です。 mbase は、製品ストリームの基本ケースの製品流量 (304.84 kg/h) です。

最適化モデルでは 3 つのシナリオが分析されます。 シナリオ 1 の目標は、基本ケースのセクションで概説した制約に基づいて製品流量を最大化することです。 シナリオ 2 では、粗利益の増加を最大化するために、制約の境界範囲 (液封コンプレッサーの出口温度) を増やす可能性を検討します。 シナリオ 3 では、ハイドレート形成のリスクを軽減するために新しい制約が追加されます。

図 3. このグラフは、製品ストリームの収率と圧縮率 (CR) の関係を示しています。

図 4. 製品ストリームの収量とストリーム 16 の温度の関係はほぼ直線的です

シナリオ 1. 製品ストリームの質量流量 (Δmprod) を最大化するために、ΔmS5 とその操作変数 (CR および TS16) の関係が最初に決定されます。 それらの関係は、まず独立して決定されます。 Aspen Hysys でシミュレーション モデルを実行し、変数を操作した結果の製品ストリームの流量をそれぞれ図 3 と図 4 に示します。 図 3 と 4 に示すように、これらの変数の関係は直線的な傾向を示しています。 次に、線形関係が基本値から差し引かれ、式 (2) および (3) に示す修正された形式が得られます。

ΔmCR = S5CR – おそらく = 24.2 CR – 181.49 (2)

ΔmS16 = S5T16 – おそらく = 2.39 TS16 – 179.18 (3)

さらに、式 (4) に示すように、ストリーム 2 (TS2) の温度は圧縮比に依存します。 一方、ストリーム 16 とストリーム 7 の間の温度差 (ΔT) は式 (5) で与えられます。

TS2 = 7.21 CR+ 95.23 (4)

ΔT= –0.098(TS16) 2 + 13.44 TS16 – 444.28 (5)

制約は、以下の境界方程式 (6) および (7) で与えられます。

TS2 ≤ 150°C (6)

ΔT ≧ 3℃ (7)

式 (1) の目的は、式 (2) ～ (7) の制約に従って解かれ、生成物流量は 320.8 kg/h になります。 最適化の結果は、Aspen Hysys で再シミュレーションされ、検証されました。 最適化モデルから得られた CR(7.6) および TS16 (80.74℃) の最適な結果は、Aspen Hysys でシミュレーション モデルを再実行することによっても検証されます。 最適化モデルとシミュレーション モデルの差は約 0.04% であると判断され、無視できる程度です。

図 5. ここでは、ストリーム 15 と 16 の温度が相関しています。

シナリオ 2。このシナリオでは、目標はシナリオ 1 と同じままです。ただし、ストリーム 2 (TS2) の温度は、実際の制限である 155 °C より 5 °C 高く設定されています。 これは、CR 値の増加によりストリーム 5 の製品質量流量が増加し (図 5 を参照)、より高い収入が得られるためです。 したがって、式 (8) のように新しい制約が追加されます。

TS2 ≤ 155℃ (8)

他のすべての制約はシナリオ 1 と同じままであることに注意してください。式 (2) ～ (5) および式 (7) および (8) の制約に従って、式 (1) の目的を解くと、次の結果が得られます。製品流量は 337.2 kg/h。 最適化の結果は Aspen Hysys で検証されました。 Aspen Hysys でシミュレーション モデルを再実行すると、最適化モデルとの差異が 0.15% であることがわかりますが、これは無視できます。

シナリオ 3. このシナリオでは、目的はシナリオ 1 と同じですが、ハイドレートの形成を防ぐためにストリーム 15 の温度 (TS15) に新しい制約が追加されます。 水和物の形成により、炭化水素の回収と利益が減少する可能性があります。 ハイドレート形成の研究では、形成温度が -18.71°C (0.3 barg) とはるかに低いことが示されていますが、ハイドレート形成のリスクを軽減するために、式 (9) では TS15 が -10°C より高く設定されています。

TS15 ≧ –10℃ (9)

図 5 に示すように、TS15 はストリーム 16 の温度 (TS16) に依存することにも注意してください。シミュレーション結果は、それらの相関関係が式 (10) のように与えられることを示しています。

TS15 = –0.26(TS16) 2 + 39.09 TS16 –1,487.2 (10)

式 (2) ～ (7) および式 (9) および (10) の制約に従って、式 (1) の目標を解くと、製品流量は 313.2 kg/h になります。 前のシナリオと同様に、Lingo モデルと Hysys モデルの違いは無視できます。

基本ケース モデルの結果と最適化シナリオの結果を表 8 に示します。示されているように、基本ケース モデルと比較して、シナリオ 1 と 2 の両方で粗利益の増加が見られます。 ただし、シナリオ 3 では、粗利益が減少します。 粗利益が減少する理由は、TS15 に設定された追加の制約により、TS16 の価値が低くなり、粗利益の低下につながるためです。

Aspen Hysys の経済評価ツールを使用して VRU システムの経済性を評価した結果、資本コストは 1,263,500 ドルになりました (運用コストは無視できます)。 各シナリオの回収期間を表 8 に示します。年間稼働時間を 8,000 時間と仮定して計算されます。 表 8 の最後の行は、3 つのシナリオが回収期間に関して同等であることを示しています。シナリオ 2 は他のシナリオをわずかに上回っており、1 時間あたりの排出量 (CO2e/h) が 37.16 kg という最も高い温室効果ガス削減効果を示しています。 後者は、フィード (ストリーム 1) とフレアに送られるストリーム 16 のメタンと CO2 の流量の差に基づいて計算されることに注意してください。 また、メタンは一般に、地球温暖化係数の観点から CO2 の 25 倍強力な温室効果ガスとみなされていることにも注意してください。

次に、プロジェクトの粗利益に大きな影響を与えるパラメーターを特定するために感度分析が実行されました。 分析では、粗利益を評価するために、圧縮比、凝縮水の価格、ストリーム 3 の出口温度、ストリーム 16 の温度、電気の価格などのいくつかのパラメーターが研究されました。 各パラメータは、ベースケース モデルと比較して値に ±20% の変動があるように設定されています。

図 6 に基づいて、電気の価格は別として、他のすべてのパラメーターが非常に敏感であることがわかります。 最も敏感なパラメータは冷却器出口温度 (ストリーム 3) であり、これにより、約 100 ドル/時間の粗利益の最大の差が生じます。 さらに、コンデンセートの価格によっても、1 時間あたり約 90 ドルという大きな粗利益の差が生じます。

図 6. 感度分析により、ほとんどのパラメータが実際には非常に敏感であることが示されました

これらの分析により、貯蔵船に VRU を導入すると汚染が軽減され、同時に追加利益も生み出されることが確認されました。 最適化の結果は、炭化水素の回収量の増加が利益の増加につながり、回収期間が約 0.7 年で、温室効果ガスが 30 kg CO2e/h 以上削減されることを示しました。 感度分析により、ストリーム 3 の温度は分析されたすべてのパラメーターの中で最も影響力のあるパラメーターであるため、慎重な制御が必要であることがわかりました。 ■

1. Climate & Clean Air Coalition (CCAC)、技術ガイダンス文書番号 6: 不安定な炭化水素液体貯蔵タンク、2017 年。

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9. Sinnott, RK および Towler, G.、「化学工学設計」、エルゼビア、2013 年。

Yik Fu Lim は、Taner Industrial Technology Sdn Bhd (ユニット B2 および B3、Jalan SP4/1、Seksyen 4、Taman Serdang Perdana、43300 Seri Kembangan、Selangor、マレーシア、電話: 6013- 3331928; E-メール: [email protected])。 彼の仕事には、インダストリー 4.0 の実装をサポートする制御および計装スキームの開発が含まれます。

Dominic CY Foo は、ノッティンガム大学マレーシア キャンパス (化学環境工学科およびグリーン テクノロジー エクセレンス センター、Broga Road、43500 Semenyih、Selangor、マレーシア、電話: +60) のプロセス設計と統合の教授です。 (3)-8924-8130; ファックス: +60(3)-8924-8017; 電子メール: [email protected])。 彼はマレーシア技術委員会に登録されているプロのエンジニアです。 彼の研究には、資源保護と生産計画のためのプロセス統合技術の開発が含まれます。 彼は 8 冊の書籍と 190 以上の論文を数多くの専門誌に出版しており、Process Integration and Optimization for Sustainability の編集長を務めており、いくつかの雑誌の編集委員も務めています。

Mike Boon Lee Oi は、NGLTech Sdn Bhd (Suite 8-3, 8th Floor, Wisma UOA II, No 21, Jalan Pinang, 50450 Kuala Lumpur, Malaysia. 電話: +6016-9364888; 電子メール: [ email protected])。 彼は石油とガスのエンジニアリング設計において 15 年の実務経験があります。 彼の仕事には、凝縮水回収システム (CRS)、低圧生産ユニット (LPPU)、セパレーター設計、およびスラッグ抑制システムのための新技術の開発が含まれます。