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Coalescer

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Introduzione
2
Problema
I sali presenti nell’acqua
(all’estrazione) causano
problemi di corrosione
Soluzione
Separazione delle fasi
(acquosa ed organica)
Fase
gassosa
Estrazione
petrolio
Fase liquida
(acqua +
grezzo)
Matteo Bruni
COALESCER
ELETTROSTATICO
Grezzo
purificato
Acqua
Metodi di separazione
3
Separazione gravimetrica (camere di
calma)
•
Volumi elevati
•
Tempi di separazione
industrialmente non accettabili
•
Basse efficienze di rimozione
Separazione elettrostatica (Coalescer)
•
Volumi ridotti
•
Tempi di separazione bassi
•
Alte efficienze di rimozione
Matteo Bruni
Descrizione del coalescer
Una prima zona del coalescer permette
una «grossolana» separazione
gravimetrica (coadiuvato da un
riscaldamento della carica
idrocarburica).
Matteo Bruni
4
Descrizione del coalescer
5
Altezza
Nella seconda zona del coalescer, la
separazione dell’acqua residua,
avviene tramite coalescenza delle
gocce,
resa
possibile
grazie
all’effetto del campo elettrico
applicato.
Matteo Bruni
Studi
6
Per la modellazione dei coalescer elettrostatici, è possibile seguire due strade
differenti:
Analisi CFD (Computational Fluid
Dynamics) [Chiesa, 2004]
•
•
•
•
Semplificazione eccessiva dello
studio (distribuzione, Holdup)
Trattazione di emulsioni bifase
complessa (in presenza di campo
elettrico)
Risultati poco coerenti con la
pratica industriale
Difficoltà numeriche elevate
Integrazione di equazioni di bilancio di popolazione
•
•
•
•
Difficoltà numeriche trascurabili
Equazioni di bilancio definite
Facile implementazione delle forze attrattive
Distribuzione non uniforme
Matteo Bruni
Bilanci di forze su singola goccia
7
Nel modello proposto, una particella di acqua viene considerata soggetta a
tre tipi di forze :
• Una forza gravitazionale
• Una forza di trascinamento
• Una forza di attrito
• Una forza di attrazione (funzione del campo elettrico applicato)
Componendo le forze agenti, si ricava
la velocità di caduta di una goccia
GALLEGGIAMENTO
(  water  oil )di2 g
Vi  Voil 

18
CONTRIBUTO
ATTRATTIVO
CONTRIBUTO
GRAVITAZIONALE
ATTRITO
Matteo Bruni
 0 water  oil E 2 di6
3 di dist 4
Limitazioni – Deformazione delle gocce
8
Campo elettrico troppo intenso  Deformazione eccessiva della goccia  Rottura
Valore limite di γ
per evitare
deformazione:
circa 1.9
Matteo Bruni
Effetto temperatura
9
Un aumento di temperatura (entro certi limiti), migliora le prestazioni del coalescer.
Non si superano i 100°C per evitare
l’evaporazione dell’acqua
Matteo Bruni
Forza di attrazione elettrostatica
2
Felett 
K el E d
6
p
dist 4
10
Valida per dist >> d formula utilizzata in ambito
industriale, dove dist: distanza tra bordi della goccia
(Drillet, 2000)
Espressione spesso confutata (Chiesa, Melheim 2004):
per dist << d infatti Velattrattiva 

La modellazione del coalescer prende in considerazione grandezze
statistiche, come la distanza media tra gocce.
Una stima della distanza tra gocce è: disti , j 
Fissata una concentrazione, è possibile
stabilire una frequenza d’urti (1/s)
FDI i , j  i , j
Vi V j
disti , j
Nota la frequenza
d’urto, è possibile
simulare la coalescenza
tra gocce
Matteo Bruni
(di  d j )
2 3 Conc
Diametro critico
dist 
11
di
3
Conc
(  water  oil )di2 g  0 water  oil E 2 di6
Vi  Voil 

18
3 di dist 4
(  water  oil )di2 g  0 water  oil E 2 di Conc (4/3)
Vi  Voil 

18
3
Ponendo Vcad = 0 e risolvendo la quadratica in di, ottengo il valore limite del diametro
(diametro critico)
Le gocce aventi di > dcrit , invertono la direzione del moto e contribuiscono alla
separazione delle fasi.
Matteo Bruni
Modello matematico
12
Modello matematico sviluppato in VBA.
Caratteristiche fondamentali:
Classi di distribuzione
•
Introduzione di una divisione
delle gocce in «classi» a seconda
del diametro (25-30 μm, 30-35
μm..)
•
Introduzione di una distribuzione
della popolazione di gocce
d’acqua
Matteo Bruni
Equazioni
13
Il modello integra le equazioni di bilancio strato per strato.
In particolare:
N
dN i
f (i , j )
(
)S  Ni 
NJ
dt
j 1 N tot
Dk3  D 3j  Di3
Termine di scomparsa delle gocce della classe i-esima
Nuovo diametro (k-esima classe) a seguito di coalescenza
i 1
i 1
dN i
f (i , k )
(
)P   N J 
Nk
dt
N tot
j 1
k  j 1
Termine di produzione delle gocce (classe i-esima)
dN i
dN
dN
 ( i ) S  ( i ) p Variazione complessiva del numero di gocce (classe i-esima)
dt
dt
dt
dkCi
dN i
 kgi
dt
dt
Variazione della massa delle gocce di classe i-esima
•kCi : kilogrammi totali della classe i-esima
•kgi : kilogrammi della goccia di classe i-esima
Matteo Bruni
Soluzione numerica
14
Il problema, per essere risolto, necessita delle corrette condizioni al contorno.
E’ noto solamente profilo delle gocce in risalita, non quello delle gocce in caduta.
Profilo non
noto
E’ necessario un ciclo iterativo per trovare la soluzione del problema.
Partendo da un profilo di decantazione nullo, ad ogni iterazione viene calcolato un
nuovo profilo fino al raggiungimento della convergenza sui bilanci.
Ogni profilo calcolato che non soddisfa i bilanci, viene utilizzato come valore di primo
tentativo per l’iterazione successiva.
Matteo Bruni
Simulazioni – Effetto campo elettrico
15
Condizioni di simulazione
• 40.000 BPD
• 30 m2 superficie di raccolta
• 3% Concentrazione
• 1000 mm altezza tra le griglie
• 30°C Temperatura
DISTRIBUZIONE Diametri
Diametro (μm)
Frazione%
50
95
100
5
Matteo Bruni
Simulazioni – Dinamica di separazione
16
kg
decantati
Altezza [mm]
kg
trascinati
Quantità di acqua [kg/h]
Matteo Bruni
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