矿场集输原油处理过程VOCs排放量计算

2020-03-02 05:15刘洋王北福周靖也张明强
机械工程师 2020年2期
关键词:矿场集输溶解度

刘洋, 王北福, 周靖也, 张明强

(浙江海洋大学,浙江 舟山316022)

0 引 言

矿场油气集输技术领域内主要包括油气分离、原油脱水、天然气净化、轻烃回收等工艺[1-2]。特别是在井口开采和运输过程中,出矿的原油中较轻的烃组分不稳定,极易挥发到大气中,会造成极大的油气损耗[3-5]。挥发的组分中含量最多为甲烷,其次是乙烷、丙烷和丁烷,它们被归类为挥发性有机化合物(VOCs)[6-8]。石油化工中矿场集输处理原油过程中VOCs排放是石化行业重要的VOCs排放源之一[9-11]。这些排放的挥发性有机化合物大多具有毒性、致突变性和致癌性,严重威胁着生态环境和人类身体健康[12-14]。准确预测矿场集输过程中处理原油时的VOCs排放量,对石油化工行业的节能减排具有重要意义。

美国环保署开发TANK4.0.9模型, 主要用于计算固定顶罐、外浮顶罐、圆形外浮顶罐、卧式罐及内浮顶罐五大类储罐的呼吸排放量[15-16]。其缺点是基于闪蒸计算出的模型,并不适用于一些低挥发性的原油。

在原油处理过程中,挥发性有机化合物在原油中的溶解度会受加热炉的温度和压力变化影响[17]。李传宪等[18]研究表明:原油压力越大,气体密度越大,气体越容易溶解在原油中,挥发性有机化合物溶解度也就越大;随着温度的升高,溶解度逐渐减小。根据矿场集输处理原油过程中周边环境温度和压力变化导致的溶解度变化的关系,提出一个预测处理原油中VOCs年排放量的模型。该模型适用于中-重型原油处理过程VOCs挥发量计算。假设排放VOCs中只存在甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷、正戊烷组分。

1 模型建立

研究的目的是更加精确地模拟出的处理原油时的VOCs排放量。其方法是按照单个组分来计算,采用API重度和蒸馏曲线,来估算出利用加热炉处理原油时挥发出来的单个组分的气体溶解度及总溶解度。

建立的溶解度模型如下:

式中:V为最终排放量,m3;Q为规定时间段内的产油量,m3(在规定时间段t内);Rs为超临界气体溶解度的总和。下标含义参考下列条件:s0为储罐压力和温度条件;sin为加热炉加热和压力条件下。

公式意义为:在处理原油过程中,由于条件不同,处理前后原油的溶解度发生变化而产生的排放。在进行全年计算时,模型方程为

在Prausnitz和Shair[19]的工作之上,使用规则溶液理论预测原油中蒸发的每个组分的溶解度Rs的模型。初始状态下气体的逸度参数等于挥发性有机化合物各气体分数和系统总压强的乘积[20]。对于气体中的每个组分的溶解度需单独进行计算,因此,其各个组分的溶解度最终表达式为

最后,将C1-C5各个组分的RSi相加,即可得到总溶解度。概念和公式是提出模型的基础,本模型具体的变量计算公式见表1,计算排放量所需变量的关系如图1所示。

表1 变量的表达公式

图1 计算排放量所需变量关系图

2 计算及结果分析

油田的现场条件:加热炉温度设置为50 ℃,压力为241 kPa;储罐温度预设为55.6 ℃,压力为1.013×105Pa;处理量为5.471 m3/h。

图2为油田中4个地点的原油蒸馏曲线分析的平均结果图。根据GB/T 6536-2010《石油产品常压蒸馏特性测定法》绘制蒸馏曲线。经对比,所选区域中4个地点的样品检测偏差结果都低于10%,而在所选指定的区域样品检测结果偏差甚至更小。因此可以得出,在每个所选指定区域内的原油特性几乎没有差异。

图2 蒸馏曲线分析的平均结果图

利用国家标准《SN/T 4432-2016原油和液态石油产品的密度、相对密度和API重度测定 温度比重计法》,在每个地点的储罐的中间取一定量的原油样品,蒸馏后利用比重计进行API重度分析,结果见表2。

表2 API重度平均结果

利用蒸馏曲线和API重度计算出在矿场集输过程中的VOCs的排放量,即为其在加热炉条件下的溶解度和在储罐中的溶解度之差乘以一年的原油产量,计算结果见表3。计算出的溶解度及年排放量数据表明仅利用API重度和蒸馏曲线计算溶解度的可行性。且模拟出的溶解度结果和现场收集到的溶解度数据结果相似。

表3 模拟计算出的溶解度结果

3 结 论

利用API重度和蒸馏曲线对原油中的各组分的溶解度变换量进行求和,可以建立出一种预测排放量的模型。结果显示出利用该模型模拟出的溶解度结果和收集到的现场数据所得到的溶解度相似。由于所选地点油品特征符合模拟范围,因此监测的地点很适合我们进一步研究及模型的拟建。

在监测API重度度数时,监测地点的原油特征并未有明显差异,蒸馏曲线的馏点分布在检测指定区域的样品之间呈现很小的波动。

在之后的研究中,可以将这些地点更具体的温度和压力变化值与模型计算联系起来,更加完善和细化该预测模型,以便对每个油罐每年的VOCs排放量做出更加精准的估算。

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