Impacto del Metanol Sobre la Distribución de los Compuestos de Azufre en un Tren de Fraccionamiento de los LGN

En los Previos del Mes correspondientes a Febrero y Mayo del 2010 hemos presentado la distribución y concentración de los compuestos de azufre en un tren de fraccionamiento de los LGN (NFT) aplicando un conjunto de programas de simulación (software) comercial [1-3].

 

Los Compuestos que pueden estar presentes en los LGN incluyen el H₂S, COS, CS₂, y los mercaptanos (RSH). Estos se presentan típicamente en concentraciones mínimas y comúnmente se eliminan mediante la adsorción en un tamiz molecular, reacción con una solución caustica, o el tratamiento con aminas. Adicionalmente, el contenido de metanol del hidrocarburo líquido puede presenciarse en concentraciones altas hasta el 0.6 % molar (GPA-Midstream RR 149).

 

Este previo presentará el efecto del metanol sobre la distribución y concentración de los compuestos de azufre en un tren de fraccionamiento de los LGN aplicando un simulador de procesos basado en la ecuación de estado Peng – Robinson. Los parámetros de interacción binaria incorporados internamente en el simulador fueron aplicados. Los resultados tabulares y gráficos de ésta simulación son presentados en la Tabla 1.

 

 

 

El diagrama de flujo de proceso del TFL (NFT) se muestra en la Figura 1 [3]. Las especificaciones de la columna, y el producto se ven en la Tabla 2. Una eficiencia total de un 90 % de los platos (contactos) fue aplicada para todas las columnas.

 

 

 

 

 

Expectativas de la Distribución del Producto:

 

La Figura 2, tal como la Figura 9 presentada por Likins y Hix [7], muestra un gráfico de barras en escala logarítmica descendiente de las presiones de vapor de los compuestos puros de interés en este estudio. Las presiones de vapor indicadas en este diagrama se calcularos mediante el ProMax [5].

 

Esta Figura indica que el COS debe distribuirse tanto a las corrientes de etano así como el propano. El MeSH, con presión de vapor cercana a la del n-butano debe distribuirse principalmente con los butanos y una mínima cantidad en la corriente del pentano. El EtSH, con presión de vapor entre el butano y pentano, debe distribuirse primariamente entre el butano y pentano. Así, la distribución del CS₂ debe ocurrir entre las corrientes de pentano y los C₆⁺ con solo trazas mínimas hacia el butanos. Los compuestos de azufre de mayor peso deben presenciarse casi en su totalidad en la corriente de los C₆⁺.

 

 

 

Resultados de la Simulación por Computadora:

 

El TFL descrito en la sección previa fue simulado aplicando el ProMax [5] basado en la ecuación de estado Peng Robinson (PR Eos) [6]. En este estudio, los paramentos de interacción binaria fueron aplicados aun cuando recomendamos evaluar la veracidad de los resultados EVL contra data experimental, y de ser necesario la inserción de una regresión de esta información EVL dentro de los parámetros de interacción binaria. Esta regresión puede ser requerida para modelar el sistema incluyendo los mercaptanos.

 

El enfoque de este estudio se basa en la distribución (% de recuperación) y concentración (PPM) de los compuestos de azufre dentro de las corrientes de productos en la ausencia del metanol. La Tabla 3 presenta la concentración en PPM de los compuestos de azufre en la alimentación mas las corrientes de los productos. La concentración máxima de cada compuesto en las corrientes de los productos se muestra en los tintes rojos en color.

 

 

 

 

Las Figuras 2 al 6 presentan gráficos de barras de la recuperación de cada compuesto de azufre en el “Gas” más las otras corrientes de los productos. Nótese que en estas figuras, el “Gas” representa la suma de las corrientes 9, 13, y 16. La recuperación en porcentaje molar se define en el número de moles de un componente en el producto dividido por los moles del mismo componente en la corriente de alimentación. (Corriente 5). Las Figuras 8 al 11 presentan el impacto del metanol sobre la recuperación de los compuestos de azufre en las corrientes de los productos.

 

 

H2S y COS:

 

H₂S y COS: La Figura 3 muestra la distribución y recuperación del H₂S y COS en el Gas, y corrientes de producción C₂ y C₃. Como esperado, mucho del H2S se distribuye en las corrientes de producción del gas y el C₂, y mucho del COS finaliza en la corriente de producto del C₃. Nótese que el COS dentro del C3 ~ 0.

 

MeSH: La Figura 5 indica la distribución y recuperación del MeSH en las corrientes de productos del Gas, C₂, C₃, C4, y C₅ . La mayoría del MeSH se distribuye a las corrientes del C₃ y C₄. Note que el MeSH en el C₂ y C₅ es ~ 0.

 

 

 

 

EtSH y CS2: La Figura 5 muestra la distribución y recuperación del EtSH and CS₂ en las corrientes de productos C₃, C₄, C₅, y el C₆₊ . La mayoría del EtSH se integra a las corrientes del C₄ y C₅ y la gran parte del CS₂ se observa dentro del C₅ lo cual es consistente con la data de la Figura 1. Note que el EtSH en el C₃ y C₆₊ es ~ 0 y CS₂ en el C₆₊ es ~ 0.

 

iC3SH y iC4SH: La Figura 6 muestra que la distribución y recuperación del iC₃SH y iC₄SH en las correspondientes corrientes de C₄, C₅ y C₆₊ . Como esperado el iC₃SH se presenta en las Corrientes del C₅ and C₆₊ y todo el iC₄SH finaliza en la corriente C₆₊. Note que el iC₃SH en el C₄ es ~ 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

Efecto del Metanol

Para investigar el impacto del metanol sobre las recuperaciones de los compuestos de azufre dentro de las corrientes de los productos, la concentración del metanol en la corriente alimentadora (corriente 5) fue actualizada a 0.01, 0.1, 0.5, y 1 % molar.

 

Como se observa en la Figura 7, los resultados de la simulación indicaron que casi todo el metanol fue distribuido solo entre las corrientes de producto de los C₄, y C₅. Basado en la Figura 2, todo el metanol debe agregarse a las corrientes del C₆ y C₇, pero no de la misma familia (fuente). La Figura 7 también indica que el nivel de las recuperaciones de estas dos corrientes de productos es función lineal de la concentración del metanol en la corriente alimentadora.

 

 

 

 

Los resultados de simulación indican que las recuperaciones de H₂S, COS, y el iC₄SH son independientes de las concentraciones de metanol en la alimentación. El impacto de esta concentración en la alimentación sobre la recuperación de otros compuestos de azufre son presentados en las Figuras 8 al 11.

 

La Figura 8 indica que la presencia de metanol en la alimentación imparte un efecto apreciable sobre las recuperaciones de EtSH y CS₂ en las corrientes de productos C₄ y C₅, pero despreciable sobre la recuperación del MeSH en las corrientes de productos.

 

Las Figuras 9 y 10 indican que la presencia de metanol en la alimentación imparte efecto apreciable sobre las recuperaciones de EtSH y CS₂ en las corrientes de productos de C₄ y C₅ pero lo inverso en la corriente de C₆₊ respectivamente.

 

La Figura 11 indica que la presencia de metanol en la corriente posee efecto importante sobre las recuperaciones de iC₃SH en las corrientes de productos C₅ and C₆₊ pero sin impacto en la corriente de C₄.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Conclusiones:

Los resultados computacionales presentados y expuestos en este trabajo son específicos para un tren de fraccionamiento del LGN considerado en lo expuesto, pero existen varias conclusiones que se pueden concretar del trabajo expuesto. Estos resultados se pueden resumir como sigue:

• La mayor concentración del MeSH ocurre en la corriente de producto C₄ (corriente 20).
• La mayor concentración del EtSH ocurre en la corriente de producto C₅ (corriente 23).
• La mayor concentración del CS₂ ocurre en la corriente de producto C₅ (corriente 23).
• La mayor concentración del iC₃SH ocurre en la corriente de producto C₅ (corriente 23).
• La mayor concentración del iC₄SH ocurre en la corriente de producto C₆₊ (corriente 24).
• El metanol en la corriente de alimentación será distribuida en las corrientes de producto C₄ y C₅.
• La cantidad de recuperación del metanol en las corrientes de producto C₄ and C₅ es función lineal de la concentración de este compuesto en la alimentación.
• La presencia del metanol en la corriente de entrada no imparte efecto sobre las recuperaciones del H₂S, COS (el más volátil) y el iC₄SH (el menos volátil) en las corrientes de productos.
• La Presencia del metanol en la alimentación imparte poco impacto sobre la recuperación del MeSH en las corrientes de productos.
• Presencia del metanol en la corriente de entrada imparte efecto considerable sobre las recuperaciones de EtSH, CS₂ y iC₃SH en las corrientes de productos. En la ausencia de metanol, la mayoría de estos tres compuestos fue distribuido en las Corrientes de productos C₄ and C₅; de manera que su concentración en estas dos corrientes se ve impactada por el methanol.

 

Los parámetros de interacción binaria utilizados en el EDE (EoS) juegan un papel importante en el comportamiento EVL (VLE) del sistema bajo estudio, mas impactan la distribución de los compuestos de azufre presentes en la alimentación. La aplicación de parámetros incorrectos puede resultar en errores en las conclusiones. Se debe ejercer mucha cautela en la selección y aplicación de estos parámetros. En este estudio, los valores aplicados fueron arrojados por aquellos almacenados en el simulador.

 

Los resultados también indican que algunos de estos compuestos no fueron distribuidos entro los productos de los hidrocarburos de la misma manera en que se esperaría como función de sus volatilidades y concentraciones. Esto podría ser explicado por las conclusiones expuestas por Harryman y Smith [8,9] quienes detallaron; “ iC₃SH se constituye mediante el fraccionamiento dentro de la de-propanizadora y la de-etanizadora.” Debe ser adicionalmente notado que el comportamiento EVL de los componentes en una mezcla no es la misma que su rendimiento de manera singular.

 

De manera que, la evaluación adicional se justifica para arribar a una decisión concreta. Esto debe ser buena razón para lleva a cabo pruebas en el laboratorio más los cómputos detallados termodinámicos para concretar las caudales, y concentraciones del caso. Siempre se debe efectuar estos detalles de análisis para justificar las decisiones tomadas más la selección de los esquemas de proceso.

 

By: Dr. Mahmood Moshfeghian

Traducido al Español por: Dr. Frank E. Ashford

 

Reference:

1. Moshfeghian, M. “Distribution of Sulfur-Containing Compounds in NGL Products”, TOTM, Feb 2010.
2. Moshfeghian, M. “Distribution of Sulfur-Containing Compounds in NGL Products by Three Simulators,” TOTM, May 2010.
3. Al-Sayegh, A.R., Moshfeghian, M.  Abbszadeh, M.R., Johannes, A. H. and R. N. Maddox, “Computer simulation accurately determines volatile sulfur compounds,” Oil and Gas J., Oct 21, 2002.
4. Gas Processors Association, “GPA RR-149: Vapor-Liquid and Vapor-Liquid-Liquid Equilibrium for H2S, CO2, Selected Light Hydrocarbons and a Gas Condensate in Aqueous Methanol or Ethylene Glycol Solutions,” 1995.
5. ProMax 4.0, Bryan Research and Engineering, Inc, Bryan, Texas, 2017.
6. Peng, D.Y. and D. B. Robinson, Ind. Eng. Chem. Fundam. 15, 59-64, 1976.
7. Likins, W. and M. Hix, “Sulfur Distribution Prediction with Commercial Simulators,” the 46th Annual Laurance Reid Gas Conditioning Conference Norman, OK 3 – 6 March, 1996.
8. Harryman, J.M. and B. Smith, “Sulfur Compounds Distribution in NGL’s; Plant Test Data – GPA Section A Committee, Plant design,” Proceedings 73rd GPA Annual Convention, New Orleans, Louisiana, March, 1994.
9. Harryman, J.M. and B. Smith, “Update on Sulfur Compounds Distribution in NGL’s; Plant Test Data – GPA Section A Committee, Plant design,” Proceedings 75th GPA Annual Convention, Denver, Colorado, March, 1996.