KR20190004286A - 특히 비혼화성 액체 분산액의 시뮬레이션된 비중 분리에 관한, 다상 분리기의 분석 및 최적화를 위한 과정 - Google Patents

특히 비혼화성 액체 분산액의 시뮬레이션된 비중 분리에 관한, 다상 분리기의 분석 및 최적화를 위한 과정 Download PDF

Info

Publication number
KR20190004286A
KR20190004286A KR1020187032299A KR20187032299A KR20190004286A KR 20190004286 A KR20190004286 A KR 20190004286A KR 1020187032299 A KR1020187032299 A KR 1020187032299A KR 20187032299 A KR20187032299 A KR 20187032299A KR 20190004286 A KR20190004286 A KR 20190004286A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
separator
liquid
phase
processor
oil
Prior art date
Application number
KR1020187032299A
Other languages
English (en)
Inventor
올란레와주 말콤 오시노우
Original Assignee
사우디 아라비안 오일 컴퍼니
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 사우디 아라비안 오일 컴퍼니 filed Critical 사우디 아라비안 오일 컴퍼니
Publication of KR20190004286A publication Critical patent/KR20190004286A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/10—Analysis or design of chemical reactions, syntheses or processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D17/00—Separation of liquids, not provided for elsewhere, e.g. by thermal diffusion
    • B01D17/12—Auxiliary equipment particularly adapted for use with liquid-separating apparatus, e.g. control circuits
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D17/00—Separation of liquids, not provided for elsewhere, e.g. by thermal diffusion
    • B01D17/02—Separation of non-miscible liquids
    • B01D17/0208—Separation of non-miscible liquids by sedimentation
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D17/00—Separation of liquids, not provided for elsewhere, e.g. by thermal diffusion
    • B01D17/02—Separation of non-miscible liquids
    • B01D17/0208—Separation of non-miscible liquids by sedimentation
    • B01D17/0211—Separation of non-miscible liquids by sedimentation with baffles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D21/00—Separation of suspended solid particles from liquids by sedimentation
    • B01D21/30—Control equipment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D21/00—Separation of suspended solid particles from liquids by sedimentation
    • B01D21/30—Control equipment
    • B01D21/34—Controlling the feed distribution; Controlling the liquid level ; Control of process parameters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/041—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G06F17/13—Differential equations
    • G06F19/702—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Measuring Volume Flow (AREA)
  • Organic Low-Molecular-Weight Compounds And Preparation Thereof (AREA)

Abstract

본 발명은 2-상(액체-액체) 또는 3-상(기체-액체-액체) 시스템에 대한 비혼화성 액체 분산액(예를 들어, 유중수, 수중유 혼합물)과 유화액을 분리하도록 사용되는 비중 분리 처리 시스템의 프로세스 제어, 최적화 및 디자인을 수행하고, 성능을 평가하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 하나의 양상에 따르면, 이러한 시스템의 디자인, 시뮬레이션 및 제어는 참인 기하학적 구조 및 다차원 흐름 필드에 기초하여 그리고 수중유 또는 유중수 분산액의 유동학에서 유화액 농도의 영향에 의한 액적 크기의 분포에 대해 분리기의 분리 효율을 결정하기 위해 구성되는 컴퓨터 유체 역학(CFD) 소프트웨어를 사용하여 수행된다. CFD 시뮬레이션의 결과는 분리기가 비혼화성 액체 분산액의 최소량을 포함하는 액체 스트림을 출력하도록 분리기의 분리 효율을 최대화하기 위해 분리기의 입력 매개변수를 조정하도록 사용될 수 있다.

Description

특히 비혼화성 액체 분산액의 시뮬레이션된 비중 분리에 관한, 다상 분리기의 분석 및 최적화를 위한 과정
본 발명은 비혼화성 액체 분산액의 분리를 위한 시스템 및 과정에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 유중수(water-in-oil) 또는 수중유(oil-in-water) 분산액과 유화액의 비중 분리(gravity separation)를 위한 비중 분리기 처리 시스템의 디자인, 모니터링 및/또는 제어에 관한 것이다.
원유와 원유의 일부는 고가의 화학물질을 생산하기 위한 공급 원료로서 사용된다. 오일 분야에서 원유는 종종 물과 유화액을 형성한다.
유화액은 보통 하나의 상이 다른("연속적인") 상 내에서 불연속적으로 분산되는 비혼화성인 2개 이상의 액체의 혼합물이다. 유중수(w/o: water-in-oil) 유화액[물이 분산상이고, 오일이 연속상임] 및 수중유(o/w: oil-in-water) 유화액[오일이 분산상이고, 물이 연속상임]뿐만 아니라 더 혼성 유화액, 예컨대, 수중유중수(w/o/w: water-in-oil-in-water) 유화액 및 유중수중유(o/w/o: oil-in-water-in-oil) 유화액을 포함하는 오일/물 유화액의 수개의 유형이 있다. 대개, 오일 분야에서 생산되는 유화액은 w/o 유화액이다.
탄화수소 기체와 액체와 물의 분리는 일반적으로 2개 또는 3개의 상이 분리기에 진입하고 그리고 탄화수소 기체, 탄화수소 또는 더 낮은 밀도의 액체 및 물 또는 더 높은 밀도의 액체 상의 별개의 스트림으로 분리되는 수직 또는 수평 비중 분리기에서 수행된다. 분리기를 나가는 액체 스트림의 품질은 분리기 효율에 의해 영향을 받는다. 이상적인 효율 또는 완전한 분리 미만에서, 중질 액체상의 일부가 더 경질 액체상(유중수)과 함께 수행되고 그리고 더 경질 액체상의 일부가 중질 액체상(수중유)과 함께 수행된다. 생산정으로부터 분리기로의 수송 과정에서, 유체가 혼합되고 그리고 서로 분산되어, 분리되기 어려운 저장소로부터 파이프라인 수송 동안 혼성 분산액 또는 유화액을 형성한다. 기체상은 액체 내에 거품을 형성하고 그리고 액체상, 탄화수소상(더 경질 액체상) 및 수상(더 중질 액체상)이 혼합되어 하나의 상 내에 또 다른 상의 액적의 유화액 또는 분산액을 형성한다.
대부분의 기체가 꽤 쉽게 분리되지만, 유화액은 일반적으로 "타이트(tight)하거나" 또는 안정하고 그래서 분리되기 어렵다. 비중 분리기는 비교적 잔잔한 수평 또는 수직 흐름으로 비혼화성 상에 충분한 정착 시간을 제공하는 원리로 작동한다. 유화액이 분리기에 진입하고 그리고 분리 용기의 능력에 의해 제공된 시간량에 기초하여, 상은 오일이 물 유출 스트림에서 발견될 수 있고 물이 오일 유출 스트림에서 발견될 수 있는 가변도로 분리된다. 오일 액적은 오일-물 계면으로 상승되고 그리고 물 액적은 계면으로 침강된다. 상 사이에 형성된 유화액층은 분리를 지연시킨다. 오일과 물의 분산은 물 내의 불순물과 오일의 불균질성에 의해 복잡해진다. 항유화제가 오일-물 분리 및 병 테스트(bottle test), 배치 비중 분리를 개선하도록 첨가되고, 오일-물 분리를 가속하도록 항유화제 유효성을 평가하기 위해 정성적으로 사용된다.
비중 분리기의 디자인 및 크기 설정 및 제어를 위한 기존의 시스템 및 방법은 분리기 내의 유체의 체류 시간에 기초한 기법을 사용한다. 이 고전적인 디자인 가이드라인은 비용이 많이 들거나 또는 유화액 안정도의 변화에 대해 무반응이거나 또는 필수 조건 효율보다 낮거나 부족한 오버사이즈의 디자인을 초래한다. 예를 들어, 체류 시간 디자인 기준은 유입 조건, 유화액 안정도, 액적 크기 분포, 내부의 또는 물 계면 레벨을 고려하지 않는다. 추가의 실시예로서, 분리될 상의 평균 체류 시간 또는 단일의 액적의 수송에 기초한 분리기의 디자인은 일반적으로 분리기의 다차원 흐름 필드를 고려하지 않고 그리고 분리기 용적을 오버사이즈하는 경향이 있다.
수중유 또는 유중수 분산액의 유동학에서 유화액 농도의 영향에 의한 액적 크기의 분포에 대해 그리고 참인 기하학적 구조와 다차원 흐름 필드에 기초하여 분리 효율의 결정을 허용하여, 분리기를 가진 설비의 디자이너, 엔지니어 및 조작자가 분리기 내의 상 분포, 실제의 잔류 또는 체류 시간을 결정하게 하고 그리고 지배적인 작동 조건으로 분리기를 최적화하는, 다상 분리기를 디자인 및 제어하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다.
본 발명은 다중-액체 및 다상 비혼화성 액체 분산액을 분리하고, 시스템을 모니터링하고 그리고 이러한 시스템을 제어하기 위한 비중 분리기 시스템의 성능을 평가하는 컴퓨터-구현 방법에 관한 것이다.
하나의 양상에서, 방법은 비일시적인 저장 매체에 저장된 하나 이상의 모듈의 형태의 코드를 실행함으로써 구성되는 제어기 컴퓨팅 장치의 프로세서에, 작동 입력 매개변수를 제공하는 단계를 포함한다. 작동 입력 매개변수는, 밀도, 점도 및 표면 장력 중 하나 이상을 포함하는 비혼화성 액체 분산액에 대한 유체 특성 데이터, 비혼화성 액체 분산액에 대한 정적 또는 동적 침강 데이터(settling data), 및 분리기 내의 하나 이상의 내부의 기하학적 컴포넌트를 포함하는 분리기의 내부의 용적의 기하학적 구조를 포함한다. 방법은 또한 프로세서를 사용하여, 분리기 시스템의 컴퓨터 유체 역학(computational fluid dynamics: CFD) 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 특히, CFD 모델을 생성하는 단계는, 기하학적 구조에 기초한 프로세서를 사용하여, 분리기 내의 내부의 컴포넌트와 분리기의 내부의 용적의 3차원 기하학적 모델을 획정하는 단계; 3차원 모델에 기초한 프로세서를 사용하여, 분리기의 내부의 용적에 대한 컴퓨터 메시(computational mesh)를 획정하는 단계; 프로세서를 사용하여, 비혼화성 액체 분산액의 초기의 액적 크기 분포를 결정하는 단계; 오일러(Eulerian) 다상 모델을 사용하여 분리기의 내부의 용적 내에 연속적인 기체상, 더 중질 액체상 및 더 경질 액체상의 각각에 대한 용적을 나타내는 단계; 분산된 액체상의 용적에 대해, 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계로서, 분포는 다변량 방법에 따라 모집단 균형 방정식을 품으로써 모델링되는, 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계; 프로세서를 사용하여, 유체 특성 데이터와 액적 크기의 함수로서 모집단에서 액적 크기 진화를 모델링하도록 합체 커널(kernel) 및 파손 커널을 적용하는 단계; 및 연속적인 액체상과 분산된 액체상 각각 사이의 상 상호작용을 모델링하는 단계로서, 상 상호작용의 모델은 분산된 액체상 용적 내의 희석된, 반-희석된 그리고 농축된 상황 사이의 분산상 비율 농도의 함수이고 그리고 분산상 액적 직경 분포, 분산액 점도 및 오일과 물 특성의 함수인, 상 상호작용을 모델링하는 단계를 포함한다. 게다가, 방법은 또한 CFD 모델에 기초한 프로세서를 사용하여, 분리 효율을 최대화하도록 그리고 각각 규정된 조성을 가진 처리된 액체의 하나 이상의 스트림을 분리기로부터 출력하도록 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 조정하는 단계를 포함한다.
또 다른 양상에서, 방법은 기체상, 유상 및 수상을 포함하는 다중-액체 및 다상 비혼화성 액체 분산액을 수용하기 위한 유입구를 가진 다상 분리기를 제공하는 단계를 포함한다. 추가의 양상에서, 방법은 비혼화성 액체 분산액을 분리기로 지나가게 하는 단계, 액체-액체 분리 효율을 최대화하도록 작동 매개변수를 조정하는 단계, 및 비혼화성 액체 분산액으로부터 분리되고 그리고 비혼화성 액체 분산액의 최소량을 포함하는 처리된 액체의 하나 이상의 스트림을 분리기로부터 출력하는 단계를 포함한다.
도 1a 및 도 1b는 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 위어(weir)(도 1a) 및 부트(도 1b)를 가진 예시적인 3-상의 기체-오일-물 분리기를 도시한 도면;
도 2는 배치 정적 비중 분리기 내의 2-상의 액체-액체 분리의 원리를 예시하는 고-레벨도;
도 3은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 비혼화성 액체 분산액의 비중 분리를 시뮬레이션하기 위한 방법을 예시하는 흐름도;
도 4는 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 비혼화성 액체 분산액의 비중 분리를 시뮬레이션하기 위한 방법에 대한 입력 매개변수를 예시하는 흐름도;
도 5는 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 0 내지 1의 물 비율의 범위에 대해 플롯팅된 아랍의 경질 원유와 소금물의 유화액의 상대 점도를 예시하는 그래프;
도 6은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 국부적 액적 크기에 따라 반-희석된 상황과 농축된 상황에서 변형 불가능한 구형 액적과 유화액 점도를 모델링하는 것으로부터 예시적인 그래픽 출력을 예시하는 도면;
도 7은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 비혼화성 액체 분산액의 비중 분리를 시뮬레이션하기 위한 방법을 예시하는 흐름도;
도 8은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 분리기 CFD 모델에 대한 분리기 성능을 평가하기 위한 방법을 예시하는 흐름도;
도 9a 및 도 9b는 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 변경된 불라드 모델(Bullard model)(도 9a) 및 초음파 기법(도 9b)을 사용하여 물 비율에 대한 시간에 대한 높이 비율을 예시하는 그래프; 및
도 10은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 방법을 구현하기에 적합한 하드웨어 컴포넌트를 포함하는, 비혼화성 액체 분산액의 분리를 위한 예시적인 시스템을 예시하는 고-레벨도.
특정한 실시형태의 상세한 설명
본 발명은 성능을 평가하고, 비혼화성 액체 분산액(예를 들어, 유중수, 수중유 혼합물)과 2-상(액체-액체) 또는 3-상(기체-액체-액체) 시스템에 대한 유화액을 분리하도록 사용되는 비중 분리 처리 시스템의 프로세스 제어, 최적화 및 디자인을 수행하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
하나의 양상에 따르면, 이러한 시스템의 디자인, 시뮬레이션 및 제어는 수중유 또는 유중수 분산액의 유동학에서 유화액 농도의 영향에 의한 액적 크기의 분포에 대해 그리고 참인 기하학적 구조와 다차원 흐름 필드에 기초하여 분리기의 분리 효율을 결정하기 위해 구성되는 컴퓨터 유체 역학(CFD) 소프트웨어를 사용하여 수행된다. 본 시스템 및 방법은 적절한 자본 지출 및 작동 능률을 보장하도록 컴퓨터 유체 역학의 엄격한 모델링을 활용한다.
본 명세서에 더 설명되는 예시적인 시스템 및 방법은 기존 분리기의 디자이너, 엔지니어 및 조작자가 분리기 내의 상 분포 및 실제의 잔류 또는 체류 시간을 결정하게 하고 그리고 지배적인 작동 조건에 기초하여 기존의 분리기의 작동 및 새로운 분리기의 디자인을 최적화하게 한다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 또한 엔지니어 및 조작자가 가상의 분리기 작동을 시각화하게 하기 위한 트레이닝 툴로서 활용될 수 있다. 또한, 본 시스템 및 방법은 수평, 수직, 및 2-상 또는 3-상 분리기의 분리를 개선하도록 새로운 분리기 내부를 평가 및 디자인하도록 사용될 수 있다. 결국, 시스템 및 방법은 다상 분리기의 작동을 평가하도록, 작동 고장 처리를 수행하도록, 과정 최적화를 수행하도록 그리고 새로운 분리기 장치를 디자인하도록 분리 효율의 더 나은 예측을 제공한다.
A. 다상 오일 및 물 분산액의 비중 분리
유화액의 형태로 원유와 물의 공존은 과정 및 생성물 품질 관점 둘 다에서 매우 매력적이지 않다. 도 1a 및 도 1b는 기체층(105), 유층(110), 수층(115) 및 유층과 수층 사이의 유화액층(120)을 포함하는 내부에 예시적인 상 분리 구역을 도시한 3개 상 분리기(100)의 실시형태를 예시한다. 더 경질 액체상(오일)의 범람을 위한 위어(125)가 도 1a의 실시형태에 또한 도시된다. 도 1b는 중질 상 제거를 위해 디자인된 부트(126)를 포함하는 대안적인 실시형태를 도시한다. 물 유출 밸브(130), 오일 유출 밸브(135)를 포함하는 액체상 유출구 상의 제어 밸브는 액체 레벨(140) 및 계면 레벨(145)(즉, 물 레벨층과 유화액층(120) 사이의 계면의 레벨)을 제어하도록 사용된다. 분리기로의 혼합물 유입구를 위한 유입 밸브(155)가 또한 도시된다. 기체 유출구(150) 상의 제어 밸브는 용기 압력을 제어하도록 사용된다. 대부분의 기체가 꽤 쉽게 분리되지만, 유화액은 일반적으로 "타이트하거나" 또는 안정하고 그래서 분리되기 어렵다.
일반적으로, 비중 분리기는 비교적 잔잔한 수평 또는 수직 흐름으로 비혼화성 상에 충분한 정착 시간을 제공하는 원리로 작동한다. 유화액이 분리기에 진입하고 그리고 분리 용기의 능력에 의해 제공된 시간량에 기초하여, 상은 오일이 물 유출 스트림에서 발견될 수 있고 물이 오일 유출 스트림에서 발견될 수 있는 가변도로 분리된다. 오일 액적은 오일-물 계면으로 상승되고 그리고 물 액적은 계면으로 침강된다. 상 사이에 형성된 유화액층은 분리를 지연시킨다. 오일과 물의 분산은 물 내의 불순물과 오일의 불균질성에 의해 복잡해진다.
도 2는 배치 정적 비중 분리기 내의 2-상 액체-액체 분리의 원리를 설명하도록 제공된다. 도 2는 유중수 분산액으로부터 분리되는 수상 비율의 일시적인 진화의 개략을 도시한다. 병 테스트에 대응하는 이 간단한 실시예에서, 경질 상(오일), 중질 상(물) 및 처리 화학물질이 함께 첨가되고 그리고 흔들리거나 또는 기계적으로 교반되어 유화액을 형성한다. 시간이 경과되면, 탈수된 오일이 침강 계면 위에 존재하고 그리고 물 동질상이 병합 계면 아래에 나타난다. 유화액의 불안정은 시각적 관찰에 의해 또는 초음파 기법에 의해 또는 감마 농도계에 의해 또는 핵자기 공명 또는 분산상의 농도 구배와 상의 분리를 측정하기 위한 다른 수단에 의해 모니터링될 수 있다. 상 분리 동안, 액적 침강이 액적-계면 위의 합체보다 더 빠르다면, 액적은 고밀도로 채워진 구역(dense-packed zone: DPZ)에 축적된다. 액적 무리는 합체 속도가 느리기 때문에 고밀도로 채워진 구역에서 고밀도의 유화액으로 침강된다. 액적 상 용적 비율이 증가되어 동질상에 다가가고 그리고 액적 크기는 고밀도로 채워진 구역에서 인접한 액적과의 합체에 기인하여 증가된다.
오일-물 분리의 속도 및 처리량은 용기 용적, 길이 및 직경에 영향을 준다. 오일-풍부 유입 스트림에 대한 분리 효율은 오일 유출 스트림 내의 물의 비율에 기초한다. 물-풍부 유입 스트림에 대한 분리 효율은 물 유출 스트림 내의 오일의 비율에 기초한다. 분리 과정이 분리 효율을 최대화하고 그리고 유중수 또는 수중유의 캐리오버(carryover)를 최소화하여 다운스트림 작동, 생성된 물 주입 및 원유 수송 라인의 기술적 및 상업적 조건을 충족하는 것이 필요하다.
비중 분리기의 디자인 및 크기 설정을 위한 기존의 시스템 및 방법은 일반적으로 분리기 내의 유체의 체류 시간에 기초하는 확립된 기법을 사용하여 행해진다. API 12J 표준은 예를 들어, 체류 시간에 대한 가이드라인을 제공한다. 용기 용적, 생산률, 유체 밀도 및 유체 점도와 관련되는 체류 시간은 오일과 물 분리를 위한 시간량을 결정한다. 체류 시간은 분리기 유형-2개 상 또는 3-상 분리기-, 그리고 오일의 API 비중(오일의 밀도 및 점도)에 기초하여 선택된다. 기체-액체 분리는 기체상으로부터 액적 분리를 위해 이용 가능한 체류 시간과 유사하게 처리된다.
기체-액체 및 액체-액체 분리를 위한 용기 체류 시간은 기체 및 액체 공탑 속도를 결정하도록 사용되는 이용 가능한 단면적으로부터 결정된다. 체류 시간은 API 표준당 액체-액체 분리에서 주요한 크기 설정 매개변수로서 사용된다. 액체 용량은 특정한 오일 비중에 대한 특정한 체류 시간에 기초하여 선택된다. 이 방법에 더하여, 스토크스의 법칙(Stokes law)이 컷-오프(cut-off) 액적 크기를 결정하거나 또는 분리를 위해 액적 크기를 최소화하도록 사용된다. 모든 더 큰 액적이 분리되는 것으로 여겨지지만, 컷-오프 직경보다 더 작은 모든 액적은 생성 스트림으로 이어진다. 액적 컷-오프는 일반적으로 100 내지 500㎛이다.
분리기 용기 크기는 스토크스의 법칙에 따라, 컷-오프 액적이 잠잠한 희석된 유체 내의 단일의 구에 대한 종단 낙하 속도에 기초하여 침강되기 위해 필요한 시간으로부터 결정된다. 체류 시간 디자인 기준은 유입 조건, 유화액 안정도, 액적 크기 분포, 내부 또는 물 계면 레벨을 고려하지 않는다. 이 고전적인 디자인 가이드라인은 비용이 많이 들거나 또는 유화액 안정도의 변화에 대해 무반응이거나 또는 필수 조건 효율보다 낮거나 부족한 오버사이즈의 디자인을 초래한다.
수많은 시도가 컴퓨터 유체 역학(CFD)을 사용하는 수평 비중 분리기의 성능 및 액체-액체 분리를 모델링하도록 행해진다. 이전의 연구는 CFD 예측이 흐름 패턴 및 상 잔류 시간과 같은, 거시적인 매개변수를 설명하는 것을 도왔지만, CFD가 액체상 분리 성능을 정확하게 예측할 수 없다는 것을 보여준다.
개시된 실시형태 중 하나 이상에 따르면, 또한 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 오일-물 유화액을 모델링하고 그리고 이러한 모델의 분산상 액적 크기 분포 및 유화액 유동학을 포함하는 더 정확한 방법을 통해 기존의 CFD 모델링 기법보다 낫다.
액체-액체 분산액에서 분산상의 크기 분포는 분리 역학에 영향을 준다. 예측 시 분산상 크기 분포를 고려하면 침강 거동은 분리 모델을 개선할 수 있다. 기존의 액체-액체 분산액 분리 모델은 오일과 물의 혼합물이 균질화에 의해 준비되는 소위 병 테스트에서 수행되는 정적 실험에 기초한다. 발생된 유화액은 오일 내에 분산된 물 액적 또는 물 내에 분산된 오일 액적 또는 이 두가지의 일부 조합으로 이루어질 수 있고, 물 커트(총 액체의 용적과 비교되는 물의 비율)에 따른, 혼성 유화액을 포함한다. 교반 직후, 분산액은 시간에 따라 높은 가느다란 원통형 유리 용기에서 분리된다. 병 테스트는 원유 유화액 안정도를 결정하도록 에너지 산업에서 사용되는 흔한 테스트이고 그리고 산업-규모의 비중 분리 장치를 위한 프록시(proxy)이다. 간단하게, 병 테스트는 샘플의 초기의 물리적 교반 후 시간에 따른 오일-물 상 분리의 관찰을 수반한다. 병 테스트에 대한 상이한 방법 및 절차가 있고 그리고 일반적으로 항유화제가 얼마나 잘 오일로부터 물을 분리하도록 필요한 시간을 감소시키는지를 평가함으로써 유화를 방해하는 화학물질을 확인하는 주요 방법으로서 사용된다.
분리기의 디자인에 대한 기존의 방법은 단일의 액적의 수송 또는 분리될 상의 평균 체류 시간에 기초한다. 일반적으로, 이 방법은 분리기의 다차원 흐름 필드를 고려하지 않고 그리고 분리기 용적을 크게 설정하기 쉽다. 또한 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 참인 기하학적 구조와 다차원 흐름 필드에 기초하여 그리고 수중유 또는 유중수 분산액의 유동학에서 유화액 농도의 영향에 의한 액적 크기의 분포에 대해 분리 효율의 결정을 허용한다.
본 발명의 특정한 특징:
가장 중요한 양상에 따르면, 또한 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 액체상의 분리를 예측하고 그리고 분리 효율을 결정하도록 배치 또는 연속적인 비중 분리기에서 기체-오일-물 및 오일-물의 분리의 더 포괄적이고 정확한 시뮬레이션에 부분적으로 기초하여 비중 분리기를 디자인하기 위한 기존의 방법론보다 낫다. 일부 구현예에서, 이러한 모델링은 컴퓨터 유체 역학(CFD) 소프트웨어 시뮬레이션을 사용하여 수행된다. 특히, 예시적인 시스템 및 방법은, 분리된 상을 해결하고 그리고 시뮬레이션에서 상의 각각 사이의 상대적인 또는 미끄럼 속도를 특징으로 하는 오일러 다상 모델링 방법 또는 유사한 방법, 및 시뮬레이션에서 분산상 액적 직경의 분포를 특징으로 하고, 액적-액적 합체에 기인하여 액적 크기 분포를 진화시키는 것을 특징으로 하고 그리고 경질 상 분산액과 중질 상 분산액 사이에 형성되는 더 높은 점도의 고밀도의 유화액층을 특징으로 하는 모집단 균형 모델 또는 유사한 방법을 포함한다.
하나 이상의 실시형태에 따르면, 비혼화성 액체 분산액의 비중 분리를 시뮬레이션하기 위한 일반적인 방법이 도 3에 예시된 과정을 따른다. 방법은 상의 분리를 예측하도록 컴퓨터 유체 역학(CFD) 시뮬레이션으로서 실행될 수 있다. 루틴(300)은 시뮬레이션을 위한 입력 매개변수가 획득 및 분석되는 단계(305)에서 시작된다. 이어서 단계(310)에서, 분리기 CFD 모델이 구성 및 설정된다. 이어서 단계(315)에서, 시뮬레이션(다상 CFD 방법은 모집단 균형 모델링과 연결됨)이 수행된다. 단계(320)에서, 분리기 성능을 설명하도록 시뮬레이션의 출력의 후처리가 수행된다(시간에 따른 상 분리의 속도 및 2- 또는 3-상 분리기의 분리의 효율을 포함함). 하나 이상의 실시형태에서, 시뮬레이션 출력의 처리 후, 기존의 분리기의 입력 매개변수는 특정한 비혼화성 액체 분산액 조성에 대해 분리기의 액체-액체 분리 효율을 최적화하도록 시뮬레이션의 결과에 따라 조정될 수 있다. 처리된 액체 스트림이 비혼화성 액체 분산액의 최소량을 포함하는 경우에, 이 조성은 기존의 분리기가 비혼화성 액체 분산액 조성으로부터 하나 이상의 처리된 액체 스트림을 분리 및 출력하게 한다. 적어도 하나의 실시형태에서, 시뮬레이션 출력은 또한 지배적인 작동 조건을 위해 최적화된 새로운 분리기를 디자인하도록 사용될 수 있다.
단계(305)에서 획득 및 분석되고 그리고 CFD 모델을 생성하도록 입력으로서 사용되는 예시적인 매개변수를 도시하는 블록도인 도 4에서 도시된 바와 같이 다음을 포함할 수 있다:
1. (연속적인 분리기에 대한) 유동률, 온도 및 압력을 포함하는 처리 및 작동 조건
2. 밀도, 점도, 표면 장력 및 처리 화학 농도를 포함하는 유체 특성 데이터
3. 정적 또는 동적 침강 데이터
4. 수중유 및/또는 유중수의 초기의 분산액으로서 초기의 액적 크기 분포는 분산된 액적의 분포를 가질 것임
5. 분리기 기하학적 구조
6. 분리기 컴퓨터 메시.
입력 매개변수를 획정하고 그리고 분리기 CFD 모델을 생성하기 위한 다양한 단계(예를 들어, 루틴(300)의 단계(305 및 310))는 또한 본 명세서에 설명되고 그리고 도 7의 예시적인 과정 흐름도에 예시된다.
일반적으로, 도 7은 다상 분리기 시스템의 디자인, 시뮬레이션 및 제어에서 사용될 수 있는 과정(700)을 도시한다. 과정은 참인 분리기 기하학적 구조와 다차원 흐름 필드에 기초하여 그리고 수중유 또는 유중수 분산액의 유동학에서 유화액 농도의 영향에 의한 액적 크기의 분포에 대해 분리 효율의 결정하도록 구성되는 컴퓨터 유체 역학(CFD) 소프트웨어를 활용한다.
구체적으로, 과정(700)은 3-상 비중 분리 시스템을 모델링하기 위한 컴퓨터 단계 및 다양한 입력을 수반하고 그리고 본 명세서에 설명되고 그리고 도면에 도시되는 다양한 단계가 다양한 상이한 순서 또는 조합으로 수행될 수 있다는 것이 이해될 수 있다. 단계(715)에서, 비중 분리기 용기는 3차원 CFD 시뮬레이션으로 표현되고 그리고 분리기 메시는 단계(720)에서 획정된다. 분리기에서 기체, 경질 액체 및 중질 액체 용적의 각각은 오일러 다상 모델링 방법 또는 유사한 방법을 사용하여 표현된다. 단계(710)에서, 초기의 액적 크기 분포가 획정되고 그리고 분산된 액체상 액적 크기 분포는 단계(740)에서 모집단 균형 모델링(PBM)에 의해 CFD 시뮬레이션로 표현된다. 특히, 이 분포는 다변량 방법(예를 들어, 불균질 불연속 방법 또는 모멘트의 직접 구적 방법)을 사용하여 모집단 균형 방정식을 품으로써 단계(740)에서 모델링된다.
또한, 합체 커널 및 파손 커널은 핵자기 공명, 광학 현미경, 집속 빔 반사율 측정 또는 다른 방법을 사용하여 동적 액적 크기 결정을 포함하는, 정적 또는 동적 침강 데이터에 기초하여 단계(730 및 735)에서 각각 결정된다. 합체 커널 및 파손 커널은 모집단에서 액적 크기 진화를 획정하도록 단계(740)에서 모집단 균형 모델에 입력으로서 적용된다. 액적 크기 진화는 액적 크기 및 부가적인 물리적 특성(예를 들어, 단계(745)에서 결정된 밀도, 점도, 표면 장력), 운동량 또는 속도, 난류 에너지 소산 비율, 난류 운동 에너지, 항유화제 또는 계면활성제 농도 및 다른 변수 또는 변수의 구배의 결과일 수 있다.
단계(755)에서, 연속상과 분산상 사이(즉, 오일 액적과 물 액적 사이)의 상 상호작용이 모델링된다. 이것은 희석된 상황 내지 반-희석된 상황과 농축된 상황 사이의 분산상 비율 농도, 및 분산상 액적 크기를 고려하는 것을 포함한다. 또한, 상간 상호작용은 액적 직경 인자의 함수로서 계산되는, 유화액 또는 분산액 점도를 단계(750)에서 결정하는 함수로서 결정된다.
다양한 매개변수 및 CFD 모델을 획정하기 위한 루틴(700)의 다양한 단계가 아래에 더 설명된다.
정적 또는 동적 침강 데이터
도 7에 도시된 바와 같이, 단계(705)에서, 정적 또는 동적 침강 데이터가 획득된다. 정적 또는 동적 침강 데이터는 상 비율 분포의 시변 수직 프로파일 및 침강 및 합체 프로파일을 포함할 수 있다. 이 데이터는 병 테스트 또는 분리기 용기 또는 컨테이너 테스트를 사용하여 획득된 정적 또는 동적 침강 데이터로부터 획득될 수 있다. 따라서, 프로파일은 분리기 또는 병 또는 컨테이너 내의 침강 또는 상승 상의 시변 수직 분포를 결정하도록 시각적 관찰, 초음파 측정, 감마 농도계 측정, 핵자기 공명 NMR 측정, 전기적 단층촬영 또는 다른 방법으로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예에서 침강 데이터 프로파일은 분리기의 디자인 전에 획득될 수 있다. 게다가, 작동 동안 이러한 정보는 작동 및 생산을 최적화하기 위해서 제어 매개변수를 조정하도록 실시간으로 모니터링될 수 있다. 예를 들어, 작동 동안, 시변 수직 분포는 비일시적인 저장 매체에 저장된 하나 이상의 모듈의 형태의 코드를 실행함으로써 구성되는 하드웨어 프로세서를 가진 제어기 컴퓨팅 장치에 의해 결정될 수 있다. 더 구체적으로, 시변 수직 분포는 분리기에 작동 가능하게 연결된 센서 장치를 사용하여 프로세서에 의해 결정될 수 있다. 대안적으로, 센서 장치는 예를 들어, 작동 압력 및 온도에서 또는 주위 압력에서 또는 특정한 압력에서 샘플링 포트와 같은 분리기로 또는 분리기로부터 유입 또는 유출 스트림에 작동 가능하게 연결될 수 있다. 센서는 액체 분산액의 초음파 측정, 감마 농도계 측정, 핵자기 공명 NMR 측정, 전기적 단층촬영 측정, 및 광학적 및 시각적 측정 중 하나 이상을 행하도록 구성된다.
초기의 액적 크기 분포
또한, 단계(710)에서, 배치 분리 데이터(분산상 비율 분포)로부터, 일정한 분산상 비율의 등고선이 시간의 함수로서 추출된다. 시간에 대한 분산상 비율의 이 동위-값 곡선이 분석된다. 평균 침강 액적 크기는 침강 프로파일의 구배, 즉, 시간에 따른 평균 분산상 농도의 동위-값 곡선의 높이의 변화율, 또는 침강 속도로부터 계산된다:
Figure pct00001
여기서 H는 특정한 시간(t) 동안 침강된 높이이다.
또한, 침강 속도는 평균 침강 액적 직경의 크기 범위를 확립하도록 다음과 비교될 수 있다:
비간섭 침강 - 스토크스의 법칙:
Figure pct00002
간섭 침강:
물 액적 침강 속도는 다음의 관계, 예를 들어, (Henscke, Schlieper, & Pfennig, 2002)로부터 계산된다:
Figure pct00003
여기서:
Figure pct00004
Figure pct00005
침강 속도(v)는 미리 결정된 액적 사우터 직경(droplet Sauter diameter)(d d ) 및 상 비율(o)에 대해 계산된다.
대안적으로, 리차드슨-자키(Richardson-Zaki) 상관관계는 또한 비교를 위해 평가될 수 있다:
Figure pct00006
여기서 n은 5 내지 6.5이다.
평균 액적 직경은 유화액 점도 모델의 선택에서 그리고 통계 분석 또는 적합도, 모집단 균형 모델의 합체 매개변수를 통해 피팅되도록 사용된다. 액적 크기 분포는 합체율 실험 매개변수의 더 직접적인 조정 및 최적화를 허용하도록 침강 동안 수직 간격에서 측정될 수 있다.
분리기 유입 액적 크기 분포는 실험 상관관계 또는 실험적 측정으로부터 획득되고 그리고 CFD 시뮬레이션에 각각의 통에 대한 초기의 액적 직경 분포 및 상 비율, 또는 액적 직경에 의해 나눠진 용적 비율의 면에서 액적의 확률 분포에 의해 획정된 확률 분포 함수를 제공한다.
분리기 기하학적 구조 및 메시
2-상 또는 3-상 수평 또는 수직 분리기에 대한 기하학적 정보는 기존의 또는 제안된 분리기 디자인의 디자인 명세서로부터 획득될 수 있다. 단계(715)에서, 이러한 정보는 분리기 CFD 모델의 2차원 또는 3차원 CAD 기하학적 구조를 구성하도록 사용된다.
또한, 단계(720)에서, 컴퓨터 메시 또는 격자(예를 들어, 다각형 메시)는 내부의 기하학적 컴포넌트, 내부 장치, 예컨대, 유입 장치, 천공판, 배플, 와류 차단기, 위어, 코어레서 팩(coalescer pack) 또는 기체와 액체의 흐름을 방해하거나 부분적으로 방해하는 임의의 다른 물리적 장치를 포함할 수 있는 상세한 분리기 기하학적 구조로부터 구성된다.
도 7에 도시된 바와 같이, 정적 또는 동적 침강 데이터는 분산상 액적의 합체 및 파손을 설명하는 모집단 균형 방정식 클로저(closure) 항을 위해, 단계(730 및 735)에서 각각, 획정된 합체 커널 및 파손 커널에 입력을 제공한다.
분리기 CFD 모델은 다상 모델링 방식으로 설정될 수 있다. 오일러 다상 모델링 방식은 각각의 상이 특유의 속도 또는 운동량 필드를 갖기 때문에 연속적인 그리고 배치 분리기 내에 존재하는 오일-물 유화액의 복잡한 상 유동학, 상 분리 및 전환을 설명하는데 적합할 수 있다. 다중-유체 오일러 다상 방식에서, 상은 상 용적 비율이 도메인의 임의의 셀에서 1인 경우 관통하는 연속체로서 처리된다. 운동량 방정식과 연속 방정식의 별개의 세트는 각각의 상에 대해 풀릴 수 있다. 상간 연결은 압력 및 운동량 교환 계수를 통해 모델링될 수 있다. 오일러 모델은 구성 모델을 통해 달성된 적절한 클로저를 사용하여 분산상으로부터 고밀도의 다상으로 적용될 수 있다. 보존 방정식은 각각의 상에 대한 국부적 즉각적인 균형을 평가하는 앙상블에 의해 도출된다. 상(j)에 대한 연속 방정식은 다음과 같다:
Figure pct00007
Figure pct00008
는 상 용적 비율, 밀도 및 속도이고 그리고
Figure pct00009
은 상 사이에 전달된 질량이다. 상(j)에 대한 운동량 균형은 다음과 같다:
Figure pct00010
p는 압력이고, μ는 점도이며, I는 단위 텐서(unit tensor)이고 그리고 Kij(=Kji)는 평균 상간 운동량 교환 계수이며 일반적인 형태로 다음과 같이 작성될 수 있다:
Figure pct00011
항
Figure pct00012
는 각각 드래그 함수 및 입자 완화 시간이고, 다음과 같이 표현된다:
Figure pct00013
및
Figure pct00014
여기서 d j 는 운동량 방정식을 모집단 균형 방정식에 연결하는 사우터 평균 직경이다.
침강 또는 상승 액적에 대해, 드래그는 점성이 있는 표면 전단 및 압력 분포로부터 또는 액적 주위의 드래그로부터 비롯된다. 희석된 분산액에 대해, 액적은 근처의 액적과 상호작용하는 일 없이 침강 또는 상승될 수 있다. 점성이 있는 상황에서 작은 액적에 대해, 스토크스의 법칙은 희석된 또는 비간섭 조건에서 종단 속도를 결정한다. 구형 가정은 드래그 공식화의 선택을 더 간단하게 만든다. 불변 가정은 또한 유화액 유동학 모델 및 합체를 위한 액적 충돌 역학에 기반을 둔다. 오일-물 배치 및 연속적인 중력 침강에서 발견된 고밀도의 분산액에서, 드래그 함수는 바람직하게는 근처의 액적의 영향을 포함한다.
근처의 액적의 영향은 침강을 방해한다. 액체-액체 분리를 위해 간섭 침강을 다루는 방식은 많다. 다중-유체 다상 모델링에서 채용된 예시적인 방식은 단일의 입자 드래그 계수의 변경을 통해 간섭 침강을 행하는 것이다. 드래그 함수는 무한한 드래그 계수, 상 특성 및 액적 직경에 의존적이다. 드래그 계수(C D )에 대한 실러-나우만(Schiller-Naumann) 상관관계는 이하의 유화액 점도(μ m )에 기초하여 혼합물 또는 유화액 레이놀즈 수(Reynolds number)(Re m )를 사용하여 고밀도의 부유에 대해 변경된다:
Figure pct00015
Figure pct00016
아래 첨자(c 및 d)는 연속상과 분산상을 각각 지칭한다. 드래그 힘은 오직 모델링된 상간 상호작용에 기여한다. 가상의 질량 힘, 가로 리프팅 힘 또는 벽 윤활 힘을 포함하는 다른 힘이 추가될 수도 있지만, 일반적으로 원유 분리에 관련된 유중수 분산액에 대한 대략 0.01의 낮은 액적 레이놀즈 수를 고려한다면 중요하지 않다. 분산된 흐름에서 확산에 기여하는 난류 분산 힘은 중력 침강 및 저 난류에서 고밀도의 상 비율에 기인하여 고려되지 않았다. 난류 감쇠는 k 및 ε 방정식에서 난류 상호작용 또는 원 항이 있거나 없이 다상 흐름으로 확장된 표준 k - ε 난류 모델을 사용하여 모델링된다. 혼합물 또는 유화액의 점도(μ m )는 분산상과 연속상의 점도, 분산상의 농도, 전단 필드, 액적 크기 분포, 온도 및 유화액 안정도에 의존한다. 계면 안정도는 원유의 중질 비율, 고체, 온도, 액적 크기 및 분포, pH, 염도 및 조성을 포함하는 많은 비-유체역학 인자에 의존할 수 있다. 항유화제의 존재는 내부의 액적 순환을 억제하고 그리고 고체 입자 부유를 위해 도출된 유화액 점도 모델이 적용 가능하다.
연속상의 점도가 증가되기 때문에, 충돌 주파수가 감소되어 합체를 감소시키고 유화액 내의 액적의 수를 증가시킨다. 분산상 농도는 액적과 연속적인 흐름 필드 사이 그리고 액적 사이의 상호작용을 증가시키고 그리고 분산상 농도는 원유 유화액 점도에서 가장 중요한 인자이다. 고 농도에서 유화액 점도를 예측하도록 방정식을 도출하기 위해 사용되는 주된 이론적 방식 중 하나는 차동 유효 매체 이론(불라드, 파울리(Pauli), 가보치(Garboczi) 및 메리스(Marys), 2009)이다. 브리크만(Brinkman)은 강체 구의 부유를 위한 유화액 점도에 대한 다음의 방정식을 도출했다(브리크만, 1952):
Figure pct00017
크리거(Krieger)와 도허티(Dougherty)는 최대 채움 값(maximum packing value)의 기여를 포함함으로써 브리크만의 상관관계를 확장했다(크리거 및 도허티, 1959):
Figure pct00018
여기서 φ max 는 육각형 조밀 채움 구조에 대해 0.74의 한계에 도달하는 비-평형에서 강체 구에 대해 0.64의 최대 채움 값이다. 압력이 증가되면, 액적이 변형될 수 있고 그리고 최대 채움 값(φmax)은 1에 도달한다. 이시이(Ishii) 및 주버(Zuber)는 지수에 점도 인자를 포함함으로써 크리거-도허티 상관관계를 확장했다(이시이 및 주버, 1979):
Figure pct00019
다음은 구형 액적의 희석된 유화액의 점도에 대한 테일러(Taylor) 방정식이다(테일러, 1932):
Figure pct00020
팔(Pal)은 비변형된 액적의 붐빔 및 채움 제한을 포함하는 다음의 방정식을 제안했다(팔, 2011):
Figure pct00021
여기서 φ max = 0.64이다. 밀즈(Mills)는 자유 셀 모델에 기초하여 뉴턴 유체에서 강체 구의 농축된 부유액의 겉보기 전단 점도에 대한 다음의 방정식을 도출했다(밀즈, 1985):
Figure pct00022
여기서 φ max 는 0.64이다. 45℃에서 아랍의 경질 원유와 소금물(50g/L NaCl)의 유화액의 상대 점도는 유화액 상관관계(방정식 8 내지 방정식 14)로부터 0 내지 1의 물 비율의 범위에 걸쳐 도 5에 플롯팅된다. 사우디 아라비아의 루즈한(loose) 유화액 그리고 타이트한 유화액이 참조를 위해 도시된다. 전환점은 0.6의 물 비율이다.
앞서 말한 내용을 고려하면, 단계(750)에서, 예시적인 시스템은 국부적 액적 크기에 의존하여 반-희석된 상황과 농축된 상황에서 변형 불가능한 구형 액적과 유화액 점도를 모델링하기 위한 다음의 관계를 적용할 수 있다(도 6에 플롯팅됨):
Figure pct00023
여기서
Figure pct00024
가장 중요한 양상에 따르면, 직경 인자(d*)의 추가는 유화액 점도의 계산을 위한 기존의 시스템 및 방법에 대한 개선이다.
입자, 거품 또는 액적 모집단에 특수한 분포는 단계(740)에서 모집단 균형 방정식을 사용하여 모델링된다. 모집단 균형 방정식은 난류 다상 운동량 방정식과 연결되고 그리고 액적 크기 분포를 편리하게 설명한다(란크리스나(Rarnkrishna), 2000). 일반적인 모집단 균형 방정식은 액적 수 밀도 함수의 연속성 표현으로서 작성된다:
Figure pct00025
입자의 공간적 위치는 입자 상태 벡터에서 "외부 좌표"이지만 액적 용적(V)은 모집단 분포의 "내부 좌표"이다. 출현(B)율 및 파멸(D)율에 기인한 파손(b) 및 합체(c)에 대한 원 항(S(V, t))은 다음과 같이 더 확장된다:
Figure pct00026
방정식(15)의 클로저는 위의 방정식(16)에서 원 항의 도출을 요구한다.
파손율 커널은 용적(V')으로부터 용적(V)으로 파손되는 액적의 확률 밀도 함수(β(V|V'))와 파손 주파수 g(V')의 곱이다. 파손에 기인한 용적(V)의 액적의 출현율은 다음과 같다:
Figure pct00027
여기서 용적(V')의 g(V') n(V') dV ' 액적은 단위 시간당 파손되어, 비율(β(V|V')dV)이 용적(V)의 액적을 나타내는, p개의 차일드 액적(p개의 g(V') n(V') 액적)을 생산한다(ANSYS Inc., 2012). 파손 PDF(β(V|V'))는 또한 단편 또는 소산 액적 질량이 원래의 액적 질량과 같아야 하는 소산 크기 분포 함수로 지칭된다. 액적의 파멸율은 다음과 같다:
Figure pct00028
액적의 파손율을 산출하도록 파손 주파수 및 파손 PDF를 결정하기 위한 수개의 상이한 모델이 있다. 합체 커널(α(V - V', V'))은 용적(V 및 V')의 액적 사이의 충돌 주파수(h(V - V', V'))와 합체 효율(λ(V - V', V'))의 곱이다. 합체 효율은 용적(V)의 액적이 용적(V')의 액적과 합칠 확률이다. 합체에 기인한 액적의 출현율은 다음과 같다:
Figure pct00029
합체에 기인한 액적의 파멸율은 다음과 같다:
Figure pct00030
액적 파손 및 합체 커널은 상 분리 동안 액적 크기 분포의 진화를 설명한다. 액적 파손 및 합체 커널은 시스템 의존적이고 그리고 시스템 필요조건에 기초하여 선택될 수 있다.
모집단 균형 방정식을 푸는 수개의 방식이 있다. 전단 필드에서의 비중 분리에서, 액적 상 이류가 액적 크기에 의해 강하게 구동된다. 액적 크기 및 용적 비율 분포는 액적 침강 속도 필드를 확립한다. 모집단의 모든 액적은 동일한 속도 필드를 공유할 수 없다. 분산상(들)으로부터 연속상의 분리에서, 상이한 크기의 액적은 상이한 속도로 상승 또는 침강될 것이다. 액적 크기 분포는 2 내지 3 자릿수에 걸친 범위일 수 있고 그리고 분포는 단일 모드 또는 다중 모드일 수 있다. 수개의 속도 부류를 포함하는 다변량 방법, 예를 들어, 모멘트의 직접 구적 방법(마르키시오(Marchisio) 및 폭스(Fox), 2005) 및 불균질 불연속 방법(프랑크(Frank), 즈워트(Zwart), 시(Shi), 크레퍼(Krepper), 루카스(Lucas) 및 로데(Rohde), 2005; 사냘(Sanyal), 오자카(Ozarkar) 및 리우(Liu), 2013)이 액적 크기 분포와 2차 상 속도 분포 사이의 이 타이트한 연결을 모델링하도록 요구된다. 속도 군 및 하위 통의 수는 분산상 액적 직경 분포를 나타낸다. 참인 분포의 이산화는 매우 다수의 속도 군을 요구할 것이다. 더 많은 속도 군은 좁은, 단일 모드 분포와 비교하여 다중 모드 또는 넓은 액적 크기 분포를 위해 요구될 것이다. 속도 군의 수를 증가시킴으로써, 축 방향 물 비율 프로파일의 분석이 개선된다. 속도 군의 수가 증가되기 때문에, 각각의 속도 군의 침강율의 차이가 적어지게 된다. 불균질 불연속 방법을 사용하여, 6개 초과의 속도 군이 일반적으로 오일-물 유화액에 대한 분리 프로파일을 분석하도록 요구될 것이다. 오직 3개의 직각 위상 지점이 과도한 수치 오차를 도입하는 일없이 가능하기 때문에 DQMOM은 IDM(속도 군 > 6)과 비교하여 분리 프로파일의 범위를 캡처하지 못한다. 초기의 액적 크기 분포는 분산된 액적 상의 초기의 분포를 획정하도록 모집단 균형 모델에서 사용된다.
초기의 액적 크기 분포는 또한 2차 상 비율의 초기의 분포에 대한 배치 분리에서 그리고 연속적인 분리기로의 유입구에서 각각의 통 또는 직각 위상 지점에 대한 2차 상 비율의 초기의 분포를 명시하도록 사용된다.
유체 특성 데이터는 정적/동적 침강 데이터와 함께 다상 모델에서 상간 상호작용을 통해 구현되는 유화액 점도 모델을 결정하도록 사용된다.
모든 앞서 언급한 정보 및 데이터는 분리기 CFD 모델로의 입력이고 이로부터 가상의 분리기 결과가 분석될 수 있고 그리고 배치 또는 연속적인 분리기의 분리 성능이 평가될 수 있다.
도 8은 분리기 CFD 모델에 대한 분리기 성능을 평가하기 위한 과정 흐름도를 설명한다. 단계(805)에서, 시뮬레이션은 분리기 CFD 모델을 사용하여 수행된다. 단계(810)에서, 시뮬레이션 결과가 생성되고 그리고 분리기 내의 모든 상의 분포, 및 상 속도, 점도, 액적 크기 분포의 변화, 및 각각의 상의 체류 시간을 결정하도록 평가된다. 유출 스트림에서 시뮬레이션된 상 조성으로부터, 모델 분리기의 분리 효율은 예를 들어, 다음의 방정식을 따라 결정될 수 있다:
물 분리 효율 = (유입구에서 물의 유동률 - 물 유출구에서 물의 유동률)/유입구에서 물의 유동률.
CFD 시뮬레이션 데이터는 속도의 분포, 상 농도, 난류, 점도, 액적 직경 및 분리기 전반에 걸친 다른 변수로 이루어진다. 이 데이터는 벡터 플롯, 윤곽 플롯, 스트림 라인 플롯 및/또는 2차원 또는 3차원 프로파일 플롯을 사용하여 시각화될 수 있고 그리고 연관된 디스플레이를 사용하여 출력될 수 있다. 또한, 시뮬레이션 데이터는 컴퓨팅 장치를 사용하여 더 분석될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 데이터는 분리기의 유입 구역 또는 분리 구역 또는 유출 구역에서 내부 장치의 효과 및 상호작용 및 용기 전반에 걸친 상이한 상의 흐름 및 속도 분포의 비교를 허용한다. 시뮬레이션은 또한 기체상, 유상, 수상의 잔류 또는 체류 시간을 결정하도록 사용되고 그리고 유화액은 분리기의 특정한 내부의 기하학적 구조에 의해 영향을 받는다. 시뮬레이션 데이터는 상이한 내부의 컴포넌트의 유익한 성능을 결정하도록 그리고 오일과 물, 그리고 기체와 액체의 분리를 최적화하기 위해서 사용되는 내부 장치의 최적의 배치 및 디자인을 결정하도록 사용될 수 있다. 시뮬레이션은 또한 유화액 밴드의 개발 및 오일-물 분리 성능에 관한 유화액 밴드 두께의 효과를 나타낼 수 있다.
하나 이상의 실시형태에서, 본 출원의 CFD 모델은 물리적(초음파 측정) 실험/관찰을 정성적으로 재현하도록 도시된다. 이것은 개시된 실시형태 중 하나 이상에 따른, 변경된 불라드 모델(도 9a) 및 초음파 기법(도 9b)을 사용하여 물 비율에 대한 시간에 대한 높이 비율을 예시하는 그래프를 도시하는 도 9a 및 도 9b에 의해 예시된다. 더 구체적으로, 도 9a는 도 9b에 도시된 실험적 관찰에 대한 CFD 해결책이다.
위에서 언급된 바와 같이, 본 출원은 또한 비혼화성 액체 분산액의 분리를 위한 시스템에 관한 것이다. 비혼화성 액체 분산액의 분리를 위한 시스템의 예시적인 실시형태는 하드웨어 컴포넌트를 포함하여, 도 10에 도시된다. 특히, 시스템(1000)은 프로세서(1010)를 가진 적어도 하나의 제어기 컴퓨팅 장치(1005) 및 하나 이상의 분리기(1015)를 포함한다. 위에서 논의되는 방법은 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 시스템(1000)을 사용하여 전체적으로 또는 부분적으로 달성될 수 있다.
당업자에게 이해될 바와 같이, 제어기 컴퓨팅 장치(1005)는 특정한 입력 매개변수를 하나 이상의 분리기(1015)에 제공하는 것을 포함하는, 작동 태스크를 수행하는 것을 용이하게 하도록 특별히 디자인된 기능적 하드웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제어기 컴퓨팅 장치(1005)는 또한 구성 설정 및 하나 이상의 제어 프로그램과 같은 제어기 컴퓨팅 장치(1005) 및/또는 분리기(1015)의 작동에 관한 정보를 저장하도록 구성되는 메모리 및/또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 전자 회로를 포함할 수 있다.
더 구체적으로, 제어기 컴퓨팅 장치(1005)는 프로세서(1010), 메모리(1020), 센서(1040), 통신 인터페이스(1050) 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1090)를 포함하며, 시스템의 작동을 가능하게 하도록 기능하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트와 함께 배열될 수 있다. 프로세서(1010)는 메모리(1020)에 로딩될 수 있는 소프트웨어 명령어를 실행하도록 기능한다. 프로세서(1010)는 특정한 구현예에 따라, 복수의 프로세서, 멀티-프로세서 코어 또는 일부 다른 유형의 프로세서일 수 있다. 하나 이상의 실시형태에서, 하나 이상의 분리기(1015)는 또한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트(예를 들어, 프로세서, 메모리, 통신 인터페이스)를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 메모리(1020) 및/또는 기억장치(1090)가 프로세서(1010)에 의해 접근 가능하여, 프로세서(1010)가 메모리(1020) 및/또는 기억장치(1090)에 저장된 명령어를 수신 및 실행하게 한다. 메모리(1020)는 예를 들어, 임의 접근 메모리(random access memory: RAM) 또는 임의의 다른 적합한 휘발성 또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체일 수 있다. 또한, 메모리(1020)는 고정식 또는 이동식일 수 있다. 기억장치(1090)는 특정한 구현예에 따라, 다양한 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 기억장치(1090)는 하나 이상의 컴포넌트 또는 장치, 예컨대, 하드 드라이브, 플래시 메모리, 재기록 가능 광디스크, 재기록 가능 자기 테이프, 또는 위의 것의 일부 조합을 포함할 수 있다. 기억장치(1090)는 또한 고정될 수 있거나 또는 이동 가능할 수 있거나 또는 클라우드 기반 데이터 기억장치 시스템과 같이 원격에 있을 수 있다.
하나 이상의 소프트웨어 모듈(1030)은 기억장치(1090) 및/또는 메모리(1020)에 인코딩된다. 소프트웨어 모듈(1030)은 프로세서(1010)에서 실행되는 명령어의 세트 또는 컴퓨터 프로그램 코드를 가진 하나 이상의 소프트웨어 프로그램 또는 애플리케이션을 포함할 수 있다. 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 양상을 구현하고 작동을 실행하기 위한 이러한 컴퓨터 프로그램 코드 또는 명령어는 하나 이상의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다. 프로그램 코드는 전적으로 제어기 컴퓨팅 장치(1005)에서, 독립형 소프트웨어 패키지로서, 부분적으로 제어기 컴퓨팅 장치(1005)에서 그리고 부분적으로 원격 컴퓨터/장치에서 또는 전적으로 이러한 원격 컴퓨터/장치에서 실행될 수 있다. 후자의 시나리오에서, 원격 컴퓨터 시스템은 근거리 통신망(local area network: LAN) 또는 원거리 통신망(wide area network: WAN)을 포함하는 임의의 유형의 네트워크를 통해 제어기 컴퓨팅 장치(1005)에 연결될 수 있거나 또는 연결은 외부 컴퓨터를 통해(예를 들어, 인터넷 서비스 제공자를 사용하는 인터넷을 통해) 이루어질 수 있다.
바람직하게는, 데이터베이스 모듈(1070), 입력 매개변수 모듈(1072), CFD 모델 생성기 모듈(1074), 조정 모듈(1076) 및 시뮬레이션 모듈(1078)이 소프트웨어 모듈(1030) 사이에 포함되고, 프로세서(1010)에 의해 실행된다. 소프트웨어 모듈(1030)의 실행 동안, 프로세서(1010)는 이하에 더 상세히 설명될 바와 같이, 제어기 컴퓨팅 장치(1005)의 구성과 관련된 다양한 작동을 수행하도록 구성된다. 또한, 본 시스템 및 방법의 작동과 관련된 다른 정보 및/또는 데이터가 또한 기억장치(1090)에 저장될 수 있고, 예를 들어, 다양한 제어 프로그램(1060)이 제어기 컴퓨팅 장치(1005)의 구성에서 사용되는 것을 주의해야 한다.
데이터베이스(1080)는 또한 기억장치(1090)에 저장될 수 있다. 데이터베이스(1080)는 시스템(1000)의 다양한 작동 전반에 걸쳐 활용되는 다양한 데이터 아이템 및 구성요소를 포함 및/또는 유지할 수 있다. 바람직하게는, 데이터베이스(1080) 내의 일부 또는 모든 저장된 정보는 특정 형태이거나 또는 제어기 컴퓨팅 장치(1005)가 임의의 미리 결정된 적용을 구현하는 프로그램에 의해 필요할 때 작용을 착수하게 하는 형태로 변형될 수 있는 실행 가능한 데이터일 수 있다. 데이터베이스(1080)는 또한 프로세서(1010)에 의해 실행될 때, 분리기 또는 분리기(1015)와 통신하도록 프로세서를 구성하는 장치-특정 애플리케이션을 포함할 수 있다. 유사하게, 데이터베이스는 제어기 컴퓨팅 장치(1005) 및/또는 분리기(들)(1015)에 특수한 다른 작동 매개변수를 저장할 수 있다.
데이터베이스(1080)가 제어기 컴퓨팅 장치(1005)의 기억장치에 대해 국부적으로 구성되는 것으로 도시되지만, 특정한 구현예에서, 데이터베이스(1080) 및/또는 데이터베이스에 저장된 다양한 데이터 구성요소는 원격으로(예컨대, 원격 서버에 -미도시) 위치될 수 있고 그리고 당업자에게 공지된 방식으로 네트워크를 통해 제어기 컴퓨팅 장치(1005)에 연결될 수 있다는 것을 주의해야 한다.
통신 인터페이스(1050)는 또한 프로세서(1010)에 작동 가능하게 연결되고 그리고 제어기 컴퓨팅 장치(1005)와 외부 장치, 기계 및/또는 구성요소, 예컨대, 분리기(들)(1015) 사이의 통신을 가능하게 하는 임의의 인터페이스일 수 있다. 바람직하게는, 통신 인터페이스(1050)는 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(Network Interface Card: NIC), 통합망 인터페이스, 무선 주파수 전송기/수신기(예를 들어, 블루투스, 휴대전화, NFC), 위성 통신 전송기/수신기, 적외선 포트, USB 연결 및/또는 제어기 컴퓨팅 장치(1005)를 다른 컴퓨팅 장치 및/또는 통신 네트워크, 예컨대, 전용망 및 인터넷에 연결하기 위한 임의의 다른 이러한 인터페이스를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 통신 인터페이스(1050)가 사실상 제어기 컴퓨팅 장치(1005)로/로부터 통신을 가능하게 하는 임의의 인터페이스일 수 있다는 것이 이해되어야 하지만, 이러한 연결은 유선 연결 또는 무선 연결(예를 들어, IEEE 802.11 표준을 사용함)을 포함할 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 본 출원의 방법은 전반적으로 또는 부분적으로, 시스템(1000), 특히, 제어기 컴퓨팅 장치(1005)를 사용하여 달성될 수 있다.
특히, 다시 도 7을 참조하면, 단계(705 내지 710)에서, 입력 매개변수 모듈(1072)를 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행함으로써 구성되는 프로세서(1010)는 분리기(1015)에 대한 작동 입력 매개변수를 수신 및 분석한다. 하나 이상의 실시형태에서, 작동 입력 매개변수는 비혼화성 액체 분산액에 대한 유체 특성 데이터(예를 들어, 밀도, 점도 및 표면 장력), 비혼화성 액체 분산액에 대한 정적 또는 동적 침강 데이터 및 분리기에 하나 이상의 내부의 기하학적 컴포넌트를 포함하는 분리기의 내부의 용적의 기하학적 구조를 포함할 수 있다. 하나 이상의 실시형태에서, 프로세서(1010)는 사용자 입력을 통해 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 수신할 수 있거나 또는 대안적으로, 프로세서(1010)는 (예를 들어, 데이터베이스 모듈(1070)을 실행함으로써) 데이터베이스(1080)로부터 하나 이상의 작동 입력 매개변수를 검색하도록 구성될 수 있다. 적어도 하나의 실시형태에서, 프로세서(1010)는 (예를 들어, 네트워크를 통해) 분리기(1015)의 프로세서로부터 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 수신할 수 있고, 여기서 입력 매개변수(예를 들어, 유체 특성 데이터)는 분리기(1015) 내의 비혼화성 액체 분산액의 실시간 모니터링을 통해 결정된다. 예를 들어, 다중-액체 및 다상 비혼화성 액체 분산액(예를 들어, 기체상, 유상 및 수상을 포함)이 분리기(1015)에 제공될 수 있고 그리고 분리기(1015)의 프로세서는 비혼화성 액체 분산액의 유체 특성을 분석하고 그리고 발생된 데이터를 컴퓨팅 장치(1005)로 (예를 들어, 네트워크를 통해) 전송하도록 구성될 수 있다. 분리기(1015)의 프로세서는 또한 하나 이상의 내부의 기하학적 컴포넌트를 포함하는, 분리기의 기하학적 구조에 관한 데이터를 컴퓨팅 장치(1005)로 전송할 수 있다. 이어서 입력 매개변수 모듈(1072)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행하는, 프로세서(1010)는 수신된 작동 입력 매개변수를 분석할 수 있다.
단계(710 내지 755)에서, 모듈 데이터베이스 모듈(1070), 입력 매개변수 모듈(1072) 및 CFD 모델 생성기 모듈(1074)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행함으로써 구성되는, 프로세서(1010)는 입력 매개변수에 기초하여 비혼화성 액체 분산액을 포함하는 분리기의 컴퓨터 유체 역학(CFD) 모델을 생성한다. 예를 들어, 하나 이상의 실시형태에서, CFD 모델을 생성하는 단계는: 기하학적 입력 매개변수에 기초하여, 분리기 내의 내부의 컴포넌트와 분리기의 내부의 용적의 3차원 기하학적 모델을 획정하는 단계(단계(715)); 3차원 모델에 기초하여, 분리기의 내부의 용적에 대한 컴퓨터 메시를 획정하는 단계(단계(720)); 비혼화성 액체 분산액의 초기의 액적 크기 분포를 결정하는 단계(단계(710)); (예를 들어, 오일러 다상 모델을 사용하여) 분리기의 내부의 용적 내에 연속적인 기체상, 더 중질 액체상 및 더 경질 액체상의 각각에 대한 용적을 나타내는 단계; 분포가 다변량 방법에 따라 모집단 균형 방정식을 품으로써 모델링되도록, 분산된 액체상의 용적에 대해, 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계(단계(740)); 및 유체 특성 데이터와 액적 크기의 함수로서 모집단에서 액적 크기 진화를 모델링하도록 합체 커널 및 파손 커널을 적용하는 단계(단계(730, 735, 745))를 포함한다. 마지막으로, CFD 모델을 생성하는 단계는 연속적인 액체상과 분산된 액체상 각각 사이의 상 상호작용을 모델링하는 것으로 종결되고, 상 상호작용의 모델은 분산된 액체상 용적 내의 희석된 상황, 반-희석된 상황과 농축된 상황 사이의 분산상 비율 농도의 함수이고 그리고 분산상 액적 직경과 분산액 점도의 함수이다(단계(750 및 755)).
이제 도 8을 참조하면, 단계(805)에서, 시뮬레이션 모듈(1078)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행함으로써 구성되는, 프로세서(1010)는 생성된 CFD 모델을 사용하여 하나 이상의 시뮬레이션을 수행한다. 단계(810)에서, 시뮬레이션 모듈(1078)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행함으로써 구성되는, 프로세서(1010)를 사용하여, 시뮬레이션 결과가 생성되고 그리고 분리기의 모든 상의 분포, 상 속도, 점도, 액적 크기 분포의 변화 및 각각의 상의 체류 시간을 결정하도록 평가된다. 유출 스트림에서 시뮬레이션된 상 조성으로부터, 모델 분리기의 분리 효율이 결정될 수 있다.
하나 이상의 실시형태에서, CFD 모델 시뮬레이션 결과에 기초하여, 조정 모듈(1076)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행하는 프로세서(1010)는 액체-액체 분리 효율을 최대화하도록 분리기(1015)의 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 조정할 수 있다. 예를 들어, 조정 모듈(1076) 및 입력 매개변수 모듈(1072)을 포함하는 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행하는 프로세서(1010)는 신호를 (예를 들어, 네트워크를 통해서 통신 인터페이스(1050)를 통해) 분리기(1015)로 전송할 수 있고(예를 들어, 수신기에서 분리기에 의해 수신됨), 이는 분리기(1015)가 분리기(1015)에 대한 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 조정하게 한다. 분리기(1015)의 작동 입력 매개변수 중 하나 이상의 이러한 조정은, 시뮬레이션 결과의 평가에 기초하여, 분리기에 제공된 특정한 비혼화성 액체 분산액(CFD 모델에 포함된 동일한 비혼화성 액체 분산액)에 대한 분리기(1015)의 액체-액체 분리 효율을 최대화할 수 있다.
마지막으로, 하나 이상의 실시형태에서, 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행하는 프로세서(1010)는 분리기(1015)가 분리기에 제공된 특정한 비혼화성 액체 분산액에 대해 조정된 입력 매개변수를 사용하여 실행되게 하고, 이는 비혼화성 액체 분산액으로부터 분리된 처리된 액체의 하나 이상의 스트림의 출력 그리고 비혼화성 액체 분산액의 최소량의 포함(즉, 최대화된 액체-액체 분리 효율)을 발생시킨다. 예를 들어, 소프트웨어 모듈(1030) 중 하나 이상을 실행하는 프로세서(1010)는 신호를 (네트워크를 통해서 통신 인터페이스(1050)를 통해) 분리기(1015)로 전송할 수 있고, 이는 분리기(1015)가 조정된 입력 매개변수를 사용하여 실행되게 한다. 대안적인 실시형태에서, 분리기(1015)는 입력 매개변수를 조정하도록 신호를 수신할 시 실행되게 자동으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 실시형태에서, 입력 매개변수는 분리기가 특정한 비혼화성 액체 분산액과 함께 실행되려고 시작하기 전, 동안 및/또는 후에 조정될 수 있다.
앞서 말한 내용을 고려하면, 앞서 말한 예시적인 실시형태가 액체-액체 분리 효율을 예측하기 위한 알고리즘을 포함하는 2-상 또는 3-상 분리기의 CFD 시뮬레이션에 대한 방법론을 제시한다는 것이 이해될 수 있다. 특히, 제안된 시스템 및 방법은 유화액 점도의 평가에 기초하여 다상 분리기를 모델링하도록 그리고 배치 및 연속적인 액체-액체 분리의 다중-유체, 다상 CFD 시뮬레이션에 대한 상간 드래그를 통해 유화액 점도 공식화를 구현하도록 구성된다. 또한, 개시된 실시형태는 배치 비중 분리 모델링의 연결된 컴퓨터 유체 역학-모집단 균형 방법(CFD-PBM) 시뮬레이션에 대한 최소 수의 속도 군을 식별하도록 구성된다. 이러한 모델링은 제안된 분리기 시스템의 디자인을 분석하기 위한 소프트웨어 시스템을 제공하도록 조정될 수 있다. 유사하게, 예시적인 모델링 방법은 작동 및 효율을 개선하도록 능동 제어의 목적으로 작동 동안 실시간으로 기존의 분리기 시스템의 작동을 능동적으로 모니터링 및 제어하기 위한 제어 시스템에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 실시형태에서, 분리기의 하나 이상의 작동 입력 매개변수는 분리기의 액체-액체 분리 효율을 최적화하도록 CFD 시뮬레이션의 결과에 기초하여 분리기의 실시간 작동 전, 동안 및/또는 후에 조정될 수 있다. 입력 매개변수의 조정은 분리기가 비혼화성 액체 분산액으로부터 하나 이상의 처리된 스트림(예를 들어, 물 액체 스트림, 오일 액체 스트림)을 분리하게 하고, 처리된 액체 스트림 내의 비혼화성 액체 분산액(예를 들어, 유중수, 수중유, 수중유중수 또는 유중수중유 유화액)의 양은 최소화된다.
부가적으로, 분리기의 활성 레벨 및 압력 제어는 CFD 시뮬레이션에 기초한 프록시 또는 감소 치수 모델에 기초하여 조정된다. 또한, 시나리오는 기체, 오일 및 물 유출 스트림의 제어 밸브의 조정을 통해 액체/오일 레벨 및 오일-물 계면 레벨의 최적의 위치설정을 위해 CFD 시뮬레이션에 기초하여 개발될 수 있다. 또한, 다공성 배플 또는 유입 유동 컨디셔너와 같은 내부의 장치의 동적 조정은 상이한 작동 조건에 대한 CFD 시뮬레이션 데이터에 기초하여 행해질 수 있다.
하나 이상의 실시형태에서, CFD 시뮬레이션 데이터는 분리 효율의 가변성을 감소시키도록(예를 들어, 수중유 분리를 위한 체류 시간을 증가시키기 위해 계면 레벨을 증가시키거나 또는 유화액 밴드의 증가된 두께를 나타내는 CFD 시뮬레이션 데이터에 기인하여 항유화제 화학물 주입을 조정하도록) 기체, 오일, 물의 유량 및 온도의 현재 및 예측 작동 조건에 기초하여 작동 조건(액체 및 계면 레벨, 항유화제 주입율)의 선택을 자동화하도록 검색, 질문, 분석될 수 있는 데이터베이스에 저장될 수 있다.
위에서 설명된 주제는 오직 예시로써 제공되고 그리고 제한되는 것으로 해석되서는 안된다. 본 명세서에서 사용되는 전문 용어는 오직 특정한 실시형태를 설명하고자 하는 것이고 본 발명을 제한하고자 의도되지 않는다. 본 명세서에서 사용될 때, 단수 형태의 표현은 문맥이 명확히 달리 나타내지 않는 한, 복수 형태를 또한 포함하는 것으로 의도된다. 용어 "포함하다" 및/또는 "포함하는"은 본 명세서에서 사용될 때, 언급된 피처, 정수, 단계, 작동, 구성요소 및/또는 컴포넌트의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 피처, 정수, 단계, 작동, 구성요소, 컴포넌트 및/또는 이들의 군의 존재 또는 추가를 배제하지 않음이 또한 이해될 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어 및 전문 용어는 설명의 목적을 위한 것이지 제한하는 것으로 여겨지지 않아야 한다. "포함하는" 또는 "갖는", "함유하는". "수반하는" 및 본 명세서의 이들의 변형의 사용은 이후에 나열되는 항목 및 항목의 등가물뿐만 아니라 부가적인 항목을 포함하는 것으로 의도된다.
본 발명이 수개의 특정한 실시예 및 실시형태를 사용하여 위에서 설명되지만, 당업자에게 명백할 수정 및 변화가 존재한다. 이와 같이, 설명된 실시형태는 모든 면에서 제한적인 것이 아닌 예시적인 것으로 고려된다. 따라서, 본 발명의 범위는 앞서 말한 설명에 의해서라기 보다는 첨부된 청구항에 의해 나타난다. 청구항의 등가물의 의미 및 범위 내에 속하는 모든 변화는 본 발명의 범위 내에 수용된다.

Claims (20)

  1. 다중-액체 및 다상 비혼화성 액체 분산액을 분리하기 위한 다상 분리기 시스템의 성능을 평가하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
    비일시적인 저장 매체에 저장된 하나 이상의 모듈의 형태의 코드를 실행함으로써 구성되는 제어기 컴퓨팅 장치의 하드웨어 프로세서에, 작동 입력 매개변수를 제공하는 단계로서, 상기 작동 입력 매개변수는,
    밀도, 점도 및 표면 장력 중 하나 이상을 포함하는 상기 비혼화성 액체 분산액에 대한 유체 특성 데이터,
    상기 비혼화성 액체 분산액에 대한 정적 또는 동적 침강 데이터(settling data), 및
    상기 분리기 내의 하나 이상의 내부의 기하학적 컴포넌트를 포함하는 상기 분리기의 내부의 용적의 기하학적 구조를 포함하는, 상기 작동 입력 매개변수를 제공하는 단계;
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 분리기 시스템의 컴퓨터 유체 역학(computational fluid dynamics: CFD) 모델을 생성하는 단계로서,
    상기 기하학적 구조에 기초한 상기 프로세서를 사용하여, 상기 분리기 내의 상기 내부의 컴포넌트와 상기 분리기의 상기 내부의 용적의 3차원 기하학적 모델을 획정하는 단계,
    상기 3차원 모델에 기초한 상기 프로세서를 사용하여, 상기 분리기의 상기 내부의 용적에 대한 컴퓨터 메시(computational mesh)를 획정하는 단계,
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 비혼화성 액체 분산액의 초기의 액적 크기 분포를 결정하는 단계,
    오일러(Eulerian) 다상 모델을 사용하여 상기 분리기의 상기 내부의 용적 내에 연속적인 기체상, 더 중질 액체상 및 더 경질 액체상과 기체상의 각각에 대한 용적을 나타내는 단계,
    분산된 액체상의 용적에 대해, 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계로서, 상기 분포는 다변량 방법에 따라 모집단 균형 방정식을 품으로써 모델링되는, 상기 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계,
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 유체 특성 데이터와 액적 크기의 함수로서 상기 모집단에서 액적 크기 진화를 모델링하도록 합체 커널(kernel) 및 파손 커널을 적용하는 단계, 및
    연속적인 액체상과 분산된 액체상 각각 사이의 상 상호작용을 모델링하는 단계로서, 상기 상 상호작용의 모델은 분산된 액체상 용적 내의 희석된, 반-희석된 그리고 농축된 상황 사이의 분산상 비율 농도의 함수이고 그리고 분산상 액적 직경과 분산액 점도의 함수인, 상 상호작용을 모델링하는 단계를 포함하는, 상기 분리기 시스템의 컴퓨터 유체 역학(CFD) 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 CFD 모델에 기초한 상기 프로세서를 사용하여, 상기 분리기의 분리 효율을 최대화하도록 상기 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 출력하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 비혼화성 액체 분산액은 수중유 유화액; 유중수 유화액; 수중유중수 유화액; 및 유중수중유 유화액으로 이루어진 군으로부터 선택된 유화액을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 분리기로부터 출력된 처리된 액체 스트림은 물 액체 스트림 및 오일 액체 스트림을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 정적 또는 동적 침강 데이터를 제공하는 단계는 상기 분리기 내의 침강 상 또는 상승 상의 시변 수직 분포를 결정하도록 상기 액체 분산액을 모니터링하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 시변 수직 분포는 상기 액체 분산액의 초음파 측정, 감마 농도계 측정, 핵자기 공명(nuclear magnetic resonance: NMR) 측정 및 전기적 단층촬영 측정 중 하나 이상을 행하도록 구성된 센서 장치를 사용하는 프로세서에 의해 결정되는, 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 시변 수직 분포는 상기 분리기에 의해 처리된 배치로부터 실시간으로 측정되거나 또는 하나 이상의 이전의 배치 동안 측정되는, 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제4항에 있어서, 상기 프로세서를 사용하여, 상기 정적 또는 동적 침강 데이터에 기초한 상기 합체 커널 및 파손 커널을 선택하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 유체 특성 데이터는 밀도, 점도, 표면 장력, 운동량, 속도, 난류 에너지 소산 비율, 난류 운동 에너지 및 항유화제 또는 계면활성제 농도를 포함하는 하나 이상의 변수에 대한 값 또는 값의 구배를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 액적 크기 진화는 상기 유체 특성 데이터 변수 중 하나 이상과 상기 액적 크기의 함수로서 모델링되는, 컴퓨터 구현 방법.
  10. 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법으로서,
    기체상, 유상 및 수상을 포함하는 다중-액체 및 다상 비혼화성 액체 분산액을 수용하기 위한 유입구를 가진 다상 분리기를 제공하는 단계;
    상기 비혼화성 액체 분산액을 상기 분리기로 지나가게 하는 단계;
    비일시적인 저장 매체에 저장된 하나 이상의 모듈의 형태의 코드를 실행함으로써 구성되는 제어기 컴퓨팅 장치의 하드웨어 프로세서에, 연결된 전자 장치로부터의 작동 입력 매개변수를 전자적으로 제공하는 단계로서, 상기 작동 입력 매개변수는,
    밀도, 점도 및 표면 장력 중 하나 이상을 포함하는 상기 비혼화성 액체 분산액에 대한 유체 특성 데이터,
    상기 비혼화성 액체 분산액에 대한 정적 또는 동적 침강 데이터, 및
    상기 분리기 내의 하나 이상의 내부의 기하학적 컴포넌트를 포함하는 상기 분리기의 내부의 용적의 기하학적 구조를 포함하는, 상기 작동 입력 매개변수를 전자적으로 제공하는 단계;
    CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 프로세서 실행 코드를 사용하여, 상기 분리기 시스템의 컴퓨터 유체 역학(CFD) 모델을 생성하는 단계로서,
    상기 기하학적 구조에 기초한, 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 사용하여, 상기 분리기 내의 상기 내부의 컴포넌트와 상기 분리기의 상기 내부의 용적의 3차원 기하학적 모델을 획정하는 단계,
    상기 3차원 모델에 기초한, 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 사용하여, 상기 분리기의 상기 내부의 용적에 대한 컴퓨터 메시를 획정하는 단계,
    입력 매개변수 모듈과 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 가진 상기 프로세서를 사용하여, 상기 비혼화성 액체 분산액의 초기의 액적 크기 분포를 결정하는 단계,
    상기 입력 매개변수 모듈과 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 가진 상기 프로세서를 사용하여, 오일러 다상 모델을 사용하여 상기 분리기의 상기 내부의 용적 내에 연속적인 기체상, 더 중질 액체상 및 더 경질 액체상의 각각에 대한 용적을 나타내는 단계,
    상기 입력 매개변수 모듈과 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 가진 상기 프로세서를 사용하여, 분산된 액체상의 용적에 대해, 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계로서, 상기 분포는 다변량 방법에 따라 모집단 균형 방정식을 품으로써 모델링되는, 상기 모집단 균형 모델링으로 액적 크기 분포를 나타내는 단계,
    상기 입력 매개변수 모듈과 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 가진 상기 프로세서를 사용하여, 상기 유체 특성 데이터와 액적 크기의 함수로서 상기 모집단에서 액적 크기 진화를 모델링하도록 합체 커널 및 파손 커널을 적용하는 단계, 및
    시뮬레이션 모듈과 상기 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 사용하여, 연속적인 액체상과 분산된 액체상 각각 사이의 상 상호작용을 모델링하는 단계로서, 상기 상 상호작용의 모델은 분산된 액체상 용적 내의 희석된, 반-희석된 그리고 농축된 상황 사이의 분산상 비율 농도의 함수이고 그리고 분산상 액적 직경과 분산액 점도의 함수인, 상 상호작용을 모델링하는 단계를 포함하는, 상기 분리기 시스템의 컴퓨터 유체 역학(CFD) 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 CFD 모델에 기초한, 조정 모듈과 CFD 모델 생성기 모듈을 포함하는 상기 프로세서 실행 코드를 사용하여, 상기 액체-액체 분리 효율을 최대화하도록 상기 작동 입력 매개변수 중 하나 이상을 조정하는 단계; 및
    상기 비혼화성 액체 분산액으로부터 분리되고 그리고 상기 비혼화성 액체 분산액의 최소량을 포함하는 처리된 액체의 하나 이상의 스트림을 상기 분리기로부터 출력하는 단계를 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 비혼화성 액체 분산액은 수중유 유화액; 유중수 유화액; 수중유중수 유화액; 및 유중수중유 유화액으로 이루어진 군으로부터 선택된 유화액을 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 분리기로부터 출력된 처리된 액체 스트림은 물 액체 스트림 및 오일 액체 스트림을 포함하고 그리고 상기 입력 매개변수는 상기 처리된 액체 스트림의 유중수 유화액 및 수중유 유화액의 출력을 최소화하도록 조정되는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  13. 제10항에 있어서, 상기 정적 또는 동적 침강 데이터를 제공하는 단계는 상기 분리기 내의 침강 상 또는 상승 상의 시변 수직 분포를 결정하도록 상기 비혼화성 액체 분산액을 모니터링하는 단계를 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 시변 수직 분포는 상기 액체 분산액의 초음파 측정, 감마 농도계 측정, 핵자기 공명(NMR) 측정 및 전기적 단층촬영 측정 중 하나 이상을 행하도록 구성된 센서 장치를 사용하는 프로세서에 의해 결정되는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 시변 수직 분포는 상기 분리기에 의해 처리된 배치로부터 실시간으로 측정되거나 또는 하나 이상의 이전의 배치 동안 측정되는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  16. 제13항에 있어서, 상기 프로세서를 사용하여, 상기 정적 또는 동적 침강 데이터에 기초한 상기 합체 커널 및 파손 커널을 선택하는 단계를 더 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  17. 제1항에 있어서, 상기 유체 특성 데이터는 밀도, 점도, 표면 장력, 운동량, 속도, 난류 에너지 소산 비율, 난류 운동 에너지 및 항유화제 또는 계면활성제 농도를 포함하는 하나 이상의 변수에 대한 값 또는 값의 구배를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 액적 크기 진화는 상기 유체 특성 데이터 변수 중 하나 이상과 상기 액적 크기의 함수로서 모델링되는, 컴퓨터 구현 방법.
  19. 제10항에 있어서, 상기 초기의 액적 크기 분포는 실험적 측정으로부터 결정되고 그리고 초기의 액적 직경 분포 및 상기 액적 직경에 의해 나눠진 용적 비율의 면에서 액적의 확률 분포에 의해 획정된 각각의 확률 분포 함수에 대한 상 비율을 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
  20. 제10항에 있어서, 상기 내부의 기하학적 컴포넌트는 유입 장치, 천공판, 배플, 와류 차단기, 위어(weir), 코어레서 팩(coalescer pack) 및 분리기의 상기 내부의 용적 내의 기체와 액체의 흐름을 방해하거나 부분적으로 방해하는 장치 중 하나 이상을 포함하는, 다상 분리기 시스템의 액체-액체 분리 효율을 최적화하기 위한 방법.
KR1020187032299A 2016-05-03 2017-04-11 특히 비혼화성 액체 분산액의 시뮬레이션된 비중 분리에 관한, 다상 분리기의 분석 및 최적화를 위한 과정 KR20190004286A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/145,606 2016-05-03
US15/145,606 US10238992B2 (en) 2016-05-03 2016-05-03 Processes for analysis and optimization of multiphase separators, particularly in regard to simulated gravity separation of immiscible liquid dispersions
PCT/US2017/027016 WO2017192248A1 (en) 2016-05-03 2017-04-11 Processes for analysis and optimization of multiphase separators, particular in regards to simulated gravity separation of immiscible liquid dispersions

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20190004286A true KR20190004286A (ko) 2019-01-11

Family

ID=58709543

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020187032299A KR20190004286A (ko) 2016-05-03 2017-04-11 특히 비혼화성 액체 분산액의 시뮬레이션된 비중 분리에 관한, 다상 분리기의 분석 및 최적화를 위한 과정

Country Status (8)

Country Link
US (2) US10238992B2 (ko)
EP (1) EP3452934A1 (ko)
JP (1) JP6972465B2 (ko)
KR (1) KR20190004286A (ko)
CN (1) CN108885647A (ko)
SA (1) SA518400076B1 (ko)
SG (1) SG11201808635UA (ko)
WO (1) WO2017192248A1 (ko)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL2013793B1 (en) * 2014-11-13 2016-10-07 Advanced Tech & Innovations B V A continuous through-flow settling vessel, and a method of adaptive separation of a mixture from gas and/or oil exploration.
US10238992B2 (en) * 2016-05-03 2019-03-26 Saudi Arabian Oil Company Processes for analysis and optimization of multiphase separators, particularly in regard to simulated gravity separation of immiscible liquid dispersions
US10537843B2 (en) * 2017-04-25 2020-01-21 Hall Labs Llc Process for component separation utilizing miscibility depression near a freezing point
EP3700666A4 (en) * 2017-10-24 2021-08-04 SABIC Global Technologies B.V. SYSTEMS AND PROCEDURES FOR OPTIMIZING THE PERFORMANCE OF QUENCH WATER SEPARATORS FOR OLEFINE PLANTS
CA3082472A1 (en) * 2017-12-26 2019-07-04 Landmark Graphics Corporation Effective representation of complex three-dimensional simulation results for real-time operations
US10968402B1 (en) * 2019-10-08 2021-04-06 Saudi Arabian Oil Company Method and system for the control of water concentration in crude oil entering the dehydrators
US11008521B1 (en) * 2019-10-08 2021-05-18 Saudi Arabian Oil Company Control of demulsifier injection into crude oil entering separators
CN110929460B (zh) * 2019-11-29 2023-07-14 福建龙净环保股份有限公司 用于脱硫废水零排放烟道蒸发工艺的流场优化方法及系统
CN111085040B (zh) * 2020-01-03 2022-05-27 宝应县恒泰电器设备厂 一种利用净油系统的净油方法
CN111191373B (zh) * 2020-01-03 2023-04-07 长沙有色冶金设计研究院有限公司 一种高浓度尾砂充填料浆搅拌工艺优化方法
CN111783365B (zh) * 2020-06-04 2023-09-22 三多(杭州)科技有限公司 应用于低压界面处理的虚拟介质方法、装置和设备
CN112129832B (zh) * 2020-08-11 2024-02-13 天津大学 一种用于分散相含率检测的扫频超声衰减测量方法
CN112445136B (zh) * 2020-12-16 2022-02-22 北京科技大学 一种基于连续时间神经网络的浓密机预测控制方法及系统
CN113161583B (zh) * 2021-03-30 2022-06-10 中通客车股份有限公司 一种燃料电池汽水分离器性能评价方法及系统
CN113139351B (zh) * 2021-04-23 2022-11-29 中国石油大学(华东) 一种全井筒内雾化液滴聚并模拟方法
CN113398626B (zh) * 2021-06-25 2022-11-04 上海仅鑫制药设备工程有限公司 一种连续操作油液分离器
CN113360827B (zh) * 2021-06-25 2023-10-10 湖北中烟工业有限责任公司 爆珠胶皮质量的检测方法及装置
CN113378401B (zh) * 2021-06-28 2022-02-18 西南石油大学 一种预测乳液破乳沉降析液的方法
US11833449B2 (en) 2021-09-22 2023-12-05 Saudi Arabian Oil Company Method and device for separating and measuring multiphase immiscible fluid mixtures
US11761945B2 (en) 2021-09-22 2023-09-19 Saudi Arabian Oil Company Water analysis unit of a system for separating and analyzing a multiphase immiscible fluid mixture and corresponding method
US11833445B2 (en) * 2021-09-22 2023-12-05 Saudi Arabian Oil Company Method and device for separating and measuring multiphase immiscible fluid mixtures using an improved analytical cell
US11548784B1 (en) 2021-10-26 2023-01-10 Saudi Arabian Oil Company Treating sulfur dioxide containing stream by acid aqueous absorption
US11926799B2 (en) 2021-12-14 2024-03-12 Saudi Arabian Oil Company 2-iso-alkyl-2-(4-hydroxyphenyl)propane derivatives used as emulsion breakers for crude oil
CN114768304B (zh) * 2022-05-17 2023-07-14 北京恒诺信达生物技术有限公司 一种餐厨剩余物渗滤液油脂分离方法及系统
CN116764278A (zh) * 2022-05-19 2023-09-19 嘉兴碳捕快科技有限公司 液—液相分离装置、液—液相自动分离系统及其控制方法
CN115859844B (zh) * 2022-07-29 2023-10-13 江苏新能源汽车研究院有限公司 一种湿式离合器润滑冷却仿真方法
CN116798537B (zh) * 2023-03-16 2024-02-27 东北石油大学 一种用于多源含油污水重力沉降工艺提效运行的方法
CN117077576B (zh) * 2023-10-16 2024-02-13 中国核电工程有限公司 混合澄清槽工艺过程仿真方法、装置、验证方法和系统

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4273658A (en) * 1977-10-19 1981-06-16 Exxon Production Research Company Thickener control process
US4226714A (en) * 1978-12-27 1980-10-07 The Anaconda Company Thickener control system
JP2533942B2 (ja) * 1989-03-13 1996-09-11 株式会社日立製作所 知識抽出方法およびプロセス運転支援システム
US7328624B2 (en) * 2002-01-23 2008-02-12 Cidra Corporation Probe for measuring parameters of a flowing fluid and/or multiphase mixture
US7032432B2 (en) * 2002-01-23 2006-04-25 Cidra Corporation Apparatus and method for measuring parameters of a mixture having liquid droplets suspended in a vapor flowing in a pipe
US7008536B2 (en) * 2002-05-21 2006-03-07 Exxonmobil Research And Engineering Co. Oil desalting and dewatering
DE10307233A1 (de) * 2003-02-14 2004-08-26 Basf Ag Verfahren und Vorrichtung zur Simulation von stoffübergangskontrollierten Trennprozessen
EP1586620A1 (fr) * 2004-04-15 2005-10-19 Total S.A. Procede de purification de brut de forage, procede de separation d'une emulsion hydrocarbonee eau-dans-l'huile et dispositifs pour leur mise en oeuvre
FR2880967A1 (fr) * 2005-01-14 2006-07-21 Alfa Laval Vicarb Sa Optimisation d'une reaction chimique dans un reacteur ouvert du type a plaques
US7698110B2 (en) * 2005-10-13 2010-04-13 Autodesk, Inc. Method for dynamically generating multiple views of three-dimensional models for utility networks
US8197700B2 (en) * 2005-12-30 2012-06-12 Saudi Arabian Oil Company Computational method for sizing three-phase separators
US20100106467A1 (en) * 2007-07-20 2010-04-29 Menwer Attarakih Attarakih System and method for simulating and modeling the distribution of discrete systems
FR2944711A1 (fr) * 2009-04-23 2010-10-29 Inst Francais Du Petrole Methode de separation de deux liquides non miscibles en phase dispersee
US8574440B2 (en) * 2010-10-07 2013-11-05 Freeport-Mcmoran Corporation Method and article of manufacture for solvent extraction operation
CA2819321A1 (en) * 2010-12-28 2012-07-05 Chevron U.S.A. Inc. Predicting droplet populations in piping flows
CN103946877A (zh) * 2011-09-23 2014-07-23 Abb技术有限公司 性能评估系统及其方法
FR2984562A1 (fr) * 2011-12-15 2013-06-21 Terra 3E Procede et systeme de modelisation dynamique d'un ecoulement de fluide polyphasique
US20130218538A1 (en) * 2012-02-20 2013-08-22 Schlumberger Technology Corporation Simulation model optimization
NO335021B1 (no) 2012-11-27 2014-08-25 Sinvent As Fremgangsmåte for simulering av flerfasefase fluidstrømninger i rørledninger
US10012055B2 (en) * 2013-01-24 2018-07-03 Schlumberger Technology Corporation Analysis of surface networks for fluids
EP2984238B1 (en) * 2013-04-12 2018-10-31 Inovacor Ab A skimming and separation device
US10301196B2 (en) * 2013-06-15 2019-05-28 Exactration, Llc Skimmer and oil water separator
US10533403B2 (en) * 2013-11-25 2020-01-14 Schlumberger Technology Corporation Slug flow initiation in fluid flow models
NO337063B1 (no) 2014-01-24 2016-01-11 Ledaflow Tech Da Fremgangsmåte for transient kvasi-tredimensjonal simulering av flerfasefluidstrømning i rørledninger
US10238992B2 (en) * 2016-05-03 2019-03-26 Saudi Arabian Oil Company Processes for analysis and optimization of multiphase separators, particularly in regard to simulated gravity separation of immiscible liquid dispersions

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017192248A1 (en) 2017-11-09
JP6972465B2 (ja) 2021-11-24
US20190247770A1 (en) 2019-08-15
JP2019520188A (ja) 2019-07-18
SA518400076B1 (ar) 2021-09-21
US20170319984A1 (en) 2017-11-09
SG11201808635UA (en) 2018-11-29
US10870070B2 (en) 2020-12-22
US10238992B2 (en) 2019-03-26
CN108885647A (zh) 2018-11-23
EP3452934A1 (en) 2019-03-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10870070B2 (en) Processes for analysis and optimization of multiphase separators, particularly in regard to simulated gravity separation of immiscible liquid dispersions
JP2019520188A5 (ko)
Izbassarov et al. Computational modeling of multiphase viscoelastic and elastoviscoplastic flows
Sablani et al. Handbook of food and bioprocess modeling techniques
Hasan et al. Computational approach for a pair of bubble coalescence process
Lo et al. Modelling of break-up and coalescence in bubbly two-phase flows
Oshinowo et al. CFD and population balance modeling of crude oil emulsions in batch gravity separation—comparison to ultrasound experiments
Rodrigues et al. Evaluation of multiphase CFD models for Dissolved Air Flotation (DAF) process
Rodriguez et al. Interfacial-tension-force model for the wavy-stratified liquid–liquid flow pattern transition
Jaradat et al. Effect of phase dispersion and mass transfer direction on steady state RDC performance using population balance modelling
Cunha et al. Mathematical modeling of the destabilization of crude oil emulsions using population balance equation
Voulgaropoulos et al. Experimental and numerical studies on the flow characteristics and separation properties of dispersed liquid-liquid flows
Rosa et al. Impact of subgrid fluid turbulence on inertial particles subject to gravity
Van der Sman Simulations of confined suspension flow at multiple length scales
Assar et al. A theoretical and experimental investigation of batch oil-water gravity separation
Sasic et al. Direct numerical simulation of a hydrodynamic interaction between settling particles and rising microbubbles
García et al. A new mathematical model of continuous gravitational separation with coalescence of liquid-liquid emulsions
Hafskjold et al. A new mathematical model for oil/water separation in pipes and tanks
Khajehesamedini et al. Development of coalescence and capture kernels for the electrocoalescence process based on batch experiments
Mohammadi Population Balance Modeling for Integrating Hydrodynamics with Electrostatics in Crude Oil Electrocoalescers
Roshdi et al. Investigation of open hole area effects on the air dynamic pressure, Froude number, and hydraulics of distillation trays using CFD
Hansen et al. Numerical simulation of fluid mechanisms and separation behavior in offshore gravity separators
Sharma et al. Population balance modelling of an electrocoalescer
Solovyev et al. Study of the influence of coalescence baffle inclination angle on the intensity of water-oil emulsion separation in a separator section
Erdogan et al. Analysis and modelling of liquid phase turbulence kinetic energy equation in bubbly flows via direct numerical simulation

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application