POLITECNICO DI MILANO - FACOLTÀ DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA CHIMICA SIMULAZIONE OFF-LINE DI UN CICLO DI RAFFINAZIONE PER IL MIGLIORAMENTO DELLE PERFORMANCES: PROGETTAZIONE, REALIZZAZIONE, GESTIONE E VERIFICA DEL MODELLO MATEMATICO. RELATORE : PROF. GIUSEPPE BIARDI CORRELATORE : ING. CALOGERO FICILI TESI DI LAUREA DI: MASSIMILIANO ZANOLETTI MAT. 627660 ANNO ACCADEMICO 2000/2001 Ai miei genitori, ai miei amici, al Canada. IV SOMMARIO 0. OBIETTIVI 1 1 .INTRODUZIONE 2 2. DESCRIZIONE DEL PROCESSO 5 2.1 NOZIONI FONDAMENTALI 2.2 IMPIANTI DI DISTILLAZIONE ATMOSFERICA 2.3 CARICHE E PRODOTTI 2.3.1 COMPOSIZIONE DEI GREZZI 2.3.2 COMPOSIZIONE DEI PRODOTTI PETROLIFERI 2.3.3 CARATTERIZZAZIONE DEI PRODOTTI PETROLIFERI 2.3.3.1 Densità 2.3.3.2 Prove di distillazione 2.4 VARIABILI OPERATIVE 2.4.1 TEMPERATURA DI USCITA DEL FORNO 2.4.2 TEMPERATURA DI TESTA DELLA COLONNA 2.4.3 PORTATA E TEMPERATURA DEI RIFLUSSI 2.4.4 PORTATA DEI PRELIEVI LATERALI 2.4.5 OVERFLASH 2.4.6 PORTATA DEL VAPORE DI STRIPPING 5 6 8 8 8 9 10 10 11 12 12 12 13 13 13 3. ASPEN PLUS 14 3.1 STORIA ED APPLICAZIONI 3.2 STRUTTURA GENERALE DEL PROGRAMMA 3.2.1 FLOWSHEET DI SIMULAZIONE 3.2.2 SETUP 3.2.3 DICHIARAZIONE DEI COMPONENTI 3.2.4 PROPRIETÀ ED EQUAZIONI DI STATO 3.2.5 CORRENTI 3.2.6 UNITÀ O BLOCKS 3.3 GESTIONE DEI DATI INIZIALI 3.3.1 INTERPOLAZIONE DEI DATI INIZIALI 3.3.1.1 Metodi di conversione 3.3.2 GENERAZIONE DEGLI PSEUDOCOMPONENTI 3.4 CONVERGENZA 3.4.1 ALGORITMO INSIDE-OUT 3.4.1.1 Inner loop 14 15 16 17 17 18 19 19 21 21 23 26 27 27 29 V 3.4.1.2 Outer loop 3.4.2 METODI NUMERICI 3.4.2.1 Wegstein method 3.4.2.2 Broyden method 3.4.2.3 Newton method 33 35 35 36 36 4. PRIMA SIMULAZIONE 38 4.1 DESCRIZIONE DELL’IMPIANTO 4.2 DATI 4.2.1 CARICA 4.2.2 PRODOTTI 4.2.3 TAG DI IMPIANTO 4.2.3.1 Portate 4.2.3.2 Pressioni 4.2.3.3 Temperature 4.3 FLOWSHEET E SCHEMA SEMPLIFICATO 4.4 FITTING DEI DATI INIZIALI 4.4.1 CALCOLO DELLA CURVA DEL RESIDUO 4.4.2 ESTRAPOLAZIONE DEI DATI INIZIALI 4.4.3 DISTRIBUZIONE DEGLI PSEUDOCOMPONENTI 4.5 TUNING DEL MODELLO 4.5.1 METODO DELL’EFFICIENZA GLOBALE 4.5.2 CALIBRAZIONE DELLA COLONNA E RISULTATI 4.6 VERIFICA DEI RISULTATI 4.7 OTTIMIZZAZIONE 4.7.1 PRIMA PARTE 4.7.1.1 Pressione di esercizio e temperatura del forno 4.7.1.2 Vapore di strappamento 4.7.1.3.Overflash 4.7.2 SECONDA PARTE 4.7.2.1 Prima soluzione 4.7.2.2 Seconda soluzione 4.7.2.3 Terza soluzione 4.7.2.4.Quarta soluzione 4.7.2.5 Quinta soluzione 4.7.3 CONCLUSIONI 38 41 43 45 48 48 48 49 50 53 53 56 58 60 60 61 63 65 66 66 69 70 72 73 74 75 77 78 79 5. SECONDA SIMULAZIONE 81 5.1 DESCRIZIONE DELL’IMPIANTO 5.2 DATI 5.2.1 ANDAMENTO DELLE PORTATE 5.2.2 ANDAMENTO DELLE TEMPERATURE 5.2.3 ANDAMENTO DELLE PRESSIONI 5.2.4 TAG DI IMPIANTO 81 83 83 84 86 86 VI 5.2.4.1 Portate 5.2.4.2 Pressioni 5.2.4.3 Temperature 5.2.5 PRODOTTI 5.3 FLOWSHEET E SCHEMA SEMPLIFICATO 5.4 FITTING DEI DATI INIZIALI 5.4.1 ESTRAPOLAZIONE DEI DATI INIZIALI 5.4.2 INTERPOLAZIONE DELLA CURVA DEL RESIDUO 5.5 TUNING DEL MODELLO 5.6 VERIFICA DEI RISULTATI 5.7 OTTIMIZZAZIONE 5.7.1 TEMPERATURA DI USCITA FORNO 5.7.2 VAPORE DI STRAPPAMENTO 5.7.3 CONSIDERAZIONI ECONOMICHE 87 87 88 88 92 94 94 95 98 99 101 102 103 105 6. CONCLUSIONE 108 7. BIBLIOGRAFIA 110 APPENDICE A 112 APPENDICE B 114 APPENDICE C 150 VII LISTA DELLE FIGURE Fig. 2.1 Schema tipico di un’unità di distillazione atmosferica 5 Fig. 3.1 AspenPlus: flowsheet 16 Fig. 3.2 AspenPlus: setup 17 Fig. 3.3 AspenPlus: components 17 Fig. 3.4 AspenPlus: Properties 18 Fig. 3.5 AspenPlus: strema 19 Fig. 3.6 AspenPlus: blocks 19 Fig. 3.7 AspenPlus: control panel 20 Fig. 3.8 Gestione dei dati iniziali e percorso logico 21 Fig. 3.9 Importanza del metodo di fitting 22 Fig. 3.10 Metodo Edmister API63 24 Fig. 3.11 Schema semplificato colonna I/O 30 Fig. 3.12 Metodo di Newton 36 Fig 4.1.a Schema generale di impianto 39 Fig. 4.1.b Sistema di condensatori e compressione dei gas di testa 40 Fig. 4.2 TBP distillation curve del greggio 44 Fig. 4.3 D86 dei prodotti 46 Fig. 4.4 Flowsheet AspenPlus 50 Fig. 4.5 La retromiscelazione dei prodotti 51 Fig 4.6 Metodo delle aree 53 Fig. 4.7 Calcolo della curva del residuo 54 Fig. 4.8 Limite di accuratezza per gli pseudocomponenti 58 Fig. 4.9 Distribuzione degli pseudocomponenti 59 Fig. 4.10 Andamento della qualità dei prodotti al variare della T forno 68 Fig. 4.11 Andamento della qualità dei prodotti al variare della P di testa 68 Fig. 4.12 Andamento delle portate dei prodotti al variare del vapore di stripp. 69 Fig. 4.13 Andamento delle qualità dei prodotti al variare del vapore di stripp. 70 Fig. 4.14 Andamento della portata di residuo al variare della T forno e dell’of 71 Fig. 4.15 Andamento della portata di HGO al variare della T forno e dell’of 71 Fig. 4.16 Andamento della qualità di HGO e LGO al variare del vapore di stripp. 73 Fig. 4.17 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vapore di strappamento 73 Fig. 4.18 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare della T forno 74 Fig. 4.19 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare della T forno 75 Fig. 4.20 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare della T forno (OF 8%) 76 VIII Fig. 4.21 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare della T forno (OF 8%) 76 Fig. 4.22 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare del vap. Stripp. (OF 8%) 77 Fig. 4.23 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vap. Stripp. (OF 8%) 77 Fig. 4.24 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare del vap. Stripp. (P = 1.6 barg) 78 Fig. 4.25 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vap. Stripp. (P = 1.6 barg) 78 Fig. 4.26 Confronto della funzione ricavo tra le 5 soluzioni proposte 79 Fig. 5.1 Schema semplificato di impianto 82 Fig. 5.2 Diagrammi DMCPlus Portate di LGO (rosso) e di HGO (blu) 83 Fig. 5.3 Diagrammi DMCPlus Portate di Kerosene (rosso) e di Benzina (blu) 84 Fig. 5.4 Diagrammi DMCPlus Temperature Fondo colonna (rosso) Testa colonna (blu) Transfer line (rosa) 84 Fig. 5.5 Diagrammi DMCPlus Temperature Piatto 15 (rosso) Piatto 20 (blu) Piatto 23 (rosa) 85 Fig. 5.6 Diagrammi DMCPlus Temperature Rientro TPA (rosso) Rientro BPA (blu) 85 Fig. 5.7 Diagrammi DMCPlus Pressione Testa colonna (rosso) Trasfer line (blu) Condensatore (rosa) 86 Fig. 5.8 Distillate dei prodotti 91 Fig. 5.9 Schema semplificato AspenPlus 92 Fig. 5.10 Interpolazione dei valori di input per il residuo 96 Fig. 5.11 Portate prodotti al variare della T uscita forno 102 Fig. 5.12 Influenza della pressione sulle portate di estrazione (T uscita forno) 103 Fig. 5.13 Portate prodotti al variare del vapore di strappamento 104 Fig. 5.14 Influenza della pressione sulle portate di estrazione (vapore di strappamento) 104 Fig. 5.15 Analisi economica 1. pressione 0.8 barg 2. pressione 1.2 barg 105 Fig. 5.16 Analisi economica 3. pressione 0.8 barg 4. pressione 1.2 barg 105 Fig. 5.17 Analisi economica variazione simultanea delle due variabili 106 IX LISTA DELLE TABELLE Tab. 2.1 Rese tipiche di alcuni greggi 9 Tab. 3.1 Metodi di estrapolazione e di conversione in AspenPlus 23 Tab. 3.2 Coefficienti di conversione API94 25 Tab. 3.3 Generazione per default degli pseudocomponenti 26 Tab. 4.1 Greggio in carica 43 Tab. 4.2 TBP distillation data 43 Tab. 4.3 Densità prodotti 45 Tab. 4.4 D86 Nafta 45 Tab. 4.5 D86 Kerosene 45 Tab. 4.6 D86 LGO 46 Tab. 4.7 D86 HGO 46 Tab. 4.8 Tag di portata 48 Tab. 4.9 Tag di pressione 48 Tab. 4.10 Tag di temperature 49 Tab. 4.11 TBP del residuo calcolata con il metodo delle aree 55 Tab. 4.12 Scelta dei metodi di estrapolazione e di conversione 56 Tab. 4.13 Errore assoluto Case D 57 Tab. 4.14 Errore assoluto Case F 57 Tab. 4.15 Metodi di estrapolazione e di conversione utilizzati 57 Tab. 4.16 Profilo di efficienza (Murprhee) 62 Tab. 4.17 Risultati sulle D86 63 Tab. 4.18 Profilo di temperatura – Risultati 64 Tab. 5.1 Tag di portata 87 Tab. 5.2 Tag di pressione 87 Tab. 5.3 Tag di temperature 88 Tab. 5.4 Densità prodotti 88 Tab. 5.5 D86 Nafta 89 Tab. 5.6 D86 Kerosene 89 Tab. 5.7 D86 LGO 89 Tab. 5.8 D1160 HGO 89 Tab. 5.9 D1160 Residuo 90 Tab. 5.10 Cromatografia dei gas di testa 90 Tab. 5.11 Scelta dei metodi di estrapolazione e di conversione 94 Tab. 5.12 Errore assoluto Case C 94 Tab. 5.13 Metodi di estrapolazione e di conversione utilizzati 95 Tab. 5.14 Confronto tra le TBP del residuo reale e calcolata 95 X Tab. 5.15 Confronto tra i valori calcolati con e senza interpolazione 97 Tab. 5.16 Efficienze di Murphree 98 Tab. 5.17 Risultati sulle distillate 99 Tab. 5.18 Profilo di temperatura – Risultati 100 XI 0. Obiettivi Gli obiettivi di questo lavoro, svolto presso il Centro Ricerche Sud AgipPetroli, di Milazzo, sono: Creare per mezzo del simulatore AspenPlus modelli funzionanti e affidabili di due unità di topping. Questi due impianti sono reali e si trovano in due diverse raffinerie dell’AgipPetroli. Per ragioni di discrezione, non faremo mai riferimento al nome della raffineria, né al luogo in cui si trovano, ma li indicheremo semplicemente col nome di Prima simulazione e Seconda simulazione; Calibrare questi modelli al fine di ottenere uno strumento potente, capace di descrivere in modo predittivo il comportamento degli impianti conseguentemente ad un cambio nelle variabili operative o di gestione; Fare una prima e semplice ottimizzazione dell’impianto, proporzionale alla quantità di dati disponibile, dando tuttavia le linee generali da seguire per far rientrare l’impianto nelle specifiche di qualità della raffineria. Indirettamente da questo lavoro ci si aspetta anche che le raffinerie in linea di principio: siano sensibilizzate alla necessità di avere test-run periodici per verificare l’andamento dei propri impianti e di adeguare i loro laboratori ad effettuare le relative analisi; considerino maggiormente uno strumento importante come la simulazione, in grado di poter prevedere il comportamento di un impianto in pochi minuti a variazioni anche sostanziali di gestione, cosa che non potrebbe essere studiata se non con l’utilizzo di un impianto pilota; considerino la simulazione uno strumento potente, ma al tempo stesso economico e di facile utilizzazione. 1 1 .Introduzione Con origine negli anni sessanta (creati all'interno di società quali MW-Kellog, Union Carbide etc.), inizialmente per lo studio dei processi di separazione (colonne di distillazione), i sistemi di simulazione hanno visto le loro capacità crescere parallelamente alla potenza dei calcolatori e dei sistemi operativi disponibili. Ai nostri giorni l’affermazione dei personal computers consente ad ogni progettista di disporre di un sofisticato centro di calcolo sul proprio tavolo di lavoro. I sistemi di simulazione consentono di modellare il comportamento di interi impianti, calcolando le condizioni raggiunte in una serie di punti (ad esempio all’ingresso ed uscita di apparecchiature) in una determinata condizione operativa. Generalmente l’intero sistema viene risolto per una predefinita condizione di marcia (espressa in termini di portate, temperature, pressioni, composizioni delle correnti) quindi a regime continuo, i sistemi di simulazione che consentono di identificare questa condizione vengono definiti per analogia steady-state e risultano essere i più diffusi. Invece i sistemi in grado di calcolare in successione una serie di condizioni di marcia vengono generalmente definiti simulatori dinamici; questi consentono di studiare le problematiche legate a variazioni delle condizioni nel tempo (avviamenti, fermate, cambiamenti di marcia, sistemi ciclici, emergenze etc.). E' opportuno notare come, in pratica, molte simulazioni di condizioni transitorie possono essere risolte anche con i sistemi steady-state ad esempio operando per successivi punti operativi (integrazione diretta). In ogni caso, in entrambi i sistemi (steady state o dinamici) la simulazione consiste in una serie di calcoli per risolvere l’insieme di equazioni rappresentanti le caratteristiche delle varie componenti dell'impianto I processi di separazione su correnti multicomponente (estrazione, distillazione, assorbimento) vengono storicamente simulati (1893, Sorel) come una serie di stadi di equilibrio con parametri opportunamente definiti, all’inizio impiegando essenzialmente metodi grafici o semplificati (Ponchon 1921, Savarit 1922, McCabe and Thiele 1925, Lewis and Matheson 1932, Thiele and Geddes 1933) e dalla metà del secolo scorso impiegando i calcolatori elettronici. Attraverso l’impiego dei calcolatori si può risolvere in 2 modo rigoroso l’insieme delle equazioni che definiscono le caratteristiche di ciascun stadio della colonna. I vari stadi vengono simulati attraverso una operazione Flash applicando essenzialmente lo stesso insieme di equazioni: Bilancio globale materia Bilancio materia per componente Relazione equilibrio Somma componenti Bilancio energia Al momento (anno 2001) i simulatori possono implementare per la modalità steady-state uno (o entrambi) dei due più diffusi algoritmi per simulare colonne di separazione; i due algoritmi si differenziano essenzialmente per il modo con cui vengono stimate le proprietà dei fluidi: Metodo Inside-Out: la procedura impiega due sottoprogrammi, nella sezione interna le proprietà dei fluidi vengono stimate attraverso modelli semplificati e 3 l’intero sistema risolto; la sezione esterna applica i modelli rigorosi e verifica che la soluzione raggiunta sia congruente, nel caso provvede a correggere i modelli semplificati ed attivare per un nuovo ciclo la sezione interna (§ 3.4.1) Metodo Simultaneous-Corrections: l’intero sistema viene risolto impiegando i modelli rigorosi ed utilizzando il metodo Newton. I vantaggi di utilizzare una simulazione sono molteplici. Essa permette prima di tutto di ridurre i costi di progettazione, evitando la costruzione di numerosi prototipi fisici, riducendo l'uso di apparecchiature e personale e minimizzando gli sforzi sia per l'ideazione e la realizzazione dei test sia per l'analisi dei risultati ottenuti. Inoltre abbrevia i tempi di realizzazione con la creazione di prototipi e test virtuali e potendo disporre immediatamente dei risultati di tali test. Migliora infine la qualità del prodotto, realizzando progetti sempre più innovativi e sofisticati, ottimizzando il design attuale e ottenendo una maggior informazione sul comportamento degli impianti. Da ultimo, ma non per questo meno importante, la simulazione permette di diagnosticare i malfunzionamenti, prevenirli e indicare soluzioni per il mantenimento delle prestazioni di un impianto. Il risultato finale è sicuramente una maggiore competitivà delle aziende che si affidano o che già si sono affidate alla simulazione, come strumento di indagine e di ricerca e sviluppo. Inoltre l’estrema economicità di questo strumento ci fa pensare che sempre più spesso vedremo in aziende di processo italiane la figura professionale del process simulation engineer, così come già succede nelle aziende di tutto il mondo.[10], [11], [13]. 4 2. Descrizione del processo 2.1 Nozioni fondamentali Qualunque sia lo schema operativo di una raffineria, il primo stadio di lavorazione di un grezzo consiste nelle due operazioni combinate di flash e frazionamento per distribuire le frazioni vaporizzate secondo gli intervalli di ebollizione stabiliti. Tali frazioni vengono poi recuperate allo stato liquido o gassoso. Un tipico esempio di quanto descritto si può vedere nella figura seguente. Fig. 2.1 Schema tipico di un’unità di distillazione atmosferica L’alimentazione liquida viene preriscaldata in un treno di scambiatori di calore, dove assume calore sensibile dai prodotti uscenti dall’impianto e attraversa quindi un forno, in cui il grezzo comincia a vaporizzare. La fase vapore rimane in contatto con la fase liquida fino all’uscita del forno; quindi entra in colonna, dove la caduta di pressione provoca un’ulteriore vaporizzazione per trasformazione dell’entalpia della miscela di ingresso. Il grezzo vaporizzato, entrato in colonna nella zona di flash, si separa in due fasi: la porzione rimasta liquida scende nella parte bassa della colonna, mentre la fase vapore sale 5 attraverso i fori dei piatti verso la testa della colonna. La separazione tra le diverse frazioni distillate si realizza in presenza di un riflusso e queste vengono estratte in fase liquida da differenti piatti della colonna, ad eccezione dei vapori di testa che solo in parte riescono a condensare. La pressione di esercizio è normalmente vicina al valore atmosferico e oscilla nella maggior parte dei casi tra 0.5 e 1 ate ed è in genere uguale alla somma delle perdite di carico dovute all’attraversamento della fase gassosa attraverso i piatti della colonna, dalla zona di flash all’atmosfera. L’introduzione di vapore ad alta temperatura e pressione nella parte bassa della colonna, è dovuta alla necessità di rimuovere dal residuo atmosferico le parti più leggere, per poterle poi recuperare nei tagli superiori. Questo impone a sua volta che il grezzo entri almeno quattro piatti sopra il fondo della colonna, permettendo così lo strappamento delle particelle più leggere. Poiché la somma dei calori entranti nella colonna con la carica e il vapore d’acqua supera quella dei prodotti in uscita, la chiusura del bilancio termico richiede un’asportazione di calore. Lo smaltimento del calore può essere effettuato in diverse forme, e cioè mediante un riflusso della frazione liquida più leggera detto riflusso esterno, inviato liquido e freddo sul piatto di testa oppure mediante riflussi circolatori o pumparound in cui frazioni di liquido più pesante ritornano a piatti superiori dopo essere stati raffreddati. La presenza di riflussi circolatori non altera il profilo di temperatura della colonna, poiché non variano le composizioni del liquido e del vapore e quindi non offre vantaggi nello scambio di materia, ma permette di stabilizzare i flussi di vapore e liquido entro la sezione interessata della colonna. 2.2 Impianti di distillazione atmosferica Gli impianti di distillazione atmosferica, pur differenziandosi a seconda dei criteri di progetto, seguono tuttavia uno schema generale che è quello della colonna singola ad 6 estrazione multipla (topping) e che ha una serie di caratteristiche costanti che possono essere ritenute valide per qualsiasi impianto di raffineria. La carica all’impianto, aspirata per mezzo di pompe dai serbatoi del grezzo, viene dapprima trattata nei desalters, in cui attraverso meccanismi chimici o elettrostatici si purifica dai cloruri di sodio, calcio e magnesio, che potrebbero causare problemi di corrosione o di incrostazione degli impianti. Quindi viene inviata attraverso una serie di scambiatori per realizzare il massimo recupero di calore dalle diverse frazioni uscenti dalla colonna: il primo scambio avviene con i vapori di testa, i successivi con i prelievi laterali via via più pesanti e infine con il residuo. La temperatura finale di preriscaldo con la quale il grezzo entra nel forno si aggira intorno ai 150-180 °C ed è limitata dal fatto che i componenti più leggeri vaporizzano, sottraendo così calore sottoforma di calore latente di vaporizzazione. Nel forno il grezzo raggiunge la temperatura media di 300-350 °C, a seconda delle caratteristiche del grezzo e della pressione di esercizio. Gli idrocarburi non evaporati percorrono la sezione di stappamento ed escono dal basso della colonna, andando a stoccaggio. I prelievi laterali vengono invece convogliati in colonnine di stripping (dai quattro ai sei piatti), in cui il vapore surriscaldato asporta le parti più leggere, che rientrano in colonna insieme al vapore nel piatto immediatamente superiore all’estrazione. Questi prodotti vengono poi raffreddati e convogliati nei serbatoi ad una temperatura di circa 100 °C per il residuo e di 40-50 °C per i tagli più leggeri. I vapori di testa, refrigerati a temperature di 30-40 °C, vengono convogliati in un accumulatore di riflusso, che ha anche il compito di eliminare l’acqua condensata dal vapore di strippaggio. I gas incondensabili vengono, a seconda delle esigenze, utilizzati come combustibile, oppure inviati al recupero del GPL o semplicemente bruciati in torcia. In alcuni casi, a monte del forno, può esserci un’unità di preflash: in questo caso il liquido uscente dal preflash entra nel forno, mentre i vapori scambiano calore convettivo con i fumi del forno ed entrano direttamente in colonna. Il vantaggio di introdurre un’unità di preflash è essenzialmente quello di aumentare la vaporizzazione del grezzo. Nei due casi che andremo ad analizzare, sono sempre presenti le unità di preflash. 7 2.3 Cariche e prodotti In questo capitolo tratteremo alcuni concetti di base sui grezzi e sui prodotti petroliferi, specificando il significato di alcune proprietà fisiche che verranno utilizzate in seguito. 2.3.1 Composizione dei grezzi Il petrolio grezzo è costituito da una miscela di componenti, tra cui prevalgono gli idrocarburi: esso inoltre contiene anche composti organici solforati, azotati, ossigenati e composti organometallici. Sono inoltre presenti quantità variabili di gas disciolti e di acqua più o meno salata. Tutti i grezzi contengono gli stessi idrocarburi, appartenenti alle seguenti classi: - paraffine, normali e ramificate - cicloparaffine (nafteni) - aromatici (areni) Cicloparaffine e aromatici sono spesso presenti sottoforma alchilata (alchilciclopentani, alchilcicloesani, alchilbenzeni); i composti insaturi come le olefine sono sostanzialmente assenti. In ognuna delle classi citate gli idrocarburi compaiono in proporzioni analoghe, qualunque sia il grezzo considerato; p. es. le singole n-paraffine da C6 a C9 si trovano in rapporti molto simili indipendentemente dalla loro concentrazione assoluta e il rapporto toluene/benzene è circa uguale a 4 nei vari grezzi. 2.3.2 Composizione dei prodotti petroliferi I tagli o le frazioni estratte che si ottengono da un’unità di topping sono generalmente: Gas + GPL, Nafta, Kerosene, Gasolio leggero (LGO), Gasolio pesante (HGO) e Residuo atmosferico. La quantità estratta di ciascun taglio dipende dal greggio in carica. Si riportano a titolo di esempio due casi, a cura di AP/Tecnos (1): 8 Greggio AMNA ARABIAN MEDIUM BTZ(%S = 0.14) ATZ (%S = 2.3) Prodotti (int. eboll.) % peso % peso Gas + GPL 1.2 0.9 Nafta (80-160 °C) 14.2 15.8 Kerosene (160-230 °C) 10.2 9.9 LGO (230-345 °C) 20.5 18.9 HGO (345-365 °C) 3.6 3.3 Residuo atm. (365 +) 50.1 51.2 Tab. 2.1 Rese tipiche di alcuni greggi [1] In alcuni casi il gas incomprimibile ottenuto, essendo caratterizzato essenzialmente da metano ed etano, viene utilizzato direttamente dalla raffineria stessa, come combustibile. 2.3.3 Caratterizzazione dei prodotti petroliferi Poiché nel seguito faremo sempre riferimento ad alcune proprietà fisiche dei prodotti e a differenti metodi di caratterizzazione, daremo alcune definizioni di carattere generale, importanti per la comprensione in seguito. Queste proprietà vengono determinate per mezzo di esperimenti di laboratorio e secondo procedimenti standardizzati. Tale standardizzazione è necessaria per rendere confrontabili le determinazioni fatte presso i diversi laboratori, in Italia e all’estero. Generalmente si fa riferimento alle seguenti norme: - ASTM - IP - API - NOM - NGAA 9 2.3.3.1 Densità La densità è una caratteristica normalmente determinata su tutte le frazioni petrolifere liquide. In Italia si utilizza come densità il rapporto tra un volume di prodotto misurato a 15 °C e lo stesso volume di acqua misurato a 4 °C. In unità inglesi invece si preferisce utilizzare il rapporto tra il volume di un prodotto misurato a 60 °F e lo stesso volume di acqua, anch’esso misurato a 60 °F. Questa grandezza, che prende il nome di specific gravity è legata ad un altro indice, utilizzato largamente negli Stati Uniti e di conseguenza in ASPENPLUS, e cioè la densità API. Il rapporto che c’è tra la specific gravity e la densità API è il seguente: API 141.5 131.5 Sp.gr.60F / 60F I metodi usuali per la determinazione delle densità dei prodotti petroliferi (ASTM-D 287, IP-59, NOM-M 42) prescrivono l’impiego di densimetri calibrati. I metodi ASTM-D 87 e IP-59, per i prodotti solidi come i bitumi e le paraffine, sono basati essenzialmente sulle misure di volume spostato. 2.3.3.2 Prove di distillazione La caratterizzazione dei prodotti viene essenzialmente fatta utilizzando la curva di distillazione del prodotto stesso. Nel nostro caso sono state maggiormente utilizzate le curve ASTM D86 per Nafta, Kerosene e LGO; le curve ASTM D1160 per l’HGO e il residuo; la TBP per la caratterizzazione del grezzo. La prova di distillazione ASTM viene condotta su un campione di 100 cm3 di prodotto, evaporato a velocità costante (5 cm3 al minuto), registrando la temperatura di testa dopo ogni 10 cm3 di distillato raccolto. Quando il 95% di prodotto viene distillato viene alzata la fiamma del bruciatore e la temperatura che si registra al passaggio dei vapori viene definita punto finale di ebollizione. Allo stesso modo il punto iniziale viene registrato quando compare la prima goccia di liquido distillato. Si definisce quindi curva di distillazione 10 ASTM la linea tracciata avendo in ascissa le percentuali di volume distillato, e in ordinata le temperature registrate. Nel caso in cui la distillazione non riesca a pressione atmosferica (soprattutto per le frazioni altobollenti), si procede ad una distillazione sotto vuoto. Nel primo caso si parla di ASTM D86, nel secondo caso di ASTM D1160. La prova di distillazione TBP (True Boiling Point) viene condotta in un distillatore discontinuo, dal quale ogni frazione o componente viene tagliato con cura prima di essere distillato. La TBP, a differenza della ASTM, avviene con un certo riflusso ed è più adatta a caratterizzare frazioni a più largo intervallo di temperatura di distillazione, come ad esempio, i grezzi. Nei capitoli successivi dedicheremo un paragrafo al concetto di ripetibilità e riproducibilità dei risultati, quando discuteremo dell’attendibilità dei dati ottenuti dalla simulazione. 2.4 Variabili operative Un’unità di topping può essere condotta secondo differenti modalità, così da variare le rese dei prodotti o le efficienze di frazionamento. Con il termine di variabile operativa si intende la grandezza fisica il cui valore può essere manipolato dall’operatore sull’impianto per modificare la qualità dei prodotti secondo lo scheduling giornaliero. Esse sono interdipendenti e non influiscono in modo univoco su una sola delle caratteristiche dei prodotti. Le principali variabili operative della colonna di distillazione sono: - temperatura di uscita dal forno - portata e temperatura dei riflussi - portata dei prelievi laterali - riflusso inferiore (overflash) - portata del vapore di stripping 11 La pressione della colonna non è considerata generalmente una variabile operativa, ma di processo, in quanto difficilmente l’operatore interviene per modificarla. 2.4.1 Temperatura di uscita del forno Un aumento della temperatura di uscita dal forno comporta un incremento dei riflussi interni della colonna, a parità di prodotti estratti. Come conseguenza migliora il frazionamento tra i prodotti, ma aumenta la possibilità di ingorgo della colonna (flooding). Una temperatura troppo elevata, inoltre può provocare fenomeni di cracking del grezzo; è quindi necessario attenersi alle direttive di progetto. 2.4.2 Temperatura di testa della colonna Viene mantenuta costante regolando il riflusso sul piatto di testa. La caratteristica più immediatamente collegata a questa è il punto finale della benzina. Un aumento della temperatura di testa comporta un abbassamento del punto finale della benzina e di conseguenza un abbassamento del punto iniziale di tutti i tagli laterali. 2.4.3 Portata e temperatura dei riflussi Un aumento del calore sottratto da ciascun riflusso comporta sia una diminuzione del riflusso interno nella parte di sezione della colonna soprastante, sia un abbassamento della temperatura di estrazione, con conseguente peggioramento del frazionamento dei tagli nella zona superiore. Infatti nel caso in cui il liquido di rientro non fosse allo stato di liquido saturo, esso tenderebbe a condensare parte della corrente di vapore, diminuendone così la temperatura a causa del calore latente. Si può aumentare o ridurre il calore asportato sia agendo sulle portate di riflusso, sia sulla variazione di temperatura tra entrata e uscita del riflusso stesso. 12 2.4.4 Portata dei prelievi laterali Aumentando la portata di prelievo laterale aumenta il punto finale del taglio interessato e i punti iniziale e finale dei tagli sottostanti. Per riportare la colonna in equilibrio bisogna diminuire l’estrazione di uno dei tagli sottostanti. 2.4.5 Overflash Con il termine overflash si intende la quantità di vaporizzato in più di quella ricavata dal bilancio di materia, necessaria per assicurare un adeguato riflusso sui piatti tra la zona di flash e il piatto di estrazione più in basso; generalmente viene espresso in % vol. del grezzo alimentato. Questa quantità deve essere resa minima, tenendo presente però che portate di riflusso troppo basse provocano un innalzamento del punto finale della sua distillata e di conseguenza un’alterazione del colore del gasolio, che dipende fortemente dal taglio ottenuto. Un gasolio pesante scuro indica un cattivo lavaggio; per ovviare al problema si deve diminuirne l’estrazione. 2.4.6 Portata del vapore di stripping La portata del vapore influisce essenzialmente sul punto di infiammabilità dei prodotti. Questo effetto tuttavia è rilevante fino ad un certo valore di portata, dopo il quale le variazioni non risultano più apprezzabili. In sintesi queste rappresentano le variabili su cui agiremo per l’ottimizzazione del processo per il miglioramento delle performances, una volta ottenuto il modello. [1], [9]. 13 3. Aspen Plus 3.1 Storia ed applicazioni ASPEN Advanced System for Process Engineering nasce negli anni ’70 presso il dipartimento di Ingegneria Chimica del Massachussets Institute of Technology da L.B. Evans, J.F. Boston e collaboratori. Le tecniche fino ad allora in grado di simulare processi chimici su scala industriale erano state già sviluppate a partire dagli anni ’50 e le compagnie maggiori, sia del campo chimico sia del campo petrolifero, avevano già sviluppato alcuni programmi in grado di risolvere specifici processi petrolchimici. Tuttavia, benché questi programmi fossero stati concepiti per avere un uso generale, riuscivano a simulare soltanto processi liquido-vapore e non erano adatti in casi più complessi, in cui interagissero solidi o componenti non convenzionali (carbone, cenere e solidi inerti). Aspen appartiene ad una nuova generazione di simulatori, capaci di estendere la tecnologia della simulazione ad un numero estremamente vasto di domini. Il sistema, creato da ricercatori e collaboratori dell’ industria di allora, vede la sua immensa fortuna non solo nella sua estrema versatilità, novità assoluta fino a quel momento, ma anche nella sua capacità di interagire con programmi già esistenti che utilizzassero lo stesso linguaggio. Aspen Plus conta, almeno alla sua origine, 150000 righe di programmazione, continuamente ampliato e aggiornato secondo le esigenze della tecnologia, in FORTRAN, linguaggio che allora risultava essere quello tra i più diffusi e conosciuti sia nell’università sia nelle aziende. AspenPlus è il programma di simulazione per lo stato stazionario e utilizza un approccio sequenziale-modulare per la risoluzione dei problemi. Ciò significa che ogni unità, che rappresenta un impianto reale, viene risolta seguendo una sequenza di tipo causa-effetto. I punti importanti di questo programma sono soprattutto la capacità di calcoli rigorosi in presenza di elettroliti e di equilibri solido-liquido, la caratterizzazione completa dei 14 prodotti petroliferi e l’utilizzo di strumenti matematici potenti per l’ottimizzazione del sistema e il calcolo delle proprietà. Nel paragrafo successivo cercheremo di dare un’idea generale del programma, prendendone in considerazione la struttura e soffermandoci su alcune sue caratteristiche. [10], [11], [13] 3.2 Struttura generale del programma Ogni processo chimico può essere rappresentato in ogni suo aspetto da uno schema o flowsheet che ne raffigura le caratteristiche essenziali. Il simulatore è lo strumento in grado di interpretare questo schema e di predire le performances del processo globale. Il cuore della simulazione è rappresentato dalle equazioni che legano tra di loro le variabili di processo, come la temperatura, la pressione, la portata molare delle correnti, la composizione, l’area di scambio ed altre ancora. Il compito del simulatore a stadio stazionario è quello di calcolare il valore di alcune variabili, dette di uscita, noti i valori delle variabili di ingresso. Condizione necessaria affinché questo si realizzi è che il sistema non possieda gradi di libertà. Ci sono differenti livelli di analisi, che possono essere fatti attraverso il simulatore; dal semplice bilancio di materia, al bilancio di energia e di materia, dal dimensionamento delle unità all’ottimizzazione di un intero impianto. Nuove equazioni vengono aggiunte ad ogni livello, così come nuove variabili. Gli algoritmi di calcolo quindi diventano sempre più complessi. Fortunatamente le unità che ricorrono il più delle volte sono convenzionali: cambiano le variabili, ma non le equazioni. Richiamare in un flowsheet un’unità particolare, per esempio una colonna, significa fare riferimento ad un pacchetto ben definito di equazioni, che verranno risolte dagli algoritmi matematici una volta fornite le variabili di input. [5], [6]. 15 3.2.1 Flowsheet di simulazione Il primo passo per costruire la simulazione in AspenPlus è la definizione di uno schema di processo, così come vediamo in figura: Fig. 3.1 AspenPlus: flowsheet Uno schema di processo in AspenPlus non è altro che una collezione di unità che rappresentano in realtà altrettanti programmi (subroutines o modelli) scritti in FORTRAN. Le frecce riproducono le correnti di materia (lavoro o energia) che li collegano. Poiché il programma utilizza un approccio sequenziale-modulare, i blocchi verranno risolti secondo l’ordine prestabilito delle frecce (correnti). Solo se le unità sono collegate in maniera corretta, si può procedere al passo successivo. [5] 16 3.2.2 Setup Fig. 3.2 AspenPlus: setup In questa schermata si stabiliscono alcune convenzioni importanti, tra cui le unità di misura. AspenPlus offre la possibilità di creare un sistema di unità di misura personale, a seconda delle esigenze. [5] 3.2.3 Dichiarazione dei componenti Fig. 3.3 AspenPlus: components 17 I componenti chimici rappresentano le entità fondamentali di ogni processo chimico. Le correnti di materia, prodotti o intermedi, sono tutti espressi in funzione dei componenti chimici, così come il bilancio di massa. In Aspen ci sono due tipi di componenti: convenzionali e non convenzionali. I primi sono i composti puri e gli pseudocomponenti, che possono essere rappresentati tramite le proprietà standard come il peso molecolare, pressione e temperatura critiche, la tensione di vapore ed altri parametri. I componenti non convenzionali sono tutti quelli che non possono essere rappresentati da un unico set di parametri. AspenPlus ha una banca dati di circa 1500 composti. [5] 3.2.4 Proprietà ed equazioni di stato Fig. 3.4 AspenPlus: Properties La scelta dell’equazione di stato è importantissima al fine di ottenere dei buoni risultati con la simulazione. Il pacchetto di equazioni disponibili è molto vasto e non elencheremo tutte le equazioni presenti. Chiaramente oltre a queste si possono scegliere anche le correlazioni per il calcolo delle proprietà fisiche e chimiche. Alla voce advanced si possono anche inserire correlazioni nuove o che non compaiono nella libreria. [5] 18 3.2.5 Correnti Solo a questo punto si cominciano ad inserire le variabili di ingresso, che serviranno poi al simulatore per svolgere i calcoli. Ogni corrente deve essere caratterizzata dalla composizione e da altri due parametri, a scelta tra quelli disponibili. Si caratterizzano solo le correnti di input; le correnti intermedie verranno calcolate via via che la simulazione procede. Valori assegnati a queste ultime rappresentano semplicemente delle stime iniziali. [5] Fig. 3.5 AspenPlus: strema 3.2.6 Unità o blocks Fig. 3.6 AspenPlus: blocks 19 Infine si inseriscono le variabili che caratterizzano le unità. Le equazioni non possono essere modificate, poiché sono scritte in linguaggio FORTRAN e si trovano nel cuore del programma, in librerie apposite. Quando si lancia la simulazione, esse vengono richiamate secondo l’ordine del flowsheet e il sistema di equazioni che rappresentano i bilanci entalpici e di materia viene risolto seguendo un algoritmo di calcolo. Le equazioni inoltre vengono azzerate utilizzando dei metodi numerici, quali per esempio Wegstein, Broyden, Newton ed altri. Se il sistema è arrivato a convergenza, rispettando le tolleranze scelte, allora ritrascrive i risultati in un foglio di output e li ritorna all’utente. Lo stato di convergenza dei differenti blocchi può essere seguito dal control panel, che durante ogni run visualizza la somma degli errori di ogni variabile. Se questa somma è uguale o superiore alla tolleranza, la soluzione non viene accettata. [5] Fig. 3.7 AspenPlus: control panel 20 3.3 Gestione dei dati iniziali 3.3.1 Interpolazione dei dati iniziali AspenPlus offre la possibilità di caratterizzare prodotti petroliferi in molti modi, a seconda dello standard utilizzato (ASTM, API…) e anche i risultati possono essere visualizzati in svariate forme. Infatti è possibile passare da un tipo di curva di distillazione ad un altro semplicemente cliccando un pulsante. Tuttavia quando il simulatore esegue i bilanci di materia e di energia, utilizza un protocollo ben preciso. Esso esegue i calcoli soltanto in moli e trasforma tutte le curve di distillazione di input in TBP. Questo significa che ogniqualvolta il software si trova a dover interpretare dati inseriti in un formato diverso da quello internamente utilizzato, è obbligato a trasformarli prima di effettuare qualsiasi calcolo. Infine gli output verranno, terminata la simulazione, ritrasformati nel formato desiderato. In sintesi potremmo schematizzare il processo come segue: Inserimento dei dati iniziali Trasformazione dei dati iniziali in : TBP moli LIVELLO ESTERNO Visualizzazione degli output LIVELLO INTERNO Trasformazione dei risultati nel formato desiderato Creazione dei dati mancanti Esecuzione dei calcoli Fig. 3.8 Gestione dei dati iniziali e percorso logico 21 Possiamo quindi distinguere due livelli in questo processo: il primo esterno, in cui il software interagisce direttamente con l’utilizzatore, e uno interno che viene svolto automaticamente dal programma prima, durante e dopo la simulazione. Benché abbia chiamato questo secondo livello interno, cercando di sottolineare in questo modo due cose, e cioè il fatto che il tutto avviene sempre e automaticamente ad ogni run del sistema e che è necessario esclusivamente ai fini dei calcoli, ciò non significa che l’utilizzatore non possa intervenire anche in questa fase della simulazione. Infatti è possibile scegliere il metodo di estrapolazione e lo standard di trasformazione con cui quest’ultimo passaggio può essere effettuato. Trovare il giusto metodo di estrapolazione è essenziale ai fini di una buona simulazione e questo può essere spiegato facilmente, vedendo lo schema seguente: Dati iniziali Metodo di estrapolazione Dati estrapolati Dati di output Simulazione Fig. 3.9 Importanza del metodo di fitting Se facciamo l’esempio di una curva di distillazione ASTM D86, possiamo interpretare lo schema precedente in questo modo: I dati relativi alla curva (valori puntuali) vengono inseriti così come ottenuti dal laboratorio; Il programma converte i valori inseriti in TBP e su scala molare, seguendo gli standard di conversione API; I dati vengono quindi estrapolati, per ottenere una curva e una serie di dati continue; Il software si calcola i nuovi dati iniziali, basati sulla curva di estrapolazione, quasi certamente diversi da quelli inseriti dall’utente; La simulazione quindi inizia, basandosi esclusivamente su questi ultimi dati. 22 Si capisce quindi come la scelta del metodo di conversione e di quello di estrapolazione diventi fondamentale per ottenere un buon punto di partenza per la simulazione. La tabella seguente raccoglie sinteticamente le diverse opzioni offerte all’utente da Aspenplus: Extrapolation method Quadratic Probability Harwell Hermite Conversion method Edmister (API63) from D86 to TBP Edmister-Okamoto API94 Spline fitting method Tab. 3.1 Metodi di estrapolazione e di conversione in AspenPlus 3.3.1.1 Metodi di conversione W.C. Edmister e collaboratori sono stati i primi verso gli anni ’40 a pubblicare correlazioni tuttora utilizzate dalle aziende per convertire le curve di distillazione ASTM in TBP. In questo paragrafo daremo qualche nozione di base riguardo a questi metodi. [7] 3.4.1.1.1 Conversione da ASTM D86 a TBP: metodo Edmister ed Edmister-Okamoto Le correlazioni relative al metodo Edmister API63 sono mostrate graficamente: 23 Fig. 3.10 Metodo Edmister API63 La procedura è semplice e veloce: si converte il punto ASTM 50% in TBP 50% e poi si calcolano a partire da questo gli altri punti applicando il relativo delta di temperatura. Si può vedere chiaramente dal grafico che le curve dal punto iniziale fino al 10% e dal punto 90% fino a quello finale sono limitate. Per miscele quindi con un largo taglio di punti di ebollizione, le curve devono essere estrapolate. Una variante a questo metodo è stata sviluppata nel 1959 in collaborazione con Okamoto. Entrambi i metodi tuttavia fanno riferimento a misurazioni a pressione atmosferica. Nel caso la pressione fosse differente, esiste una correlazione che lega il valore di temperatura a pressione atmosferica e quello alla pressione desiderata: T760 TP 0.00012(760 P)(460 TP ) dove TP = Temperatura D86 in Fahrenheit alla pressione P in mmHg e T760 = Temperatura D86 in Fahrenheit alla pressione di 760 mmHg. Inoltre se le temperature superano la soglia dei 475 °F si possono verificare fenomeni di cracking termico. Di conseguenza la curva ottenuta in laboratorio potrebbe non essere rappresentativa del caso reale. In tal caso è necessaria una correzione che tenga conto di questo fenomeno, cioè: Tcorr Tobs D , log10 D 1.587 0.00473Tobs 24 dove Tcorr e Tobs rappresentano rispettivamente le temperature corrette e osservate espresse in gradi Fahrenheit. 3.4.1.1.2 Conversione da ASTM D86 a TBP: metodo API94 Questo metodo,sviluppato da T.E. Daubert e dettagliato nel 1994 API Technical Data book, è sicuramente il più recente. La correlazione che lega i punti tra le due curve è di tipo esponenziale, con coefficienti variabili a seconda della percentuale di distillato. TBP a( D86) b Coefficienti di conversione metodo Daubert % distilled a b 0 0.9167 1.0019 10 0.5277 1.0900 30 0.7429 1.0425 50 0.8920 1.0176 70 0.8705 1.0226 90 0.9490 1.0110 100 0.8008 1.0355 Tab. 3.2 Coefficienti di conversione API94 [7] L’errore, così come per tutti gli altri metodi, si concentra soprattutto sui punti finale e iniziale della curva, dove può oscillare tra i 16 °F per l’IP e i 12 °F per l’EP. Si consiglia pertanto di non considerare i punti iniziale e finale, allorché si comincia una simulazione. [7] 25 3.3.2 Generazione degli pseudocomponenti La caratterizzazione di miscele idrocarburiche, per le quali sarebbe impossibile specificare componente per componente l’esatta composizione, viene fatta attraverso gli pseudocomponenti. Così come lascia intendere il nome, il singolo pseudocomponente rappresenta una piccola parte della miscela con caratteristiche chimiche e fisiche pressoché costanti, tanto da poterlo rappresentare come un componente unico. In questo modo le miscele idrocarburiche, così complesse a causa dell’elevato numero di molecole che le compongono, vengono frazionate in tante parti, dalle proprietà costanti, e trattate separatamente durante tutta la simulazione. Ora appare chiaro che maggiore è il numero degli pseudocomponenti, maggiore è anche l’accuratezza dei calcoli effettuati. Infatti se l’intervallo di temperatura tra uno pseudocomponente e l’altro è piccolo, l’approssimazione di proprietà costanti è migliore. AspenPlus offre per ogni assay un set di pseudocomponenti per default, valido per la maggior parte dei casi. Questo è rappresentato nella tabella che segue. TBP Range Number of cuts Increments (°F) (°F) 100-800 28 25 800-1200 1200-1800 8 4 50 100 Tab. 3.3 Generazione per default degli pseudocomponenti [6] In alcuni casi, tuttavia, è necessario aumentarne il numero o creare un set di pseudocomponenti per ogni assay. In particolare se: Le curve di distillazione dei differenti assay presentano marcate sovrapposizioni; Le curve di densità e del fattore K (Watson) sono molto differenti tra loro. Lo svantaggio conseguente ad avere un grande numero di pseudocomponenti è una certa lentezza di calcolo e un uso maggiore di memoria del calcolatore. 26 Per ovviare a quest’ultimo problema, è buona cosa specificare un set di pseudocomponenti ad hoc per ogni assay presente. I vantaggi ad operare in questo modo sono essenzialmente due: Una maggiore precisione nella stima dei parametri chimici e fisici della miscela; Un uso limitato degli pseudocomponenti. 3.4 Convergenza Il modello PetroFrac per le colonne di distillazione petrolifera utilizza come algoritmo di convergenza una variante del metodo Inside-Out, sviluppato nel 1974 da J.F. Boston e S.L. Sullivan. La convergenza, solitamente facile e veloce, non prevede l’inserimento di stime iniziali, anche se la presenza di valori ragionevoli ne migliora l’efficacia. La stima del profilo di temperatura porta di norma ad una convergenza più solida, così come il fattore di damping è importante nel caso si voglia creare una convergenza che resista a cambiamenti importanti nella struttura del modello. Se l’algoritmo di calcolo è fissato per ogni Unit Operation Model, è possibile tuttavia scegliere il metodo di risoluzione delle equazioni di bilancio e termodinamiche. I metodi possibili sono: Wegstein, Direct, Secant, Broyden, Newton, Complex, SQP. Non ci dilungheremo troppo su questi metodi, la cui spiegazione è facilmente rintracciabile su qualsiasi testo di Metodi Numerici, se non per descrivere i tre metodi citati in questo lavoro, e cioè Wegstein, Broyden e Newton. In realtà il metodo di Newton non è stato utilizzato, ma è importante perché a questo si ispira il metodo di Broyden, impiegato in entrambe le simulazioni. Del metodo di Wegstein invece, facile e veloce, ci siamo avvalsi per raggiungere la prima convergenza del sistema. 3.4.1 Algoritmo Inside-Out Questo algoritmo [12] venne sviluppato negli anni ’70 nella speranza di superare alcune difficoltà che i metodi già presenti (Newton-Raphson, Wang and Henke, Sujata etc.) avevano evidenziato, senza però introdurne delle altre. I vantaggi che questo metodo presenta possono essere riassunti essenzialmente in quattro caratteristiche fondamentali: 27 Robustezza di calcolo anche in presenza di stime iniziali non buone; Efficienza dal punto di vista computazionale (giusta distribuzione delle risorse); Versatilità del metodo in termini di applicabilità; Alta velocità di convergenza, almeno nei pressi della soluzione Le caratteristiche principali di questo metodo e delle sue varianti successive sono sei: I modelli complessi riguardanti le K-values e le entalpie sono usati unicamente per generare le stime iniziali dei modelli semplificati; I modelli semplificati, che costituiscono il ciclo esterno (outer loop) forniscono le stime iniziali per il ciclo interno (inner loop); si può rintracciare in questi un’analogia con le variabili primitive (temperatura, pressione, composizioni della fase vapore e liquida) per i metodi classici; Il successivo outer loop risulta relativamente indipendente e slegato dal precedente, da cui si può capire perché le stime iniziali non rappresentino un punto critico per la convergenza; Le equazioni sono riarrangiate, in funzione dei modelli semplificati, al fine di ottenere una soluzione completa per le variabili primitive; Le variabili di iterazione dell’inner loop sono esclusivamente le temperature e le portate, il che elimina il problema di distinguere tra sistemi a stretto e a largo punto di ebollizione; Le variabili primitive che risultano dalla soluzione dell’inner loop, per un dato set di variabili ottenute dall’outer loop, sono utilizzate per calcolare un nuovo set di variabili nell’outer loop, attraverso i valori calcolati di K-values ed entalpie. L’intero problema si risolve quando questi valori calcolati coincidono con quelli iniziali, cioè quando inner e outer loops restituiscono gli stessi valori. 28 3.4.1.1 Inner loop Consideriamo il caso base di una colonna, con n estrazioni laterali ed m alimentazioni, priva di riflussi circolatori tra un piatto e l’altro. Le variabili primitive dell’inner loop sono gli stripping factors e i sidestream withdrawal factors. Le equazioni di loop sono i bilanci entalpici e le design specifications. Lo stripping factor è definito come: Sj dove: Sj = K bV L stripping factor per il piatto j V = il vapore netto che lascia il piatto j L = il liquido netto che lascia il piatto j Kb = la K-value calcolata con i metodi semplificati. L’inner loop risolve il sistema di equazioni seguenti: LSS VSS H 1 f S 2 , , 0 L K V K LSS VSS H 2 f S1 , S 3 , , 0 L K LV K … LSS VSS H k f S k 1 , S k 1 , , 0 L K V K … LSS VSS H n f S1n , , 0 L V K K dove Hj rappresenta il bilancio entalpico del piatto j 29 NQ NF LSS H Vj V j 1 VSS H Lj1 L j 1 H Vj1V j 1 H iF Fi Qi 0 H j H Lj L j 1 L V i i j j A queste vanno aggiunte le equazioni rappresentanti le design specifications che devono essere in numero tale da azzerare i gradi di libertà del sistema. Per una corretta interpretazione dei simboli, presentiamo uno schema semplificato di uno stage per il metodo I/O. j-1 V’j VSSj LSSj Vj FVj L’j FLj j V’j+1 Fig. 3.11 Schema semplificato colonna I/O Se scriviamo il bilancio materiale in termini di portata netta di liquido e di vapore, otteniamo: LSS vij 1 VSS vi , j 1 f ij li , j 1 lij 1 L V j j j j 30 dove fij = la portata del componente i-esimo al piattoj, in moli/tempo lij = la portata di liquido del componente i-esimo, in moli/tempo vij = la portata di vapore del componente i-esimo, in moli/tempo Data la relazione di equilibrio yij K ij xij sostituendo nella precedente equazione si arriva alla forma finale: K ij 1V j 1 LSS K ijV j VSS f j li , j 1 lij 1 1 li , j L L V L j 1 j j j j j Se si suppone K costante, otteniamo per ogni componente un sistema in j equazioni, che in forma matriciale diventa: Bi1 C i1 0 1 B Ci 2 0 i2 0 1 Bi 3 C i 3 0 1 ... ... 0 ... 0 0 0 ... 0 con ... 0 0 ... 0 ... ... 0 ... ... C i , j 1 0 1 Bi , j 1 0 1 0 li1 f i1 0 li 2 f i 2 ... ... ... 0 f C in li , j 1 i , j 1 Bin lin f i ,n LSS K ijV j VSS 1 Bij = 1 L L V j j j j j 31 K ij 1V j 1 Cij = L j 1 e I sidestream withdrawal factors sono definiti come: LSS RLj = 1 L j j VSS RVj = 1 V j j Le costanti di equilibrio sono calcolate come Kij = ij Kb con ij costante di volatilità del componente i e Kb costante di equilibrio calcolata con i modelli semplificati 1 1 ln K b A B T T Rif con TRif temperatura di riferimento. A questo punto il bilancio di materia può essere scritto come: f ij li , j 1 lij RLj ij S j RVj li , j 1 i , j 1 S j 1 32 Con Bij = RLj ij S j RVj Cij = - i , j 1 S j 1 coefficienti della matrice tridiagonale. 3.4.1.2 Outer loop In generale, K-values ed entalpie dipendono secondo modelli termodinamici complessi dalle variabili primitive, come segue: K i K i T , P, x, y H L H L T , P, x H V H V T , P, y Sviluppando un modello semplificato per le K-values, si nota in primo luogo che la dipendenza di queste dalla temperatura può essere ben rappresentata da un modello del tipo: 1 1 ln K i Ai Bi T T Rif dove TRif rappresenta la temperatura di riferimento e Bi un parametro scarsamente dipendente dalla temperatura. Inoltre poiché Bi non varia molto da un componente all’altro, anche in un sistema con un largo intervallo di punti di ebollizione, si può definire un valore di K-value di riferimento, Kb, definito in questo modo: ln K b wi lnK i i Dove possiamo definire wi (weightng factors) come: 33 wi ti t i i con t i yi ln K i 1 T Possiamo quindi riscrivere la formula semplificata per la Kb in questo modo: 1 1 ln K b A B T T Rif Infine si completa il modello semplificato per le K-values determinando un set di volatilità relative del tipo: i Ki Kb che è molto meno sensibile alla temperatura che non la singola Ki. I modelli semplificati per il calcolo delle entalpie liquide e vapore possono essere sviluppati, ricordando che, su base massiva, le entalpie di vaporizzazione e le capacità calorifiche non cambiano molto da componente a componente e che in particolare questi ultimi sono relativamente indipendenti dalla temperatura. Possiamo rappresentarli quindi in questa forma: H V H V H V0 H L H L H L0 con HV = entalpia del vapore HL = entalpia del liquido HV0 = entalpia della miscela ideale di vapore HL0 = entalpia della miscela ideale di liquido Possiamo quindi riscrivere i modelli semplificati nel modo seguente: 34 H V C DT Trif H L E F T Trif Se uniamo queste due equazioni alle altre due calcolate per le K-values, otteniamo gli Nc+6 parametri di convergenza (i, A,B,C,D,E,F). Quando questi ultimi risultano uguali a quelli ricavati dall’inner loop, allora la convergenza è completa. 3.4.2 Metodi numerici 3.4.2.1 Wegstein method Questo metodo [6] è sicuramente fra tutti quelli proposti il più facile e versatile. E’ molto utile per raggiungere la prima convergenza del sistema, ma non è in grado di risolvere calcoli quando le variabili sono accoppiate o quando ci sono dei loops. Il metodo può essere controllato specificando un valore al fattore di accelerazione q. Questo viene calcolato per ogni variabile ed è definito come segue: q s con : Xk s s 1 G X k G X k 1 X k X k 1 variabile stimata G X k variabile calcolata k numero di iterazioni Il nuovo valore calcolato con il metodo Wegstein risulta uguale a: X k 1 qX k 1 q G X k 35 Si può vedere subito che se q = 0 allora il metodo diventa una sostituzione diretta; invece nel caso in cui q < 0 si ha un’accelerazione nella convergenza, mentre con 0 < q < 1 esso rappresenta il fattore di damping e quindi riduce lo step tra un’iterazione e l’altra, facilitandone la convergenza. Tuttavia un fattore di damping prossimo allo zero ne riduce sensibilmente la velocità. 3.4.2.2 Broyden method Il metodo di Broyden [6] è molto simile al metodo di Newton, ma a differenza di questo utilizza una linearizzazione approssimativa. Questa approssimazione rende il metodo molto rapido, ma in alcuni casi poco affidabile. I vantaggi rispetto al metodo di Newton sono essenzialmente due: Applicabilità a sistemi con un numero elevato di componenti; Sensibilità minore alle stime iniziali. 3.4.2.3 Newton method Per illustrare la tipica tecnica iterativa di questo metodo [6], vediamo gli step fondamentali riferendoci alla figura seguente. f(x) Soluzione 0 x0 x1 x2 x* X Fig. 3.12 Metodo di Newton 36 Partendo dal dato iniziale si calcola il valore successivo, linearizzando secondo la formula seguente: x Quando x n1 x n 0 n 1 f x x x n n 1 f xn con 0 fissato, allora la convergenza è completa. Questo metodo tuttavia necessita di buone stime iniziali, altrimenti potrebbe dare problemi di falsa convergenza, oppure non arrivare a soluzione anche quando la soluzione esiste ed è vicina. Per questo nelle nostre simulazioni abbiamo preferito utilizzare il metodo di Broyden, piuttosto che quest’ultimo, dal momento che molte volte si è obbligati a supporre dati quando questi non sono disponibili. 37 4. Prima simulazione 4.1 Descrizione dell’impianto Il grezzo viene preriscaldato in una lunga serie di ricuperatori di calore, desalato per lavaggio con acqua, preriscaldato ancora e alimentato ad un preflash (V-103), dove subisce una prima vaporizzazione. La corrente di vapore entra quindi direttamente in colonna (C-101) tre piatti sopra la zona di flash, mentre la corrente liquida viene alimentata ad un forno (F-101). Un collettore raccoglie il grezzo in uscita dai vari passi del forno e la transfer line, generalmente lunga perché il forno è staccato dal resto dell’impianto per ragioni di sicurezza, porta il grezzo alla colonna. In uscita dal forno la temperatura è di circa 360 °C. Si ha un’ulteriore evaporazione dell’alimentazione, parte nel forno, parte nella transfer line e parte per flash all’ingresso nella colonna. La parte vaporizzata viene lavata con il riflusso della colonna: dato che la temperatura va rapidamente decrescendo verso l’alto, il calore sensibile della parte vaporizzata va a ingrossare il flusso ascendente dei vapori. Buona parte di questo calore viene sottratta dai due pumparounds (superiore ed inferiore), che tra le altre cose forniscono il riflusso della colonna, essendo questa priva di riflusso di testa ed avendo all’altezza del sedicesimo piatto un piatto a prelievo totale. La colonna possiede 43 piatti e un pacco interposto tra il quindicesimo e il sedicesimo piatto, a cavallo del ricircolo inferiore. I vapori che arrivano alla testa sono per quanto possibile condensati: i gas incondensabili vengono compressi e recuperati in parte come gas combustibile e in parte disciolti nella virgin nafta che è il prodotto liquido di testa. Lateralmente vengono prelevate tre frazioni: kerosene, gasolio leggero e gasolio pesante. Per liberare questi prelievi dai composti più leggeri ci sono tre colonne di stripper, di cui la prima per il kerosene, dotata di ribollitore, le altre due per i gasoli, dotate di vapore di strippaggio. Ai tempi tuttavia del test-run quest’ultima non era in funzione; per questo motivo non verrà presa in considerazione nella simulazione. Altro stripper è realizzato alla base della colonna principale. Ad esso è alimentato, oltre che il liquido di flash, anche l’overflash che rifluisce in colonna. Dal fondo dello stripper principale esce il residuo del topping detto comunemente residuo atmosferico. 38 Fig 4.1.a Schema generale di impianto 39 GREGGIO F-101/F-102 V.B. V-103 P-104 E-301 A P-105 E-101 38 40 34 31 30 43 37 29 C-101 19 5 1 E-116 6 1 6 1 SWS 6 1 C-103 E-109 C-104 V-105 C-102 Residuo a colonna Vacuum HGO a stoccaggio LGO a stoccaggio Kerosene a stoccaggio Naphta ad HDT Incond. compressore air cooler Primo condensatore Nafta M Secondo condensatore acqua acqua M Colonna di distillazione Fig. 4.1.b Sistema di condensatori e compressione dei gas di testa 40 4.2 Dati La raccolta dei dati necessari ad una simulazione viene effettuata durante un test-run. Il test-run, che dura in genere qualche ora, prevede che: Il controllo dell’impianto venga fatto manualmente, in modo da non avere grosse variazioni nelle variabili controllate, come la portata di estrazione, le portate dei riflussi e le temperature di piatto e di uscita forno. Se queste variabili non hanno avuto variazioni apprezzabili, si può procedere al campionamento dei prodotti. Affinché il campionamento sia efficace, bisogna che: I prelievi di carica e prodotti siano contemporanei e completi I campioni siano trasportati secondo le regole stabilite dal laboratorio, cioè imbottigliati e mantenuti al fresco (almeno i più leggeri) per evitare l’evaporazione delle parti più volatili. Le analisi vengano effettuate nell’arco di tempo più breve possibile; in particolare la cromatografia dei gas deve essere immediata. Si raccolgano i valori numerici delle variabili di impianto (TAG) all’ora del campionamento e almeno nell’arco delle quattro ore che lo precedono. La conoscenza dell’impianto su cui si effettua il test-run è essenziale per il successo dell’operazione. Quindi è buona norma avere i P&I dell’intero processo, per accertarsi che non siano state fatte variazioni al progetto originale. Inoltre il tecnologo di impianto può dare informazioni utili riguardo a: Aperture o chiusure di valvole per soddisfare ad una richiesta particolare e temporanea (quindi assetto diverso dell’impianto); Eventuali flange per la misurazione di portata rotte o poco affidabili; 41 Chiusura del bilancio di materia, basato sui livelli dei serbatoi e non sulle misurazioni di portata, che non tengono conto delle variazioni di temperatura delle correnti (la temperatura infatti influenza la densità). Il test-run a cui fa riferimento questa simulazione è stato effettuato il 4 Ottobre 2000, ma non in prima persona. Ci affidiamo quindi alla professionalità e competenza della persona che ha seguito questa raccolta di dati, certi tuttavia della loro consistenza. Per una maggiore chiarezza e visibilità dei dati, raccoglieremo questi ultimi in tabelle e grafici, facendo, ove necessario, commenti chiarificatori. 42 4.2.1 Carica KIRKUK Crude Oil Origine 33.3 °API Area Medio Oriente Nazione Iraq Tab.4.1 Greggio in carica TBP Distillation ASTM D2892 Cut point Distillate Cumulative Density % on crude % on crude 15 °C °C m/m v/v m/m v/v Kg/l C1 0.004 0.012 0.004 0.012 0.3000 C2 0.01 0.023 0.014 0.035 0.3564 C3 0.304 0.515 0.318 0.55 0.5077 IC4 0.356 0.542 0.674 1.092 0.5630 NC4 0.854 1.256 1.528 2.348 0.5840 IC5 0.988 1.359 2.516 3.707 0.6247 NC5 1.215 1.653 3.731 5.36 0.6309 80 3.016 3.822 6.747 9.182 0.6772 100 2.651 3.13 9.398 12.312 0.7272 120 2.834 3.359 12.232 15.671 0.7242 140 3.298 3.804 15.53 19.475 0.7440 150 1.848 2.089 17.378 21.564 0.7595 160 1.702 1.907 19.08 23.471 0.7660 180 3.83 4.233 22.91 27.704 0.7767 43 210 5.264 5.706 28.174 33.41 0.7919 230 3.179 3.407 31.353 36.817 0.8009 250 3.282 3.467 34.635 40.284 0.8124 270 3.327 3.455 37.962 43.739 0.8265 290 3.211 3.289 41.173 47.028 0.8380 320 5.049 5.075 46.222 52.103 0.8539 350 4.842 4.775 51.064 56.878 0.8704 370 3.611 3.508 54.675 60.386 0.8836 400 5.282 5.079 59.957 65.465 0.8927 400+ 40.039 34.957 40.039 34.957 0.9831 Tab.4.2 TBP distillation data TBP distillation 70 60 % distilled 50 40 30 20 % wt % vol 10 0 0 5 10 15 20 25 Cut Point Fig. 4.2 TBP distillation curve del greggio 44 4.2.2 Prodotti Le analisi dei prodotti comprendono le curve di distillazione e la densità per Nafta, Kero, LGO e HGO. Mancano la cromatografia dei gas di testa e la distillata del residuo. Vedremo nel paragrafo 5.3 come riprodurre quest’ultima curva a partire dai dati a nostra disposizione. Densità Kg/m3 Nafta 717.7 Kerosene 796 LGO 830.5 HGO 869.1 Tab. 4.3 Densità prodotti ASTM D86 NAFTA ASTM D86 KERO % distilled Temp. °C % distilled Temp. °C p.iniziale 37 p.iniziale 183 5.0 53 5.0 189 10.0 62 10.0 190 30.0 90 30.0 195 50.0 114 50.0 199 70.0 135 70.0 204 90.0 157 90.0 213 95.0 164 95.0 217 p. finale 177 p. finale 224 Tab. 4.4 D86 Nafta Tab. 4.5 D86 Kerosene 45 ASTM D86 LGO ASTM D86 HGO % distilled Temp. °C % distilled Temp. °C p.iniziale 168 p.iniziale 134 5.0 209 5.0 269 10.0 224 10.0 298 30.0 250 30.0 330 50.0 267 50.0 344 70.0 286 70.0 357 90.0 313 90.0 375 95.0 325 95.0 382 p. finale 341 p. finale 386 Tab. 4.6 D86 LGO Tab. 4.7 D86 HGO ASTM D86 Prodotti 100 90 80 70 % distilled 60 50 40 nafta Kero 30 LGO HGO 20 10 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Temperature (°C) Fig. 4.3 D86 dei prodotti 46 Dalle analisi dei prodotti possiamo fare le seguenti considerazioni: Le curve presentano marcate sovrapposizioni, in particolare la curva dell’HGO; La carica è relativamente leggera. Non è possibile dare un giudizio sulla affidabilità delle analisi, quindi per precauzione non verranno considerati nella simulazione i punti iniziali e finali delle curve, che normalmente sono quelli più carichi di errore, dipendendo direttamente dalla discrezione dell’addetto al laboratorio. In questa maniera si riducono i problemi dovuti all’over-lap delle curve. 47 4.2.3 TAG di impianto I valori delle variabili di impianto sono stati raccolti nell’arco delle quattro ore del test-run, durante un assetto stabile della colonna. Non conoscendo l’ora esatta dei prelievi, sono state considerate le medie orarie di tutti i valori. Questo ha permesso di minimizzare l’errore dovuto all’incertezza sull’ora di campionamento. 4.2.3.1 Portate Sigla TAG U.d.m. Valore 01FIC2 Alimentazione greggio a CDU T/d 13430 01FIC7 Rifl. Circol. Basso a C-101 T/d 8100 01FIC6 Rifl. Circol. Alto a C-101 T/d 11000 01FIC102 Alim. Residuo lungo a C-501 T/d 6252 01FI14 Portata LGO a stoccaggio T/d 2500 01FIC12 Portata HGO a stoccaggio T/d 600 01FIC15 Portata Kero a stoccaggio T/d 660 01FIC101 MGO a C-103 T/d 400 01FI9 Alim. addiz. a C-101 T/d 27 01FIC8 Vapore strippaggio colonna T/d 85 Tab 4.8 Tag di portata 4.2.3.2 Pressioni Sigla TAG U.d.m. Valore 01PIC1 Pressione V-103 Barg 1.81 01PIC2 Piatto 9 Frazion. C-101 barg 1.42 01PI38 Pressione uscita testa C-101 barg 1.03 Tab. 4.9 Tag di pressione 48 4.2.3.3 Temperature Sigla TAG U.d.m. Valore 01TI36 Temperatura piatto 6 °C 356 01TI18 Res. Lungo uscita C-101 °C 348 01TI134 Temp. Piatto 12 °C 304 01TI132 Temp. Piatto 26 °C 201 01TI22 Temperatura testa colonna °C 139 01T131 Temperatura V-105 °C 64 Tab. 4.10 Tag di temperature 49 4.3 Flowsheet e schema semplificato Off-gas Nafta Kero Light-ends Mixer Flash2 PETROFRAC LGO Greggio C-101 Petrofrac S-LGO Flash2 HGO Residuo Fig. 4.4 Flowsheet AspenPlus L’assunzione fondamentale di questo modello consiste nella scelta dei dati di input. Si è pensato infatti di non utilizzare la caratterizzazione del greggio effettuata dal laboratorio, ma di retromiscelare le uscite, per riprodurre la carica in ingresso. I vantaggi di utilizzare questa metodologia particolare sono essenzialmente due: Ovviare ad eventuali imprecisioni sull’analisi della carica. E’ molto facile infatti che le parti più volatili vengano sottostimate. Ottenere un grado di precisione molto più elevato. 50 Si può concludere che la colonna è ben calibrata se gli output corrispondono agli input, cioè se la separazione annulla completamente gli effetti del mixer. 1 1 2 2 … Mixer Colonna di distillazione … n … … n Fig. 4.5 La retromiscelazione dei prodotti Riferendosi alla figura 4.4, descriveremo lo schema semplificato utilizzato per riprodurre l’impianto reale, soffermandoci in particolare sulle assunzioni fatte durante il lavoro. Le correnti in ingresso sono due (GREGGIO e LIGHT-ENDS): la prima è un blend di 4 assay (i prodotti), la seconda invece contiene i componenti puri più volatili (dall’idrogeno al n-pentano). La scelta di separare i gas dal resto dei componenti non è stata casuale, ma dovuta essenzialmente al fatto che, essendo mancante la cromatografia dei gas di testa, non conoscevamo l’esatta composizione di questi. Quindi abbiamo fatto una prima approssimazione utilizzando la TBP della carica, variando in seguito quest’ultima manualmente nel corso della simulazione al fine di riprodurne i risultati. Utilizzando inoltre per la corrente GREGGIO un blending interno al programma, abbiamo ridotto il numero delle variabili e quindi facilitato la convergenza. Le due correnti in ingresso quindi entrano in un mixer ideale e la corrente risultante entra a sua volta in un’unità flash che riproduce il V-103. Il processo fino a questo momento è isotermo e isobaro, in maniera da non considerare il treno di scambio con la colonna (nel caso simulabile in seguito) e le perdite di carico relative al passaggio negli scambiatori. Per i valori di temperatura e di pressione sono stati considerati quelli al V-103. 51 In colonna entrano poi le correnti vapore e liquida dal preflash, quest’ultima dopo aver subito un riscaldamento dovuto al forno, ed il vapore di strappamento. La mancanza di dati sulla transfer line non ci ha permesso di stimare la perdita di carico all’ingresso della zona di flash; di conseguenza abbiamo supposto che la pressione di ingresso fosse un poco più elevata di quella in colonna. Il condensatore di testa, interno all’unità operativa, è solo una semplificazione del complesso sistema di condensazione e compressione dei gas di testa. La colonna reale non ha riflusso liquido, che viene invece effettuato dal pumparound superiore ed è caratterizzata da due condensatori in serie, inframmezzati da un compressore per il recupero dei gas così come mostra la figura 4.1.b. Nella simulazione il tutto è stato semplificato utilizzando un condensatore parziale, cercando di azzerarne il riflusso liquido. I risultati ottenuti sono stati apprezzabili (tasso di riflusso pari allo 0.02%) e i vantaggi che si sono ottenuti sono stati ragguardevoli, tra cui il più importante una notevole facilità di convergenza. Tuttavia, essendo questi due sistemi così diversi tra loro, i risultati, limitatamente a questa parte di colonna, non sono stati presi in considerazione. Lo stripper del gasolio leggero è stato simulato con un’unità operativa indipendente, a causa della specifica di prelievo totale al piatto 26, e come si può ben vedere dallo schema precedente l’introduzione di una nuova colonna a creato un primo loop nel sistema (blocco blu). La corrente di riferimento (tear stream) per la convergenza del ciclo ($OLVER 1) è il rientro dei vapori di strappamento (LGO_VAP). Un secondo loop ($OLVER 2) si è reso necessario per simulare lo stripper dell’HGO (blocco azzurro). In questo caso, non essendo presente alcuna corrente di vapore, viene semplicemente simulata la variazione di pressione tra la colonna e lo stripper, che crea in ogni caso una parziale vaporizzazione della corrente in uscita. In questo secondo caso la corrente di riferimento per la convergenza del ciclo è il rientro dei vapori (HGO-VAP). 52 4.4 Fitting dei dati iniziali 4.4.1 Calcolo della curva del residuo In questa simulazione le analisi non sono complete. Infatti non si possiede la curva di distillazione del residuo, necessaria invece al fine di caratterizzare tutti gli ingressi. In questo caso quindi si può ricorrere ad una distillazione simulata del greggio, se esiste, oppure ricavare quest’ultima curva utilizzando un’interpolazione delle curve che si hanno a disposizione. Dato che neanche la simulata è presente, cercheremo di calcolarla, utilizzando i dati a nostra disposizione. La metodologia utilizzata [7] è la seguente: a. Utilizzare il simulatore per trasformare le ASTM D86 in TBP, in maniera da evidenziare gli over-lap esistenti tra le curve; b. Rappresentare graficamente le curve su uno stesso foglio, tenendo presente le percentuali di ogni taglio rispetto al grezzo; c. Unire le curve con un’interpolata. In particolare bisogna ricordare di non considerare le code delle curve stesse (over-lap), ma solo i punti centrali. Questi peraltro vanno scelti seguendo alcune indicazioni: Interpolata TBP Fig 4.6 Metodo delle aree 53 i. La curva non deve presentare gobbe troppo accentuate; ii. Le aree comprese tra le code e l’interpolata devono avere la stesso valore, per due curve successive. d. La curva interpolata deve avere un andamento simmetrico; e. Costruire quindi la curva per il residuo, aggiungendo ad essa una coda, nel rispetto di quanto già detto in (ii). Quanto esposto può essere riassunto nel grafico che segue, dove si è applicato esattamente questa procedura. Cumulativa D86 100 90 80 % distiilato 70 60 nafta 50 Kero LGO 40 HGO 30 Interpolata residuo 20 10 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Temperatura (°C) Fig. 4.7 Calcolo della curva del residuo I valori numerici ottenuti sono solo un’approssimazione della curva reale, ma non essendo nella maggior parte dei casi richiesta l’analisi del residuo, è accettabile un margine di errore ragionevole, sempre che questo non impedisca il buon esito della simulazione. 54 I valori della TBP raccolti in tabella, sono i seguenti: TBP Residuo % distilled Temp. °C p.iniziale 257.83 5.0 330.07 10.0 364.64 30.0 424.22 50.0 484 70.0 547.81 90.0 655.03 95.0 694.21 p. finale 727.91 Tab. 4.11 TBP del residuo calcolata con il metodo delle aree 55 4.4.2 Estrapolazione dei dati iniziali Come già osservato in 3.4.1, è estremamente importante scegliere il metodo di estrapolazione e di conversione dei dati iniziali, al fine di riprodurre al meglio le curve di distillazione reali. Per fare ciò sono state messe a confronto sei combinazioni possibili, per ognuna delle quali sono stati calcolati gli errori assoluti per ogni punto della curva e tra queste soluzioni possibili è stata scelta la combinazione che in generale dava i risultati migliori. A Prob Harwell Edm B Quad Harwell Edm C Prob Hermite Edm D Prob Hermite Api94 E Prob Hermite Edm-Oka F Prob Harwell Api94 G Quad Harwell Api94 Tab. 4.12 Scelta dei metodi di estrapolazione e di conversione 56 Come si può vedere dalla tabella precedente, sia il caso D sia il caso F hanno dato buoni risultati. Qui di seguito sono riportati i valori degli errori assoluti (in °C) per le differenti curve ASTM D86. Case D % vol Nafta Kero LGO HGO 5 1.1 2.0 0.9 10.6 10 1.0 0.5 0.3 0.7 30 0.1 0.4 0.5 0.5 50 0.1 0.1 0.2 0.0 70 0.1 0.3 0.0 0.3 90 1.5 0.4 1.6 0.1 95 2.8 1.3 0.5 2.8 Tab. 4.13 Errore assoluto Case D Case F % vol Nafta Kero LGO HGO 5 0.8 1.4 1.2 10.0 10 0.6 0.5 0.2 1.0 30 0.1 0.1 0.4 0.2 50 0.1 0.1 0.1 0.2 70 0.1 0.3 0.0 0.1 90 1.7 0.6 1.3 0.4 95 3.0 1.5 0.7 3.0 Tab. 4.14 Errore assoluto Case F La scelta infine è caduta sul caso F, poiché in generale il comportamento è migliore, benché si noti un leggero peggioramento nei punti finali. In conclusione i metodi utilizzati per la nostra simulazione sono: Extrapolation method Probability Spline fitting method Harwell Conversion method API94 Tab 4.15 Metodi di estrapolazione e di conversione utilizzati 57 4.4.3 Distribuzione degli pseudocomponenti Per questa simulazione sono stati utilizzati il set di pseudocomponenti che AspenPlus genera per default, per non appesantire troppo il calcolo e ritenendolo comunque sufficientemente preciso. L’utilità di aumentarne il numero dipende essenzialmente dalla bontà della caratterizzazione iniziale. Se la caratterizzazione è carente in qualche punto, questa può essere migliorata agendo localmente e infittendo nei punti critici il numero di pseudocomponenti. In questi casi è giusto arrivare ad un compromesso tra l’accuratezza e il tempo di calcolo. Si è constatato nel corso del lavoro che l’aumento del numero di pseudocomponenti porta ad un discreto guadagno nell’accuratezza del calcolo fino ad un determinato valore che si aggira intorno ai 200. Oltre questo numero il guadagno è pressoché nullo, così come mostrato nella figura che segue. Accuratezza 200 N° di pseudocomponenti Fig. 4.8 Limite di accuratezza per gli pseudocomponenti Nel nostro caso la caratterizzazione è buona, fatta eccezione che per un punto, così come si può facilmente vedere dalle tabelle precedenti. Il punto 5% (ASTM D86) per l’HGO presenta un errore assoluto di circa 10 °C. Si è quindi aumentato il numero di pseudocomponenti nell’intorno di quel punto, senza arrecare tuttavia alcun vantaggio. Di conseguenza si è abbandonata l’idea dell’infittimento locale. 58 Dal punto di vista dell’attendibilità della simulazione, comunque, questa discordanza non crea grossi problemi. Si tratta infatti di un problema squisitamente matematico, particolare di questa distribuzione di dati. Se otterremo un valore di input uguale al valore di output, si riterrà il modello comunque ben calibrato. La distribuzione degli pseudocomponenti, secondo l’autogenerazione, risulta essere quella rappresentata nelle figure seguenti. Nafta LGO 450 250 400 350 True Boiling Point True Boiling Point 200 150 100 50 300 250 200 150 100 0 0 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 -50 0 % distilled 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % distilled HGO Kerosene 300 450 400 True Boiling Point (°C) True Boiling point 250 200 150 100 50 350 300 250 200 150 100 50 0 0 0 20 40 60 % distilled 80 100 0 10 20 30 40 50 60 70 % vol distilled 80 90 100 Fig. 4.9 Distribuzione degli pseudocomponenti 59 60 4.5 Tuning del Modello La calibrazione del modello [6] rappresenta sicuramente una fase fondamentale e molto impegnativa del lavoro di simulazione. Per poter fare ciò è necessario prima di tutto avere un modello a convergenza che rispecchi nel miglior modo possibile l’assetto reale dell’impianto. Inoltre deve essere epurato da tutti i loop inconsistenti o eliminabili, al fine di avere il modello più semplice possibile. Calibrare un modello, in questo caso particolare una colonna, significa agire sull’efficienza del sistema, passando da una situazione ideale ad una reale. Quando si simula una colonna in AspenPlus, il numero dei piatti che si inserisce è pari al numero degli stadi ideali del sistema. Infatti il sistema prevede per default che tutte le efficienze siano pari a uno. I metodi che si utilizzano normalmente per ottenere un modello reale sono essenzialmente due: Agire sulle portate e sulle efficienze globali; Diminuire il numero dei piatti inserito all’inizio della simulazione. In particolare quest’ultimo rende particolarmente difficoltoso il modo di operare, poiché per un sistema complesso bisognerebbe continuamente aggiornare le entrate e le uscite alla colonna, dal momento che AspenPlus non lo fa automaticamente (a differenza per esempio di Hysys, dove questo metodo è preferito per la sua facilità di calcolo). Quindi per le nostre simulazioni abbiamo usato il primo metodo, che tra l’altro ci sembra quello più logico e intuitivo. 4.5.1 Metodo dell’efficienza globale La calibrazione, in questo caso viene fatta, diminuendo il valore dell’efficienza di Murphree per ogni singolo piatto, a partire dall’assetto originale. Poiché per poter prevedere un valore corretto sarebbe necessario conoscere esattamente la geometria del piatto, nonché avere un’idea dell’andamento idrodinamico all’interno della colonna, in 60 mancanza di questi dati si è proceduto manualmente, variando di volta in volta il valore attribuito al piatto. Questo processo, lungo e laborioso, viene semplificato da alcune regole semplici, che qui elenchiamo: Se in un tratto di colonna non ci sono né estrazioni né alimentazioni, l’efficienza rimane costante; L’efficienza della colonna diminuisce dall’alto verso il basso e mai viceversa; In qualsiasi simulatore si comincia ad operare dal basso per risalire verso l’alto e mai il contrario, al fine di evitare problemi di convergenza. Si dice che una colonna è ben calibrata, quando le distillate dei prodotti riproducono per il meglio i valori reali. E’ necessario quindi avere sempre sott’occhio le curve, confrontandole di volta in volta per verificarne l’andamento. Un ottimo strumento che AspenPlus mette a disposizione sono i links dinamici con Excel. In questo modo è possibile ad ogni run vedere come la variazione di efficienza influenza l’andamento delle curve. Il range di influenza dell’efficienza di Murphree sulla variazione di temperatura delle distillate dei prodotti è tuttavia limitato. Se le curve si discostano di più di 15-20 °C (valore verificato sperimentalmente), è impossibile sovrapporle utilizzando la sola efficienza. In questo caso è necessario intervenire con le portate, ricordando che se l’estrazione aumenta il prodotto risulta più pesante, mentre viceversa se l’estrazione diminuisce, il prodotto risulta essere nel suo complesso più leggero. 4.5.2 Calibrazione della colonna e risultati In questa simulazione la colonna è stata suddivisa in cinque sezioni come segue: Sezione K , dalla testa della colonna fino al piatto26; Sezione L, dal piatto 27 al piatto 16; Sezione H, dal piatto 15 al piatto12; Sezione F, dal piatto 11 al piatto 6; Sezione S, dal piatto 5 al fondo colonna. Le lettere delle prime tre sezioni sono indicative del taglio laterale, mentre F indica l’alimentazione ed S la sezione di stripping. 61 I valori ottenuti sono stati i seguenti: Sezione K L H F S Efficienza 0.70 0.70 0.66 0.60 0.37 Tab. 4.16 Profilo di efficienza (Murprhee) Dai risultati ottenuti si nota chiaramente che la colonna presenta nel suo complesso un’efficienza molto bassa, indice del fatto che essa non sta lavorando secondo le specifiche di progetto (cosa tra l’altro confermata dal tecnologo della raffineria!). L’andamento decrescente e i valori verosimili delle varie sezioni fanno pensare che il modello sia ben calibrato. Tuttavia per avere conferma di questo, bisognerebbe avere un secondo set di dati, per testare la solidità ed efficacia del modello stesso. 62 4.6 Verifica dei risultati La verifica dei risultati della simulazione è stata fatta confrontando i valori delle distillate D86 di Nafta, Kero, LGO e HGO e il profilo di temperatura della colonna. Per le distillate, in particolare, ci siamo limitati a verificare i valori di temperatura al 5%, 50% e 95% di distillato in volume, per non appesantire troppo l’analisi. Le tabelle che seguono raccolgono tutti i risultati, confrontati con i valori reali e l’errore calcolato sia espresso in termini di °C sia percentuale. Corrente D86 D86 Errore Errore 5% 5% (°C) (%) Nafta Calc. 52.9 Reale 53 0.1 0.19 Kero 189.6 189 0.6 0.32 LGO 207.4 209 1.6 0.76 HGO 258.5 269 9.5 3.53 D86 D86 Errore Errore 50% 50% (°C) (%) Nafta Calc. 114.9 Reale 114 0.9 0.79 Kero 199.1 199 0.1 0.05 LGO 266.8 267 0.2 0.07 HGO 344.5 344 0.5 0.14 D86 D86 Errore Errore 95% 95% (°C) (%) Nafta Calc. 164.1 Reale 164 0.1 0.06 Kero 218.4 217 1.4 0.65 LGO 328.7 325 3.2 0.98 HGO 381.7 382 0.3 0.08 Tab. 4.17 Risultati sulle D86 Si può vedere che per tutti i valori l’errore si assesta sempre sotto l’1%, ad eccezione del già discusso punto critico 5% ASTM D86 per l’HGO. Se in particolare 63 consideriamo per valido il valore di input calcolato da AspenPlus ( 259 °C), l’errore diventa addirittura dello 0.2%. Temperatura Temperatura Calcolata Reale Errore Errore (°C) (°C) (°C) (%) Testa 139.2 139 0.2 0.14 Piatto 26 200.6 201 0.4 0.2 Piatto 12 303.5 304 0.5 0.16 Piatto 6 356.1 356 0.1 0.03 Fondo 349 348 1 0.29 Tab. 4.18 Profilo di temperatura - Risultati Anche in questo caso il profilo termico della colonna risulta praticamente uguale a quello reale, con un errore massimo dello 0.3%. La temperatura al condensatore non viene presa in considerazione, per quanto già sottolineato in 4.3. 64 4.7 Ottimizzazione Negli ultimi anni la quantità di grezzo lavorata in Italia è diminuita del 30%, pur rimanendo inalterata la produzione di distillati, tutto a scapito dell’olio combustibile ottenuto dai residui e in particolare dal residuo atmosferico. [8] In questa situazione di mercato l’impianto di distillazione atmosferico non ha certo perso importanza, perché da solo o in accoppiata con un vacuum resta l’impianto di testa della raffineria: ad esso però si chiedono delle prestazioni differenti da quelle previste originariamente in progetto. Esempio classico di grezzo pesante in progettazione era il Kuwait, con 45-48% di residuo. Adesso alcune raffinerie utilizzano dei toppati con l’80% di residuo. E’ il caso dell’unità studiata nella seconda simulazione. E’ ovvio che in casi come questi massimizzare i distillati del topping è un imperativo primario, perché un gasolio vale indicativamente 100 L/kg di più di un residuo (Platt’s giugno 2001). Un altro problema legato all’odierno mercato dei grezzi è per gli impianti di topping la necessità di lavorare grezzi sempre diversi e spesso miscele senza nome. E’ frequente trovare raffinerie costrette a cambiare tipo di grezzo mediamente ogni due o tre giorni e che lavorano una trentina di grezzi (è questo il caso della raffineria da cui abbiamo tratto i dati per la prima simulazione). Le incertezze di conduzione si riflettono inevitabilmente in perdite di prodotti distillabili nel residuo. In una classica colonna di topping, sono affidati alla gestione e all’operatore il compito di stabilire la portata di grezzo alimentato, la temperatura al forno o di flash, il calore da sottrarre a ciascuno dei pumparound, i vapori di strippaggio, la portata di ciascun prelievo, la pressione di testa. E’ intuitivo che per ciascun grezzo lavorato, queste grandezze dovranno essere scelte in maniera differente, ma sono evidenti anche le difficoltà di questa scelta, soprattutto perché per ogni variazione effettuata è necessario aspettare il responso delle analisi, per sapere se si rientra o meno nella specifica. Inoltre lo scopo primario è quello di massimizzare la resa di gasoli di 65 determinata qualità, a scapito invece della portata di residuo, vista la congrua differenza di prezzo. Se un impianto di topping medio lavora 4000000 t/anno di grezzo e se l’1% di prodotti distillabili si perde nel residuo, la perdita totale dell’impianto si aggirerebbe sui 4 miliardi di lire, dando così un’idea della dimensione del problema. Il lavoro di ottimizzazione svolto per questo lavoro si compone di due parti: nella prima si vede qual è l’effetto che alcune variabili manipolabili, come la temperatura in ingresso, la pressione e i vapori di strappamento, hanno sulle portate di estrazione dei prodotti e sulle relative qualità; nella seconda parte, invece, si mettono a confronto diversi assetti dell’impianto in cui i prodotti rispettino la specifica di qualità della raffineria. Per quest’ultima parte, poi, c’è una breve analisi economica, di tipo qualitativo, in cui queste diverse situazioni vengono messe a confronto fra di loro e dove la più conveniente diventa la soluzione ottimale di gestione dell’impianto. Non crediamo certamente che questo tipo di analisi sia esaustiva, perché i parametri di valutazione dovrebbero essere ben più numerosi e in questo caso sono invece mancanti. Tuttavia pensiamo di poter dare un’idea di massima sulla gestione dell’impianto, lasciando la possibilità ad altri di migliorare il modello e di renderlo più completo con un set di analisi adeguate. [8] 4.7.1 Prima parte 4.7.1.1 Pressione di esercizio e temperatura del forno Nei primi due grafici abbiamo voluto vedere l’influenza della pressione di esercizio e della temperatura di uscita forno sulle qualità dei prodotti, mantenendone costante tuttavia la produzione. E’ intuitivo che quanto è minore la pressione in zona flash, tanto più facile sarà l’evaporazione dei prodotti distillabili. Solitamente questo valore si aggira tra i 1.5 e 2.3 ata. 66 Quanto maggiore è la pressione di esercizio, tanto maggiore sarà la capacità della colonna e facilitato il compito dei condensatori e dei compressori, ma tanto maggiore dovrà essere la temperatura in uscita dal forno. Infatti, se questa aumenta, cresce anche il grado di vaporizzazione nella zona flash e quindi il traffico in colonna. Tuttavia questa temperatura rappresenta sempre un punto critico per il coking nei serpentini e per l’efficienza del forno. L’andamento delle qualità dei prodotti, a parità di estrazione, è intuitivo. Migliore è la vaporizzazione nella zona di flash, più larghi risultano i tagli dei gasoli e di conseguenza diventa più pesante il residuo. L’effetto tuttavia si nota soltanto per i tagli più pesanti; nafta e kerosene non sembrano infatti essere influenzati da questo parametro. 67 Temp. ASTM D86 (°C) 390 375 360 345 330 315 300 285 270 255 240 225 210 195 180 165 150 355 N95 K95 L95 H5 H95 360 365 370 375 380 385 390 395 Temperatura uscita forno (°C) Fig. 4.10 Andamento della qualità dei prodotti al variare della T forno 450 430 410 390 Temp. ASTM D86 (°C) 370 350 N95 330 K95 310 L95 290 H5 270 H95 250 230 210 190 170 150 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9 2.1 P testa (bar) Fig. 4.11 Andamento della qualità dei prodotti al variare della P di testa 68 4.7.1.2 Vapore di strappamento In questo caso abbiamo cercato di vedere l’effetto che un aumento del vapore di strappamento può avere, non solo sulle qualità dei prodotti, ma anche sulle portate stesse, cercando di ottenere una resa maggiore di distillabili a scapito del residuo che, come già accennato prima, risulta avere un valore più esiguo. Come si può notare dal grafico che segue, mantenendo costanti i parametri di esercizio (temperatura di uscita forno a 360 °C e pressione di testa a 1.03 barg), aumentando la portata di vapore alla colonna il flusso di residuo diminuisce nettamente a vantaggio dei gasoli. Questo si spiega per il fatto che lo strappamento risulta più efficace. Di conseguenza però i tagli dei gasoli si fanno più larghi e il residuo più pesante. Una limitazione plausibile a questi grafici potrebbe essere data da una specifica sulla qualità dei gasoli, così come vedremo nella seconda parte. Per adesso ci accontentiamo di vedere la reazione del sistema alle differenti manipolazioni. 650 620 590 560 Portata (t/d) 530 500 Flow Res 10^-1 470 Flow HGO 440 Flow LGO 10^-1 410 380 350 320 290 260 230 200 90 110 130 150 170 190 210 Vapore di stripp. (t/d) Fig. 4.12 Andamento delle portate dei prodotti al variare del vapore di strappamento 69 400 390 380 370 ASTM D86 Temp. (°C) 360 350 340 330 320 L95 310 H5 300 H95 290 280 270 260 250 90 110 130 150 170 190 210 Vapore di stripp. (t/d) Fig. 4.13 Andamento delle qualità dei prodotti al variare del vapore di strappamento 4.7.1.3.Overflash L’overflash, a differenza degli altri parametri, è quello meno manipolabile di tutti. Tuttavia l’influenza che questo ha sulle portate di estrazione e sulle qualità non è trascurabile. La colonna, nel suo assetto tradizionale, lavora con un overflash pari all’8.89%. Nei grafici che seguono vediamo come cambiano le suddette portate al variare del valore di overflash e della temperatura di uscita del forno. In particolare ci soffermiamo su quelle di residuo e di gasolio pesante, che sono quelle più direttamente interessate. [8] Si nota subito che a valori alti di overflash corrispondono elevate portate di residuo, con conseguente perdita di gasolio pesante. Tuttavia all’aumentare della temperatura del forno, questi valori tendono a diminuire. 70 A valori di overflash più bassi invece, dell’ordine del 4-5%, le portate di residuo risultano più che accettabili, mentre la portata di gasolio pesante raddoppia rispetto al caso precedente, anche a temperature di uscita forno basse (360 °C). 6500 6300 6100 Portata residuo (t/d) 5900 5700 OF 4% 4.50% 5500 5% 5.50% 5300 6% 6.50% 7% 5100 8% 8.90% 4900 4700 4500 355 360 365 370 375 380 385 390 395 Temp. uscita forno (°C) Fig. 4.14 Andamento della portata di residuo al variare della T forno e dell’overflash 1600 1400 OF 4% 1200 4.50% Portata HGO (t/d) 5% 1000 5.50% 6% 800 6.50% 600 7% 8% 400 8.90% 200 0 355 360 365 370 375 380 385 390 395 Temp. uscita forno (°C) Fig. 4.15 Andamento della portata di HGO al variare della T forno e dell’overflash 71 4.7.2 Seconda parte In questo paragrafo verificheremo dapprima la situazione attuale con le specifiche di qualità della raffineria e nel caso queste specifiche non fossero soddisfatte, proporremo alcune soluzioni per la gestione dell’impianto. Le specifiche di qualità che ci sono state fornite dalla raffineria interessata e contemporanee al test run a cui questa simulazione fa riferimento sono le seguenti: 165 °C per il punto 95% ASTM D86 della Nafta 220 °C per il punto 95% ASTM D86 del Kerosene 320 °C per il punto 95% ASTM D86 dell’LGO 360 °C per il punto 85% ASTM D86 dell’HGO La situazione attuale è la seguente: 164 °C per il punto 95% ASTM D86 della Nafta 217 °C per il punto 95% ASTM D86 del Kerosene 325 °C per il punto 95% ASTM D86 dell’LGO 370 °C per il punto 85% ASTM D86 dell’HGO In conclusione possiamo dire che sia l’LGO sia l’HGO non sono a specifica per quanto riguarda la qualità, ma sicuramente necessiteranno di trattamenti successivi, come ad esempio un blending per poter rientrare a specifica. Altre caratteristiche come il flash point o il colore non sono stati presi in considerazione, a causa delle scarse informazioni di partenza. Qui di seguito verranno quindi proposte alcune soluzioni, tali da poter soddisfare tutte le specifiche di qualità; tra queste poi sceglieremo quella che tra le altre verrà considerata la più vantaggiosa. 72 4.7.2.1 Prima soluzione Questo assetto della colonna è simile a quello reale, con un overflash pari all’8.89%, temperatura di uscita forno a 360 °C e pressione di testa pari a 1.03 barg. Le portate vengono variate per mantenere costante la qualità, mentre il vapore di strappamento oscilla tra 50 e 200 t/d. I risultati sono raccolti nei grafici seguenti: 370 ASTM D86 Temp. (°C) 360 350 340 LGO 95% 330 HGO 85% 320 310 300 0 40 80 120 160 200 240 Vap. stripp. (t/d) Fig. 4.16 Andamento della qualità di HGO e LGO al variare del vapore di strappamento 680 660 640 620 600 Portata (t/d) 580 560 540 520 500 480 460 440 HGO 420 Residuo 10^-1 400 45 49 53 57 61 65 69 Vap. Stripp. (t/d) Fig. 4.17 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vapore di strappamento 73 Le specifiche sono rappresentate dalle due linee colorate rossa e arancio. I valori accettabili sono soltanto quelli compresi tra le due righe tratteggiate. Il secondo grafico rappresenta le portate di HGO e residuo solo per l’intervallo di valori accettabile. Le qualità di nafta e kerosene non vengono rappresentate per non appesantire le figure, ma in ogni caso proposto rispettano sempre le suddette specifiche. Quindi le tralasceremo sempre da ogni commento. 4.7.2.2 Seconda soluzione Questa situazione riprende il caso precedente, ma a differenza di quello, il vapore di stripping è fissato a 100 t/d e la temperatura di uscita del forno varia tra 350 a 365 °C. 370 360 ASTM D86 (°C) 350 LGO 95% 340 HGO 85% 330 320 310 300 348 350 352 354 356 358 360 362 364 366 Temp. uscita forno (°C) Fig. 4.18 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare della T forno 74 Portata (t/d) 675 650 625 600 575 550 525 500 475 450 425 400 375 350 325 300 275 250 225 200 352.5 HGO Residuo 10^-1 353 353.5 354 354.5 355 355.5 Temp. uscita forno (°C) Fig. 4.19 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare della T forno In questo caso la soluzione migliore si ha per valori della temperatura di uscita forno compresi tra 353 e 355 °C. Le portate di estrazione dei prodotti sono rappresentate nel grafico precedente. 4.7.2.3 Terza soluzione Questo caso riprende la soluzione precedente, ma la frazione di overflash si assesta su un valore più basso (8%). Anche qui la variabile manipolata è la temperatura di uscita forno, compresa tra 350 e 360 °C. Come si può vedere dai grafici che seguono, il caso ottimale è per valori compresi tra 350 e 353 °C. 75 370 360 ASTM D86 (°C) 350 340 LGO 95% 330 HGO 85% 320 310 300 348 351 354 357 360 363 Temp. uscita forno (°C) Portata (t/d) Fig. 4.20 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare della T forno (OF 8%) 675 650 625 600 575 550 525 500 475 450 425 400 375 350 325 300 275 250 225 200 349.5 HGO Residuo 10^-1 350 350.5 351 351.5 352 352.5 Temp. uscita forno (°C) Fig. 4.21 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare della T forno (OF 8%) 76 4.7.2.4.Quarta soluzione Riprendendo i risultati del caso precedente, l’assetto di questa colonna prevede una temperatura di uscita forno pari a 350 °C, un pressione di esercizio di 1.03 barg, l’overflash stabilizzato all’8% e il vapore di strappamento che varia tra 40 e 140 t/d. 370 360 ASTM D86 Temp. (°C) 350 LGO 95% HGO 85% 340 330 320 310 300 20 60 100 140 Vap. stripp. (t/d) Fig. 4.22 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare del vap. Stripp. (OF 8%) 700 675 650 625 600 575 550 HGO Portata (t/d) 525 500 Residuo 10^-1 475 450 425 400 375 350 325 300 275 250 225 200 70 80 90 100 110 120 130 Vap. Stripp. (t/d) Fig. 4.23 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vap. Stripp. (OF 8%) 77 4.7.2.5 Quinta soluzione In quest’ultimo caso proposto, la pressione di esercizio è pari a 1.6 barg, la temperatura di uscita forno è 355 °C e l’overflash è fissato all’8.89%. Il vapore di stappamento varia da 50 a 170 t/d. I risultati sono i seguenti: 370 360 ASTM D86 Temp. (°C) 350 340 LGO 95% HGO 85% 330 320 310 300 20 60 100 Vap. stripp. (t/d) 140 180 220 Fig. 4.24 Andamento delle qualità di HGO e LGO al variare del vap. Stripp. (P = 1.6 barg) 700 675 650 625 600 575 550 525 Portata (t/d) 500 475 450 425 400 375 350 325 300 HGO 275 250 Residuo 10^-1 225 200 65 75 85 95 105 115 Vap. Stripp. (t/d) Fig. 4.25 Andamento delle portate di HGO e Residuo al variare del vap. Stripp. (P = 1.6 barg) 78 4.7.3 Conclusioni Le cinque soluzioni proposte sono state confrontate fra di loro, cercando di trovare fra queste quella economicamente più vantaggiosa. Dei cinque intervalli di valori trovati, sono stati scelti cinque assetti, uno per intervallo, tali da soddisfare al meglio le specifiche di qualità. Per ognuno di essi è stata calcolata poi una funzione ricavo che tenesse conto dell’utile sui prodotti e delle spese di vapore e di fuel per il forno. Non si tratta di un’analisi esauriente, poiché trascura molti fattori importanti, come per esempio il recupero del calore, ma dà un’idea di massima sulla bontà della soluzione relativamente alle altre. Il costo del greggio è stato trascurato, essendo costante per tutte e cinque le soluzioni. Per il costo dei prodotti finiti e delle utilities ci siamo riferiti a Platt’s (giu-01), mentre per il forno sono state fatte le seguenti ipotesi: rendimento del forno = 0.75 (valore ipotetico) Potere calorifico (GPL) pari a 10800 kcal/kg (metodo DIN 51612) I risultati sono rappresentati nel grafico seguente: Fig. 4.26 Confronto della funzione ricavo tra le 5 soluzioni proposte 79 La soluzione che meglio ottimizza il sistema è la seconda, con un netto vantaggio sulle altre. A conti fatti, questa soluzione mediamente rispetto alle altre, permette un guadagno netto di circa 9400 $/d. Inoltre tutti i prodotti rispettano le specifiche di qualità, così come voluto dalla gestione della raffineria. 80 5. Seconda simulazione 5.1 Descrizione dell’impianto L’impianto ha una struttura simile a quello già presentato nel paragrafo 4.1. Il grezzo, di norma molto pesante, viene dapprima desalato in alcune unità desalter, quindi unito a parte del residuo atmosferico proveniente dall’altro topping e alimentato ad un’unità di preflash. I vapori, surriscaldati nel forno, entrano direttamente in colonna senza ulteriori trattamenti tre piatti sopra la zona di flash, mentre il liquido entra in un complesso sistema di scambiatori che attingono calore non solo dal topping stesso, ma anche dagli impianti di vacuum e coking Il forno porta l’alimentazione ad una temperatura di 360 °C circa nella trasfert line , che si inserisce nella colonna al piatto 31. Il condensatore è esterno e il riflusso di testa viene effettuato dal primo pumparound (TPA). Il prodotto di testa è benzina, in parte riflussata nell’alimentazione, e in parte mandata a stoccaggio, e gas incondensabili. Un secondo pumparound (BPA) è presente tra i piatti 22 e 20 e attinge nel piatto di estrazione dell’LGO direttamente. I tagli laterali (kerosene, LGO e HGO) vengono estratti rispettivamente ai piatti 10, 22 e 28: passano attraverso degli strippers per il recupero delle parti più leggere e poi vanno a stoccaggio. Infine il residuo va direttamente agli altri impianti. Per mantenerne costante il livello nel fondo della colonna, viene utilizzato un serbatoio alle stesse condizioni di pressione e temperatura dell’ultimo piatto, collegato a questo da una valvola bidirezionale. La colonna, così come gli strippers, non hanno ribollitore, ma utilizzano del vapore di media pressione (6 ate), surriscaldato alla temperatura di 450 °C. La figura seguente può chiarire meglio quanto detto sopra: 81 Fig. 5.1 Schema semplificato di impianto 82 Desalter V-31 P-1 Greggio P-33 Schema semplificato Residuo a stock Residuo a cracking Residuo a Vacuum F-1 P -8 P-30 36 28 26 22 20 31 19 C-1 10 8 4 1 V-30 C-2 V-1 HGO a stock LGO a stock Kerosene a stock S.W.S Benzina a stock Gas a rec. gas 5.2 Dati La raccolta dei dati per questa simulazione è stata fatta personalmente il giorno 5.7.2001 presso una delle raffinerie dell’AgipPetroli, che per motivi di privacy non possiamo citare. La modalità di raccolta seguita è stata quella descritta nel paragrafo 4.2: dapprima si sono mantenute costanti le portate di estrazione dei prodotti, al fine di stabilizzare la temperatura in colonna, quindi l’alimentazione, i riflussi e le portate di vapore. L’assetto dell’impianto dopo circa mezz’ora si presentava come segue: 5.2.1 Andamento delle portate Fig. 5.2 Diagrammi DMCPlus Portate di LGO (rosso) e di HGO (blu) 83 Fig. 5.3 Diagrammi DMCPlus Portate di Kerosene (rosso) e di Benzina (blu) 5.2.2 Andamento delle temperature Fig. 5.4 Diagrammi DMCPlus Temperature Fondo colonna (rosso) Testa colonna (blu) Transfer line (rosa) 84 Fig. 5.5 Diagrammi DMCPlus Temperature Piatto 15 (rosso) Piatto 20 (blu) Piatto 23 (rosa) Fig. 5.6 Diagrammi DMCPlus Temperature Rientro TPA (rosso) Rientro BPA (blu) 85 5.2.3 Andamento delle pressioni Fig. 5.7 Diagrammi DMCPlus Pressione Testa colonna (rosso) Trasfer line (blu) Condensatore (rosa) Il prelievo della carica è stato effettuato alle ore 12:20, mentre i prodotti sono stati campionati alle ore 14:00 circa. Si può vedere dai grafici precedenti come l’impianto fosse in una situazione di quasi completa stabilità, anche se le temperature dei piatti intermedi stavano leggermente variando, a causa di un problema tecnico che ha costretto ad una brusca variazione nell’assetto della colonna. 5.2.4 TAG di impianto Le variabili di impianto sono state calcolate basandosi sui valori assunti da queste alle 13:40 , alle 14:00 e alle 14:20 e facendone poi una media matematica. A differenza della simulazione precedente, si è preferito utilizzare un intervallo di tempo limitato, poiché era ben nota l’ora dei prelievi. Inoltre, essendo stabile la colonna, le variazioni tra i differenti valori erano minime. 86 5.2.4.1 Portate Sigla TAG U.d.m. Valore FIC14 Residuo T/h 214 FIC8 Residuo T/h 88 FIC106 HGO a stock T/h 8.5 FIC300 Kerosene a stock T/h 12.7 FIC105 LGO a stock T/h 40.5 FIC111 Benzina a flussaggio T/h 27.9 FIC107 Benzina a stock T/h 18.9 FIC4 Vap. Stripp. Colonna T/h 4.2 FIC5 Vap. Stripp. Kero Kg/h 80 FIC6 Vap. Stripp. LGO Kg/h 120 FRC104 BPA T/h 121 FRC120 TPA T/h 295 FIC1 Carica T/h 185 FIC2 Carica T/h 187 Tab 5.1 Tag di portata 5.2.4.2 Pressioni Sigla TAG U.d.m. Valore PR109 Press. Transfer line barg 1.4 PR101 Testa colonna barg 0.8 PR110 Zona flash barg 0.903 PIC102 Pressione condensatore barg 0.4 Tab. 5.2 Tag di pressione 87 5.2.4.3 Temperature Sigla TAG U.d.m. Valore TI40 Testa colonna °C 127 TI25 Ingresso colonna °C 364 TI18 Fondo colonna °C 358 TR110 Piatto 15 °C 200 TR111 Piatto23 °C 322 TR112 Piatto 27 °C 340 TI27 Preflash °C 127.2 TRC41 Rientro TPA °C 98 TRC43 Rientro BPA °C 194 Tab. 5.3 Tag di temperature 5.2.5 Prodotti Densità g/cm3 Nafta 0.7341 Kerosene 0.8055 LGO 0.8602 HGO 0.9115 Residuo 0.9956 Tab. 5.4 Densità prodotti 88 ASTM D86 NAFTA ASTM D86 KERO % distilled Temp. °C % distilled Temp. °C p.iniziale 39.1 p.iniziale 164.1 5.0 66.9 5.0 177.5 10.0 77.8 10.0 181.1 30.0 103 30.0 191.8 50.0 122 50.0 198.8 70.0 140.3 70.0 205.8 90.0 162.9 90.0 216.9 95.0 174.4 95.0 222.8 p. finale 176.2 p. finale 226.6 Tab. 5.5 D86 Nafta Tab. 5.6 D86 Kerosene ASTM D86 LGO ASTM D1160 HGO % distilled Temp. °C % distilled Temp. °C p.iniziale 189.5 p.iniziale 239 5.0 249.4 5.0 341 10.0 262.4 10.0 373 30.0 284.4 30.0 415 50.0 305.5 50.0 433 70.0 330.4 70.0 449 90.0 359.9 90.0 483 95.0 370.9 95.0 503 p. finale 377.2 p. finale 503 Tab. 5.7 D86 LGO Tab. 5.8 D1160 HGO 89 ASTM D1160 Residuo % distilled Temp. °C p.iniziale 325 5.0 388 10.0 419 30.0 465 40.0 505 P. finale (43.0) 542 Tab. 5.9 D1160 Residuo Cromatografia dei gas di testa Componenti % peso H2 N2 CO 0.01 2.51 0.06 CH4 CO2 C2H4 0.79 1.97 0.08 C2H6 H2S C3H6 C3H8 i-C4H10 C4H8 1.76 37.81 0.43 13.40 5.67 0.35 n- C4H10 C5H12 15.16 20.00 Totale 100.00 Tab. 5.10 Cromatografia dei gas di testa Le analisi in questo caso risultano complete, il che renderà molto più semplice il lavoro di simulazione. Possiamo vedere le curve nel grafico che segue: 90 100 90 Nafta 80 Kero 70 LGO HGO % distilled 60 Residuo 50 40 30 20 10 0 0 75 150 225 300 375 450 525 600 Temperatura (°C) Fig. 5.8 Distillate dei prodotti A partire dal grafico si possono fare le seguenti considerazioni: Le curve non presentano importanti over-laps, il che faciliterà il lavoro di fitting dei dati iniziali; inoltre è anche indice dell’affidabilità delle analisi. La carica è molto pesante; quindi per il tuning della colonna ci si aspetteranno dei valori di efficienza molto bassi, almeno per la parte inferiore della colonna. La curva del residuo conta pochi punti: si renderà quindi necessaria un’interpolazione dei dati prima di inserire i valori in AspenPlus, al fine di facilitare il lavoro del simulatore. 91 5.3 Flowsheet e schema semplificato Light-ends Light-ends Nafta Nafta Kerosene Kerosene Mixer Flash2 Petrofrac LGO LGO HGO HGO Residuo Residuo Fig. 5.9 Schema semplificato AspenPlus In maniera analoga a quanto visto nel capitolo precedente, l’ingresso è costituito dai prodotti stessi, retromiscelati in un mixer ideale per riprodurre le caratteristiche della carica in ingresso, essendo inoltre mancante una buona caratterizzazione del grezzo in carica. La corrente risultante (FEED) viene quindi alimentata ad un’unità FLASH2 che riproduce il preflash V-31. Le temperature e le pressioni delle varie correnti sono costanti e pari alle condizioni operative nel preflash, al fine di trascurare il lungo e complesso treno di scambiatori prima della colonna. Infine le due correnti risultanti, liquida e vapore, entrano nell’unità Petrofrac, che rappresenta la colonna, con i suoi side strippers. Si nota subito che lo schema è molto semplice e non presenta loops interni. I vantaggi di operare con un sistema di questo tipo sono molteplici: Semplicità di convergenza; Velocità di convergenza; Stabilità del modello; Possibilità di imporre un numero elevato di specifiche (design specifications); Ridotto utilizzo della memoria del calcolatore; 92 Un ulteriore semplificazione al modello, così come nel caso precedente, è stata quella di utilizzare un condensatore interno alla colonna. I vantaggi di una scelta di questo tipo sono i seguenti: Facilità di convergenza; Stabilità del sistema; Numero più elevato di gradi di libertà del sistema. La condizione tuttavia da rispettare in questo caso diventa quella di avere un tasso di riflusso esterno praticamente nullo, dal momento che tutto il riflusso alla colonna reale viene fatto dal pumparound superiore. Nel caso in cui non si riuscisse ad annullare questo valore, bisognerebbe staccare il condensatore dalla colonna e farlo operare esternamente. Vedremo nel paragrafo 5.6 come invece questo obiettivo sia stato invece raggiunto largamente. 93 5.4 Fitting dei dati iniziali 5.4.1 Estrapolazione dei dati iniziali Come era già stato fatto nel capitolo precedente per la prima simulazione, sono stati messi a confronto i metodi di estrapolazione numerica e quelli di conversione, utilizzando sei combinazioni possibili, per ognuna delle quali sono stati calcolati gli errori relativi per ogni punto della curva e tra queste soluzioni possibili è stata scelta la combinazione che in generale dava i risultati migliori. A Prob Harwell Edm B Quad Harwell Edm C Prob Hermite Edm D Prob Hermite Api94 E Prob Hermite Edm-Oka F Prob Harwell Api94 G Quad Harwell Api94 Tab. 5.11 Scelta dei metodi di estrapolazione e di conversione Come si può vedere dalla tabella precedente, la combinazione che è risultata migliore è stata la C. Qui di seguito i risultati ottenuti, in termini di scostamento (in °C) dal valore reale. Case C % vol Nafta Kero LGO HGO 5 0.1 0.4 1.4 2.7 10 0.1 0.0 0.1 0.0 30 0.0 0.0 0.0 0.1 50 0.0 0.0 0.0 0.3 70 0.0 0.0 0.0 0.2 90 0.2 0.1 0.3 0.3 95 1.0 0.2 0.8 0.1 Tab. 5.12 Errore assoluto Case C 94 La scelta quindi definitiva dei metodi è stata quindi la seguente: Extrapolation method Probability Spline fitting method Harwell Conversion method API94 Tab 5.13 Metodi di estrapolazione e di conversione utilizzati 5.4.2 Interpolazione della curva del residuo Un discorso a parte è stato fatto per la distillata del residuo. In generale quando si tratta di miscele così pesanti, il distillato non supera mai il 40-50% del volume totale e la temperatura massima che si raggiunge è dell’ordine di 500-550 °C. Gli inconvenienti sono essenzialmente di natura matematica a causa del fatto che il programma, come prima cosa, trasforma i valori puntuali di input in una curva continua. Inoltre, se la curva è interrotta, AspenPlus genera i valori mancanti, in base ai dati a sua disposizione. L’autogenerazione, in mancanza di dati certi, è sicuramente l’unico strumento affidabile a nostra disposizione. Se mettiamo a confronto i dati di laboratorio e la curva calcolata da AspenPlus, vediamo che l’errore, soprattutto per i punti iniziali, è molto grande. % Dati di input Dati calcolati Errore relativo distillato (°C) (°C) (°C) 0 5 10 30 50 321.2948 386.1074 415.3829 502.5547 579.1411 335.6839 380.7938 416.616 504.2938 575.9003 14.38911 5.313625 1.233058 1.739087 3.240829 Tab. 5.14 Confronto tra le TBP del residuo reale e calcolata 95 Tale errore nasce essenzialmente dal fatto che i punti a disposizione del programma (3-4) sono pochi per poter ottenere un’estrapolazione soddisfacente. Inoltre più di metà curva viene generata dal programma stesso (a partire dal 50% di distillato in poi). Il metodo attuato per ovviare a questi inconvenienti è stato il seguente: Innanzitutto sono stati creati un numero maggiore di punti nell’intervallo 0-50%, facendo ricorso ad un interpolazione della curva del residuo; utilizzando una griglia fittissima sono stati calcolati oltre 20 punti, invece dei precedenti 4. Quindi si sono aggiunti agli input i valori autogenerati per il tratto 50-100% Il risultato di questa operazione si può vedere nel grafico successivo. 100 90 80 70 Input Con interpolazione Senza interpolazione % distilled 60 50 40 30 20 10 0 300 400 500 600 700 800 Temperatura (°C) Fig. 5.10 Interpolazione dei valori di input per il residuo La tabella che segue riporta i valori numerici ottenuti e i relativi errori, confrontando il caso senza interpolazione e quello con interpolazione. 96 % Dati di input Dati calcolati Errore Dati calcolati Errore distillato (°C) senza int. relativo con int. relativo (°C) (°C) (°C) (°C) 335.7 380.8 416.6 504.3 575.9 14.41 5.3 1.2 1.7 3.2 321.8 386.1 415.4 502.4 579.1 0.5 0.0 0.0 0.1 0.0 0 5 10 30 50 321.3 386.1 415.4 502.5 579.1 Tab. 5.15 Confronto tra i valori calcolati con e senza interpolazione Si vede subito dal confronto che l’aumento di valori di input ha portato a un netto miglioramento dei risultati, assestando l’errore massimo a 0.5 °C. Per concludere possiamo inoltre dire che questa metodologia può essere applicata a qualsiasi altra curva, per la quale si dispongano di pochi punti o che presentino andamenti difficilmente interpolabili. 97 5.5 Tuning del modello In questa simulazione la colonna è stata suddivisa in cinque sezioni come segue: Sezione K , dalla testa della colonna fino al piatto10; Sezione L, dal piatto 11 al piatto 22; Sezione H, dal piatto 23 al piatto28; Sezione F, dal piatto 29 al piatto 31; Sezione S, dal piatto 32 al fondo colonna. Le lettere delle prime tre sezioni sono indicative del taglio laterale, mentre F indica l’alimentazione ed S la sezione di stripping. Si ricorda inoltre che, come gia evidenziato nel disegno introduttivo, la numerazione dei piatti va dall’alto verso il basso, coerentemente con AspenPlus, ma opposta alla numerazione della simulazione precedente. I valori ottenuti sono stati i seguenti: Sezione K L H F S Efficienza 0.84 0.84 0.84 0.18 0.18 Tab. 5.16 Efficienze di Murphree L’efficienza della parte bassa della colonna risulta essere molto bassa rispetto al resto della colonna. Sarebbe necessaria un seconda verifica di questa simulazione, procedendo ad un secondo test-run, per confermare questi risultati. 98 5.6 Verifica dei risultati La verifica dei risultati della simulazione è stata fatta confrontando i valori delle distillate D86 di Nafta, Kero, LGO e D1160 dell’HGO e le temperature di testa e di fondo della colonna. Per le distillate, in particolare, ci siamo limitati a verificare i valori di temperatura al 5% e 95% di distillato in volume. [14] Le tabelle che seguono raccolgono tutti i risultati, confrontati con i valori reali e l’errore calcolato sia espresso in termini di °C sia percentuale. Corrente D86 D86 Nafta Kero LGO 5% Calc. 66.9 177.5 249.4 5% Reale 66.9 177.5 249.4 D86 D86 95% Calc. 175.4 220.0 371.1 95% Reale 174.4 222.8 370.9 Nafta Kero LGO Errore Errore (°C) (%) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Errore Errore (°C) (%) 1.0 2.8 0.2 0.6 1.2 0.05 D1160 D1160 Errore Errore HGO 5% Calc. 193.0 5% Reale 193.0 (°C) (%) 0.0 0.0 D1160 D1160 Errore Errore HGO 95% Calc. 334.6 95% Reale 334.6 (°C) (%) 0.0 0.0 Tab. 5.17 Risultati sulle distillate I risultati sulle distillate sono più che soddisfacenti. La maggior parte di questi infatti coincidono perfettamente ai valori reali, e dove questi si discostano l’errore non supera mai i 3 gradi centigradi, quindi ben al di sotto dei valori di ripetibilità delle 99 analisi stesse [14]. Questo è stato possibile grazie al numero elevato di specifiche sulla qualità imposte al modello, conseguentemente al fatto che lo schema non presentava notevoli difficoltà. Temperatura Temperatura Calcolata Reale Errore Errore (°C) (°C) (°C) (%) Testa 126.45 127 0.55 0.43 Fondo 359.8 358 1.8 0.5 Tab. 5.18 Profilo di temperatura - Risultati Anche in questo caso il profilo termico della colonna risulta praticamente uguale a quello reale, con un errore massimo dello 0.5%. La temperatura al condensatore non viene presa in considerazione, per quanto già sottolineato nel capitolo precedente. Infine il tasso di riflusso della colonna è pari allo 0.0042%: questo valore deve essere prossimo allo zero, non essendoci nella colonna reale riflusso esterno, ma semplicemente un pumparound. L’approssimazione dunque fatta di utilizzare un condensatore interno con riflusso nullo è buona. 100 5.7 Ottimizzazione In questo capitolo analizzeremo qual è l’influenza di alcuni parametri sulla gestione dell’impianto, cercando tuttavia di far rispettare le specifiche di qualità imposte sui prodotti. Secondo quanto la raffineria ci ha fornito, le specifiche di qualità sul topping sono le seguenti: 160 °C per il punto 95% ASTM D86 della Nafta 360 °C per il punto 95% ASTM D86 dell’LGO Per il kerosene e il gasolio pesante non ci sono specifiche di qualità, ma si cerca di massimizzarne la produzione. La situazione al tempo del test-run invece era la seguente: 174.4 °C per il punto 95% ASTM D86 della Nafta 370.9 °C per il punto 95% ASTM D86 dell’LGO Si può vedere quindi come l’impianto sia lontano da un assetto ideale. L’obiettivo che ci siamo proposti è stato innanzitutto quello di far rispettare i vincoli sopraccitati, quindi di trovare tra le varie proposte un assetto finale che massimizzi la produzione e che ne minimizzi i costi. Come nel capitolo precedente, non pretendiamo che l’analisi economica sia esaustiva viste le scarne informazioni a nostra disposizione, tuttavia pensiamo di poter dare un suggerimento concreto per una gestione ottimale della colonna. 101 5.7.1 Temperatura di uscita forno Il primo parametro che abbiamo preso in considerazione è stata la temperatura di uscita dal forno, poiché tra tutti è quello che dà un effetto più immediato. Un aumento del calore fornito alla corrente di ingresso significa una maggiore vaporizzazione e quindi una maggior produzione di gasoli a scapito del residuo, così come si può vedere bene dal grafico che segue. 45 40 35 Portate (t/h) 30 25 20 Nafta 15 kero 10 LGO HGO 5 0 350 Residuo 10^-1 355 360 365 370 375 380 385 390 395 400 405 T forno (°C) Fig. 5.11 Portate prodotti al variare della T uscita forno Le condizioni operative sono quelle attuali, con una pressione di testa pari a 0.8 barg. Il grafico che segue invece propone lo stesso tipo di analisi, ma variando la pressione di testa. In questo secondo caso il valore considerato è di 1.2 barg. Limitatamente alle portate di LGO e di HGO, possiamo vedere dal grafico che l’aumento di pressione in colonna porta ad una diminuzione nelle portate di estrazione, come era facilmente intuibile. 102 Portate (t/h) 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 350 LGO 1 LGO 2 HGO 1 HGO 2 355 360 365 370 375 380 385 390 395 400 405 T forno (°C) Fig. 5.12 Influenza della pressione sulle portate di estrazione (T uscita forno) 5.7.2 Vapore di strappamento Il secondo parametro preso in considerazione è stata la portata di vapore fornito alla colonna. Risulta particolarmente importante valutare gli effetti che questa variabile ha sulla colonna, perché tra tutti è sicuramente quello più facilmente manipolabile. Non conoscendo i limiti meccanici delle varie parti della colonna, abbiamo considerato un intervallo ragionevole di valori (da 6.5 a 12 t/h). Gli andamenti, rappresentati nei due grafici che seguono, mostrano che all’aumentare del vapore, diminuisce la portata di residuo, a favore dei gasoli. Inoltre il secondo grafico conferma quanto già detto in precedenza, e cioè che un aumento di pressione in colonna porta a un aumento di produzione di residuo, rendendone più difficile la vaporizzazione. 103 40 35 30 Portate (t/h) 25 20 15 Nafta 10 kero LGO 5 HGO Residuo 10^-1 0 6 7 8 9 10 11 12 Vap. Strippaggio (t/h) Fig. 5.13 Portate prodotti al variare del vapore di strappamento 40 38 36 34 32 30 28 26 Portate (t/h) 24 22 20 18 16 14 12 10 LGO 3 HGO 3 LGO 4 HGO 4 8 6 4 2 0 6 7 8 9 10 11 12 Vap. Strippaggio (t/h) Fig. 5.14 Influenza della pressione sulle portate di estrazione (vapore di strappamento) 104 5.7.3 Considerazioni economiche Facendo ancora riferimento alle quotazioni pubblicate da Platt’s per quanto riguarda i prodotti e rifacendoci al capitolo precedente per il calcolo del costo delle utilities, analizziamo le precedenti situazioni. 62.3 61.8 Ricavi (1000 $/hr) 61.3 1 2 60.8 60.3 59.8 59.3 58.8 355 360 364 365 370 375 380 385 390 395 400 Temperatura forno (°C) Fig. 5.15 Analisi economica 1. pressione 0.8 barg 2. pressione 1.2 barg 60.7 60.5 Ricavi (1000$/hr) 60.3 3 4 60.1 59.9 59.7 59.5 59.3 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 Vap. Strippaggio (t/hr) 10.5 11 11.5 12 12.5 Fig. 5.16 Analisi economica 3. pressione 0.8 barg 4. pressione 1.2 barg 105 L’incremento di produttività nel primo caso dovuto all’aumento della temperatura in uscita dal forno è decisamente superiore a quello ottenuto variando il vapore di strappamento. Tuttavia bisogna riconoscere che aumentare di alcune decine di gradi la temperatura del forno non è un operazione semplice. Molto più facile è invece aumentare la portata di vapore in colonna, ma anche in questo caso come ricordavamo prima ci sono dei limiti dettati per lo più in sede di progetto. L’effetto contemporaneo delle due variabili è riassunto nel grafico successivo. 61.5 61.3 61.1 60.9 60.7 Ricavi (1000$/hr) 60.5 60.3 60.1 59.9 59.7 59.5 59.3 59.1 58.9 85 82 79 76 73 70 67 64 61 58 55 52 49 46 43 40 37 34 31 28 25 22 19 16 13 7 4 1 58.5 10 58.7 Fig. 5.17 Analisi economica variazione simultanea delle due variabili Ogni trapezio rappresenta un valore della temperatura di uscita dal forno, partendo da 355 °C fino a 380 °C ad intervalli regolari, mentre all’interno di questo, l’andamento crescente è dovuto all’aumento della portata di vapore, che varia da 6.5 a 12 t/h. Sfruttando l’effetto sinergico delle due variabili si può trovare uno stato ottimale di gestione, senza tuttavia raggiungere valori eccessivamente elevati. 106 L’utilità della simulazione quindi diventa quello di poter valutare gli effetti di più variabili contemporaneamente sull’assetto generale dell’impianto. Da questo punto di vista il simulatore diventa un potente strumento di predizione. 107 6. Conclusione In questo lavoro sono stati realizzati due modelli di colonne di distillazione atmosferica con l’utilizzo di AspenPlus, a partire da dati reali presi in due raffinerie dell’AgipPetroli. Prima di tutto sono stati ricreati al calcolatore gli schemi di flusso dei processi, semplificandoli ove possibile. Quindi si è utilizzata la tecnica della retromiscelazione, per ottenere un grado di precisione elevato, fornendo come ingresso il blend dei prodotti ottenuti. Nel caso alcuni dati non fossero disponibili, abbiamo cercato di ricavarli a partire da quelli a nostra disposizione. Una volta arrivati a convergenza con i modelli, siamo passati alla calibrazione degli stessi, attraverso l’efficienza di Murphree, al fine di passare da uno stato ideale ad uno reale, che riproducesse al meglio i risultati. In entrambe le simulazioni, il grado di precisione raggiunto sui risultati è stato più che soddisfacente. Per quanto riguarda la prima delle due colonne, l’errore percentuale sulle qualità dei prodotti non ha mai superato l’1%, mentre quello sul profilo di temperatura non ha mai superato lo 0.3%. Per la seconda colonna, l’errore sulle distillate dei prodotti è stato dell’1.2% per il punto D86 ASTM 95% del kerosene, mentre per gli altri punti era prossimo allo zero. Infine anche in questo caso il profilo di temperatura si è discostato da quello reale di poco (0.5%). A partire dai modelli quindi, abbiamo fatto una breve ottimizzazione, utilizzando i dati a nostra disposizione. Abbiamo constatato prima di tutto che nessuna delle due colonne rispettava le specifiche di qualità imposte dalla raffineria. Quindi, dopo aver studiato l’effetto di alcuni parametri sul comportamento generale delle colonne, abbiamo messo a confronto alcune situazioni (cinque per la prima colonna e quattro per la seconda) in cui fossero rispettate tali specifiche. Tra queste, avvalendosi di una funzione ricavo, che prevedeva il calcolo dei profitti dei prodotti epurati dalle spese di vapore e consumo di fuel al forno, abbiamo stabilito quale fosse la più vantaggiosa per una gestione ottimale dell’impianto. 108 Ricordiamo infine che queste analisi economiche, pur basandosi su quotazioni reali e aggiornate, hanno un puro scopo comparativo e che non vogliono assolutamente dare valutazioni di tipo quantitativo sul ritorno economico della gestione consigliata. 109 7. Bibliografia [1] G. Pastonesi, M. Avanzi, A. [9] Atmospheric crude unit, Setpoint, Inc. Morpurgo, Impianti petroliferi, Ugo Mursia [10] Boston, J.F., Britt, H.I., Evans, L.B., Editore, Milano, 1962 Gallier, P.W., Aspen Plus, the process [2] Perry, R.H., Green, D.W., Perry’s simulator, Proceedings of Summer 1982 Chemical Engineers’ Handbook, 7th ed., Mc Simulation Conference Graw Hill, New York, 1997 [11] Evans, L.B., Boston, J.F., Britt, H.I., [3] Seader, J.D., Henley, E.J., Separation Gallier, P.W., Gupta, P.K., Joseph, B., Process Principles, Wiley, New York, 1998 Mahalec, V., Ng, E., Seider, W.D., Yagi, H., Aspen: an Advanced System for Process [4] Seider, W.D., Seader, J.D., Lewin, Engineering, 12th Symposium on Comp. D.R., Process Design Principles, Wiley, New App. Chem. Eng., Montreaux, Suisse, York, 1999 April 1979. [5] Introduction to Aspen Plus, Aspen [12] Boston, J.F., Inside-out algorithms for Technology, Inc., 2000 multicomponent separation process calculations, ACS-Symp. Ser. 1980, 124 (Comput. [6] Aspen Plus Reference Manual, Aspen App. Chem. Eng. 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Inoltre vorrei ringraziare: Marilena, Giusi ed Alberto, per le ore spese in laboratorio; Giovanni, per l’aiuto durante il test-run, senza il quale avrei potuto fare ben poco; Mirella, che mi ha seguito nei mesi di svolgimento della tesi, Marcello, per l’incredibile aiuto sul Web; Renato e Fabio, perché quando avevo qualche problema col server sono sempre stati disponibili; Giampietro, Vladimiro, Augusto, Oreste, Giuseppe, Mariapia, Francesco per l’amicizia dimostratami. Infine ringrazio Gabriella e Cristina (le mitiche!!) che in questi ultimi anni si sono fatte in quattro per la buona riuscita dell’Orientamento. Grazie a tutti. 111 Appendice A 112 Appendice B 114 Appendice C 150