Alternativas para la selección de sistemas de cogeneración de calor residual en instalaciones de separación de petróleo y gas

Abstract

La industria del petróleo y gas ha venido impulsando programas de eficiencia energética con el fin de optimizar sus procesos y reducir los costos asociados al consumo de combustible. En este marco, el presente trabajo se orienta a mejorar el desempeño energético de instalaciones de separación de petróleo y gas (GOSP, por sus siglas en inglés), mediante la aplicación de técnicas de optimización multiobjetivo que permitan identificar las condiciones óptimas de operación tanto de la planta de separación como de los sistemas de cogeneración en una unidad costa afuera, con el propósito de disminuir el consumo energético. Para ello, se llevaron a cabo simulaciones en Aspen HYSYS®, donde se modeló la planta de proceso y se evaluaron dos esquemas de cogeneración: un ciclo combinado y un ciclo Rankine. Ambos se analizaron bajo las mismas variables de diseño y operación, con el fin de asegurar una comparación equitativa. Posteriormente, el modelo de simulación fue enlazado con el programa Python, lo que permitió realizar análisis de sensibilidad sobre las variables de interés y llevar a cabo las optimizaciones mediante el algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II. En la GOSP, aumentar la presión de los separadores permite reducir el consumo eléctrico hasta en un 31,7 %, con una mejora marginal en la producción de crudo (≤ 0,51 %). También se identificó que operar los separadores de condensado a 20 °C disminuye el consumo energético en 1,75 %. En conjunto, las mejoras permitieron una reducción energética del 9,52 % sin afectar la recuperación de crudo. En los sistemas de cogeneración, aumentar la presión y temperatura del vapor incrementa la eficiencia térmica hasta un 85,6 %, mientras que la reducción del Pinch Point y del ΔT mejora el aprovechamiento del calor residual. Las configuraciones óptimas lograron eficiencias de 85,62 % y reducciones del consumo de combustible de hasta 28,86 %. Aunque ambos ciclos mostraron desempeños similares, el combinado ofreció una ligera ventaja en eficiencia, mientras que el Rankine podría ser más atractivo en términos económicos. (Texto tomado de la fuente)

The oil and gas industry has been promoting energy efficiency programs in order to optimize processes and reduce costs associated with fuel consumption. In this context, the present work aims to improve the energy performance of Gas-Oil Separation Plants (GOSP) through the application of multi-objective optimization techniques to identify the optimal operating conditions of both the separation plant and the cogeneration systems in an offshore facility, with the purpose of reducing energy consumption. To this end, simulations were carried out in Aspen HYSYS®, where the process plant was modeled, and two cogeneration schemes were evaluated: a combined cycle and a Rankine cycle. Both were analyzed under the same design and operating variables to ensure a fair comparison. Subsequently, the simulation model was linked to Python, enabling sensitivity analyses of the process variables of interest and the implementation of optimizations using the NSGA-II multi-objective genetic algorithm. In the GOSP, increasing separator pressure reduced electricity consumption by up to 31.7%, with only a marginal improvement in crude oil production (≤ 0.51%). It was also identified that operating the condensate separators at 20°C decreased energy consumption by 1.75%. Overall, these improvements enabled a 9.52% reduction in energy use without affecting crude oil recovery. For the cogeneration systems, increasing steam pressure and temperature enhanced thermal efficiency up to 85.6%, while reducing the Pinch Point and ΔT improved waste heat recovery. The optimal configurations achieved efficiencies of 85.62% and fuel consumption reductions of up to 28.86%. Although both cycles showed similar performance, the combined cycle offered a slight efficiency advantage, whereas the Rankine cycle could be more attractive from an economic perspective.