Simulación y optimización de una planta de separación y estabilización de gas y condensados

El objetivo de una batería de separación y estabilización de gas es recibir una corriente multifase de hidrocarburos y producir tres corrientes de proceso: una de gas (compuesta por C1-C3 más gases incondensables), una de líquidos condensados de gas (normalmente C3-C6+) y una corriente de agua. La batería debe también preparar las corrientes de gas y condensados para su posterior transporte en ducto. A pesar de que el fundamento físico del proceso es relativamente simple, el dise o y operación de estas plantas plantea un reto técnico-económico importante. Para asegurar el desempe o adecuado del proceso es necesario establecer la relación óptima entre el volumen de condensados y el volumen de gas que se puede recuperar. Esta relación óptima de separación es una función de costos que está sujeta a restricciones diversas, por ejemplo, los condensados de gas forman la corriente de mayor valor económico y el volumen recuperado aumenta al incrementar la presión a la cual se lleve a cabo la separación. Sin embargo, presiones altas involucran mayores riesgos de operación y costos de dise o. Asimismo, el volumen de gas está sujeto a las cuotas de producción requeridas en etapas subsecuentes del proceso, donde el gas se usa, ya sea como gas combustible o como materia prima en Refinación y Petroquímica. Adicionalmente, el potencial térmico del gas está influenciado por las cantidades de C3 y C4 que permanecen en fase gaseosa, de manera que una mayor recuperación de condensados en fase líquida puede producir una corriente de gas de baja calidad. En este trabajo se llevó a cabo la simulación de un proceso de separación y estabilización de gas como primera etapa de optimización. El modelo de simulación se construyó usando mediciones cromatográficas y datos históricos de un proceso. Con ello se identificó el punto normal de operación y la eficiencia actual del proceso. Para determinar los límites de operación del proceso, se llevaron a cabo estudios de sensibilidad a cambios en presión, composición y temperatura y con ello determinar la región de búsqueda para la optimización. La función objetivo se formuló usando relaciones de balance de materia y costos típicos de venta para las corrientes; adicionalmente se establecieron restricciones para la búsqueda, como límites de dise o para definir la presión de operación y volúmenes requeridos de suministro de gas. La optimización de la función objetivo se llevó a cabo usando un método de programación cuadrática sucesiva, PCS (SQP, por sus siglas en inglés). El resultado sugiere que es posible determinar nuevas condiciones d