O fator de compressibilidade (Z) de gás natural é utilizado em vários cálculos na engenharia de petróleo (avaliação de formações, perda de carga em tubulações, gradiente de pressão em poços de gás, cálculos de balanço de massa, medição de gás, compressão e processamento de gás). As fontes mais comuns de valores de Z são medições experimentais, caras e demoradas. Essa propriedade também é estimada por correlações empíricas, modelos baseados no princípio dos estados correspondentes ou equações de estado (EOS). Foram avaliadas as capacidades das EOS de Soave-Redlich-Kwong (SRK), Peng-Robinson (PR), Patel-Teja (PT), Patel-Teja-Valderrama (PTV), Schmidt-Wenzel (SW), Lawal-Lake-Silberberg (LLS) e AGA-8 para previsão desta propriedade em aproximadamente 2200 pontos de dados experimentais. Estes pontos foram divididos em quatro grupos: Grupo 1 (Presença de frações C7+, Grupo 2 (temperaturas inferiores a 258,15 K), Grupo 3 (pressões superiores a 10000 kPa) e Grupo 4 (pressões inferiores a 10000 kPa). Os cálculos utilizando as equações de estado sob diferentes esquemas de previsão de coeficientes binários de interação foram cuidadosamente investigados. Os resultados sugerem que a EOS AGA-8 apresenta os menores erros para pressões de até 70000 kPa. Entretanto, observou-se uma tendência de aumento nos desvios médios absolutos em função das concentrações de CO2 e H2S. As EOS PTV e a EOS SW são capazes de predizer o fator de compressibilidade (Z) com desvios médios absolutos entre os valores calculados e experimentais com precisão satisfatória para a maioria das aplicações, para uma variada faixa de temperatura e pressão. Este estudo também apresenta uma avaliação de 224 métodos de cálculo de Z onde foram utilizadas 8 correlações combinadas com 4 regras de mistura para estimativa de temperaturas e pressões pseudorreduzidas das amostras, junto com 7 métodos de caracterização das propriedades críticas da fração C7+, quando presente na composição do gás. Em função dos resultados são sugeridas, para diferentes tipos de sistemas, as melhores combinações de correlações com regras de mistura capazes de predizer fatores de compressibilidade (Z) com os menores erros absolutos médios relativos / The compressibility factor (Z-factor) of natural gases is necessary in many petroleum engineering calculations (evaluation of formation, pressure drop through a pipe, pressure gradient in gas wells, material balance calculations, gas metering, gas compression and processing). The most common sources of Z-factor values are experimental measurements, which are expensive and time consuming. This property is also estimated from empirical correlations, corresponding state models or equations of state (EOS) when experimental data is unavailable. Capabilities of Soave-Redlich-Kwong (SRK), Peng-Robinson (PR), Patel-Teja (PT), Patel-Teja-Valderrama (PTV), Schmidt-Wenzel (SW), Lawal-Lake-Silberberg (LLS) and AGA-8 to predict this property of 2200 data points under various schemes of binary interaction numbers are thoroughly investigated. This database was split on four groups: Group 1 (presence of hydrocarbon plus fraction - C7+), Group 2 (temperatures lower than 258.15 K), Group 3 (pressures higher than 10000 kPa) e Group 4 (pressures lower than 10000 kPa). The best results were obtained from EOS AGA-8 for pressures up to 70000 kPa. However, an increasing trend in average absolute deviations was observed as a function of CO2 e H2S concentrations. EOS PTV and EOS SW are capable to predict the compressibility factor (Z) with average absolute deviation between calculated and experimental values with satisfactory accuracy for most applications for a wide range of temperature and pressure. This study also presents an evaluation of 224 possible methods of calculating the gas compressibility factor, based on 8 correlations and corresponding state models, combined with 4 mixing rule that predict the pseudo-reduced pressure and temperatures of the mixture, that were combined with 7 methods of characterizing the plus fraction critical properties when present in the gas composition. Results suggest for different systems conditions, the best correlation and mixing rule combination capable of predicting Z-factor with the least average absolute relative error
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:1518 |
| Date | 29 December 2009 |
| Creators | Edilso Macedo Lopes Borges |
| Contributors | Marcio Luis Lyra Paredes, Alexandre Rodrigues Tôrres, Marco Antonio Farah, Rodrigo Azevedo dos Reis |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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