Claire ADJIMAN

31
© 2012 Process Systems Enterprise Limited 19 th March 2012 L. Avaullée a , C.S. Adjiman b , F. Calado c , P. DuchetSuchaux a , J. Fuentes c , A. Galindo b , G. Jackson b , T. Lafitte b , C.C. Pantelides b,c *, V. Papaioannou b , T.H. Williams c a Total S.A. b Imperial College London c Process Systems Enterprise Ltd. gSAFT: Application of the SAFTMie EOS in the oil/gas industry From academic research to industrial deployment

Transcript of Claire ADJIMAN

Page 1: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

19th March 2012

L. Avaulléea, C.S. Adjimanb, F. Caladoc, P. Duchet‐Suchauxa, J. Fuentesc, A. Galindob, G. Jacksonb, T. Lafitteb, C.C. Pantelidesb,c*, V. Papaioannoub, T.H. Williamsc

a Total S.A.b Imperial College Londonc Process Systems Enterprise Ltd.

gSAFT: Application of the SAFT‐‐Mie EOS in the oil/gas industryFrom academic research to industrial deployment

Page 2: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited2

Outline

gSAFT technology – brief overview

SAFT‐Mie, a group contribution equation of state 

gSAFT for oil/gas systems – Methodology 

gSAFT for oil/gas systems – Application examples

Concluding remarks

Page 3: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited3

PSE’s gSAFT technologyBrief overview – I 

Developed by Molecular Systems Engineering group at Imperial College acquired by PSE from Imperial College in 2009 on‐going support/technology pipeline

Objective: provide advanced thermodynamics for complex mixtures in gPROMS® a single platform that meets a wide range of modelling needs

Collaboration with Total initiated in late 2010 to test the applicability of gSAFT technology to oil and gas applications assess gSAFT’s capabilities against other technologies  develop a parameter databank for oil and gas applications 

Page 4: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited4

PSE’s gSAFT technologyBrief overview – II 

A family of Equations of State, employing different types of molecular descriptions (homonuclear vs. heteronuclear/Group 

Contribution) repulsive/dispersive interactions

Interfaced to gPROMS as a Foreign Object

4

SAFT‐VR SW SAFT‐ SW SAFT‐Mie

Page 5: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

SAFT‐Mie fundamentals

5

Lymperiadis et al., J. Chem. Phys. 127, 234903 (2007)Lymperiadis et al., Fluid Phase Equil. 274, 85 (2008)Lafitte et al., in preparation (2012)Papaioannou et al., in preparation (2012)

Page 6: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited6

The SAFT‐VR equation of state

One of a generation of more advanced models specifically developed for chain and associating molecules SAFT: Chapman, Gubbins, Jackson, Radosz, Ind. Eng. Chem. Res., 29, 1709 (1990) SAFT‐VR (potentials with variable range): Gil‐Villegas, Galindo, Whitehead, Mills, Jackson, 

Burgess, J. Chem. Phys., 106, 4168 (1997)

SAFT‐VR is derived from molecular theory and statistical mechanics repulsions and attractions of variable range non‐spherical molecules (e.g. polymers) association (chemical or hydrogen bonding)

Page 7: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited7

Group Contribution (GC) MethodsBasic principles

Molecules are divided into functional (chemical) groups CH3, CH2, OH, NH2, …

Properties predicted as function of group parameters given number of occurrences of each group type

Parameters estimated from large database of experimental data 

Can predict properties of compounds for which there are no experimental data, provided group parameters are available

GC models are an important class of predictive methods  

Page 8: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited8

SAFT‐molecular model

8

2‐ethyl‐5‐methylphenol

SAFThomonuclear model

SAFT ‐ heteronuclear model

C6H3CH2CH3aCCH3

aCH

Lymperiadis et al., J. Chem. Phys. 127, 234903 (2007)Lymperiadis et al., Fluid Phase Equil. 274, 85 (2008)

aCO

H

Page 9: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited9

SAFT‐molecular model parameterisation 

Segment‐segment dispersive interactions described via pair potential with attractive/repulsive interactions 

segment diameter kk

segment dispersive energy kk segment dispersive range a,kk r,kk

cross‐interactions may be estimated from experimental data 

pure component and/or mixture

computed via combining rules

Effective contribution of each segment to molecular shape shape factor Sk

Site‐site associative interactions energy hb

kkab

cut‐off range  rckkab

Variable‐rangesquare‐well potential 

Mie potential

Page 10: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

gSAFT for oil/gas systemsMethodology

10

Page 11: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited11

gSAFT for oil/gas industry

Methodology

1. Identify key systems of interest to oil/gas industry both upstream and downstream

2. Analyse molecules in mixtures to identify complete sets of groups and group‐group interactions that are needed to characterise these systems

3. For each group, identify pure component experimental data sets that can be used to determine like and unlike group parameters typically, saturated liquid density and vapour pressure transferability of SAFT‐ parametersmolecules do not have to be those appearing in the systems of interest

4. For each group‐group interaction, identify pure component/binary mixture experimental data sets that can be used to determine group/group interaction parameters typically saturated liquid density and vapour pressure (for pure components) 

and phase envelopes (for binary mixtures) group/group interaction parameters can often be estimated from pure 

component data e.g. pure component data for propane  parameters for CH3/CH2 interactions

Page 12: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited12

gSAFT for oil/gas industry

Workflow

Defined standardised formats for  experimental data sets for pure components & binary mixtures SAFT‐Mie parameter databank

Devised streamlined workflow allowing user to  specify group parameters to be estimated select appropriate subset of relevant experimental data initiate parameter estimation

Implemented within MS Excel environment eliminates need for manual data transcription significantly reduces probability of errors

Page 13: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited13

Systems of interest to the oil/gas industryand SAFT‐ constituent groups (partial)

System ID Description SAFT‐ groups

001 Carbon dioxide CO2002 Carbon dioxide + Water CO2; H2O 003a Methane + Carbon dioxide CH4; CO2

003b Methane + Carbon dioxide + Water (Hydrates) CH4; CO2; H2O

004 CO2‐SO2‐N2‐Ar‐O2 CO2; SO2; N2; Ar; O2005 Methane + Water CH4; H2O006 Methane + Methanol CH4; CH3OH007 Methane + Methanol + Water CH4; CH3OH; H2O008 Methanol + n‐Hexane + Water CH3OH; CH3; CH2; H2O009 Methanol + Toluene + Water CH3OH; aCCH3; aCH; H2O010 Methanol + Water (Heat of mixing) CH3OH; H2O

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Page 14: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited14

CH3 CH2 aCH aCCH3 aCCH2 CH4 H2O CH3OH CO2 CH2=C=CH2 C2H6

CH3

CH2

aCH

aCCH3

aCCH2

CH4

H2O

CH3OH

CO2

CH2=C=CH2

C2H6

Groups & group/group interactions

Existing group & group/group interactions in the databank (ingreen)

Most binary group/group interaction parameters were obtained from pure component data

Page 15: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited15

Example of SAFT‐Mie group parameters

kl/kB [K] CH3 CH2

CH3 256.766

CH2 350.772 473.389

Group No. segments S [Å] a r

No. site types

No. sites - type e

No. sites - type H

CH3 1 0.573 4.077 6.000 15.050 0 ---- ----

CH2 1 0.229 4.880 6.000 19.871 0 ---- ----

Parameters obtained by fitting to pure VLE of n‐propane to n‐decane Other unlike parameters (kl, a,kl, r,kl ) are obtained via combining rules Resulting %AAD up to and including critical point: 

1.8% in vapour pressure  0.7% in saturated liquid density

Page 16: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

gSAFT for oil/gas systemsApplication examples

16

Page 17: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited17

Pure component: CO2

Page 18: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited18

kl and r,kl are estimated from mixture data

Binary mixture H2O + CO2

Isotherms:

T=323.2 K (red)T=333.2 K (yellow)T=353.1 K (green)

Page 19: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited19

Binary mixture H2O + CO2

Isotherms:

T=288.15 K (green)

T=293.15 K (yellow)

T=298.15 K (blue)

T=308.15 K (red)

T=313.15 K (black)

CO2 rich phase – low temperatures

Page 20: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited20

Binary mixture CO2 + CH4

kl and r,kl are estimated from mixture data

20

Page 21: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited21

Binary mixtures CO2 + n‐alkanes

kl and r,kl for CO2 + CH3 and CO2 + CH2 are estimated from mixture data

same set of parameters is used for the entire series of CO2 + n‐alkane mixtures CO2 + n‐C3H8

Predicted

Page 22: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited22

Binary mixtures CO2 + n‐alkanes

CO2 + n‐C4H10

CO2 + n‐C10H22

Page 23: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited23

Binary mixtures: C6H6 + n‐C6H14 to n‐C8H18

Page 24: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited24

From binary to ternary mixtures: H2O + n‐C6H14 + CH3OH

n‐C6H14 + H2O at 473.15 K

Predictionat 298.15 K, 0.1 MPa

Page 25: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

Concluding remarks

25

Page 26: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited26

Concluding remarks

gSAFT technology based on SAFT‐VR EOS includes recent developments such as

third‐order perturbation expansion (improved critical region) Mie potential (improved derivative properties) group contribution formalism (improved predictive capabilities)

allows reliable modelling of phase equilibria and derivative properties

Three‐way collaboration has resulted in group parameters for oil & gas application evidence of the suitability of SAFT‐Mie for modelling the 

thermodynamics of many industrially‐relevant mixtures demonstration of the predictive capabilities of SAFT‐Mie

ability to derive group/group interaction parameters from pure component data transferability of group parameters

Page 27: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited

19th March 2012

L. Avaulléea, C.S. Adjimanb, F. Caladoc, P. Duchet‐Suchauxa, J. Fuentesc, A. Galindob, G. Jacksonb, T. Lafitteb, C.C. Pantelidesb,c*, V. Papaioannoub, T.H. Williamsc

a Total S.A.b Imperial College Londonc Process Systems Enterprise Ltd.

gSAFT: Application of the SAFT‐‐Mie EOS in the oil/gas industryFrom academic research to industrial deployment

Page 28: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited28

Binary mixture CO2 + CH4 (including Peng‐Robinson EoS)

kl and r,kl are estimated from mixture data

28

Page 29: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited29

CO2 + H2O mixture: CO2 rich phase (including CPA)

29

Page 30: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited30

Binary mixture: n‐pentane + methanol at 0.14 MPa

30

Page 31: Claire ADJIMAN

© 2012 Process Systems Enterprise Limited31

Excess enthalpies for CO2 + C5H12 mixtures

31