Ảnh hưởng cấu tạo thiết bị Ejector trong ứng dụng gia tăng thu hồi khí và Condensate tại mỏ hải thạch
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 9 - 2020, trang 4 - 19
ISSN 2615-9902
ẢNH HƯỞNG CẤU TẠO THIẾT BỊ EJECTOR TRONG ỨNG DỤNG GIA TĂNG
THU HỒI KHÍ VÀ CONDENSATE TẠI MỎ HẢI THẠCH
Trần Ngọc Trung1, Trần Vũ Tùng1, Lý Văn Dao1, Ngô Hữu Hải1, Triệu Hùng Trường2
1Công ty Điều hành Dầu khí Biển Đông
2Đại học Mỏ - Địa chất
Email: trungtn@biendongpoc.vn
Tóm tắt
Để tận thu khí và condensate tại các giếng đã suy giảm áp suất đồng thời với các giếng khác vẫn cho sản lượng và áp suất ổn định,
phương pháp sử dụng thiết bị bề mặt Ejector được nghiên cứu đánh giá tính khả thi về kỹ thuật và hiệu quả kinh tế. Đây là thiết bị đơn
giản, chi phí thấp, thời gian triển khai nhanh để gia tăng thu hồi cho các giếng suy giảm áp suất.
Bài báo trình bày phương pháp số để nghiên cứu hiệu suất của thiết bị Ejector dựa trên bộ thông số (tỷ số hút entrainment và tỷ số
nén). Dòng chảy của lưu chất bên trong thiết bị Ejector được mô phỏng thông qua kỹ thuật mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán
(computational fluid dynamics). Kết quả nghiên cứu đã xây dựng mô hình có độ tin cậy cao và được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của
các thông số đến hiệu suất Ejector trong điều kiện làm việc tại mỏ khí condensate Hải Thạch. Thông qua kết quả mô hình, đường kính
họng vòi phun sơ cấp (Dt) và đường kính vùng thiết diện không đổi (Dmt) có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất của Ejector. Việc tăng hay
giảm so với giá trị tối ưu sẽ làm giảm hiệu suất thiết bị hoặc gây ra hiện tượng dòng chảy đảo lưu tại cổng thứ cấp. Bài toán tối ưu quy
hoạch phi tuyến đa mục tiêu cho ứng dụng gia tăng thu hồi khí và condensate cho mỏ Hải Thạch được xây dựng thông qua kết quả mô
phỏng các mô hình.
Từ khóa: Ejector, CFD, nâng cao thu hồi khí/condensate, mỏ Hải Thạch.
1. Giới thiệu
Thiết bị Ejector đã được phát minh và nghiên cứu từ
thế kỷ XIX, tuy nhiên việc nghiên cứu ứng dụng trong gia
tăng thu hồi cho mỏ dầu và khí/condensate mới chỉ được
đẩy mạnh trong khoảng 2 thập kỷ trở lại đây [1 - 4].
xem xét các khía cạnh hình học khác nhau, gồm vị trí vòi
sơ cấp (NXP), đường kính vòi phun sơ cấp, đường kính và
chiều dài khu vực thiết diện không đổi, góc hội tụ buồng
trộn. Kết quả từ nghiên cứu này cũng được so sánh tham
khảo với các nghiên cứu khác về tối ưu cấu trúc thiết
bị Ejector. Trên cơ sở đó, bài toán tối ưu quy hoạch phi
tuyến đa mục tiêu cho ứng dụng gia tăng thu hồi khí và
condensate cho mỏ Hải Thạch đã được xây dựng từ kết
quả mô phỏng các mô hình.
Mô hình mô phỏng dòng chảy chất lưu bên trong
thiết bị Ejector giúp gia tăng khả năng thu hồi khí
condensate được xây dựng thông qua kỹ thuật mô phỏng
động lực học chất lỏng tính toán (CFD - computational
fluid dynamics) [5]. Phương pháp mô phỏng CFD đóng vai
trò quan trọng trong việc kiểm chứng lý thuyết để từ đó
có thể áp dụng thực nghiệm. Mô phỏng CFD trong nghiên
cứu này được xây dựng cho hỗn hợp khí tự nhiên có thành
phần cấu tử, tính chất vật lý tương tự như điều kiện thực
tế tại mỏ Hải Thạch.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Thiết bị Ejector đầu tiên được phát minh và ứng
dụng vào năm 1858 bởi Henry Giffard [6]. Ejector là thiết
bị hướng dòng đơn giản với 2 cổng chất lưu đầu vào
(dòng chảy chất lưu sơ cấp/thứ cấp) và 1 cổng phân tán
(diffuser). Nguyên lý cơ bản của thiết bị là tạo ra áp suất
âm tại khu vực buồng hút bằng cách cho dòng chảy chất
lưu áp suất cao đi qua khe hở hẹp của vòi phun hội tụ để
hút dòng áp suất thấp tại cổng thứ cấp.
Bài báo tập trung phân tích ảnh hưởng đến hoạt động
của Ejector trong giới hạn của tỷ số hút, tỷ số áp suất khi
Ngày nhận bài: 24/6/2020. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 25/6 - 29/7/2020.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 13/8/2020.
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
4
PETROVIETNAM
2.1. Các thông số để phân tích và đánh giá hiệu suất
hoạt động của thiết bị Ejector
lượng dòng chất lưu sơ cấp, thứ cấp và áp suất ngược trực
tiếp ảnh hưởng đến khả năng hoạt động và hiệu suất của
Ejector [7, 8]. Tiếp theo là ảnh hưởng từ các thông số khác
đại diện cho đặc tính dòng chảy chất lưu như hệ số nén,
thành phần cấu tử, tính chất vật lý của dòng chảy chất
lưu [9]. Vấn đề là cần tối ưu hóa cấu trúc bên trong thiết
bị Ejector để đạt được hiệu suất làm việc cao nhất. Đã có
nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu tạo hình học lên
hiệu suất hoạt động của Ejector. Trong ứng dụng Ejector
cho hệ thống làm lạnh, các kích thước cấu tạo khác nhau
được nghiên cứu có thể kể đến: vị trí vòi hội tụ (nozzle exit
position - NXP) [10 - 13]; tỷ số diện tích (area ratio) [14 -
17]; kích thước buồng trộn [18]; kích thước và góc phần
khuếch tán (diffuser size and diverging angle); hình dạng
vòi hội tụ [19 - 21]; chiều dài và đường kính vùng thiết
diện không đổi (constant area section) [22, 23]. Tuy nhiên,
ngoài kết quả đã đạt được, trong các công trình đã thực
hiện vẫn tồn tại một số mâu thuẫn. Khó khăn chính của
việc thiết kế và ứng dụng Ejector là lựa chọn được các kích
thước hình học khác nhau về chiều dài, góc độ hay đường
kính để có thể tìm được phương án tối ưu cho từng điều
kiện làm việc khác nhau.
Hai thông số là tỷ số hút entrainment và tỷ số nén
thường được sử dụng để phân tích và đánh giá hiệu suất
của thiết bị Ejector. Tỷ số hút entrainment ω, biểu thị đặc
trưng cho khả năng của Ejector trong việc có thể hút được
khối lượng chất lưu thứ cấp trên khối lượng chất lưu sơ
cấp, được xác định bởi điều kiện đầu vào:
(1)
=
Với ms là khối lượng dòng chảy chất lưu thứ cấp, mp là
khối lượng dòng chảy sơ cấp.
Trong trường hợp áp dụng tại mỏ Hải Thạch, giá trị
khối lượng dòng chảy sơ cấp (mp) phải là biến trong hàm
mục tiêu. Giá trị mp phải luôn nhỏ hơn mp-max, trong đó
mp-max là khối lượng dòng chất lưu sơ cấp tối đa có thể huy
động được cho từng phương án. Ngoài ra, tỷ số nén τ giữa
áp suất đầu ra với áp suất đầu vào thứ cấp thường được
coi là tỷ số nén đặc trưng của thiết bị:
=
(2)
Trong đó:
3. Tổng quan các nghiên cứu về xây dựng và kiểm
chứng mô hình thiết bị Ejector
Pb: Áp suất đầu ra hay áp suất ngược;
Ps: Áp suất tại cổng thứ cấp.
Các nghiên cứu gần đây đã xây dựng các mô hình mô
phỏng như: mô hình nhiệt động lực học, mô hình động lực
học chất lỏng tính toán để mô phỏng, phân tích và tối ưu
hóa hoạt động của Ejector. Ngoài ra, còn có nhiều nghiên
cứu về phương pháp kiểm chứng mô hình (phương pháp
thí nghiệm và phương pháp kiểm chứng bằng hình ảnh
về sự chuyển động của dòng chảy chất lưu) nhằm đánh
giá, so sánh, hiệu chuẩn và nâng cao độ chính xác kết quả
của mô hình. Sự kết hợp giữa mô phỏng và kiểm chứng
mô hình đã đưa ra các đánh giá chi tiết về dòng chảy chất
2.2. Các nhóm thông số ảnh hưởng đến hiệu suất của
thiết bị Ejector
Nhiều nghiên cứu tập trung vào đánh giá và xem xét
các khía cạnh khác nhau đã ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt
động của thiết bị Ejector như cấu tạo hình học và thiết kế
của Ejector; thông số nhiệt độ và áp suất vận hành của hệ
thống; đặc tính dòng chảy chất lưu. Đầu tiên, các thông
số vận hành của hệ thống như nhiệt độ, áp suất và lưu
Rayleight
Scattering
Laser
Tomography
Direct
Photography
Schlieren
Shadowgraph
Light Scattering
• J.Fabri,
• K.Kontis,
H. Zare - Behtash
(2009)
• AB.Little,
Y. Bartosiewicz,
S. Garimella
(2015)
• AB.Little,
S. Garimella
(2016)
• P.Desevaux,
Prenel và cộng
sự (1994)
• P.Desevaux,
Prenel và cộng
sự (1995)
• Desevaux
(2001)
• T.Marynowski,
P. Desevaux,
Y. Mercadier
(2009)
• A.Bouhanguel,
P. Desevaux,
E. Gavignet
(2011)
• Y. -H.Zhu, Wang
và cộng sự
R. Siestrunck
(1958)
• H.Kuroda
(1981)
• Y-C.Hsia,
A. Krothapallit,
D. Baganot
(1988)
(2016)
• J.Zhu & Elbel,
(2018)
• Y.li, Deng và
cộng sự (2018)
• Y.Zhu, P.Jiang
(2014)
Hình 1. Phương pháp kiểm chứng bằng hình ảnh dòng chảy chất lưu (flow visualization)
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
5
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
lưu, phát hiện các điểm cục bộ, dị thường về áp suất hay
lưu lượng bên trong cấu tạo thiết bị Ejector. Trong số các
nghiên cứu được xem xét, có các kỹ thuật kiểm chứng
bằng hình ảnh dòng chảy chất lưu khác nhau được sử
dụng để hiểu rõ hơn về các kiểu dòng chảy. Tuy nhiên, các
phương pháp Schlieren và Shadowgraphy chủ yếu được
sử dụng vì đã chứng minh được độ chính xác và hiệu quả.
bởi Clanton như là một giải pháp tận dụng năng lượng và
thân thiện với môi trường khi sử dụng năng lượng lãng
phí đi qua van điều tiết đầu giếng của hệ thống công
nghệ dầu khí [32]. Ứng dụng của Ejector trong gia tăng
thu hồi dầu khí thường sử dụng 2 phương án cơ bản là
lấy khí từ đầu ra của máy nén khí hoặc từ giếng cao áp lân
cận làm nguồn chất lưu dẫn động. Có 2 phương án lấy khí
áp cao khác nhau để thu hồi khí/condensate tại mỏ Hải
Thạch, đó là sử dụng khí khô thương mại cao áp tại đầu
ra máy nén khí và dùng khí từ giếng có áp suất cao và lưu
lượng lớn nhất [5]:
Thông thường có 2 phương án mô phỏng toán học
hoạt động dòng chất lưu là trạng thái ổn định (steady
state) và tức thời (transient modelling). Các nghiên cứu
chủ yếu tập trung vào việc thực hiện mô phỏng trạng thái
ổn định. Đối với mô phỏng tức thời thiết bị Ejector trong
ứng dụng gia tăng thu hồi từ giếng suy giảm áp suất, cho
đến nay chưa có nghiên cứu nào cụ thể. Nguyên nhân
chính là do việc giải phương trình sai phân đòi hỏi sự rời
rạc hóa Δt phải rất nhỏ vì vận tốc dòng rất lớn, đặc biệt
khu vực gần vòi phun. Do vậy, để đạt được trạng thái ổn
định đòi hỏi khối lượng tính toán vô cùng lớn. Ngoài ra,
thông số dòng sơ cấp và thứ cấp như áp suất, nhiệt độ và
thành phần cấu tử thay đổi liên tục, dẫn đến khó khăn và
tính hiệu quả của mô phỏng tức thời.
4.2. Lựa chọn mô hình nhiễu loạn (turbulence model
trong mô phỏng thiết bị Ejector)
Liên quan đến thông số vận hành như khối lượng
dòng chảy và tỷ số hút entrainment, cả 2 mô hình nhiễu
loạn (turbulence model) trong mô phỏng CFD dựa trên k-ε
và k-ω đều được chứng minh là hoạt động khá tốt và có
ưu thế riêng. Tuy nhiên, những mô hình nhiễu loạn khác
nhau có sự không nhất quán trong việc dự đoán đặc tính
dòng chảy cục bộ (như biên dạng cấu trúc sóng xung kích,
giá trị biên dạng của vận tốc, áp suất…) và do đó phát
sinh mâu thuẫn trong khi so sánh các kết quả đạt được.
Bartosiewicz và Aidoun đã thử nghiệm 6 mô hình nhiễu
loạn khác nhau [33], đầu tiên mô phỏng hệ thống Ejector
bằng cách xem xét trường hợp không có dòng chảy thứ
cấp để làm sáng tỏ cường độ sóng xung kích. Bằng cách
này, đã tìm thấy ưu điểm cho các mô hình nhiễu loạn k-ε
RNG và k-ω-SST. Trong khi đó, mô hình nhiễu loạn k-ω-SST
chứng minh được ưu thế trong việc dự đoán hiện tượng
trộn lẫn của 2 luồng chất lưu sơ cấp và thứ cấp. Trong
nghiên cứu khác, Zhu và Jiang [34] đã nghiên cứu cấu
trúc sóng xung kích sinh ra bên trong Ejector bằng cách
áp dụng các mô hình k-ε Realizable, k-ε RNG, k-ε Standard
và mô hình k-ω-SST bên cạnh việc kiểm chứng mô hình
bằng hình ảnh dòng chảy chất lưu. Trong số các mô hình
được thử nghiệm, k-ε RNG cho kết quả phù hợp nhất với
các thí nghiệm sử dụng phương pháp Schlieren quang
học. Ngoài ra, mô hình k-ε Realizable, k-ε RNG và k-ω-SST
cho kết quả giống nhau trong việc dự đoán vị trí của các
sóng xung kích. Một nghiên cứu tương tự đã được Little
và Garimella thực hiện [35], báo cáo mô hình rối k-ε RNG
cho kết quả tương đồng với phương pháp kiểm chứng
bằng hình ảnh dòng chảy chất lưu. Bằng cách tăng cường
độ mịn tại khu vực biên và cận biên của Ejector, Little và
Garimella đã thu được nhiều kết quả chính xác hơn thông
qua mô hình k-ω-SST và mô hình đó đã đạt được các đặc
tính dòng chảy cận biên như đã được chỉ ra bởi các công
trình của Barkosiewicz và cộng sự [36]. Tuy nhiên, việc
Keenan và Neumann lần đầu tiên giới thiệu mô hình
nhiệt động lực học 1-D dựa trên lý thuyết về động lực khí
lý tưởng của Ejector [24]. Trong khi đó, các báo cáo khoa
học đầu tiên được thực hiện bằng cách sử dụng phương
pháp CFD để mô phỏng hoạt động thiết bị Ejector đã đạt
được kết quả mô phỏng tích cực về mặt dòng chảy cục bộ
bên trong Ejector trong khoảng những năm 1990 - 2000
[25, 26]. Phương pháp CFD đã chứng minh được khả năng
trong việc mô phỏng, phân tích dòng chảy chất lưu bên
trong các Ejector và tối ưu hóa hoạt động của Ejector ở các
điều kiện hoạt động, hình dạng cấu tạo và chất lưu hoạt
động khác nhau. Mô phỏng CFD cho phép xem xét các
hiện tượng và chế độ dòng chảy khác nhau xảy ra trong
Ejector như: các sóng xung kích, hiện tượng trộn lẫn, dòng
chảy tại lớp cận biên, thay đổi pha, tính nén được, dòng
chảy siêu âm, dòng chảy phức tạp... Nhìn chung, mô hình
CFD có độ chính xác cao hơn tuy nhiên lại phức tạp, đòi
hỏi nhiều thời gian và nỗ lực tính toán hơn so với mô hình
nhiệt động lực học và vẫn còn khoảng cách so với kết quả
thí nghiệm hoặc thực địa (sai số tỷ lệ hút entrainment
khoảng 10 - 13,2% [27 - 31]).
4. Nghiên cứu gia tăng thu hồi khí và condensate cho
các giếng suy giảm áp suất tại mỏ Hải Thạch
4.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Ejector được sử dụng nhằm gia tăng khả năng thu
hồi trong khai thác dầu khí được giới thiệu lần đầu tiên
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
6
PETROVIETNAM
tăng độ mịn của lưới đi kèm với khối lượng tính toán
lớn hơn. Do đó, mô hình rối k-ε RNG đang được sử
dụng rộng rãi trong các nghiên cứu do có ưu thế về độ
chính xác cũng như khối lượng tính toán ít hơn.
bị Ejector thấp, đặc biệt là trong trường hợp áp suất đầu ra
cao hoặc áp suất dòng thứ cấp thấp. Cấu trúc Ejector được
nghiên cứu tại mỏ Hải Thạch [5] được phát triển từ hình dạng
tối ưu [7, 42, 43]. Tuy nhiên, khác với các nghiên cứu này,
nhóm tác giả chạy mô phỏng trong 2 điều kiện áp suất ngược
khác nhau để kiểm chứng. Đây là các điều kiện vận hành
bình tách công nghệ số 1 tại giàn PQP-HT. Thực tế, sự tương
tác giữa 9 thông số về kích thước và hình dạng khác nhau
của Ejector khí tự nhiên và ảnh hưởng của chúng đã được
nghiên cứu trong quá trình tối ưu hóa tỷ lệ hút entrainment
của Ejector hoạt động tại điều kiện 12 MPa áp suất sơ cấp,
2 MPa áp suất thứ cấp và 5,2 MPa áp suất đầu ra [7]. Ngoài
ra, mô hình CFD được kiểm chứng khi so sánh với kết quả
thực nghiệm của Chong, Hu và cộng sự [8]. Kết quả mô hình
CFD và thí nghiệm có sai số trung bình khoảng 0,6% tại chế
độ tới hạn (nghẹt đôi). Dựa trên kết quả của mô hình CFD,
phương pháp Kriging kết hợp với giải thuật di truyền, nhóm
tác giả đã kết luận rằng góc hội tụ của vòi phun và chiều dài
vòi phun tính từ đoạn hội tụ không có tác động lên giá trị
tỷ lệ hút entrainment. Ngoài ra, góc nghiêng của đường thứ
cấp chỉ có tác động nhỏ lên tỷ lệ hút entrainment trong thiết
kế tối ưu. Mô hình Kriging dựa trên bộ dữ liệu mô phỏng đã
không thể dự báo được ảnh hưởng của chiều dài ống trộn.
Trong khi đó, đường kính ống trộn, vị trí NXP, góc nghiêng
của đường thứ cấp là các thông số có ảnh hưởng lớn nhất
đến tỷ lệ hút entrainment. Phương pháp tối ưu dựa trên mẫu
4.3. Mô hình động lực học chất lỏng tính toán cho 2
phương án sử dụng Ejector
Mô hình CFD cho 2 phương án sử dụng Ejector
được xây dựng cho dòng chất lưu chịu nén, dòng
rối và trạng thái ổn định với chi tiết như trong Bảng
1. Dòng chảy chất lưu và phương trình truyền nhiệt
được lựa chọn là đối xứng qua trục dựa trên cấu tạo
vật lý của thiết bị đồng thời giúp giảm thời gian tính
toán cho mô hình.
Mô hình mô phỏng CFD được xây dựng có các
thành phần cấu tử hỗn hợp khí dựa trên dữ liệu
thành phần giếng và khí tại đầu ra máy nén tại mỏ
Hải Thạch để đảm bảo thời gian tính toán và độ chính
xác mô phỏng dòng chảy lưu chất.
5. Kết quả và thảo luận
5.1. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng tỷ lệ hút entrain-
ment với điều kiện áp dụng tại mỏ Hải Thạch
Nhược điểm của Ejector đã được chỉ ra trong
các nghiên cứu trước đó [7, 28, 42] là hiệu suất thiết
Bảng 1. Chi tiết mô hình CFD cho 2 phương án sử dụng Ejector tại mỏ Hải Thạch
Diễn giải
Thông số
Tính phụ thuộc thời gian
Trạng thái ổn định.
Phương pháp phân chia cấu Phân chia mắt lưới tứ giác (quadrilateral). Xác định tính độc lập của tỷ lệ hút entrainment và biên
trúc
dạng áp suất so với số ô mắt lưới.
- Thuật toán SIMPLE cho mối quan hệ giữa áp suất và vận tốc dòng chất lưu;
- Tính đối lưu (convective terms) được rời rạc hóa dựa trên sơ đồ “second order upwind” [27].
k-ε Re-Normalization Group.
Bộ giải
Mô hình nhiễu loạn
- Theo áp suất và nhiệt độ cho các phương án 1 và 2 [5]
Miền tính toán
Vùng cận tường
- Miền tính toán (boundary condition) cho dòng sơ cấp và thứ cấp là theo điều kiện “pressure inlet”
trong khi đầu ra của Ejector có miền tính toán là “pressure outlet”.
Khu vực cận tường được xử lý dưới dạng “standard wall function” vì đã chứng minh được kết quả
chính xác cho các tính toán khu vực cận tường cho dòng chảy chất lưu có Reynold cao [23, 37].
- Hỗn hợp khí bao gồm methane, ethane, propane, nitrogen và carbon dioxide [5]
- Phương trình khí thực Peng Robison cho tỷ trọng hỗn hợp khí;
Chất lưu
- Độ nhớt, nhiệt dung riêng hay độ dẫn nhiệt cửa chất lưu được lấy từ NIST (National Institute of
Standards and Technology) được gọi là REFPROP (Reference Fluid Thermodynamic and Transport
Properties Database) [38].
Độ hội tụ được tính toán cho từng vòng lặp. Vòng lặp sẽ dừng lại khi phần dư nhỏ hơn 10−6 cho các
phương trình liên tục, động lượng và năng lượng.
Độ hội tụ
- Tỷ lệ hút entrainment đặc trưng cho khả năng có thể hút được khối lượng chất lưu thứ cấp trên
khối lượng chất lưu sơ cấp tại điều kiện đầu vào;
- Đồ thị lưu lượng dòng thứ cấp so với áp suất dòng thứ cấp;
Thông số quan sát
- Lưu lượng dòng sơ cấp cho từng phương án.
Độc lập cấu trúc
mạng lưới
Phương pháp xác định hệ số cấu trúc lưới hội tụ (Grid Convergence Index - GCI) giúp định lượng
được độ hội tụ của kết quả mô hình mô phỏng gồm rất nhiều mắt lưới [39 - 41].
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
7
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Bảng 2. Thông số vận hành và kích thước cấu tạo Ejector khí tự nhiên được nghiên cứu tại mỏ Changqing, Trung Quốc
Tác giả
Thông số vận hành
(mm)
(mm)
(mm)
(độ)
(độ)
= 12
,
= 80.000
,
= 3
5
,
(Chong, Yan và
cộng sự, 2009) [42]
6
9,6
38,4
28o
= 24.000
= 11 đế 13
,
= 5,2
,
= 3 đế
,
(W.Chen, Chong và
cộng sự, 2013) [28]
5,4
9,4
47
14o
= 1,43o
= 5,1 đế 5,6
Bảng 3. Kích thước tối ưu theo nghiên cứu của Hassan Amin, Elbadawy và cộng sự đạt được thông qua 216 bộ kích thước khác nhau [7]
Thông số
(mm)
4,6 11,2071 7,0631
(mm)
8,822
(độ)
13,5
(mm)
8,3
(độ)
5,5723
(mm)
72,4
(mm)
2,938
(độ)
(độ)
(mm)
6,4717
Kích thước
tối ưu
= 1,9178
1 - 39
= 1,8045
= 15,7391 = 0,6387
7,13 - 276
= 1,4069
4,6
4 - 14 1 - 15 5,06 - 6,67
13,5 - 38 7,13 - 13,662 1 - 15
0 - 4,6
Dải thay đổi
cho 216 bộ
kích thước
từ
0,2174 - 8,4783
từ 1,55 - 2,97
từ 1,55 - 60
từ 0 - 1
từ 1,1 - 1,45
đại diện đã được sử dụng kết hợp với mô phỏng CFD
đã chứng minh được tính hiệu quả trong nghiên cứu
tối ưu hóa cấu tạo hình học và ảnh hưởng của từng
thông số lên tỷ lệ hút entrainment của Ejector khí tự
nhiên. Cũng sử dụng phương pháp tối ưu thông qua
mô phỏng CFD các mẫu Ejector đại diện (surrogate
based optimization technique) kết hợp với giải thuật
tiến hóa đa mục tiêu (multi-objective evolutionary
algorithm), Carrilo, Sanchez và cộng sự đã nghiên cứu
tối ưu hóa đặc điểm cấu tạo thiết bị Ejector 1 pha sử
dụng cho hệ thống làm lạnh [44]. Nhóm tác giả đã
báo cáo kết quả nghiên cứu mô phỏng CFD giúp gia
tăng 55% áp suất ngược, 110% tỷ lệ hút cho Ejector
dùng không khí lý tưởng và tăng 10% áp suất ngược,
35% tỷ lệ hút cho Ejector dùng CO2 với tính chất khí
thực. Ngoài ra, đường kính vòi phun sơ cấp và đường
kính phần thiết diện không đổi có ảnh hưởng lớn
nhất đến hiệu suất thiết bị. Những thông số cấu tạo
khác của thiết bị có ảnh hưởng rất nhỏ hoặc không
có ảnh hưởng.
Lmt
θpd
θD
Dp
θs
θpc
NXP
Lt
Dmt
Hình 2. Các kích thước hình học ảnh hưởng đến tỷ lệ hút entrainment theo nghiên cứu
của Hassan Amin, Elbadawy và cộng sự [7]
Chế độ cận tới hạn - nghẹt
đơn
↓
Chế độ tới hạn - nghẹt đôi
=
Chế độ đảo lưu < 0
*
Các thông số và kết quả mô phỏng CFD cho điều
kiện áp dụng tại mỏ Hải Thạch được liệt kê chi tiết
trong Phụ lục 1. Trong nghiên cứu của Chen, Chong
và cộng sự thiết kế Ejector khí tự nhiên hoạt động tại
điều kiện sơ cấp là 11 - 13 MPa, thứ cấp là 3 - 5 MPa và
áp suất đầu ra từ 5,1 - 5,6 MPa, cho kết quả tỷ lệ hút
entrainment tối ưu đạt được là 34,9% [28]. Trong khi
đó, nghiên cứu của Hassan Amin, Elbadawy thì thiết
kế Ejector hoạt động tại điều kiện 12 MPa áp suất sơ
cấp, 2 MPa áp suất thứ cấp và 5,2 MPa áp suất đầu ra
(Áp suất ngược tới hạn)
Hình 3. Đồ thị tỷ số hút entrainment so với áp suất ngược [6]
và cho kết quả tỷ lệ hút entrainment tối ưu là 19,45% thông qua
mô phỏng CFD sử dụng methane làm lưu chất hoạt động [7].
5.1.1. Hiệu suất của thiết bị Ejector theo các chế độ
Hiệu suất Ejector được chia làm 3 chế độ: chế độ tới hạn
- nghẹt đôi (critical mode), chế độ cận tới hạn - nghẹt đơn
(subcritical) và chế độ đảo lưu (backflow mode) [45].
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
8
PETROVIETNAM
Kết quả Press -Trial -01 đến 08 với Pp = 12 MPa, Ps = 3,5 MPa
40
35
30
25
20
15
10
5
1,8
1,6
1,4
1,2
1
Entrainment (%)
HP (kg/s)
0,8
0,6
0,4
0,2
0
LP (kg/s)
Poly. (Entrainment (%))
0
31,5
36
40,5
45
49,5
54
58,5
63
67,5
Áp suất ngược (bar)
Hình 4. Kết quả thử nghiệm đồ thị tỷ lệ hút entrainment so với áp suất ngược trong điều kiện mỏ Hải Thạch
Tại chế độ cận tới hạn, tỷ số hút entrainment là
không đổi so với áp suất ngược cho đến một giá trị
nhất định (gọi là áp suất ngược tới hạn - critical back
pressure) và tỷ số hút entrainment bắt đầu giảm khi
áp suất ngược tăng. Trong Hình 4, khối lượng dòng sơ
cấp không đổi khi áp suất ngược tăng tuy nhiên khối
lượng dòng thứ cấp sẽ giảm do bị nghẽn. Nếu áp suất
ngược thấp hơn giá trị áp suất ngược tới hạn, dòng
chất lưu sơ cấp và thứ cấp đều bị nghẽn, tỷ lệ hút
entrainment là không đổi. Chế độ này còn được gọi
là chế độ vận hành tới hạn theo áp suất ngược. Tuy
nhiên, khi áp suất ngược lớn hơn giá trị tới hạn, thiết
bị Ejector sẽ đi vào chu trình cận tới hạn. Tỷ lệ hút
entrainment sẽ bị giảm đột ngột do giảm dòng chảy
thứ cấp. Nếu tiếp tục gia tăng áp suất ngược, thiết
bị Ejector sẽ không thể tạo ra tỷ lệ hút entrainment
nữa, sẽ có hiện tượng dòng chảy ngược từ đầu sơ cấp
sang đầu thứ cấp [46]. Do đó ngay cả khi có thể duy
trì được lưu lượng và áp suất dòng sơ cấp thì việc thay
đổi áp suất ngược có thể không tạo ra được tỷ lệ hút
tối ưu hoặc tạo ra dòng chảy đảo lưu.
Kết quả Press -Trial -10 đến 18 với Pp = 12 MPa, Pb = 4,5 MPa
1,8
1,6
1,4
1,2
1
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
35 31,5 28 24,5 21 17,5 14 10,5
LP (kg/s)
Linear (Entrainment (%))
Entrainment (%)
HP (kg/s)
Áp suất thứ cấp (bar)
Hình 5. Kết quả mô phỏng đồ thị tỷ lệ hút entrainment so với áp suất thứ cấp
trong điều kiện mỏ Hải Thạch
5
PH = 8 MPa
PH = 10 MPa
PH = 12 MPa
PH = 9 MPa
PH = 11 MPa
PH = 13 MPa
4
Ngoài ra, kết quả mô phỏng còn chỉ ra đồ thị tỷ
lệ hút so với áp suất thứ cấp trong điều kiện mỏ Hải
Thạch. Khối lượng dòng sơ cấp là không đổi trong
điều kiện áp suất thứ cấp giảm. Trong khi đó, tỷ lệ hút
và khối lượng dòng thứ cấp là tuyến tính theo áp suất
thứ cấp. Mô hình mô phỏng tại mỏ Hải Thạch trong
trường hợp này là tương đồng với đồ thị đạt được từ
thử nghiệm thực địa tại trạm khí của mỏ Changqing
(Petro China) như Chong, Yan và cộng sự [42]. Trong
nghiên cứu công bố năm 2009, Chong, Yan và cộng
sự đã báo cáo rằng lưu lượng dòng khí tự nhiên sơ
cấp tăng tuyến tính với sự gia tăng của áp suất sơ cấp
3
2
1
0
1,0
1,5 2,0 2,5 3,0
3,5 4,0 4,5
5,0 5,5
PL = (MPa)
Hình 6. Kết quả thử nghiệm đồ thị tỷ lệ hút entrainment so với áp suất thứ cấp trong điều kiện
mỏ tại Trung Quốc (trong đó PH = áp suất sơ cấp, PL áp suất thứ cấp) [42]
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
9
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
10
PETROVIETNAM
và không phụ thuộc vào áp suất thứ cấp [42]. Lưu lượng
dòng thứ cấp và tỷ lệ hút entrainment của khí tự nhiên
đều tăng tuyến tính với sự gia tăng áp suất thứ cấp dưới
mỗi điều kiện áp suất sơ cấp.
quả mô phỏng CFD. Ngoài ra, có thể áp dụng Ejector sớm
hơn so với kế hoạch suy giảm áp của giếng HT (áp suất thứ
cấp vẫn còn cao hơn áp suất thiết kế).
5.1.2. Đường kính họng vòi phun sơ cấp Dt
Nghiên cứu ảnh hưởng của việc thay đổi điều kiện vận
hành dòng sơ cấp và thứ cấp, Peeran và Sarshar [47] báo
cáo rằng nếu tổng lưu lượng của đường sơ cấp và thứ cấp
giảm lớn hơn 25% thì phải cần thay đổi họng hội tụ để
đảm bảo hiệu suất thiết bị. Do đó, việc có thể giám sát và
đảm bảo chế độ hoạt động tối ưu của thiết bị theo thời
gian thực (sử dụng các thiết bị đo đạc thực địa) khi so sánh
với kết quả mô phỏng CFD là vô cùng cần thiết [31]. Kết
quả của mô hình CFD cho phép tính toán phương án vận
hành thiết bị bằng cách so sánh hiệu suất của thiết bị theo
thời gian thực (sử dụng các thiết bị đo đạc thực địa) với kết
Trong các nghiên cứu [7, 28, 42], giá trị Dt luôn cố
định. Trong nghiên cứu về tối ưu 216 cấu tạo Ejector của
Hassan, Elbadawy và cộng sự, giá trị Dt cố định tại 4,6 mm
trong khi các giá trị khác được thay đổi [7]. Tuy nhiên, có
thể thấy đường kính họng vòi phun sơ cấp Dt là giá trị gây
ảnh hưởng rất lớn đến khối lượng dòng sơ cấp và qua đó
ảnh hưởng đến tỷ lệ hút như Hình 7 - 10.
Từ các đồ thị kết quả mô hình trên, có thể thấy luôn có
giá trị Dt tối ưu để tỷ lệ hút cao nhất. Tuy nhiên, khi giá trị
Kết quả mô hình A -01 tới A -
60
2,5
48,1
44,94
40,9
40,4
37,42
2
40
20
31,4
25,53
17,17
19,39
1,5
11,38
Entrainment (%)
1
0
HP (kg/s)
6,118
6,9
7,36
7,82
8,28
8,74
9,2
9,66
10,12
11,04
11,96
LP (kg/s)
0,5
0
-20
-40
-60
-45,49%
-0,5
Hình 7. Kết quả mô hình với bộ thông số A-01 đến A-11 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
Kết quả mô hình A-21 tới A-
100
80
2,5
78,4
71,13
65
2
63,01
Entrainment (%)
HP (kg/s)
53,74
60
44,55
36,95
1,5
1
40
30,47
25,04
LP (kg/s)
20,65
17,01
20
11,58
0
0,5
0
5,244 5,681 6,118
-40,45%
6,9
7,36 7,82 8,28 8,74
9,2
9,66 10,12 11,04 11,96
-20
-40
-60
-0,5
Đường kính Dt (mm)
Hình 8. Kết quả mô hình với bộ thông số A-21 đến A-33 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
11
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Dt cao hơn hoặc thấp hơn giá trị Dt tối
ưu này thì tỷ lệ hút giảm xuống hoặc
tạo ra dòng chảy đảo lưu tại cổng thứ
cấp. Lưu lượng dòng sơ cấp tăng tuyến
tính theo giá trị Dt. Với cùng một giá trị
Dt, khi áp suất ngược tăng lên thì lưu
lượng sơ cấp ko đổi. Trong khi đó, lưu
lượng dòng thứ cấp bị giảm đi và do đó
giảm tỷ lệ hút. Ngoài ra, giá trị Dt tối ưu
thay đổi khi áp suất ngược thay đổi.
Kết quả mô hình A- 41 tới A-
65,26
MPa
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
80
60
40
60,68
56,01
48,18
39,7
34,84
28,79
19,91
18,46
13,21
20
0
3,22 3,45 3,68 3,91 4,14 4,37 4,6 4,83 5,06 5,52 5,98
-20
-40
-0,1
-33,4%
Entrainment (%)
HP (kg/s)
LP (kg/s)
5.1.3. Đường kính vùng thiết diện không
đổi Dmt
Hình 9. Kết quả mô hình với bộ thông số A-41 đến A-51 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Nhóm tác giả tiến hành tăng
khoảng giá trị mô phỏng Dmt (từ 3,32 –
14,11 mm) và rộng hơn (từ 7,13 - 13,662
mm) so với nghiên cứu của Hassan
Amin và cộng sự [7]. Kết quả của mô
hình B-01 đến B-60 được biểu diễn như
Hình 11 - 14.
Kết quả mô hình A-61 tới A- 69 với P = 4,5 MPa
60
50
40
0,6
0,5
0,4
55,99
48,18
39,7
34,85
32,36
28,78
Từ kết quả mô hình, có thể thấy khi
Dmt thay đổi thì khối lượng dòng sơ cấp
không đổi, tuy nhiên khối lượng dòng
thứ cấp thay đổi. Khi gia tăng giá trị Dmt
sẽ tạo ra hiện tượng đảo lưu tại cổng
thứ cấp, còn nếu Dmt quá thấp sẽ làm
giảm hiệu suất rất nhiều. Tại cùng một
giá trị Dmt, việc gia tăng áp suất ngược
sẽ làm giảm hiệu suất hoặc tạo ra dòng
đảo lưu.
30
20
0,3
0,2
19,9
13,21
10
0
0,1
0
0,49
3,68
3,91
4,14
4,37
4,6
4,83
5,06
5,52
5,98
Entrainment (%) HP (kg/s) LP (kg/s)
Hình 10. Kết quả mô hình với bộ thông số A-61 đến A-69 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
Ngoài ra, giá trị Dmt tối ưu thay đổi
khi áp suất ngược thay đổi.
Kết quả mô hình B-01 tới B-
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
45
40
35
30
25
20
15
10
5
41,66
39,81
39,46
5.1.4. Vị trí vòi hội tụ NXP
37,42
32,99
Khi thay đổi giá trị vị trí NXP thì tỷ
lệ hút entrainment, khối lượng dòng sơ
cấp và thứ cấp gần như không thay đổi
(Hình 15). Tỷ lệ hút entrainment, khối
lượng dòng sơ cấp và thứ cấp không
thay đổi tại cùng một giá trị NXP khi giá
trị áp suất đầu ra thay đổi. Ngoài ra, giá
trị tối ưu của NXP không thay đổi khi áp
suất đầu ra thay đổi. Do đó, ảnh hưởng
của NXP đến tỷ lệ hút rất nhỏ.
29,64
25,48
22,75
14,45
0
14,94 15,77 16,6 17,015 17,43 18,26 19,92 20,75 21,58
Entrainment (%)
LP (kg/s)
HP (kg/s)
Poly. (Entrainment (%))
Theo nghiên cứu của W.Chen và
cộng sự [28], giá trị vị trí vòi hội tụ tối
ưu nằm trong khoảng 3,6 - 7,2 mm.
Hình 11. Kết quả mô hình với bộ thông số B-01 đến B-09 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
12
PETROVIETNAM
Trong nghiên cứu của Hassan Amin [7],
giá trị tối ưu NXP là 8.822 mm. Khi áp
dụng cùng một cấu tạo Ejector như của
Hassan Amin và cộng sự [7] cho điều
kiện mỏ Hải Thạch, giá trị vị trí vòi hội tụ
tối ưu là 9,7042 mm.
Kết quả mô hình B -11 tới B -
53,68
80
60
1,6
1,1
0,6
0,1
59,3
58,53
55,61
45
41,13
37,17
29,64
40
25,58
22,74
20
5.1.5. Góc hội tụ buồng trộn cấp θS và chiều
dài vùng thiết diện không đổi Lmt
0
14,94 15,77 16,6 17,015 17,43 18,26 19,92 20,75 21,58
-20
-40
-60
Khi thay đổi θS và Lmt thì giá trị tỷ lệ
hút entrainment, khối lượng dòng sơ cấp
và thứ cấp thay đổi rất nhỏ theo như kết
quả mô hình từ D-01 đến E-51. Tỷ lệ hút
entrainment, khối lượng dòng sơ cấp và
thứ cấp không thay đổi tại cùng một giá
trị θS và Lmt ngay cả khi giá trị áp suất đầu
ra thay đổi. Ngoài ra, thay đổi giá trị θS
và Lmt không ảnh hưởng đến khối lượng
dòng sơ cấp. Góc hội tụ buồng trộn tối
ưu theo nghiên cứu của Wu và cộng sự
[48], W.Chen và cộng sự [49] là 14o. Còn
trong nghiên cứu của Hassan Amin,
Elbadawy và cộng sự, 2019 thì giá trị tối
ưu θS là 13,5o. Áp dụng các kích thước
khác theo nghiên cứu của Hassan Amin
và cộng sự [7] cho điều kiện tại mỏ Hải
Thạch giá trị tối ưu θS cũng là 13,5o.
-0,4
-0,9
-37%
Poly. (Entrainment (%))
Entrainment (%)
HP (kg/s)
LP (kg/s)
Hình 12. Kết quả mô hình với bộ thông số B-11 đến B-21 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Kết quả mô hình B-31 tới B -
0,4
0,35
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
120
104,22
102,67
87,61
100
80
60
40
20
0
74,17
56,26
51,23
47,68
39,7
32,32
25,39
12,01
7,78
0,05
0
6,64 7,47 7,885 8,3 8,715 9,13 9,96 11,62 12,45 13,28 14,11 14,94
Ngoài ra, các nghiên cứu về tỷ lệ
Poly. (Entrainment (%))
LP (kg/s)
Entrainment (%)
HP (kg/s)
giữa
tối ưu có các kết quả rất khác
nhau. Tỷ lệ này tối ưu tại 4,0 theo Chong
và cộng sự [42]; 5,0 theo Wu và cộng sự
[48] và W.Chen và cộng sự [49]; trong
khoảng từ 2 - 8 theo W.Chen và cộng sự
[28]. Trong khi đó, giá trị Lmt tối ưu theo
nghiên cứu của Hassan Amin và cộng sự
Hình 13. Kết quả mô hình với bộ thông số B-31 đến B-42 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Kết quả mô hình B -51 tới B-
74,12
100
80
0,4
0,3
0,2
0,1
0
[7] là 72,4mm và tỷ lệ
= 15,739. Khi
56,26
áp dụng kích thước từ nghiên cứu của
Hassan Amin và cộng sự [7] vào điều kiện
mỏ HT thì giá trị Lmt gần như không tạo
ra khác biệt trong dải thay đổi từ 14,48 -
60
47,68
39,7
32,32
40
25,38
22,8
12,01
20
0
130,32 mm, tương ứng với tỷ lệ
khoảng từ 3,15 - 28,3.
trong
6,64 7,47 7,885 8,3 8,715 9,13 9,96 11,62 12,45 13,28
-11,81
-20
-40
-60
-0,1
-0,2
5.2. Tối ưu ứng dụng gia tăng thu hồi
khí condensate tại mỏ Hải Thạch
-47,65
Entrainment (%)
HP (kg/s)
LP (kg/s)
Poly. (Entrainment (%))
Với từng điều kiện thông số vận
hành thiết bị, luôn có một bộ thông số
cấu trúc giúp đạt được tỷ lệ hút tối ưu.
Hình 14. Kết quả mô hình với bộ thông số B-51 đến B-60 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
13
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Kết quả mô hình C -41 tới C-
41,48
42
0,4
41,22
40,87
40,67
40,51
40,03
39,97
0,35
0,3
39,7
39,59
40
39,69
39,17
39,05
38
36
34
32
30
Entrainment (%)
HP (kg/s)
0,25
0,2
34,96
0,15
0,1
LP (kg/s)
0,05
0
3,5288 5,55786 7,0576 7,9398 8,822 9,7042 10,5864 11,4686 12,3508 14,1152 17,644 26,466 35,288
Chiều dài NXP (mm)
Hình 15. Kết quả mô hình với bộ thông số C-41 đến C-53 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Bất kỳ sự thay đổi lớn nào của điều kiện vận
hành đường sơ cấp và thứ cấp (thường là
giảm so với ban đầu) thì hiệu suất làm việc
của Ejector sẽ thay đổi đột ngột, có thể
phải thay đổi hình dạng và kích thước các
bộ phận bên trong thiết bị Ejector để có
thể duy trì và cải thiện hiệu suất làm việc.
Để giải quyết vấn đề thay đổi áp suất, lưu
lượng của đường sơ cấp và thứ cấp, Peeran
và Sarsha đề xuất phương án thiết kế tổng
quát [47] cho phép thay đổi các bộ lõi bên
trong như: vòi phun, họng hội tụ (mixing
tube) mà không cần phải thiết kế lại thiết
bị Ejector (như đầu kết nối, thân thiết bị
hay bệ đỡ). Một bộ lõi sẽ được thiết kế tối
ưu tương ứng cho một dải vận hành nhất
định. Bằng cách thay đổi các bộ phận bên
trong, thiết bị Ejector có thể gia tăng hiệu
suất trở lại nhanh chóng và tiết kiệm. Tại
các thời điểm khác nhau ứng với việc suy
giảm áp suất dòng sơ cấp, có thể chế tạo
các bộ phận bên trong để sẵn sàng thay
thế. Phương pháp được sử dụng để tính
toán được số lượng các bộ lõi bên trong
Ejector theo nghiên cứu của Maulana
Araci, Al-Ashaab và cộng sự, được gọi là
Set-Based Concurrent Engineering (SBCE).
Phương pháp này rất cần thiết trong việc
gia tăng thu hồi khí trong thời gian dài với
các điều kiện vận hành liên tục thay đổi
hoặc có nhiều giếng khác nhau cần được
gia tăng thu hồi. Thực tế, việc thu hồi khí
Kết quả mô hình D - 21 tới D -
39,7
39,8
39,6
39,4
39,2
39,0
38,8
38,6
0,4
39,71
39,6
39,59
0,35
0,3
39,52
0,25
0,2
39,26
39,13
18,9
39
0,15
0,1
0,05
0
9,45
10,8 12,15 13,5 14,85 16,2
21,6
Entrainment (%)
HP (kg/s)
Góc hội tụ buồng trộn (độ)
LP (kg/s)
Hình 16. Kết quả mô hình với bộ thông số D-21 đến D-28 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Kết quả mô hình D-31 tới D-
39,8
39,6
39,4
39,2
39,0
38,8
38,6
0,4
39,71
39,7
39,6
39,59
0,35
0,3
39,52
0,25
0,2
39,26
39,13
39
0,15
0,1
0,05
0
9,45 10,8 12,15 13,5 14,85 16,2 18,9 21,6
HP (kg/s)
Góc hội tụ buồng trộn (độ)
Entrainment (%)
LP (kg/s)
Hình 17. Kết quả mô hình với bộ thông số D-31 đến D-38 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
14
PETROVIETNAM
Kết quả mô hình E -21 tới E-
39,85
39,80
39,75
39,70
39,65
39,60
39,55
39,50
0,4
0,35
0,3
0,25
0,2
Entrainment (%)
HP (kg/s)
0,15
0,1
LP (kg/s)
0,05
0
14.48
28,96
43,44
50,68
57,92
65,16
72,4
86,88 101,36 115,84 130,32
Chiều dài thiết diện không đổi (mm)
Hình 18. Kết quả mô hình với bộ thông số E-21 đến E-31 trong điều kiện áp suất ngược = 4 MPa
Kết quả mô hình E-41 tới E -
39,85
39,80
39,75
39,70
39,65
39,60
39,55
39,50
0,4
39,83
39,82
39,81
0,35
0,3
39,77
39,72
14,48
39,71
39,7
0,25
0,2
39,7
Entrainment (%)
HP (kg/s)
39,69
39,67
39,62
0,15
0,1
LP (kg/s)
0,05
0
28,96
43,44
50,68
57,92
65,16
72,4
86,88
101,36 115,84 130,32
Chiều dài thiết diện không đổi (mm)
Hình 19. Kết quả mô hình với bộ thông số E-41 đến E-51 trong điều kiện áp suất ngược = 4,5 MPa
của nhiều giếng khí như của BIENDONG POC sẽ cần nhiều
bộ lõi Ejector được tính toán và thiết kế trước nhằm tối ưu
khả năng thu hồi cũng như đảm bảo việc vận hành thiết
bị thường xuyên. Nhóm tác giả đã đánh giá việc áp dụng
phương pháp SBCE trong nghiên cứu phát triển sản phẩm
và mô phỏng CFD đạt được hiệu quả tốt do giảm các mẫu
thử, đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và tối ưu được lượng
sản phẩm thu hồi [50].
thông số khác của cấu tạo thiết bị có ảnh hưởng rất nhỏ
hoặc không có ảnh hưởng. Do đó, để có thể tìm được cấu
tạo (hoặc nhiều bộ cấu tạo) Ejector tối ưu cho điều kiện
mỏ Hải Thạch thì hàm ràng buộc phải gồm:
=
,
,
,
,
,
,
,
=
⎧
⎪
≤
⎨
⎪
⎩
> 0
= 4,5
Dựa trên kết quả của mô hình CFD, nghiên cứu này
đã chỉ ra kích thước đường kính họng vòi phun sơ cấp Dt,
đường kính vùng thiết diện không đổi Dt có ảnh hưởng
lớn nhất đến tỷ lệ hút entrainment. Trong khi đó, các giá trị
khác là vị trí vòi hội tụ NXP, góc hội tụ buồng trộn và chiều
dài vùng thiết diện không đổi chỉ có ảnh hưởng nhỏ đến
hiệu suất thiết bị. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu
của Carrilo, Sanchez và cộng sự khi nghiên cứu tối ưu hóa
đặc điểm cấu tạo thiết bị Ejector một pha sử dụng cho hệ
thống làm lạnh [44]. Nhóm tác giả nhận định đường kính
vòi phun sơ cấp và đường kính phần thiết diện không
đổi có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất thiết bị. Những
Trong đó, mp-max là giá trị lưu lượng tối đa của phương
án 1 (40 triệu ft3 chuẩn/ngày) và phương án 2 (10,5 triệu
ft3 chuẩn/ngày). Hàm đa mục tiêu gồm việc đảm bảo tỷ lệ
hút entrainment ω là tối đa. Ngoài ra, giá trị của áp suất
thứ cấp mà tại đó Ejector vẫn cho tỷ lệ hút dương (gọi
là Ps-min) phải là tối thiểu. Như vậy, Ejector có thể tận thu
giếng tới áp suất thấp nhất. Do đó, hàm mục tiêu như sau:
à
à
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
15
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
6. Kết luận
Tài liệu tham khảo
Việc xây dựng mô hình hoạt động chính xác của thiết
bị Ejector bằng phương pháp mô phỏng CFD hỗn hợp khí
tự nhiên hỗ trợ hiệu quả cho việc nghiên cứu triển khai
giải pháp gia tăng thu hồi cho mỏ khí, condensate. Tại
mỏ Hải Thạch, 2 phương án lấy khí từ giếng tốt nhất hoặc
dùng khí tại đầu ra của máy nén khí cao áp để làm nguồn
dẫn động để gia tăng thu hồi sử dụng thiết bị Ejector đã
được mô phỏng CFD.
[1] A.J.Green, Kevin Ashton, and A.T.Reade, “Gas
production improvements using ejectors”, Offshore
Europe, Aberdeen, United Kingdom, 7 - 10 September, 1993.
DOI: 10.2118/26684-MS.
[2] M.M.Sarshar, “Jet-boosting the profitability of
marginal oil and gas fields”, World Pumps, Vol. 387, pp. 24 -
26, 1998. DOI: 10.1016/S0262-1762(99)80605-1.
[3] Marco Villa, Giambattista De Ghetto, Francesco
Paone, Giancarlo Giacchetta, and Maurizio Bevilacqua,
“Ejectors for boosting low-pressure oil wells”, SPE
Production & Facilities, Vol. 14, No. 4, pp. 229 - 234, 1999.
DOI: 10.2118/59091-PA.
Kết quả nghiên cứu đã đưa ra mô hình có độ tin
cậy cao và được sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng các
thông số kích thước cấu tạo đến hiệu suất Ejector trong
điều kiện làm việc tại mỏ Hải Thạch. Thông qua kết quả
mô hình, đường kính họng vòi phun sơ cấp (Dt) và đường
kính vùng thiết diện không đổi (Dmt) có ảnh hưởng lớn
nhất đến hiệu suất của Ejector. Đường kính họng vòi
phun sơ cấp ảnh hưởng chính đến khối lượng dòng chất
lưu sơ cấp. Trong khi đó, đường kính vùng thiết diện
không đổi tác động đến khối lượng dòng thứ cấp. Luôn
có một giá trị tối ưu của Dt và Dmt tương ứng với điều kiện
áp suất sơ cấp, thứ cấp và áp suất ngược. Việc tăng hay
giảm so với giá trị tối ưu của nó sẽ làm giảm hiệu suất
thiết bị hoặc gây ra hiện tượng dòng chảy đảo lưu tại
cổng thứ cấp. Trong khi đó, vị trí vòi hội tụ NXP, góc hội
tụ buồng trộn cấp θS và chiều dài vùng thiết diện không
đổi Lmt có ảnh hưởng rất nhỏ đến tỷ lệ hút entrainment,
khối lượng dòng sơ cấp và thứ cấp. Trong điều kiện tại
mỏ Hải Thạch, luôn có một giá trị tối ưu của bộ thông
số bao gồm đường kính họng vòi phun sơ cấp (Dt) và
đường kính vùng thiết diện không đổi (Dmt), vị trí vòi hội
tụ NXP, góc hội tụ buồng trộn cấp θS và chiều dài vùng
thiết diện không đổi Lmt cho mỗi giá trị áp suất ngược
tương ứng với áp suất đầu vào hệ thống công nghệ. Cuối
cùng, bài toán tối ưu quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu
cho ứng dụng gia tăng thu hồi khí và condensate cho mỏ
Hải Thạch được xây dựng thông qua kết quả mô phỏng
các mô hình.
[4] P.Andreussi, S.Sodini, V.Faluomi, P.Ciandri,
A.Ansiati, F.Paone, C.Battaia, and G.De Ghetto,“Multiphase
ejector to boost production: First application in the Gulf of
Mexico”, Offshore Technology Conference, Houston, Texas, 5
- 8 May, 2003. DOI: 10.4043/15170-MS.
[5] Trần Ngọc Trung, Triệu Hùng Trường, Ngô Hữu
Hải, Trần Vũ Tùng, và Lý Văn Dao, “Nghiên cứu xây dựng
mô hình mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán
(CFD) cho thiết bị Ejector sử dụng nâng cao tỷ lệ thu
hồi mỏ khí condensate Hải Thạch”, Tạp chí Dầu khí, Số 5,
tr. 14 - 24, 2020.
[6] Bourhan M.Tashtoush, Moh'd A.Al-Nimr, and
Mohammad A.Khasawneh, "A comprehensive review of
ejector design, performance, and applications”, Applied
Energy, Vol. 240, pp. 138 - 172, 2019. DOI: 10.1016/j.
apenergy.2019.01.185.
[7] Amin Hassan Amin, Ibrahim Elbadawy, E.Elgendy,
and M.Fatouh, “Effect of geometrical factors interactions
on design optimization process of a natural gas ejector”,
Advances in Mechanical Engineering, Vol. 11, No. 9, 2019.
DOI: 10.1177/1687814019880368.
[8] Daotong Chong, Mengqi Hu, Weixiong Chen,
Jinshi Wang, Jiping Liu, and Junjie Yan, “Experimental
and numerical analysis of supersonic air ejector”, Applied
Energy, Vol. 130, pp. 679 - 684, 2014. DOI: 10.1016/j.
apenergy.2014.02.023.
Phương hướng nghiên cứu tiếp theo về gia tăng thu
hồi khí condensate bằng thiết bị Ejector bao gồm việc tối
ưu hóa cấu tạo hình học Ejector khí tự nhiên với bộ thông
số vận hành của mỏ Hải Thạch và Mộc Tinh trong tương lai
gần với bài toán quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu. Ngoài
ra, việc gia tăng thu hồi khí kéo dài tại 2 mỏ có thể sẽ đòi
hỏi nhiều bộ lõi khác nhau. Vì vậy, hướng nghiên cứu nữa
là tối ưu được số lượng thiết kế bộ lõi này và qua đó thu
hồi được lượng sản phẩm lớn hơn tại cụm mỏ Hải Thạch
- Mộc Tinh.
[9] Dariusz Butrymowicz, Kamil Śmierciew, Jarosław
Karwacki, and Jerzy Gagan, “Experimental investigations
of low-temperature driven ejection refrigeration cycle
operating with isobutane”, International Journal of
Refrigeration, Vol. 39, pp. 196 - 209, 2014. DOI: 10.1016/j.
ijrefrig.2013.10.008.
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
16
PETROVIETNAM
[10] Kanjanapon
Chunnanond
and
Satha
[19] Michal Palacz, Michal Haida, Jacek Smolka,
Andrzej J.Nowak, Krzysztof Banasiak, and Armin
Hafner, “HEM and HRM accuracy comparison for the
simulation of CO2 expansion in two-phase ejectors for
supermarket refrigeration systems”, Applied Thermal
Engineering, Vol. 115, pp. 160 - 169, 2017. DOI: 10.1016/j.
applthermaleng.2016.12.122.
Aphornratana, “An experimental investigation of a
steam ejector refrigerator: the analysis of the pressure
profile along the ejector”, Applied Thermal Engineering,
Vol. 24, No. 2, pp. 311 - 322, 2004. DOI: 10.1016/j.
applthermaleng.2003.07.003.
[11] Satha Aphornratana and Ian W.Eames, “A
small capacity steam-ejector refrigerator: Experimental
investigation of a system using ejector with movable
primary nozzle”, International Journal of Refrigeration,
Vol. 20, No. 5, pp. 352 - 358, 1997. DOI: 10.1016/S0140-
7007(97)00008-X.
[20] Lei Wang, Jia Yan, Chen Wang, and Xianbi Li,
“Numericalstudyonoptimizationofejectorprimarynozzle
geometries”, International Journal of Refrigeration, Vol. 76,
pp. 219 - 229, 2017. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2017.02.010.
[21] Kangkang Xue, Kaihua Li, Weixiong Chen,
Daotong Chong, and Junjie Yan, “Numerical investigation
on the performance of different primary nozzle structures
in the supersonic Ejector”, Energy Procedia, Vol. 105, pp.
4997 - 5004, 2017. DOI: 10.1016/j.egypro.2017.03.1000.
[12] R.Yapıcı, H.K.Ersoy, A.Aktoprakoğlu, H.S.Halkacı,
and O.Yiğit, “Experimental determination of the optimum
performance of ejector refrigeration system depending
on ejector area ratio”, International Journal of Refrigeration,
Vol. 31, No. 7, pp. 1183 - 1189, 2008. DOI: 10.1016/j.
ijrefrig.2008.02.010.
[22] Moon Soo Lee, Hoseong Lee, Yunho Hwang,
Reinhard Radermacher, and Hee-Moon Jeong,
“Optimization of two-phase R600a ejector geometries
using a non-equilibrium CFD model”, Applied Thermal
Engineering, Vol. 109, pp. 272 - 282, 2016. DOI: 10.1016/j.
applthermaleng.2016.08.078.
[13] JiaYan, Wenjian Cai, andYanzhong Li,“Geometry
parameters effect for air-cooled ejector cooling systems
with R134a refrigerant”, Renewable Energy, Vol. 46, pp. 155
- 163, 2012. DOI: 10.1016/j.renene.2012.03.031.”
[14] E.Rusly, Lu Aye, W.W.S.Charters, and A.Ooi, “CFD
analysis of ejector in a combined ejector cooling system”,
International Journal of Refrigeration, Vol. 28, No. 7,
pp. 1092 - 1101, 2005. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2005.02.005.
[23] K.Pianthong,
W.Seehanam,
M.Behnia,
T.Sriveerakul, and S.Aphornratana, “Investigation and
improvement of ejector refrigeration system using
computational fluid dynamics technique”, Energy
Conversion and Management, Vol. 48, No. 9, pp. 2556 -
2564, 2007. DOI: 10.1016/j.enconman.2007.03.021.
[15] I.W.Eames, S.Wu, M.Worall, and S.Aphornratana,
“An experimental investigation of steam ejectors for
applications in jet-pump refrigerators powered by low-
grade heat”, Proceedings of the Institution of Mechanical
Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, Vol. 213, pp.
351 - 361, 1999. DOI: 10.1243/0957650991537734.
[24] J.H.Keenan and E.P.Neumann, “A Simple air
Ejector”, Transactions of American Society of Mechanical
Engineers, Vol. 64, 1942.
[25] Heuy-Dong Kim, Toshiaki Setoguchi, Shen Yu,
and S.Raghunathan, “Navier-Stokes computations of the
supersonic ejector-diffuser system with a second throat”,
Journal of Thermal Science, Vol. 8, No. 2, pp. 79 - 8 3, 1999.
DOI:10.1007/s11630-999-0028-2.
[16] Szabolcs Varga, Armando C.Oliveira, and
Bogdan Diaconu, “Influence of geometrical factors on
steam ejector performance - A numerical assessment”,
International Journal of Refrigeration, Vol. 32, No. 7,
pp. 1694 - 1701, 2009. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2009.05.009.
[26] James R.DeBonis, “Full Navier-Stokes analysis
of a two-dimensional mixer/ejector nozzle for noise
suppression”, AIAA/SAE/ASME/ASEE 28th Joint Propulsion
Conference and Exhibit, Nashville, Tennessee, 6 - 8 July, 1992.
DOI:10.2514/6.1992-3570.
[17] Yan Jia and Cai Wenjian,“Area ratio effects to the
performance of air-cooled ejector refrigeration cycle with
R134a refrigerant”, Energy Conversion and Management,
Vol. 53, No. 1, pp. 240 - 246, 2012. DOI: 10.1016/j.
enconman.2011.09.002.
[27] Weixiong Chen, Huiqiang Chen, Chaoyin Shi,
Kangkang Xue, Daotong Chong, and Junjie Yan, “A novel
ejector with a bypass to enhance the performance”.
Applied Thermal Engineering, Vol. 93, pp. 939 - 946, 2016.
DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2015.10.067.
[18] Tony Utomo, Myongkuk Ji, Pilhwan Kim,
Hyomin Jeong, and Hanshik Chung, “CFD analysis on the
influence of converging duct angle on the seam ejector
performance”, 2008.
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
17
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
[28] Weixiong Chen, Daotong Chong, JunJie Yan,
and Jiping Liu, “The numerical analysis of the effect of
geometrical factors on natural gas ejector performance”,
Applied Thermal Engineering, Vol. 59, No. 1, pp. 21 - 29,
2013. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2013.04.036.
[37] Yinhai Zhu, Wenjian Cai, Changyun Wen, and
Yanzhong Li, “Numerical investigation of geometry
parameters for design of high performance ejectors”,
Applied Thermal Engineering, Vol. 29, No. 5 - 6, pp. 898 -
905, 2009. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2008.04.025.
[38] NIST Chemistry WebBook, NIST standard
reference database number 69, 2018. DOI: 10.18434/
T4D303.
[29] Weixiong Chen, Huiqiang Chen, Chaoyin
Shi, Kangkang Xue, Daotong Chong, and Junjie Yan,
“Impact of operational and geometrical factors on
ejector performance with a bypass”, Applied Thermal
Engineering, Vol. 99, pp. 476 - 484, 2016. DOI: 10.1016/j.
applthermaleng.2016.01.074.
[39] P.J.Roache, “Perspective: A method for uniform
reporting of grid refinement studies ”, Journal of Fluids
Engineering, Vol. 116, No. 3, pp. 405 - 413, 1994. DOI:
10.1115/1.2910291.
[30] Weixiong Chen, Kangkang Xue, Yingchun Wang,
Daotong Chong, and Junjie Yan, “Numerical assessment
on the performance of two-stage ejector to boost the low-
pressure natural gas”, Journal of Natural Gas Science and
Engineering, Vol. 34, pp. 575 - 584, 2016. DOI: 10.1016/j.
jngse.2016.07.031.
[40] P.J.Roache, “Quantification of uncertainty in
computational fluid dynamics”, Annual Review of Fluid
Mechanics, Vol. 29, pp. 123 - 160, 1997. DOI: 10.1146/
annurev.fluid.29.1.123.
[41] P.J.Roache, “Verification of codes and
calculations”, AIAA Journal, Vol. 36, No. 5, pp. 696 - 702,
1998. DOI: 10.2514/2.457.
[31] Weixiong Chen, Chenxi Huang, Daotong Chong,
and Junjie Yan 2019, “Numerical assessment of ejector
performance enhancement by means of combined
adjustable-geometry and bypass methods”, Applied
Thermal Engineering, Vol. 149, pp. 950 - 959, 2019. DOI:
10.1016/j.applthermaleng.2018.12.052.
[42] Daotong Chong, Junjie Yan, Gesheng Wu, and
Jiping Liu, “Structural optimization and experimental
investigation of supersonic ejectors for boosting low
pressure natural gas”, Applied Thermal Engineering,
Vol. 29, No. 14, pp. 2799 - 2807, 2009. DOI: 10.1016/j.
applthermaleng.2009.01.014.
[32] G.W.Clanton, “Design and application of the gas
jet Ejector on marginal gas wells”, Journal of Petroleum
Technology, Vol. 18, No. 4, pp. 419 - 423, 1966. DOI:
10.2118/1274-PA.
[43] Weixiong Chen, Daotong Chong, Junjie
Yan, Sheng-Chao Dong, and Ji-Ping Liu, “Numerical
investigation of Two-Phase flow in natural gas
Ejector”, Heat Transfer Engineering, Vol. 35, 2014. DOI:
10.1080/01457632.2013.838069.
[33] Yann
Bartosiewicz,
Philippe
Desevaux,
Zine Aidoun, and Yves Mercadier, “CFD-Experiments
integration in the evaluation of six turbulence models for
supersonic Ejectors modeling”, Proceedings of Integrating
CFD and Experiments Conference, Glasgow, UK, 2003.
[44] José Antonio Expósito Carrillo, Francisco José
Sánchez de La Flor, and José Manuel Salmerón Lissén,
“Single-phase ejector geometry optimisation by means of
a multi-objective evolutionary algorithm and a surrogate
CFD model”, Energy, Vol. 164, pp. 46 - 64, 2018. DOI:
10.1016/j.energy.2018.08.176.
[34] Yinhai Zhu and PeixueJiang, “Experimental
and numerical investigation of the effect of shock wave
characteristics on the ejector performance”, International
Journal of Refrigeration, Vol. 40, pp. 31 - 42, 2013. DOI:
10.1016/j.ijrefrig.2013.11.008.
[45] B.J.Huang, C.B.Jiang, and F.L.Hu, “Ejector
performance characteristics and design analysis of jet
refrigeration system”, Journal of Engineering for Gas
Turbines and Power, Vol. 107, No. 3, pp. 792 - 802, 1985.
DOI: 10.1115/1.3239802.
[35] Adrienne B.Little and Srinivas Garimella,
“Shadowgraph visualization of condensing R134a flow
through ejectors”, International Journal of Refrigeration,Vol.
68, pp. 118 - 129, 2016. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2016.04.018.
[36] Y.Bartosiewicz,
ZineAidoun,
P.Desevaux,
[46] Jianyong Chen, Sad Jarall, Hans Havtun, and
Björn Palm, “A review on versatile ejector applications
in refrigeration systems”, Renewable and Sustainable
Energy Reviews, Vol. 49, pp. 67 - 90, 2015. DOI: 10.1016/j.
rser.2015.04.073.
and Yves Mercadier, “Numerical and experimental
investigations on supersonic ejectors”, International
Journal of Heat and Fluid Flow, Vol. 26, No. 1, pp. 56 - 70,
2005. DOI: 10.1016/j.ijheatfluidflow.2004.07.003.
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
18
PETROVIETNAM
[47] Syed M.Peeran and N.Beg S.Sarshar, “Novel
examples of the use of surface jet pumps (SJPs) to enhance
production & processing. Case studies & lessons learnt”,
North Africa Technical Conference and Exhibition, Cairo,
Egypt, 15 - 17 April, 2013. DOI: 10.2118/165382-MS.
[49] Weixiong Chen, Daotong Chong, Junjie Yan, and
Jiping Liu, "Numerical optimization on the geometrical
factors of natural gas ejectors", International Journal of
Thermal Sciences, Vol. 50, No. 8, pp. 1554 - 1561, 2011. DOI:
10.1016/j.ijthermalsci.2011.02.026.
[48] Gesheng Wu, Daotong Chong, Weixiong Chen,
and Junjie Yan, “Supersonic ejector to boost production
from low pressure natural gas field”, International
Conference on Computer Distributed Control and Intelligent
Environmental Monitoring, 19 - 20 February, 2011. DOI:
10.1109/CDCIEM.2011.146.
[50] Zehra C.Araci, Ahmed Al-Ashaab, Piotr
W.Lasisz, Jakub W.Flisiak, Muhd I.I.Maulana, Najam Beg,
and Abdullah Rehman, "Trade-off curves applications
to support Set-based design of a surface jet pump",
Procedia CIRP, Vol. 60, pp. 356 - 361, 2017. DOI: 10.1016/j.
procir.2017.01.028.
STRUCTURAL INVESTIGATION OF SUPERSONIC EJECTOR FOR BOOSTING
LOW PRESSURE WELLS IN HAI THACH GAS CONDENSATE FIELD
Tran Ngoc Trung1, Tran Vu Tung1, Ly Van Dao1, Ngo Huu Hai1, Trieu Hung Truong2
1Bien Dong Petroleum Operation Company (BIENDONG POC)
2Hanoi University of Mining and Geology
Email: trungtn@biendongpoc.vn
Summary
To recover gas and condensate at pressure-reducing wells simultaneously with other wells which still give stable flow rate and pressure, a
method using a surface device called ejector has been studied to evaluate its technical feasibility and economic efficiency. Ejector is a simple,
low-cost solution which can be deployed quickly to increase recovery for pressure-reduced gas condensate wells.
The paper presents a numerical method to study the ejector’s performance based on a set of parameters (entrainment and compression
ratios). The fluid flowing inside the Ejector is simulated using computational fluid dynamic (CFD) technique. The results of the CFD model was
used to study the effect of geometrical dimensions on the ejector’s performance under Hai Thach field’s operating conditions. The primary
nozzle (Dt) and the constant cross-sectional area diameter (Dmt) have the highest impact on the ejector’s performance. The diameter of the
primary nozzle (Dt) mainly affects the primary fluid flow. Meanwhile, the constant cross-sectional diameter (Dmt) affects the secondary
fluid flow. The multi-objective nonlinear programming optimisation technique for ejector application to increase the recovery of gas and
condensate for Hai Thach field was developed based on the simulation results of CFD models.
Key words: Ejector, CFD, boosting gas and condensate production, Hai Thach Field.
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
19
16 trang
16/04/2022
1220
Bạn đang xem tài liệu "Ảnh hưởng cấu tạo thiết bị Ejector trong ứng dụng gia tăng thu hồi khí và Condensate tại mỏ hải thạch", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- anh_huong_cau_tao_thiet_bi_ejector_trong_ung_dung_gia_tang_t.pdf
