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
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 5 - 2020, trang 14 - 24
ISSN 2615-9902
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
Trần Ngọc Trung1, Triệu Hùng Trường2, Ngô Hữu Hải1, Trần Vũ Tùng1, Lý Văn Dao1
1Công ty Điều hành Dầu khí Biển Đông
2Đại học Mỏ - Địa chất
Email: trungtn@biendongpoc.vn
Tóm tắt
Trong lĩnh vực khai thác khí và condensate, việc xử lý dòng lưu chất phụ thuộc vào áp suất từng giếng và áp suất tại đầu vào hệ thống
công nghệ xử lý. Để có thể tiếp tục thu hồi 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, thông thường các phương pháp sử dụng thiết bị bề mặt được nghiên cứu đánh giá tính khả thi về kỹ thuật cũng
như đảm bảo hiệu quả kinh tế. Hai phương án dùng thiết bị bề mặt thông thường là máy nén khí ướt 3 pha và Ejector. So với việc sử dụng
máy nén khí ướt thì phương án sử dụng Ejector mang lại nhiều lợi ích như chi phí đầu tư và vận hành thấp, đây là một thiết bị có cấu tạo
gọn nhẹ, độ tin cậy cao và thân thiện môi trường. Tuy nhiên, để đưa đến quyết định đầu tư thì cần phải có một mô hình tin cậy giúp phân
tích khả năng làm việc, hiệu suất hoạt động cũng như tính toán chính xác tỷ lệ sản phẩm thu hồi được gia tăng. Trong nghiên cứu này,
kết quả của mô hình CFD sử dụng hỗn hợp khí cũng được so sánh với mô hình tương đương chỉ sử dụng methane. Sự khác biệt của 2 mô
hình được sử dụng để phân tích tính chính xác và hiệu quả của việc nghiên cứu áp dụng Ejector khí tự nhiên gia tăng thu hồi cho giếng
suy giảm áp suất. Dòng chảy của lưu chất bên trong thiết bị Ejector được mô phỏng dựa trên mô hình rối k-ε Re-Normalization Group.
Chất lưu là hỗn hợp khí tự nhiên có thành phần cấu tử theo điều kiện mỏ Hải Thạch. Phương trình khí thực Peng-Robison tính toán tỷ
trọng hỗn hợp khí.
Từ khóa: Ejector, mô hình CFD, nâng cao thu hồi khí/condensate, mỏ Hải Thạch.
1. Giới thiệu
Việc duy trì khai thác đồng thời nhiều giếng khí con-
có áp suất cao hoặc đầu ra của hệ thống xử lý khí có áp
suất cao hơn cả áp suất đường ống vận chuyển. Ngoài ra
trong nhiều trường hợp, thiết bị Ejector còn sử dụng năng
lượng dẫn động từ nguồn sơ cấp là giếng áp suất cao để
có thể tận dụng tối đa năng lượng tự nhiên từ trong vỉa và
hoàn toàn không cần thêm nguồn năng lượng nào khác
hay sản sinh thêm chất thải ra ngoài môi trường.
densate đặt ra thách thức lớn trong điều kiện áp suất đầu
vào hệ thống xử lý khí là không thay đổi (tỷ số nén cố định
khi thiết kế hệ thống). Khi áp suất bề mặt giảm xuống
dưới áp suất đầu vào của hệ thống xử lý, giếng sẽ không
còn khả năng khai thác khi dòng chảy tự nhiên của giếng
không được duy trì. Lúc này, lượng khí của các giếng thấp
áp có thể phải bị đốt cháy dưới dạng khí thải hoặc hệ
thống công nghệ phải lắp đặt thêm máy nén khí 3 pha
trung gian để tiếp tục duy trì sản xuất. Phương án sử dụng
máy nén khí tự nhiên 3 pha trung gian để tạo dòng chảy
vào hệ thống xử lý cho các giếng này đòi hỏi chi phí đầu tư
và vận hành cao, tốn kém thời gian triển khai.
Trên thế giới đã có các nghiên cứu về tính khả thi và
hiệu quả của Ejector trong việc gia tăng thu hồi cho các
giếng dầu khí ở cuối chu kỳ khai thác. Nhóm tác giả đã
nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng dòng chảy lưu
chất bên trong thiết bị bề mặt Ejector để đưa ra thông
số hoạt động tối ưu nhất, giúp gia tăng khả năng thu hồi
khí condensate. Mô phỏng hỗn hợp với thành phần cấu
tử của khí tự nhiên tương tự như phương án đang được
nghiên cứu tại mỏ Hải Thạch. Tỷ trọng hỗn hợp khí được
tính toán theo phương trình khí thực Peng Robison. Trong
số rất nhiều các mô hình dòng chảy rối, nhóm tác giả lựa
chọn mô hình k-ε Re-Normalization Group.
Trong khi đó, thiết bị Ejector có thể giải quyết bài toán
trên bằng việc sử dụng dòng khí dẫn động từ các giếng
Ngày nhận bài: 23/4/2020. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 23/4 - 8/5/2020.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 8/5/2020.
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
14
PETROVIETNAM
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Bắc [3]. Marco Villa và cộng sự xây dựng mô hình tính
toán kết hợp thực nghiệm tại mỏ Villafortuna, Italy
đã giúp gia tăng sản lượng cộng dồn thêm 100.000
thùng dầu và thu hồi vốn đầu tư trong vòng vài tuần
[5]. P.Andreussi và cộng sự đã giới thiệu phương pháp
nghiên cứu và kết quả thực địa của Ejector đa pha
trong ứng dụng gia tăng thu hồi tại vịnh Mexico [6].
Tuy nhiên, Việt Nam vẫn chưa có nghiên cứu hay báo
cáo áp dụng nào về Ejector trong ứng dụng gia tăng
thu hồi khí/condensate từ phía các cơ sở nghiên cứu
và đơn vị sản xuất. Cùng với việc đẩy mạnh khai thác
khí, Việt Nam sẽ có nhu cầu rất lớn về ứng dụng tận
thu khai thác giếng khí/condensate sử dụng Ejector
trong tương lai.
2.1. Nguyên lý vận hành của thiết bị Ejector
Ejector đã được ứng dụng trong các lĩnh vực công nghiệp
khác nhau. Ejector là thiết bị hướng dòng đơn giản với 2 cổng
lưu chất đầu vào (Primary/Secondary Flow - Cổng lưu chất 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 lưu chất áp suất cao đi qua khe hở hẹp để
hút dòng áp suất thấp tại cổng thứ cấp. Sau đó, 2 dòng chảy
lưu chất được trộn bên trong khoang đầu vào (suction cham-
ber), ống trộn (mixing tube/chamber) và phân tán ở một số
áp suất trung gian được xem là áp suất ngược (back pressure,
Pb) hay còn gọi là áp suất đầu ra (discharge pressure). Áp suất
chân không tạo ra lực hút lưu chất tại cổng thứ cấp, được
sinh ra bằng cách tăng tốc độ của dòng chảy lưu chất sơ cấp
đi qua vòi phun hội tụ. Về cơ bản, Ejector có 5 bộ phận: vòi
phun hội tụ, buồng hút, buồng trộn, bộ phận phân tán như
Hình 1 [1].
2.3. Các thông số giúp phân tích và đánh giá hiệu
suất hoạt động của thiết bị Ejector
Nhằm phân tích và đánh giá hiệu suất của thiết
bị Ejector, thông thường các nghiên cứu sử dụng 2
thông số là tỷ số hút entrainment và tỷ số nén.
Trong lĩnh vực dầu khí, Ejector được nghiên cứu để gia
tăng thu hồi cho các giếng ở cuối chu kỳ khai thác, thu hồi khí
bay hơi (có nhiệt trị cao) của tàu chứa dầu tải mỏ hoặc ứng
dụng vào việc hút các chất lỏng ngưng tụ cận đáy giếng. Các
Ejector được sử dụng với các loại lưu chất mà không cần đến
chất bôi trơn, chỉ gồm các chi tiết thụ động đơn giản, đáng tin
cậy, chi phí thấp và gần như không cần bảo trì. Tuy nhiên, đây
là thiết bị có hiệu suất thấp và phụ thuộc vào rất nhiều vào các
yếu tố thiết kế và vận hành [2].
=
(1)
Trong đó:
: Tỷ số hút entrainment ratio;
ms: Khối lượng dòng chảy lưu chất thứ cấp;
mp: Khối lượng dòng chảy lưu chất sơ cấp.
Ngoài ra, một thông số đặc trưng là tỷ số nén giữa
áp suất đầu ra với áp suất đầu vào thứ cấp thường
được coi là tỷ số nén đặc trưng của thiết bị:
2.2. Tính khả thi của nghiên cứu gia tăng thu hồi cho mỏ dầu
và khí/condensate bằng thiết bị Ejector
(2)
=
Trên thế giới, thiết bị Ejector đã được nghiên cứu triển khai
và ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp khai thác khí
tự nhiên và ứng dụng gia tăng thu hồi bắt đầu từ những năm
1990 [3, 4]. Một số nghiên cứu điển hình như: Green, Ashton và
cộng sự nghiên cứu Ejector trong phòng thí nghiệm và sau đó
triển khai thực địa giúp gia tăng khoảng 25% và 41% sản lượng
(tương ứng 25 triệu ft3 chuẩn/ngày và 15 triệu ft3 chuẩn/ngày)
cho các giếng suy giảm áp suất tại 2 giàn tại mỏ Hewwett, Biển
Trong đó:
τ: Tỷ số nén;
Pb: Áp suất đầu ra hay áp suất ngược;
Ps: Áp suất tại cổng thứ cấp.
3. Nghiên cứu gia tăng thu hồi khí và condensate
cho các giếng suy giảm áp suất tại mỏ Hải Thạch
Cổng lưu
chất thứ cấp
3.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu gia tăng khả
năng thu hồi khí và condensate cho các giếng suy
giảm áp suất
Dòng
lưu chất
trộn lẫn
Vòi phun
Các nghiên cứu gần đây đều sử dụng phương
pháp mô phỏng CFD để có thể dự đoán chính xác hiệu
suất thiết bị và chi tiết dòng chảy, quá trình trộn lẫn
bên trong Ejector khí tự nhiên tận thu giếng suy giảm
áp suất. Đồng thời, để củng cố các kết quả mô phỏng,
Cổng lưu
chất sơ cấp
Hình 1. Sơ đồ mẫu thiết bị Ejector và các chi tiết bên trong [1]
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
15
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
các tác giả còn kết hợp kiểm chứng tại thực địa. Các
nghiên cứu này đã cung cấp luận cứ khoa học hữu
ích cho việc tối ưu thiết kế Ejector cũng như thúc đẩy
sản xuất khí tự nhiên. Trong khi đó, tại mỏ Hải Thạch,
các giếng khí và condensate sẽ bước vào giai đoạn
suy giảm áp suất trong thời gian tới. Có 4 giếng (HT-
1X, 2X, 3X và 4X) nằm trong tập vỉa (UMA10) cô lập
và nhỏ hơn các tập vỉa khác đang khai thác tại cùng
mỏ Hải Thạch. Các giếng này đang suy giảm áp suất
rất nhanh sẽ dừng khai thác trong thời gian tới khi
áp suất miệng giếng nhỏ hơn áp suất đầu vào hệ
thống công nghệ. 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 lưu chất dẫn động:
(5)
(
)
(
)
(
)
̅ ̅
+
∙
̅
+
=
∙
+
Mô hình động lực học chất lỏng tính toán cho 2 phương
án sử dụng Ejector được xây dựng cho dòng lưu chất chịu nén,
dòng rối và trạng thái ổn định. Dòng chảy lưu chất 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. 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 lưu
chất có Reynold cao [7, 8]. Miền tính toán (boundary condition)
cho dòng sơ cấp và thứ cấp theo điều kiện“pressure inlet”trong
khi đầu ra của Ejector có miền tính toán là“pressure outlet”. Các
thông số thiết lập dựa trên giá trị áp suất, nhiệt độ và tỷ lệ hỗn
hợp khí tự nhiên cho đường sơ cấp và thứ cấp cho 2 phương
án sử dụng khí dẫn động. Toàn bộ khu vực tường của Ejector
được coi là đẳng nhiệt và không có trao đổi năng lượng với môi
trường bên ngoài do thời gian dòng lưu chất chảy trong cấu
tạo là rất nhỏ. Trong số các mô hình dòng chảy rối, nhóm tác
giả lựa chọn mô hình k-ε Re-Normalization Group. Theo nghiên
cứu của Y.Bartosiewicz và cộng sự [9] và Yinhai Zhu và cộng
sự [10] khi đánh giá 6 mô hình dòng chảy rối khác nhau, mô
hình k-ε Re-Normalization Group cho kết quả tốt nhất và phù
hợp nhất khi dự đoán hiện tượng dòng chảy so với kết quả thí
nghiệm. Thuật toán SIMPLE được dùng để xử lý mối quan hệ
giữa áp suất và vận tốc dòng lưu chất, trong khi đó tính đối
lưu (convective terms) được rời rạc hóa dựa trên phương pháp
“second order upwind” [11]. Độ hội tụ được tính toán cho từng
vòng lặp. Vòng lặp sẽ dừng lại khi số dư được xác định là nhỏ
hơn cho các phương trình liên tục, động lượng và năng lượng.
- Phương án 1 - Dùng khí khô thương mại cao
áp tại đầu ra máy nén dẫn động với lưu lượng 40
triệu ft3 tiêu chuẩn/ngày và áp suất tại 140 bar.
- Phương án 2 - Dùng khí từ giếng có áp suất
cao và lưu lượng lớn nhất được sử dụng là HT-5X (áp
suất là 180 bar và lưu lượng dẫn động là 10,5 triệu ft3
tiêu chuẩn/ngày).
3.2. Mô hình động lực học chất lỏng tính toán cho 2
phương án sử dụng Ejector
Phương pháp CFD đã được chứng minh khả năng
trong việc phân tích và tối ưu hóa hoạt động của Ejec-
tor. Phương pháp mô phỏng động lực học chất lỏng
tính toán CFD cho phép nghiên cứu chi tiết về dòng
chảy bên trong Ejector, dựa trên việc giải phương
trình Navier-Stokes (NS) và biến thể của phương trình
này như phương trình Favre-Averaged Navier -Stokes
(FANS) hoặc các phương trình Reynolds - Averaged
Navier - Stokes nén được (RANS). Nhằm đảm bảo độ
chính xác và có thể đạt được 1 nghiệm hội tụ và ổn
định cho mô hình, cần phải có kiến thức về các khía
cạnh khác nhau của mô phỏng CFD (như mô hình rối
- turbulence model) và cách thức khoa học trong xây
dựng mô hình (các bước thiết lập mô hình và phương
pháp rời rạc hóa).
RNG k - ε transport equation:
(6)
(
)
(
)
(
)
−
=
+
+
−
Ngoài những thông số nêu trên thì tính mới và ưu điểm của
mô hình CFD được trình bày trong nghiên cứu này là sử dụng
thành phần cấu tử khí tự nhiên và áp dụng phương pháp tính
toán độ độc lập cấu trúc mạng lưới GCI.
3.2.1. Sử dụng thành phần cấu tử khí tự nhiên
Mô hình mô phỏng CFD được xây dựng có các thành phần
cấu tử khí hydrocarbon tại mỏ Hải Thạch cũng như phương án
sử dụng khí dẫn động lấy từ máy nén khí cao áp tại giàn (thành
phần cấu tử như Bảng 1. Thành phần cấu tử trong lưu chất dẫn
động và lưu chất bị hút). Trong nghiên cứu này, mô hình khí
chỉ bao gồm các thành phần cấu tử như methane, ethane, pro-
pane, nitrogen và carbon dioxide để đảm bảo thời gian tính
toán mô phỏng dòng chảy lưu chất (chiếm tới gần 98% trong
thành phần khí). Hiện tại, các nghiên cứu Ejector dùng khí thiên
Phương trình liên tục (Continuity Equation):
(
)
̅ = 0
(3)
+
∙
Phương trình động lượng (Momentum Equation):
(4)
(
)
(
)
̅ ̅ = −
̅
+
∙
+
̅
Phương trình năng lượng (Energy Equation):
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
16
PETROVIETNAM
Với ,
dẫn nhiệt.
và
độ nhớt, nhiệt dung riêng và độ
nhiên tận thu giếng suy giảm áp suất khác sử dụng meth-
ane làm lưu chất hoạt động [12 - 16]. Hoặc sử dụng lưu chất
2 pha bao gồm methane và hạt nước có tỷ lệ thể tích là nhỏ
hơn 3,1% [17].
3.2.2. Tính độc lập cấu trúc mạng lưới (Mesh Indepen-
dence)
Tỷ trọng của hỗn hợp khí tự nhiên được tính theo
phương trình khí thực Peng Robison, trong khi các tính chất
khác như độ nhớt, nhiệt dung riêng hay độ dẫn nhiệt của
lưu chất được lấy từ NIST (National Institute of Standards
and Technology) được gọi là REFPROP (Reference Fluid
Thermodynamic and Transport Properties Database) [18].
- Hệ số cấu trúc lưới hội tụ (Grid Convergence
Index - GCI)
+ Độ mịn lưới mô phỏng
Chất lượng mạng lưới là một trong những khía cạnh
quan trọng phải được xem xét trong khi thực hiện mô
phỏng CFD, vì sóng xung kích, dòng chảy tại lớp biên
- cận biên và quá trình trộn lẫn ảnh hưởng chính đến
hiệu suất hoạt động. Tuy nhiên, việc tạo ra mô hình có
số lượng ô lưới dày đặc, sẽ đòi hỏi thời gian tính toán rất
lớn và khiến nó trở nên khó có thể áp dụng. Các nghiên
cứu gần đây đã nghiên cứu sự thay đổi trong kết quả mô
hình so với việc thay đổi kích thước mạng lưới. Mục đích
là có thể lựa chọn được mô hình có độ mịn nhất định,
đảm bảo được khả năng tính toán trong thời gian cho
phép và tại đó kết quả được xem như là độc lập với kích
thước và cấu trúc của mạng lưới.
(7)
(8)
(9)
=
−
= 0,45724
= 0,0778
(10)
=
1 +
1 −
(11)
(12)
= 0,37464 + 1,54226 − 0,26992
=
+ Độc lập cấu trúc lưới
Trong đó:
GCI có thể giúp định lượng được độ hội tụ của kết
quả mô hình mô phỏng gồm rất nhiều mắt lưới [19 - 21].
Phương pháp GCI dự đoán sai số của việc làm mịn lưới
mô phỏng từ lý thuyết ngoại suy của Richardson. Hệ số
GCI đại diện cho khoảng cách của thông số cần quan sát
trong mô phỏng CFD so với giá trị tiệm cận mà nó có thể
đạt được khi gia tăng độ phức tạp của mô hình.
P, T và R: Áp suất, nhiệt độ và hằng số quan hệ;
Tc và Pc: Nhiệt độ và áp suất tới hạn;
Tr : Nhiệt độ rút gọn;
Vm: Thể tích mol;
ω: Thừa số accentric của cấu tử.
0,01726268 + 0,00077648 − 1,54
,
⎧
(13)
=
× 10
− 1,71 × 10
+ 1,15 × 10
, _
⎪
,
ớ 100 < < 179,9
=
⎨
⎪
⎩
Với: Fs là hệ số an toàn, bằng 1,25 trong trường hợp
so sánh 3 cấu trúc lưới khác nhau. Hệ số ε là sai số tương
đối dựa theo thông số cần quan sát, trong trường hợp
này là tỷ lệ hút entrainment ω. Còn Ni là số ô mắt lưới
trong từng cấu trúc lưới khác nhau được so sánh.
− 0,1156432 + 0,002943 − 3,09 × 10
× 10 − 5,33 × 10
+ 1,72
ớ 179,9 < < 300
− 658833 ,1 + 23960 ,32 − 346,62
⎧
+ 2,48 − 0,0088
ớ 100 < < 205,2
=
20900000 − 399555 ,3 + 3049,36 − 11,62
⎨
⎩
+ 0,022
ớ 205,2 < < 300
=
(14)
(15)
,
= − 10,759 + 0,4545 − 0,00782
,
+ 7,26 × 10 − 3,94 × 10
ớ 100 < < 300
=
,
Bảng 1. Thành phần cấu tử trong lưu chất dẫn động và lưu chất bị hút
Thành phần cấu tử
Lưu chất dẫn động (% mol)
Lưu chất bị hút (% mol)
Methane (CH4)
Ethane (C2H6)
Propane (C3H8)
Nitrogen (N2)
CO2
88,2
4,3
3,5
1
78,3
5,7
10
1,5
4,5
4
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
17
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Giá trị p được gọi là bậc rời rạc hóa của mô hình CFD
(order of discretization) và được tính toán dựa trên công
thức vòng lặp:
+ Giá trị tiệm cận của tỷ lệ hút entrainment nếu tiếp
tục làm mịn mô hình là ωexact = 38,56%. Số ô mắt lưới cần
phải chia của mô phỏng CFD để đạt được giá trị tiệm cận
tỷ lệ hút là Nexact = 438.417 ô mắt lưới.
+ Hệ số R = 0,12381 đại diện cho khả năng hội tụ đơn
điệu của giá trị cần quan sát theo phương pháp GCI (hội tụ
đơn điệu - monotonic convergence vì 0 < R < 1).
(16)
là kết quả của vòng lặp trước. Vòng lặp kết
thúc khi |p - pn-1| < 1 × 10-5. Trong khi đó, po là giá trị đầu
tiên của vòng lặp được tính theo công thức:
= 0,5
+ 0,5
(
)
Với:
+ Tính độc lập của giá trị cần quan sát so với cấu trúc
lưới mô phỏng có thể được xác định nếu GCL12 = 3,7526%
là nhỏ hơn GCL23 = 20,86%.
(17)
=
(
)
4. Kết quả và thảo luận
Trong đó: e23 = ω3 -ω2 và e12 = ω2 -ω1
4.1. Kết quả của mô phỏng CFD thiết bị Ejector
Phương pháp GCI có thể đưa ra các kết luận về tính
độc lập cấu trúc lưới mô phỏng dựa trên việc tính toán các
thông số sau:
4.1.1. So sánh tỷ lệ hút entrainment của mô hình với các
nghiên cứu khác
Cấu trúc Ejector được nghiên cứu tại mỏ Hải Thạch
được phát triển theo phương pháp xác định hình dạng tối
ưu từ nghiên cứu của Amin Hassan Amin và cộng sự [16]
và Weixiong Chen và cộng sự [17]. Trong nghiên cứu của
Amin Hassan Amin và cộng sự, 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. Kết quả tỷ lệ hút entrain-
ment tối ưu mà Amin Hassan Amin và cộng sự đạt được là
19,45% thông qua mô phỏng CFD sử dụng methane làm
lưu chất hoạt động.
×
(18)
(19)
=
=
+
(20)
(21)
=
∑
=
=
_
Từ các giá trị tính toán được từ phương pháp GCI, có
thể thấy mô hình Ejector sử dụng thành phần hỗn hợp
khí cần phải có mô hình mắt lưới phức tạp hơn so với các
nghiên cứu về Ejector khí tự nhiên trước đó. Để đạt được
sự ổn định của giá trị tỷ lệ hút entrainment, mô hình phải
cần đến 438.000 mắt lưới so với 21.000; 11.610; 32.140;
69.366; 336.387 và 294.360 lần lượt theo các nghiên cứu
trước đó [12 - 17].
Trong nghiên cứu của Weixiong Chen và cộng sự,
Ejector khí tự nhiên được mô phỏng CFD và kiểm chứng
thực địa với điều kiện hoạt động là 11 - 13 MPa áp suất sơ
cấp, 2 - 4 MPa áp suất thứ cấp và từ 5,1 - 5,6 MPa áp suất
đầu ra. Kết quả tỷ lệ hút entrainment tối ưu mà tác giả đạt
được so với áp suất sơ cấp được biểu diễn như trong Hình
4. Khi áp dụng tại cùng 1 điều kiện thông số và cấu tạo,
mô hình CFD sử dụng hỗn hợp khí tự nhiên cho kết quả
tương đương tại giá trị áp suất sơ cấp thấp (tỷ lệ hút thấp).
Tuy nhiên, tại giá trị áp suất sơ cấp tăng lên sẽ tương ứng
với tỷ lệ hút cao (từ 35 bar áp suất cổng thứ cấp trở lên),
mô hình hỗn hợp khí cho kết quả cao hơn so với mô hình
Trong đó, AD và ACell_avg lần lượt là diện tích bề mặt
mô phỏng và diện tích trung bình từng ô mắt lưới tứ giác
(quadrilateral) của Ejector được chia nhỏ. Có thể rút ra kết
luận từ tính toán độc lập cấu trúc lưới mô phỏng như sau:
+ Giá trị cần quan sát gần với giá trị tiệm cận vì α ≈ 1.
Bảng 2. Kết quả tính độc lập cấu trúc mạng lưới Ejector
(ÃÃ2)
(ÃÃ)
i
ª
ă
GCI (%)
Cell_·Ì½
¤
ⁱ
ⁱ
3651,7
1
2
3
416113
0,0088
38,55
38,50
38,08
315763
227345
0,0116
0,0161
3,7526
20,8634
0,989089
0,12381
R
!
38,56356
438417,7
exact
͈
exact
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
18
PETROVIETNAM
chỉ sử dụng methane của Weixiong
Chen và cộng sự [17].
Trong khi đó, Ejector được
nghiên cứu áp dụng tại mỏ Hải
Thạch đạt được tỷ lệ hút entrain-
ment là 37,69% tại điều kiện thiết
kế là 14 MPa sơ cấp, 3,5 MPa thứ cấp
và 4,5 MPa đầu ra. Đây là phương
án đang được triển khai nghiên cứu
sử dụng khí dẫn động lấy từ đầu ra
máy nén khí của giàn xử lý trung tâm
mỏ Hải Thạch. Phương án áp dụng
tại mỏ Hải Thạch đã cho tỷ lệ hút
entrainment cao hơn 2 nghiên cứu
về Ejector khí tự nhiên trước đó của
Amin Hassan Amin và cộng sự [16]
và Weixiong Chen và cộng sự [17].
(a)
(b)
4.1.2. So sánh 2 mô hình CFD sử dụng
methane và hỗn hợp khí tự nhiên
Hình 2. Cấu trúc lưới của mô hình Ejector với kiểu phân chia mắt lưới tứ giác (quadrilateral) (a) và chi tiết
tại khu vực buồng trộn (b)
Khi so sánh giữa 2 mô hình Ejec-
tor sử dụng hỗn hợp khí tự nhiên tại
cùng một điều kiện, ta có đồ thị tỷ lệ
hút entrainment so với áp suất thứ
cấp như Hình 6. Ban đầu khi áp suất
cổng thứ cấp đang cao thì mô hình
sử dụng hỗn hợp khí tự nhiên cho
tỷ lệ hút cao hơn. Khi áp suất dòng
Hình 3. Các kích thước hình học ảnh hưởng đến tỷ lệ hút entrainment theo nghiên cứu của Amin Hassan Amin
và cộng sự [16]
Bảng 3. Chi tiết mô hình CFD cho phương án sử dụng Ejector tại mỏ Hải Thạch
Thông số
Diễn giải
Tính phụ thuộc thời gian
Trạng thái ổn định.
Phân chia mắt lưới tứ giác;
Xác định tính độc lập của tỷ lệ hút entrainment và biên dạng áp suất so với số ô mắt lưới.
Phương pháp phân chia cấu trúc
Bộ giải
Thuật toán SIMPLE cho mối quan hệ giữa áp suất và vận tốc dòng lưu chất.
k-ε Re-Normalization Group.
Theo áp suất và nhiệt độ cho các phương án 1 và 2.
Mô hình rối
Miền tính toán
Hỗn hợp khí gồm methane, ethane, propane, nitrogen và carbon dioxide như chi tiết trong
Bảng 1 (phương trình khí thực Peng Robison cho tỷ trọng hỗn hợp).
Chất lưu
Vòng lặp sẽ dừng lại khi phần dư được xác định 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 một khối lượng lưu chất thứ
cấp trên một khối lượng lưu chất 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
Bảng 4. Kích thước tối ưu theo nghiên cứu của Amin Hassan Amin và cộng sự đạt được thông qua 216 bộ kích thước khác nhau [16]
ꢀ
ꢀ
Thông
số
̾
̾
ꢀ
ꢀ
(độ)
5,5723
͈͒͊
̾
Lꢀ
̾
Lꢂꢀ
(đꢁộ[)
(độ)
ꢀ
ꢁ\
ꢀ
ꢁ
ꢃ
ꢂꢀ
̾
̾
̾
̾
ꢀ
ꢀ
(mm)
4,6
(độ)
13,5
ꢀ
ꢀ
11,2071 7,0631
1,4069
1,9178
1,8045
= 8,3
15,7391
= 72,4
0,6387
͆ = 2,938
̾ = 6,4717 NXP = 8,822
̾
͆
ꢁ
ꢂꢀ
ꢂꢀ
ꢀ
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
19
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
thứ cấp giảm xuống thì mô hình sử dụng meth-
ane và hỗn hợp khí tự nhiên cho kết quả tương
đương. Hình 7 biểu diễn tỷ lệ hút entrainment
so với áp suất ngược cho 2 mô hình Ejector. Mô
hình sử dụng hỗn hợp khí cho tỷ lệ hút cao hơn
tại chế độ nghẹt đôi, tuy nhiên 2 mô hình lại cho
kết quả tương đương trong chế độ nghẹt đơn và
đảo lưu. Điều này có thể giải thích do khối lượng
phân tử của các hỗn hợp khí tự nhiên là lớn hơn
và qua đó tạo ra nguồn năng lượng dẫn động
lớn hơn. Tuy nhiên, bắt đầu từ chế độ nghẹt đơn
thì nguồn năng lượng dẫn động này là không đủ
và không vượt trội so với áp suất ngược. Vì vậy, tỷ
lệ hút không có khác biệt.
Hình 4. Đồ thị tỷ lệ hút entrainment so với áp suất thứ cấp tại điều kiện áp suất sơ cấp Pp = 12 MPa
và áp suất ngược Ps = 5,2 MPa [17]
Thông qua mô phỏng CFD, có đồ thị so sánh
biên dạng vận tốc, áp suất dòng lưu chất giữa 2
mô hình chỉ dùng methane và gồm thành phần
hỗn hợp khí tự nhiên. Kết quả mô phỏng cho
2 mô hình này được tính toán cho điều kiện 12
MPa áp suất sơ cấp, 3 MPa áp suất thứ cấp và 4,1
MPa áp suất ngược (Hình 8 - 10). Trong Hình 9,
các vị trí sóng xung kích tương ứng với các vị trí
màu đỏ. Điểm khác biệt chủ yếu xảy ra trong khu
vực thiết diện không đổi và buồng trộn (Hình 8,
10). Tại khu vực thiết diện không đổi và buồng
trộn, mô hình hỗn hợp khí có kết quả vận tốc
dòng lưu chất lớn hơn và không có sự biến thiên
vận tốc. Với mô hình chỉ có methane, tại khu vực
thiết diện không đổi và buồng trộn có nhiều
sóng xung kích hơn (Hình 9). Sóng xung kích
được tạo ra là do dòng lưu chất liên tục tăng và
giảm vận tốc. Vì vậy, có sự suy giảm năng lượng
dòng lưu chất và tạo ra khác biệt về tỷ lệ hút.
70
60
50
40
30
20
10
0
20
25
30
35
40
45
Áp suất thứ cấp (bar)
Hình 5. Đồ thị tỷ lệ hút entrainment so với áp suất thứ cấp tại cùng điều kiện khi so sánh với nghiên cứu
của Weixiong Chen và cộng sự [17]
40
35
30
25
20
15
10
5
Ngoài ra, thông qua mô phỏng CFD hỗn hợp
khí tự nhiên, có biên dạng tỷ lệ khối lượng dòng
chảy các thành phần cấu tử như Hình 11 - 13.
Kết quả cho thấy mô phỏng CFD hỗn hợp khí tự
nhiên rất cần thiết cho các ứng dụng đòi hỏi độ
chính xác về thành phần cấu tử khí tự nhiên.
0
35
31,5
28
24,5
21
17,5
14
Áp suất thứ cấp (bar)
Hình 6. Tỷ lệ hút entrainment giữa 2 mô hình sử dụng khí methane và hỗn hợp khí tự nhiên
so với áp suất thứ cấp tại điều kiện: Pp = 140 bar, Pb = 45 bar
40
35
30
25
20
15
10
5
4.2. Khả năng áp dụng kết quả của mô hình
CFD thiết bị Ejector trong nghiên cứu gia tăng
thu hồi cho mỏ khí, condensate
Việc xây dựng mô hình chính xác hoạt động
của thiết bị Ejector bằng phương pháp mô
phỏng CFD hỗn hợp khí tự nhiên hỗ trợ hiệu quả
trong công tác nghiên cứu triển khai giải pháp
gia tăng thu hồi cho mỏ khí, condensate:
0
31,5
36
40,5
45
49,5
54
58,5
63
67,5
Áp suất ngược (bar)
Hình 7. Tỷ lệ hút entrainment giữa 2 mô hình sử dụng khí methane và hỗn hợp khí tự nhiên
so với áp suất ngược tại điều kiện Pp = 140 bar, Pb = 45 bar
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
20
PETROVIETNAM
- Mô phỏng CFD có thể phân tích được
ảnh hưởng của các thông số vận hành, đặc
điểm cấu trúc bên trong đến hiệu suất làm
việc của thiết bị. Mô hình CFD sử dụng hỗn
hợp khí tự nhiên sẽ dùng để nghiên cứu tối
ưu hóa cấu trúc bên trong thiết bị Ejector cho
điều kiện áp dụng tại mỏ Hải Thạch - Mộc
Tinh. Các nghiên cứu [16, 22] đã chỉ ra nhược
điểm của mô hình là hiệu suất thiết bị Ejector
còn thấp, đặc biệt là trong trường hợp áp suất
đầu ra cao hoặc áp suất dòng thứ cấp thấp.
(a)
(b)
Hình 8. Biên dạng áp suất tĩnh bên trong kết cấu - Mô hình chỉ có methane (a); mô hình hỗn hợp khí (b)
- Kỹ thuật CFD còn giúp phân tích và
nhận định các phương án lấy khí dẫn động
khác nhau để đưa ra phương án hiệu quả nhất
trong điều kiện tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh.
Hiện tại, trong ứng dụng gia tăng thu hồi khí
dùng Ejector trên thế giới, không có phương
án nào được coi là tối ưu trong mọi trường
hợp. Tỷ lệ hút entrainment sẽ được tính toán
theo suốt quá trình gia tăng thu hồi của giếng
suy giảm áp suất. Tổng thời gian thu hồi cũng
như sản phẩm gia tăng được tính toán theo
từng phương án áp dụng tại mỏ Hải Thạch.
(a)
(b)
Hình 9. Biên dạng vận tốc lưu chất bên trong kết cấu - Mô hình chỉ có methane (a); mô hình hỗn hợp khí (b)
- Đánh giá kỹ thuật, nhận định các tình
huống vận hành có thể gặp phải. Các vấn đề
vận hành thiết bị đã được dự báo như: tỷ lệ
lỏng trong dòng thứ cấp, hàm lượng CO2, H2S
gây ăn mòn vòi phun, dòng chảy chất lỏng
không ổn định, hiện tượng Joule - Thomson
và hình thành hydrate [23].
(a)
- Ngoài ra, việc có thể giám sát và đảm
bảo chế độ hoạt động tối ưu của thiết bị
theo thời gian thực trong quá trình vận hành
Ejector rất cần thiết [15]. 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 quả mô phỏng CFD.
Trong khi vận hành Ejector, B.J.Huang và cộng
sự đã nhấn mạnh tầm quan trọng của biểu
đồ nổi tiếng như Hình 14 [24]. Trong đó, 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).
(b)
Hình 10. Đồ thị áp suất tĩnh dọc chiều dài tại trục chính của thiết bị - Mô hình chỉ có methane (a);
mô hình hỗn hợp khí (b)
Tại chế độ cận tới hạn, tỷ số hút entrain-
ment là không đổi so với áp suất ngược cho
Hình 11. Biên dạng tỷ lệ khối lượng dòng chảy của khí methane trong hỗn hợp
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
21
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
động từ đầu ra máy nén khí tại giàn xử lý trung
tâm mỏ Hải Thạch. Mô hình sử dụng hỗn hợp khí
tự nhiên là bước tiến mới giúp thiết kế và tối ưu
hóa thiết bị Ejector cũng như giúp nâng cao tính
chính xác, hiệu quả cho các nghiên cứu sử dụng
Ejector khí tự nhiên trong tương lai. Từ nghiên
cứu xây dựng mô hình CFD này, có thể đẩy mạnh
triển khai áp dụng Ejector khí tự nhiên trong các
lĩnh vực tiềm năng khác tại Việt Nam và cụ thể là
mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh như gia tăng thu hồi mỏ
khí, thu gom khí bay hơi (flashing) từ sản phẩm
condensate hay hút condensate ngưng tụ vùng
cận đáy giếng.
Hình 12. Biên dạng tỷ lệ khối lượng dòng chảy của khí ethane trong hỗn hợp
Hình 13. Biên dạng tỷ lệ khối lượng dòng chảy của khí propane trong hỗn hợp
Các phương hướng nghiên cứu tiếp theo là
gia tăng thu hồi khí condensate bằng thiết bị
Ejector tại mỏ Hải Thạch gồm việc tối ưu hóa thiết
kế, triển khai lắp đặt, vận hành và kiểm chứng mô
hình bằng kết quả thực địa. Các nghiên cứu nổi
bật nhằm đưa ra giải pháp tối ưu về kích thước và
hình dạng khác nhau của Ejector khí tự nhiên như
là phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu của bộ
cấu kiện bên trong Ejector Set-Based Concurrent
Engineering [26], không thứ nguyên hóa cấu tạo
hình học của Ejector so với tỷ lệ hút entrainment
[27], hay phương pháp tối ưu dựa trên mẫu đại
diện (Surrogate based optimization technique)
kết hợp mô phỏng CFD, phương pháp Kriging
và giải thuật di truyền [16], phương pháp CFD
kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu (Multi-
Objectives Evolutionary Algorithm). Việc gia tăng
thu hồi khí kéo dài có thể sẽ đòi hỏi nhiều bộ lõi
khác nhau được thiết kế và chế tạo nhằm thu hồi
được lượng sản phẩm lớn nhất tại cụm mỏ Hải
Thạch - Mộc Tinh.
Hình 14. Đồ thị tỷ số hút entrainment so với áp suất ngược [24]
đến 1 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. 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 hay đảo lưu tại đầu thứ cấp [25].
5. Kết luận
Ứng dụng để gia tăng thu hồi cho mỏ khí condensate Hải
Thạch sử dụng thiết bị Ejector đã được mô phỏng bằng kỹ thuật
CFD. Kết quả so sánh với nghiên cứu trước đó của Amin Hassan
Amin và các cộng sự [16] và Weixiong Chen và các cộng sự [17]
cho thấy mô hình mô phỏng CFD sử dụng thành phần khí hỗn hợp
với điều kiện mỏ Hải Thạch cho kết quả chính xác. Tuy nhiên, mô
hình sử dụng hỗn hợp khí đòi hỏi lưới mô phỏng được chia nhỏ
hơn rất nhiều so với các nghiên cứu trước đó nhằm đạt được độ
độc lập kết quả GCI. Tại các điều kiện có tỷ lệ hút entrainment cao
thì mô hình sử dụng hỗn hợp khí tự nhiên cho kết quả cao hơn so
với mô hình sử dụng khí methane thông thường. Vị trí có sự khác
nhau là khu vực buồng trộn và vùng thiết diện không đổi nơi xảy
ra các sóng xung kích do thay đổi vận tốc dòng lưu chất. Mô hình
CFD của Ejector đang được nghiên cứu áp dụng tại mỏ Hải Thạch
đạt được tỷ lệ hút 37,69% tại điều kiện thiết kế là 14 MPa sơ cấp, 3,5
MPa thứ cấp và 4,5 MPa đầu ra. Đây là phương án sử dụng khí dẫn
Tài liệu tham khảo
[1] 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.
[2] Y.Bartosiewicz,
Z.Aidoun,
and
Y.Mercadier, “Numerical assessment of ejector
operation for refrigeration applications based on
CFD,” Applied Thermal Engineering, Vol. 26, No. 5 -
6, pp. 604 - 612, 2006.
[3] A.J.Green, Kevin Ashton, and A.T.Reade,
“Gas production improvements using ejectors”,
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
22
PETROVIETNAM
Offshore Europe, Aberdeen, United Kingdom, 7 - 10
September, 1993.
[14] 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.
[4] M.M.Sarshar, “Jet-boosting the profitability of
marginal oil and gas fields”, World Pumps, Vol. 1998,
No. 387, pp. 24 - 26, 1998.
[15] Weixiong Chen, Chenxi Huang, Daotong
Chong, and Junjie Yan, “Numerical assessment of ejector
performance enhancement by means of combined
adjustable-geometry and bypass methods”, Applied
Thermal Engineering, Vol. 149, pp. 950 - 959, 2019.
[5] 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.
[16] Amin Hassan Amin, Ibrahim Elbadawy, Essam
Elgendy, and Md Fatouh, “Effect of geometrical factors
interactions on design optimization process of a natural
gas ejector”, Mechanical Engineerin, Vol. 11, No. 9, 2019.
[6] P.Andreussi, S.Sodini, V.Faluomi, P.Ciandri,
A.Ansiati, F.Paone, C.Battaia, “Multiphase ejector to boost
production: First application in the Gulf of Mexico”, Offshore
Technology Conference, Houston, Texas, 5 - 8 May, 2003.
[17] 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, No. 6 - 8, 2014.
[7] Kulachate Pianthong, Wirapan Seehanam,
M.Behnia, Thanarath 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.
[18] NIST, NIST standard reference database number
69. Chemistry WebBook, 2018.
[8] 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.
[19] 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.
[20] P.J.Roache, “Quantification of uncertainty in
computational fluid dynamics”, Vol. 29, pp. 123 - 160, 1997.
[9] Y.Bartosiewicz, Zine Aidoun, P. Desevaux,
and Y.Mercadier, “CFD-Experiments integration in the
evaluation of six turbulence models for supersonic
ejectors modeling”, Proceedings of Integrating CFD and
Experiments Conference, Glasgow, UK, 2004.
[21] Patrick J.Roache, “Verification of codes and
calculations”, AIAA Journal, Vol. 36, No. 5, pp. 696 - 702,
1998.
[22] 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 - 2, pp. 21 - 29,
2013.
[10] Yinhai Zhu and Peixue Jiang, “Experimental
and numerical investigation of the effect of shock wave
characteristics on the ejector performance,” International
Journal of Refrigeration, Vol. 40, pp. 31 - 42, 2014.
[23] 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.
[11] Weixiong Chen, Huiqiang Chen, 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.
[12] 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 - 15, pp. 2799 - 2807, 2009.
[24] 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.
[25] Jianyong Chen, Sad Jarall, Hans Havtun, and
Bans Palm, “A review on versatile ejector applications in
refrigeration systems”, Renewable and Sustainable Energy
Reviews, Vol. 49, pp. 67 - 90, 2015.
[13] D.Chong, G.Wu, S.Liu, J.Yan, and J.Liu,“Numerical
simulation of low pressure natural gas injector”, AIP
Conference Proceedings, Vol. 1207, pp. 961 - 967, 2010.
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
23
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
[26] Muhd Ikmal I. Bin Mohd Maulana, AhmedAl-
Ashaab, Jakub W.Flisiak, Zehra C.Araci, Piotr W.Lasisz,
Essam Shehab, Najam Beg, and Abdullah Rehman, “The
set-based concurrent engineering application: A process
of identifying the potential benefits in the surface jet
pump case study,”Procedia CIRP, Vol. 60, pp. 350 - 355, 2017.
[27] Navid Sharifi, Masoud Boroomand, and Majid
Sharifi, “Numerical optimization of ejector geometry
based on non-dimensional parameters”, International
Mechanical Engineering Congress and Exposition, Houston,
Texas, USA, November 9 - 15, 2012.
ENHANCING PRODUCTION WITH NATURAL GAS EJECTOR
FOR HAI THACH GAS CONDENSATE FIELD - CFD MODEL DEVELOPMENT
Tran Ngoc Trung1, Trieu Hung Truong2, Ngo Huu Hai1, Tran Vu Tung1, Ly Van Dao1
1Bien Dong Petroleum Operating Company
2Hanoi University of Mining and Geology
Email: trungtn@biendongpoc.vn
Summary
In the field of gas and condensate production, the processing of fluid flowing depends on the reservoir pressure and the inlet pressure
of the gas processing system. In order to recover gas and condensate from the depleting or pressure-reducing wells at the same time with
wells still maintaining stable flowrate and pressure, conventionally the methods of using surface equipment are often studied to evaluate
their technical feasibility as well as economic efficiency. Two conventional methods using surface equipment are Three-phase Natural Gas
Compressor and Ejector. Compared to the Gas Compressor, the method using Ejector offers many advantages such as low investment and
operating costs, and this is also a lightweight, reliable and environmental-friendly equipment. However, to support investment decision
making, a reliable fluid dynamic model is crucial to analyse the workability and performance as well as to accurately calculate the increase of
enhanced recovery products.
In this study, the results of the Computational Fluid Dynamic (CFD) model using a gas mixture were also compared to those produced by
the equivalent model using only methane. The flowing of fluids inside the Ejector is modelled based on the k-ε Re-Normalisation Group (k-ε
RNG) turbulent model. The gas compositions for working fluids are those under the conditions of Hai Thach field. The Peng-Robison real gas
equation was also applied to calculate the gas density.
Key words: Ejector, CFD model, enhanced gas/condensate recovery, Hai Thach field.
DẦU KHÍ - SỐ 5/2020
24
11 trang
16/04/2022
2900
Bạn đang xem tài liệu "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", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- nghien_cuu_xay_dung_mo_hinh_mo_phong_dong_luc_hoc_chat_long.pdf
