Studiul Proprietatilor Fizico Chimice ale Unor Amestecuri de Titeidoc

=== Studiul proprietatilor fizico-chimice ale unor amestecuri de titei ===

MINISTERUL EDUCAȚIEI NAȚIONALE ȘI CERCETĂRII ȘTIINȚIFICE

UNIVERSITATEA OVIDIUS CONSTANȚA

FACULTATEA DE STIINTE APLICATE SI INGINERIE

PROGRAMUL DE STUDII: TEHNOLOGII ȘI MANAGEMENT ÎN PRELUCRAREA PETROLULUI

STUDIUL PROPRIETĂȚILOR

FIZICO-CHIMICE ALE UNOR AMESTECURI DE ȚIȚEI

COORDONATOR ȘTIINȚIFIC,

Conf. Dr. Ing. CHIȘ Timur –Vasile

MASTERAND,

Pîrvu Corina

Constanța

– 2016 –

Anexa A

DECLARAȚIE

Subsemnata Pîrvu Corina, Absolventă a Facultății de Științe Aplicate și Inginerie din Universitatea Ovidius din Constanța, promoția 2016, specializarea Tehnologii și Management în Prelucrarea Petrolului, declar pe proprie răspundere că lucrarea de disertație am redactat-o cu respectarea regulilor dreptului de autor, conform actelor normative în vigoare (Legea 8/1996 modificată și completată prin Legea nr. 285/2004, Ordonanța de Urgență nr. 123/2005, modificată și Legea nr.329/2006).

Pentru eliminarea acuzațiilor de plagiat:

– am executat lucrarea personal, nu am copiat-o și nu am cumpărat-o, fie în intregime, fie parțial;

– textele din surse românești, precum și cele traduse din alte limbi au fost prelucrate de mine și sintetizate rezultând un text original;

– în cazul utilizării unor fraze citate exact, au fost indicate sursele bibliografice corespunzătoare, imediat dupa frazele respective.

Am luat la cunoștință că existența unor părți nereferențiate sau întocmite de alte persoane poate conduce la anularea diplomei de master.

Data Semnătura

REZUMATUL LUCRĂRII

Instalațiile de rafinare sunt construite pentru un tip de țiței.

Dar pe durata exploatării zăcământului de hidrocarburi acesta își schimă proprietățile fizico-chimice.

Un exemplu elocvent este rafinăria Midia care a fost proiectată a prelucra țiței Iranian Ușor.

Acest țiței nu a mai putut fi livrat deoarece Iranul a intrat în embargou. Atunci rafinăria Midia s-a orientat către țiței REBCO (Rusian Export Blend Crude Oil).

De asemenea în existența rafinăriei se poate schimba atât furnizorul de țiței cât și propietarul.

În aceste cazuri calitatea țițeiului utilizat se va modifica și deci va trebui ca rafinăria să își optimizeze procesul tehnologic funcție de noile țițeiuri.

Pe plan mondial acest inconvenient a fost eliminat prin amestecarea țițeiurilor înainte de rafinare și crearea unor noi țițeiuri (de tip blend), care să corespundă celei mai optime rețete de prelucrare.

Dar amestecarea țițeiurilor reprezintă și modificarea parametrilor fizico-chimici, lucrarea de față analizînd efectul ratelor de amestec asupra densității, vâscozității și curbei de distilare.

În capitolul I am prezentat stadiul actual al cercetărilor în acest domeniu.

Capitolul II descrie tehnicile numerice utilizate pentru aceste amestecuri.

Capitolul III analizează influența ratei de amestec asupra densității, vâscozității și curbei de distilare.

De asemenea am introdus și o modelare Chemcad.

O bogată bibliografie studiată pentru realizarea acestei teme este trecută în anexă.

Lucrarea se încheie cu concluzii și teme de cercetare propuse pentru viitor.

Cuprins

CAPITOLUL I

NOȚIUNI INTRODUCTIVE

Compușii organici conțin în moleculă, în principal, carbon și hidrogen.

Alături de aceste elemente, în natură, mai apar și alte elemente, din care mai importante sunt: oxigenul, halogenii, sulful, azotul, fosforul.

Privind asigurarea acestor elemente, cele mai dificile probleme le prezintă carbonul, deși unele puncte de vedere indică dificultăți în asigurarea hidrogenului.

In natură, în cea mai mare parte, carbonul se găsește în componența cărbunilor, gazelor naturale, petrolului, a substanțelor organice de natură vegetală sau animală, a carbonaților, sub formă de CO2 etc.

Prin transformări chimice, compușii organici, separați din diferite surse naturale, conduc la obținerea unor materii prime industriale sau a unor produși finiți, utilizați în viața de zi cu zi.

Evoluția în timp a utilizării principalelor materii prime pentru industria organica este redată în diagrama prezentată în figura 1.

Figura 1 – Evoluția în timp a utilizării principalelor materii prime pentru industria organică [1]

La început, industria chimică a utilizat ca materii prime produse regenerabile de natură vegetală și animală. Ulterior s-a trecut la folosirea pe scară largă a cărbunelui.

Utilizarea petrolului și gazelor naturale ca surse de materii prime pentru industria chimică organică a început să devină importantă după 1900 [2].

Situația acestora, în prezent, este marcată de înlocuirea cvasitotală a tehnologiei cărbunilor cu cea petrolieră.

Aceasta se datorează în principal costului scăzut al extracției petrolului, ușurinței cu care – fiind lichid – poate fi transportat, și gamei importante de compuși conținuți.

I.1. Formarea petrolului

Din punct de vedere al compoziției chimice, țițeiul este un amestec complex de hidrocarburi gazoase și solide dizolvate într-o soluție de hidrocarburi lichide.

Cuvântul petrol este de origine romană și provine din „oleum petrae“ (ulei de piatră). Petrolul este cunoscut încă din antichitate sub forma bitumului (un tip de gudron).

În Egipt petrolul se folosea pentru îmbălsămarea mumiilor.

Cuvântul „mumiya” înseamnă în limba arabă bitum.

Sumerienii foloseau asfaltul ca liant pentru realizarea de mozaicuri și cărămizi, iar formele lichide pentru iluminarea încăperilor.

La noi în țară prima atestare documentară referitoare al petrol este din 1716 și se datorează lui Dimitrie Cantemir care amintește de petrolul de la Moinești în “Descriptio Moldaviae”.

Prima rafinărie de petrol din lume a fost construită în România, în 1856, la periferia orașului Ploiești, de către frații Mehedințeanu [4].

În țiței se găsesc compuși organici cu oxigen (fenoli, acizi naftenici), cu sulf (mercaptani și tiofeni), cu azot (chinolina). De asemenea se găsesc hidrocarburi ciclice saturate (naftene sau cicloparafine), hidrocarburi aromatice și hidrocarburi aciclice saturate (alcani sau parafine).

Formarea zăcămintelor de petrol și gaze este legată de originea hidrocarburilor.

Asupra modului de formare a zăcămintelor de țiței au fost elaborate următoarele teorii:

Teoria anorganică. A fost formulată de către M. Berthelor și compleată de către D.I. Mendeleev.

Această teoria afirma că țițeiul s-a format în straturile adânci ale scoarței terestre prin acțiunea apei asupra carburilor metalice. CaC2 și Al4C3, etc., prin contact cu apa se descompun rezultând acetilena, metanul și alte hidrocarburi.

Sub acțiunea temperaturilor înalte și a presiunilor mari din interiorul pământului (și mai ales în prezența catalizatorilor naturali-oxizi și săruri minerale), hidrocarburile nesaturate se polimerizează rezultând țițeiul.

Ulterior au fost emise o serie de ipoteze grupate astfel:

Ipoteza carburilor (în laborator s-au obținut hidrocarburi în urma reacțiilor dintre carburi metalice și apă, reacția dezvoltându-se la temperaturi înalte),

Ipoteza radioactivității, care consideră că se pot obține hidrocarburi de petrol în urma acțiunii radioactive a unor emanații asupra metanului într-un mediu fără aer,

Ipoteza emanațiilor vulcanice (ce conțin metan și alte hidrocarburi).

Argumentul principal al acestei teorii îl constituie prezența hidrocarburilor în roci eruptive și metamorfice fisurate.

Aceste zăcăminte s-ar putea fi format ca urmare a unui procedeu anorganic dar existența mai multor tipuri de hidrocarburi confirmă faptul că formarea petrolului ar fi putu fi la început anorganică urmată de o multiplicare cantitativă organică (migrație a hidrocarburilor din cuvertura sedimentară a fundamentului cristalin eruptiv și metamorfic).

Teoria organică se fundamentează pe mai multe ipoteze și anume:

Țițeiul este de origine vegetală (Figuier), formându-se din plante (prin putrezirea acestora și transformarea lor în acizi grași, metan și dioxid de carbon),

Țițeiul este de origine animalică (Engler), formându-se prin transformarea grăsimilor animalelor marin (în special a peștilor) la temperaturi mari și presiuni mari,

Țițeiul este de origine mixtă (vegetală și animală, teorie formulată de către Potonie). Această ipoteză plecă de la faptul că transformarea unor plante și animale marine microscopice (acoperite de nămol) sub acțiunea unei bacterii anaerobe în nămol sapropelic a fost prima etapă de inițiere a dezvoltării structurilor de petrol. Datorită straturilor de sol care au acoperit zăcământul de origine (roci mamă) și mai ales transformărilor geologice (temperaturi înalte și presiuni mari), nămolul sapropelic a suferit transformări chimice, dând naștere țițeiului.

I.2.Compoziția țițeiului

Datorită originii sale, petrolul brut este un amestec complex în care predomină hidrocarburile, alături de mici cantități de compuși cu sulf, oxigen și azot.

Compoziția elementară a țițeiurilor brute se situează între următoarele limite:

84 – 87 % carbon 0 – 1 % azot

11 – 14 % hidrogen 0 – 1 % oxigen 0 – 5 % sulf

I.3.Clasificare

Compoziția petrolului brut este foarte complexă și poate varia chiar în cadrul aceluiași zăcământ. Petrolurile brute diferă prin conținutul de hidrocarburi ușoare, prin raportul dintre clasele de hidrocarburi, prin conținutul în compuși cu oxigen, azot, sau sulf și prin prezența sau absența unor componenți.

Pentru clasificarea petrolurilor brute au fost elaborate diferite metode dintre care unele au la bază criterii bazate pe natura chimică a petrolurilor brute, iar altele, criterii tehnologice, referitoare la posibilitatea de prelucrare și de utilizare a principalelor produse.

Prima metodă propusă în țara noastră a fost cea dezvoltată de C. Creangă.

Această teorie numită “Carpatica”, are la bază două criterii.

Primul privește fondul de hidrocarburi din petrolul brut, luând în considerație toate hidrocarburile prezente, și se exprimă prin indicii structurali: .

Indicele P înseamnă parafinic, indicele N – naftenic, iar indicele A – aromatic.

Pe baza acestui criteriu, petrolurile brute se împart în șapte clase prezentate în tabelul 1.1.

Al doilea criteriu, care împarte petrolurile brute în grupe, se referă la următoarele conținuturi de interes practic și anume:

-conținutul de sulf (s),

-conținutul de ceară (c),

-conținutul de rășini și asfaltene (r),

-procentul de distilare până la 473K (d.)

Tabelul 1.1. Clasele de țițeiuri după clasificarea Creangă [3]

În tabelul 1.2. sunt indicate limitele pentru indicii de calitate, iar în tabelul 1.3., cele douăsprezece grupe de petroluri brute rezultate de pe urma introducerii acestor indici.

Tabelul 1.2. Limitele pentru indicii de calitate [3]

Din categoria sistemelor practice de clasificare a petrolurilor face parte și cea folosită în industria petrolului din România și pe care se bazează selecționarea lor în vederea prelucrării.

Corespunzător acestei caracteristici, petrolurile românești sunt împărțite în trei clase și anume:

– asfaltoase sau neparafinoase – tip A;

– semiparafinoase – tip B;

– parafinoase – tip C.

Tabelul 1.3. Grupele de petroluri brute [3]

O altă clasificare utilizează ca și proprietate analizată densitatea.

– țiței foarte ușor, cu densitatea cuprinsă între 0,73 – 0,8 g/cm3;

– țiței ușor, cu densitatea cuprinsă între 0,81 – 0,9 g/cm3;

– țiței greu, cu densitatea cuprinsă între 0,91 – 1,04 g/cm3.

O clasificare utilă este cea care analizează și compoziția chimică:

– țiței parafinos (bogat în alcani, hidrocarburi parafinice sau parafine, CnH2n+2); au un conținut ridicat de parafină care este solidă la temperatura mediului și foarte puține materii bituminoase; dă o bună producție de parafină și uleiuri de ungere de calitate superioară.

– țiței aromatic (bogat în hidrocarburi aromatice);

– țiței naftenic (bogat în cicloalcani, hidrocarburi naftenice sau naftene, CnH2n);

– țiței asfaltic; au un conținut redus de parafină, dar posedă cantități mari de materii asfaltice. Din ele se obțin uleiuri de ungere cu o viscozitate foarte sensibilă la temperatură, dar, care prin metode speciale de rafinare, pot echivala cu cele parafinice.

Concluzia este că există o multitudine de sisteme și metode de clasificare a petrolurilor, însă nici una dintre acestea nu poate fi considerată cea mai bună și cea mai complexă, și de aceea, fiecare poate fi folosită numai pentru scopuri limitate.

I.3.Proprietățile fizice

Proprietățile fizice ale petrolului variază în raport cu compoziția lui chimică. Determinarea acestora se realizează în laborator pe probele recoltate din țiței sau prin utilizarea unor relații empirice sau nomograme, stabilite pe baza unor date experimentale care, în foarte multe cazuri diferă de la un produs la altul.

Tițeiul este un lichid vâscos, de culoare brună, cu miros caracteristic, cu fluorescență verde-albăstruie.

Țițeiul are o densitate mai mică decât apa, ea variind între 800 – 930 kg/m3.

Este insolubil în apă, formând cu aceasta emulsii. Deoarece este un amestec complex de compuși, țițeiul nu prezintă un punct de fierbere bine definit.

Țițeiul distilă continuu în intervalul 30 – 380 0C.

Aspectul coloristic al țițeiului variază foarte mult de la un câmp petrolier la altul, de la culoarea cafeniu-gălbui-verzui a lichidelor mobile, la culoarea neagră a țițeiurilor viscoase sau semisolide.

Țițeiurile au o culoare brun închis datorită compușilor cu caracter asfaltic și rășinos. Există și țițeiuri incolore sau galben deschise.

Culoarea este legată de prezența sulfului, a compușilor cu sulf și azot, a fenolilor și a altor hidrocarburi grele. La produsele petroliere albe, culoarea dă indicații asupra calității fracționării, iar la uleiuri asupra gradului de rafinare.

Foarte multe țițeiuri sunt optic active și rotesc planul luminii polarizate spre dreapta (dextrogir); fracțiunile ușoare care distilă până la 200 °C nu prezintă activitate optică, iar la fracțiunile grele activitatea optică crește cu creșterea temperaturii.

Masa moleculară a fracțiunilor petroliere depinde de masa moleculară a componenților și de proporția în care ei se află în fracțiunea respectivă.

Numai că, proporția în care ei se află în fracțiunea petrolieră nu poate fi aflată cu exactitate pentru că există o multitudine de compuși, unii dintre ei în proporții foarte mici și care nu pot fi separați individual.

De aceea, fracțiunile petroliere sunt considerate amestecuri complexe. La fracțiunile de țiței, masa moleculară medie (M) este corelată cu densitatea și cu temperatura de fierbere a componenților.

Cu cât masa moleculară medie este mai mare, cu atât temperatura de fierbere și densitatea componenților sunt mai ridicate. Limitele maselor moleculare sunt pentru benzină M = 90 – 130 și pentru motorină M = 180 – 220.

În starea sa naturală, petrolul are densitatea mai mică decât a apei; densitatea la 15oC este de 0,80 – 0,95, iar densitatea API la 60 oC este de 45,4 – 47,4.

Fracțiunile petroliere în care predomină parafinele au densitate mai mică decât cele în care predomină hidrocarburile naftenice.

Limitele pentru densitate sunt: benzina d = 0,7 – 0,76, petrol d = 0,76 – 0,79 și motorină d = 0,79 – 0,84.

Densitatea variază invers proporțional cu temperatura.

Produsele petroliere au conductibilitate electrică redusă, fiind bune electroizolante. Conductibilitatea electrică depinde de umiditate, de impuritățile prezente și de temperatură. Datorită conductibilității foarte scăzute a n-parafinei, ea se folosește pe scară largă drept material electroizolant.

I.4. Variația proprietăților fizice cu rata de amestec a țițeiurilor

I.4.1. Masa specifică

Masa specifică (densitatea), [kg/] reprezintă raportul între masa si volumul corpului. Densitatea este dependentă de temperatură și presiune. Pentru produsele lichide variația densității cu presiunea este însă neglijabilă.

Densitatea la o anumită temperatură, pentru produsele petroliere lichide se poate determina cu diverse relații empirice, dintre care una este așa numita legea lui Mendeleev:

(1.1)

în care:

-=densitatea produsului la

-t = temperatura produsului ()

-= coeficient de corecție, valorile sale fiind date în tabelul 1.4. pentru câteva produse petroliere.

Tabelul 1.4. Coeficient de corecție pentru unele valori ale densității [3]

Alte relații dau densitatea relativă a unui produs petrolier la o temperatură oarecare „t” în raport cu apa la 4, cum este relația:

, (1.2)

în care :

– = densitatea relativă a produsului la 20 () în raport cu apa pură la 4 ();

– t = temperatura produsului ()

– K = coeficient de corecție, ale carui valori după Wuithier, sunt în tabelul 1.5 

Tabelul 1.5. Valorile coeficientului K [3]

Pentru amestecurile de produse petroliere lichide, densitatea se determină cu relația:

(1.3)

în care :

, este participația volumetrică a componentului „i” care are volumul (V este volumul amestecului), sau cu relația:

, (1.4)

în care :

, este participația molară a componentului a cărui masă molară este , (M este masa moleculară medie a amestecului), sau cu relatia:

, (1.5)

în care :, este participarea masică a componentului a cărui masă este (m, este masa amestecului).

În toate cele trei relații „” este densitatea componentului „i” .

Alte relații pentru determinarea densității unui produs petrolier la o temperatură sunt de forma:

(1.6)

în care este masa specifică la temperatura 293.15 K determinată experimental, T temperatura în K, iar factorul are expresia:

(1.7)

I.5.Prelucrarea țițeiului

Prelucrarea țițeiului s-a dezvoltat pe trei direcții principale, diferențiate între ele prin procesele aplicate și prin produsele obținute: prelucrare primară, secundară și petrochimică.

In prelucrarea primară a țițeiului sunt aplicate acele procedee fizice prin care țițeiul este separat în diferite fracțiuni utilizate, în principal, pentru obținerea de carburanți și lubrifianți.

Prelucrarea secundară a țițeiului implică acele procedee fizico-chimice de transformare a unor fracțiuni rezultate la prelucrarea primară cu scopul obținerii de hidrocarburi aromatice, alchene, alcani, precum și a produselor petroliere care corespund cerințelor impuse de normele de mediu.

Prelucrarea petrochimică a țițeiului implică în principal, acele procedee de transformare chimică a majorității produselor de prelucrare secundară în materii prime industriale sau în produse finite.

I.6.Utilizări ale țițeiului

Domeniile de utilizare ale derivaților obținuți prin prelucrarea țițeiului sunt foarte variate și importante:

– în industria chimică, în ramura petrochimiei unde se rafinează țițeiul obținându-se prin cracare diversele fracțiuni lichide (benzine, petrolul lampant, motorină, păcură etc.) din care prin procedee de transformare chimică se obțin mase plastice (polietilenă, polipropilenă, polistiren, policlorură de vinil, polietilen tereftalat – PET, poliamide etc.), cauciuc sintetic, fibre sintetice (nylon, relon, compuși poliacrilici), alcooli, intermediari pentru fabricarea medicamentelor și coloranților etc.

– producția unei game largi de combustibili utilizați în transporturile de toate categoriile, încălzirea imobilelor și în scopuri casnice.

– în energetică unde se folosește păcura în centralele termoelectrice, motorina în centrale electrice cu motoare diesel (grupuri electrogene) și petrolul la turbinele cu gaz.

CAPITOLUL II.

AMESTECURI DE TITEI

II.1. Stadiul actual al cercetărilor în domeniul optimzării amestecurilor de petrol

În domeniul cecetării operaționale și a creerii rețetelor de amestec s-au scris peste 5000 de cărți, articole și memorii, puține sunt cele ce tratează amestecurile de produse petroliere și țiței.

Analiza literaturii de specialitate în acest domeniu definește două direcții principale și anume:

Realizarea de amestecuri optime pentru obținerea de produse finite conforme cu cerințele rafinăriei,

Optimizarea aprovizionării și descărcării de țiței în depozitele rafinăriei.

În prima direcție cercetările au demarat începând cu anul 1955 când J. W. Davie [6] a publicat o lucrare dedicata realizării amestecurilor de produse petroliere pe baza programării liniare.

Dar lucrarea de referință pentru industria petrolieră a fost editată de către W. W. Garvin, H. W. Crandal, J. B. John si R. A. Spellman în anul 1957 (Aplicații ale programării liniare în industria petrolieră) [7].

Rafinăriile au avut și ele încercări timide de a realiza amestecuri de produse petroliere bazate pe tehnici de programare numerică, cel mai des model numeric utilizat fiind realizat de către, Gifford H. Symonds pentru compania ESSO STANDARD OIL [7].

În România, cercertările privind elaborarea de modele numerice de obținere a unor amestecuri optime au fost demarate de către Gh. Bărbatu, care începând cu anul 1964 a publicat mai multe materiale dedicate amestecurilor de produse petroliere [8, 9, 10].

Pentru realizarea unor amestecuri optime de petrol s-au efectuat studii timide în România în perioda 1970-1974 de către ing. Jenicu Nicolae în cadrul laboratoarelor Oil Terminal Constanța.

Studiile au constat în verificarea relațiilor lui Henry Maurin la simularea comportării unor amestecuri de țiței congelabile.

Astfel s-au stabilit variații ale punctului de congelare și a vâscozității amestecurilor de țiței pentru mai multe tipuri și s-au corelat cu tabelele date în lucrarea [12].

Mult mai târziu, în cadrul laboratorului de produse petroliere de la Universitatea Ovidius, T. Chiș a realizat mai multe amestecuri de țiței, analizand comportarea acestora funcție de rata de amestec [13].

S-a studiat variația vâscozității și a densității mai multor țițeiuri cu rata de amestec.

Dar aceste cercetări nu au oferit relații complexe privind comportarea amestecurilor de țiței aditivate.

De asemenea nu s-a elaborat un model privind curba de distilare a unor amestecuri de țiței.

Pentru cea de-a doua direcție, cercetările au început în anul 1955 când Manne A.S. a studiat posibilitatea de a programa descărcarea vapoarelor funcție de necesarul de țiței al unei rafinării.

El a stabilit un model numeric linear, dar acest model este greu de utilizat datorită faptului că realizarea stocurilor de țiței nu este o activitate liniară (este funcție de starea vremii, de prețurile pe piață a țițeiului, de prețul transportatorilor, de situația economică și politică) astfel că în anul 1996 Shan [15, 16] realizează primul model numeric de programare a descărcării navelor petroliere întrun depozit.

Modelul pleacă de la optimizarea relației:

(2.1)

Unde:

reprezintă timpul de descărcare (ore),

reprezintă tipul de țiței,

este tipul de contract economic (în moneda de lucru),

reprezintă capacitatea de depozitare (în m3),

FU reprezintă cantitatea de țiței necesară a fi livrată (în tone),

RV0 este marja de rafinare (USD/tonă)

Figura 2.1. Modelul lui Shah de descărcare a vapoarelor în depozit [16]

Ca și variabile ale procesului s-au introdus în ecuații:

XF0t este o variabilă binară ce indică prezența vapoarelor în dana portului (0 dacă nu este prezent și 1 daca este la dană).

FIo,i,t este capacitatea de țiței livrată în perioada t (m3),

Po,i,t este cantitatea de țiței aflată în rezervorul i la perioada t (m3),

So,i,t este cantitatea de țiței intrată în rezervorul i la perioada t (m3),

(2.2)

Ecuația 2.2 ne indică constrângerea data de capacitatea vapoarelor de a transporta o anumită cantitate de țiței la un moment dat de timp.

Constrângerea sistemului datorată descărcării tancurilor este:

(2.3)

În model s-a introdus și maximum de vapoare ce pot fi operate:

(2.4)

Balanța țițeiului din depozit a fost redată prin ecuația:

(2.5)

Inventarul initial al stocului de țiței din depozit este:

(2.6)

Cantitatea de țiței aflată în rezervorul i la sfârșitul perioadei t al țițeiului o este:

(2.7)

(2.8)

Ulterior lansării pe piață a acestui program s-a introdus ca și variabilă și stocul de siguranță, definit ca și cantitate minima necesară prelucrării rafinăriei pentru minimum 7 zile (în România această cantitate se calculează pentru 15 zile) [17].

(2.9)

Altă constrângere ce trebuie analizată este și cantitate maximă de țiței ce poate fi prelucrată:

(2.10)

Acestă cantitate trebuie să fie cuprinsă ca valoare între:

(2.11)

Adică cantitatea minimă ce poate fi prelucrată și cantitatea maximă ce poate fi prelucrată.

Compoziția țițeiului a fost introdusă ca și un parametru de lucru în ecuația de mai jos [17,18,19]:

(2.12)

(2.13)

Modelul lui Shan, completat de către Mendez și Pinto dă rezultate bune doar în ceea ce privește optimizarea alimentării cu țiței a rafinăriei.

Dar elemente calitative ca și prezența sulfului în amestec, cantitatea de parafine și vâscozitatea nu apar în această simulare.

II.2. Noțiuni de programare matematică

Programarea matematică (Mathematical Programming) este o metodă de determinare a maximului sau minimului unei funcții de mai multe variabile.

De asemenea elementele de definire a funcției sut legate între ele prin ecuații și inecuații.

Sistemul de ecuații și inecuații reprezintă restricțiile problemei iar funcția de optimizat este denumită funcție de eficiență.

Sub forma generala, modelul matematic de programare liniară se prezintă sub forma:

i=1,2,…,k (2.14)

i= k+1,…,p (2.15)

i=p+1,…,m (2.16)

j=1,2,…,n (2.17)

(2.18)

Acest model necesită pentru reprezentarea coeficientilor tehnici stabiliti pe baza analizei fenomenului considerat, definirea a x variabile ce reprezinta nivelul la care trebuie desfașurate activitățile. Coeficienții c se numesc costuri ale activităților j=1,2, …,n.

Dacă introducem p variabile noi, nonnegative (varibile auxiliare), acestea vor fi adunate la resticțiile 2.14.

Dacă apoi scădem din 2.15, ecuațile sistemului se pot scrie sub forma:

i=p+1,…,m (2.19)

j=1,2,…,n (2.20)

II.3.Aplicații ale programării liniare în industria petrochimică

Programarea liniară reprezintă un procedeu de optimizare matematică, constând în optimizarea unei funcții obiectiv, funcție de unele cerințe exprimate ca inegalități sau ca egalități liniare.

Programarea liniara a fost definită de catre George Danzig in anul 1947 si se refera la faptul ca atat funcția obiectiv cât și restricțile sunt expresii liniare funcție de variabilele de decizie [21].

Programarea liniară este un substitut al modelelor de programare matematică și derivă din cuvântul englezesc programme (cu sensul de a planifica operațile).

Scopul programării liniare este de a lua decizii optime de către managerul de proiect.

Problema de programare liniară este de a maximiza sau a minimiza o funcție obiectiv în timp ce sunt satisfăcute un număr de condiții restrictive sau constrângeri.

Funcția obiectiv reprezintă scopul urmărit de către beneficiar funcție de variabilele de decizie.

Restricțile sunt exprimate matematic prin egalități sau inegalități. Acestea trebuiesc respectate atunci când se determină variabilele de decizie.

Criterile de optimizare a funcției obiectiv pot fi de natură:

economică (beneficiul maxim, costurile de producție minime, timp de recuperare a investiților minim ),

tehnică (volumul reactorului, cantitatea de reactant necesară, cantitatea de catalizator necesară, concentrația produsului final).

Restricțile pot fi de natură;

fizică (valorile variabilelor de decizie trebuie să fie nonnegative)

tehnică (limitare la curentul de alimentare sau la temperatura de furnizare a agentului de încălzire)

tehnologică (limitare a capacității de producție sau a echipamentelor tehnice).

Optimizarea liniară în industria petrochimică se poate aplica în:

faza de proiectare (alegerea utilajelor si echipamentelor optime și alegerea soluției optime de prelucrare)

faza de exploatare (determinarea condiților optime de exploatare, determinarea rutelor de alimentare cu produse și materii prime, determinarea optimă a condiților de fabricare a produselor chimice)

faza de conducere (optimizarea procesului de conducere a instalației chimice, controlul centralizat al proceselor chimice)

faza de comercializare (prospectarea pieții și livrarea optimizată a produselor, depozitarea optimă a produselor).

Definirea problemei de programare liniară

O problema de programare liniara se prezinta astfel:

o functie obiectiv liniara in raport cu variabilele de decizie .

(2.21)

Sau mai condensat:

(2.22)

un sistem de restrictii liniare in raport cu variabilele de decizie, restrictii care apar sub forma de inegalitati sau egalitati:

(2.23)

(2.24)

Problema constă în a afla un set de valori nonnegative:

(2.25)

al variabilelor de decizie care are rolul de a maximiza sau minimiza functie de scopul ales a functiei obiectiv.

Se pot intalni urmatoarele abateri de la structura de mai sus daca:

conditia de nonnegativitate se poate pune doar pentru o parte din variabilele de decizie,

este posibil ca toate restrictiile sa apara sub forma de egalitati liniare in raport cu variabilele de decizie, acestea aparand in problemele de transport,

daca se inmultesc inegalitatile cu (-1) se schimba si semnul ≤ in semnul ≥.

O problemă de programare liniară (de optimizare) constă în:

– obținerea unui minim sau maxim a funcției obiectiv (funcție liniară),

– satisfacerea de către variabilele de decizie a unui set de constrângeri,

– asocierea unei restricții de semn variabilelor de decizie.

Modelul matematic

Modelul matematic asociat teoriei programării liniare este format dintr-un:

sistem de m ecuații și inecuații ce reprezintă restricțile variabilelor de decizie xj(j=1,n),

(2.26)

un sistem de condiții de restricții de semn:

(2.27)

o funcție obiectiv ce trebuie optimizată (maximizată sau minimizată):

(2.28)

Formularea problemei constă în rezolvarea sistemului de ecuații și inecuații dat de relațiile de mai sus.

Proprietățile programării liniare

Având în vedere că funcția obiectiv și constrângerile trebuie să fie liniare principalele proprietăți ale programării liniare sunt:

a. aditivitatea. Este proprietatea care arată că suma contribuțiilor diverselor activități la o constrângere anume, este egală cu contribuția totală la acea constrângere. Deci contribuția fiecărei variabile la funcția obiectiv este independentă de valorile celorlalte variabile de decizie și contribuția unei variabile la membrul stâng al fiecărei constrângeri este independentă de contribuția celorlalte variabile.

b. proporționalitatea. Este proprietatea prin care orice activitate multiplicată printr-un factor constant, este egală cu multiplicarea cu același factor al contribuției finale la funcția obiectiv. De asemeni contribuția fiecărei variabile de decizie la funcția obiectiv este proporțională cu valoarea acesteia și contribuția fiecărei variabile din membrul stâng al fiecărei constrângeri este proporțională cu valoarea variabilei .

c. divizibilitatea. Este proprietatea de a accepta în ecuațiile programării liniare și în soluțiile obținute, valori fracționare.

d. certitudinea. În programarea liniară coeficienții funcției obiectiv, membrul drept al constrângerilor și coeficientul tehnologic (coeficienții variabilelor de decizie) sunt cerți.

Concepte ale programării liniare

Ca și concepte ale programării liniare sunt definite:

zona realizabilă. Este zona în care problemele de programare liniară respectă toate constrângerile și restricțile de semn.

Soluția optimă. Este punctul din zona realizabilă în care funcția obiectiv are cea mai bună valoare (maximă sau minimă).

Exemplu concret de rezolvare a unei probleme de optimizare a producției unei rafinării

Problema 1

Să presupunem că o rafinărie prelucrează patru tipuri de țiței (milioane tone) conform tabelului de mai jos.

Tabelul 2.1. Date prelucrare țiței în rafinărie

Rafinăria s-a obligat prin angajamente contractuale să prelucreze și să livreze următoarele produse finite:

Ce cantitate de țiței din fiecare sortiment trebuie prelucrată cu cheltuieli minime.

Scrierea ecuațiilor:

Dacă vrem să obținem 1 milion de tone de benzină avem:

0,1 x1+0,2 x2+ 0,3 x3+ 0,4 x4 (milioane tone) care trebuie să fie mai mare sau egală cu cerința și anume 0,3 milioane tone.

Pentru petrol avem:

0,05 x1+0,05 x2+ 0,1 x3+ 0,1 x4 (milioane tone) care trebuie să fie mai mare sau egală cu cerința și anume 0,1 milioane tone.

Pentru motorină avem:

0,35 x1+0,35 x2+ 0,3 x3+ 0,3 x4 (milioane tone) care trebuie să fie mai mare sau egală cu cerința și anume 0,8 milioane tone.

Pentru păcură avem:

0,5 x1+0,4 x2+ 0,3 x3+ 0,3 x4 (milioane tone) care trebuie să fie mai mare sau egală cu cerința și anume 1,0 milioane tone.

Scrierea restricților de semn:

x1,x2,x3,x4 care trebuie să fie mai mari decât 0.

Scrierea funcției obiectiv:

Min F=180 x1+200 x2+ 220 x3+ 230 x4 (USD/tonă).

Rezultatul final obținut cu ajutorul softului QM este:

X1=1.571.400 tone

X2=714.300 tone

X3=0

X4=0

Pret optim de prelucrare 425,7143 USD/tona

Problema 2

PROBLEMA 2. Prelucrarea unor loturi de țiței în scopul obținerii unui beneficiu maxim, când sortimentele sunt limitate cantitativ.

În acest caz avem o rafinărie care prelucrează trei tipuri de țiței (tip A, tip B, tip C) și din care obținem 5 categorii de produse finite (gaze și gaze lichefiate, benzină, motorină, petrol, păcură). Randamentele țițeiurilor sunt.

Să presupunem că rafinăria poate produce următoarele cantități maxime de produse:

Producția rafinăriei este limitată ori de capacitatea limitată de prelucrare a unei instalații sau de piața de desfacere.

Rafinăria realizează un beneficiu de:

Problema constă în găsirea cantității de țiței din fiecare lot ce trebuie prelucrată astfel încât să obținem un beneficiu total maxim.

Deci funcția obiectiv va avea următoarea formă:

Max F=15 x1+20 x2+20 x3,

Constrângerile sau restricțiile privind cantitățile ce trebuiesc prelucrate anual sunt:

Pentru gaze și gaze lichefiate avem condiția de limitare a producție:

3 x1+0 x2+ 5 x3 ≤250.000,

Pentru limitarea producției de benzină avem:

20 x1+25 x2+ 30 x3 ≤1.000.000,

Pentru limitarea producției de petrol avem:

7 x1+0 x2+ x3 ≤130.000,

Pentru limitarea producției de motorină avem:

42 x1+45 x2+ 30 x3 ≤175,

Rezultatul final obținut cu ajutorul softului QM este:

X1=0 tone

X2=3.750.000 tone

X3=208.333 tone

Beneficiu maxim 7.916.667 USD

CAPITOLUL III

ANALIZA UNOR PROPRIETĂȚI FIZICO-CHIMICE

ALE AMESTECURILOR DE ȚIȚEI

III.1. Realizarea amestecurilor de țiței

Procesul fizic al realizării amestecurilor de țiței în principiu este simplu de realizat.

El poate fi efectat prin:

Amestecare continuă prin injecție în linie a componeților,

Prin amestecare discontinua (adică amestecarea componenților într-un rezervor prevăzut cu agitator)

Este ideal pentru a se observa că produsul final este conform cerințelor impuse, să existe și analizori în flux continuu, care să furnizeze controlul feed-back al aditivilor de amestec.

Dar în analiza amestecurilor de țiței cel mai greu este realizarea rețetei de amestec sau mai bine zis determinarea proporției componeților.

Selectarea componeților ce intă în amestec este una din cele mai complexe probleme, deoarece acestea amestecuri trebuie realizate funcție de:

Spațiul în rezervoare,

Cantitatea de țiței ce trebuie preluată,

Catitatea de sulf ce trebuie să aibă amestecul la prelucrare,

Curba de distilare dorită (randamentul produselor finite),

Condițiile reologice de transport al țițeiurilor.

Operațiunile de amestec pot fi simulate pe baza:

Modelelor de programare liniară (selecționarea unor componenți care intră în amestec și apoi scrierea ecuațiilor (inecuațiilor) de amestec și a funcției obiectiv),

Crearea de modele numerice funcție de calitățile finale dorite ale amestecului (un model matematic mai greu de realizat).

Dacă prima metodă a fost utilizată în subcapitolul II.3 și va fi prezentată și în capitolul III pentru a analiza diferențele dintre cele două modele.

Legat de al doilea model trebuie să reamintim că unele proprietăți ale amestecurilor sunt aditive (adică se comportă linear în amestec, deci calitatea amestecului finit poate fi exprimată ca o medie, eventual ponderata în % volume, % molare sau % greutate).

Deci proprietățile amestecului în cazul aditivității trebuie să respecte condițiile:

(3.1)

(3.2)

(3.3)

Unde:

Pa este proprietatea amestecului total,

Pi este proprietatea componentului i,

wi este fracția (% greutate) a componentului i,

vi este fracția (% volume) a componentului i,

xi este fracția (% molară) a componentului i,

Cu alte cuvinte una din urmatoarele ecuatii trebuie sa fie satisfacute.

Ca și proprietăți aditive (fie în volum, greutate sau bază molară) în cadrul amestecurilor de țiței sunt:

greutatea specifică,

conținutul de sulf,

presiunea de vapori.

Dar unele proprietăți nu pot fi evaluate (determinate) pe baza comportării liniare.

Pentru aceste proprietăți trebuie găsite relații care apoi să fie convertite în funcții cu comportament liniar.

Aceste funcțiuni (numere, indici sau factori de amestec) sunt utilizate pentru liniarizarea proprietăților neaditive și respectă următoarea relație:

(3.3)

În relația de mai sus Ii este indice de amestec.

De reținut că în industria petrolieră aceste calități amestecate într-un model de programare liniară trebuie să aibă aceleași unități și anume moli, greutate, volum.

De asemenea în unele cazuri chiar și proprietățile aditive pot fi exprimate prin indici de amestec (de exemplu presiunea de vapori poate fi evaluată molar mai bine prin indici de amestec decât prin proprități aditive).

În rafinăriile din America exprimarea în programele de amestecare a țițeiurilor se face în elemente volumetrice, comparativ cu Europa unde se utilizează cantități exprimate în unități de greutate.

III.2. Determinarea indicilor de amestec

Determinarea indicilor de amestec se realizează urmând etapele următoare:

colectarea datelor de amestec,

deducerea funcțiilor de amestec,

ajustarea coeficienților ecuației,

testarea funcției de amestec.

Colectarea datelor

Este cea mai importantă etapă și constă în colectarea tuturor datelor posibile a fi utilizate în definirea modelului matematic al comportării amestecului de țiței.

Datele trebuie să fie astfel alese încât să fie cât mai precise și cât mai distribuite.

După culegerea datelor se realizează simularea proprietăților amestecului. Se va avea grijă ca modelul să fie și statistic relevant.

Deducerea formei ecuației de amestec

Pentru deducerea formei ecuației se poate alege un model numeric (realizat pe baza legiilor fizice de comportare) sau un model empiric (bazat pe interpretarea statistică a comportării amestecului analizat).

În practică se recomandă utilizarea amândora.

În industria petrochimică unele relații de comportare trebuiesc determinate în urma studiului statistic. De exemplu conținutul de sulf poate fi echivalat cu cantitatea de sulf, pe când cifra octanică a benzinelor nu poate să fie o caracteristică a întregului lot și a probei analizate.

Calculul coeficienților

După ce forma ecuației a fost determinată se poate calcula coeficienții cei mai reprezentativi ai datelor de care dispunem.

Coeficientii functiei de amestec teoretice pot fi deduși din teoria conform careia coeficientii de amestec ai sistemului empiric trebuie determinati prin analize statistice.

Ambele seturi de coeficienti trebuie sa fie ajustati pentru a face datele disponibile

Testarea indicilor

În final modelul de amestec trebuie testat pentru datele independente.

La testarea formei finale ale modelului de amestec, funcția indicilor de amestec trebuie testată prin utilizarea datelor relevante. Dacă este posibil aceste date trebuie să fie independente de datele utilizate în orice ajustare anterioară.

Aceste date trebuiesc analizate prin rezolvarea ecuației de amestec (calculul proprietăților amestecului prin indici de amestec) și apoi comparate cu datele determinate experimental.

Rezultatele trebuie să fie analizate statistic prin calculul deviației standard și a deviației medie (valori calculate versus valori determinate).

De menționat că abaterea standard în cazul amestecurilor de țiței se poate datora unor erori ce pot apare:

În timpul alegerii indicilor de amestec,

În timpul realizării amestecului,

În cazul colectării eronate a datelor (citirii greșite a datelor observate),

În cazul analizei necorespunzătoare a componeților de amestec.

III.3. Modelul interactiv de amestec

Modelul de amestec a țițeiurilor a fost preluat după modelul interdependent propus de Morris [25].

Acest model a fost utilizat pentru obținerea amestecurilor de produse petroliere și pleacă de la observația că proprietățile neaditive pot fi determinate prin teste începând de la amestecarea unei proporții egale (50 %-50 %).

Ecuația ce descrie amestecul este următoarea:

(3.3)

reprezintă proprietatea sau calitatea amestecului,

a1 este proprietatea componentului 1,

a2 este proprietatea componentului 2,

x1 este fracția de volum din componentul 1,

x2 este fracția de volum din componentul 2,

b12 este coeficientul de interdependență pentru componenții 1 și 2,

Pentru mai mult de doi componenți există un termen adițional pentru fiecare și un coeficient interdependent pentru fiecare pereche de componenți.

De exemplu pentru 3 componenți vom avea o relație de forma:

(3.4)

Componenții liniari trebuie să fie schimbați funcție de condițile de calitate ale compușilor individuali.

De preferat ca interacțiunea coeficienților să nu fie schimbată des decât dacă caracteristicile componenților se schimbă semnificativ.

Pentru un studiu bine fundamentat trebuie să fie testați toți componenții plus 50;50 amestecuri al tuturor perechilor de componenți posibili.

Numărul total de teste cerute pentru un studiu de amestec este egal cu:

(3.5)

O ecuație interdependentă necesară a descrie comportarea unui amestec format din 5 componenți va avea 5 termeni liniari și 10 termeni interdependenți.

Deoarece majoritatea studiilor de amestec sunt realizate în programare liniară, valorile liniare de amestec trebuie să fie determinate din datele de laborator (de studiu) ale amestecului.

III.4. Metoda drumului critic (Reeves Method)

O relație între schimbările de volum și proprietățile fizico-chimice a fost elaborată de către Reeves (care determină calculul piederilor de volum din amestecuri binare):

(3.6)

În care:

C este procentul în volum- contractat,

W este procentul în greutate a fracției grele din amestec,

M1 este greutatea moleculară a componentului ușor,

M2 este greutatea moleculară a componentului greu,

B constantă,

Constanta B depinde de greutatea moleculară a componentului mai ușor.

Tabelul 3.1. Constanta B

III.5. Corelația API

Modificarea caracteristicilor amestecului de petrol înseamnă și contracția volumului.

În cazul amestecării hidrocarburilor ușoare cu țiței API a reușit să determine o corelație pentru estimarea contracției de volum.

(3.7)

Unde:

S reprezintă factorul de contracție în volum din componentul ușor,

C concentrația componentului mai ușor,

G este diferența de greutate între componentul mai ușor și componentul mai greu exprimată în grade A.P.I.

Ecuația a dat rezultate bune la concentrații de până la 21 de procente din componentul ușor. Ecuația nu este validată de concentrații de peste 50 de procente din componentul mai ușor.

Tabelul 3.2. Factorii de concentrație pentru diverse concentrații de component ușor și diferența gravitațională calculate conform ecuației (3.7)

III.6. Distilarea si influentele acesteia in problemele de amestec

Curbele de distilare definesc caracteristicile de volatilitate ale produselor petroliere.

Aceste caracteristici sunt necesare estimării sortimentelor de produse .

De asemenea curbele de distilare sunt utile în determinarea caracteristicilor produselor distilate.

Distilare: „Operația (procesul) de separare în fracțiuni a unui amestec lichid, prin evaporarea parțială preferențială a componenților amestecului și recuperarea separată atât a componenților separați, cât și a reziduului.” (conform STAS 10839-77, punctul 2.2.15)

Interval de distilare: „ Intervalul (limitele) de temperatură cuprins între temperatura inițială și temperatura finală de distilare a unei fracțiuni petroliere.” (conform STAS 10839-77, pct. 2.2.16)

Curbă de distilare: „ Graficul obținut pentru un anumit amestec lichid, la distilarea discontinuă pe aparatură și în condiții determinate, reprezentând relația între temperatură și cantitatea de distilat.” (conform STAS 5778-82, punctul 2.1.30)

Presiune de vapori: ,,Presiunea exercitată de vaporii degajați de un produs petrolier, în aparatură și condiții standardizate.” (conform STAS 10839-77, pct. 2.2.28)

Punct inițial de distilare: „ Temperatură notată (corectată, dacă este cazul) în momentul în care prima picătură de condensat cade din vârful refrigerentului în timpul unei distilări efectuate în condiții standardizate.”(conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.1)

Punct final de distilare: „ Citire maximă, notată, a termometrului (corectată, dacă este cazul), în timpul fazei finale a unei distilări efectuate în condiții standardizate. Aceasta se obține de obicei după evaporarea întregii cantități de lichid de pe fundul balonului. <<Temperatura maximă>> este sinonimul frecvent folosit.” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.2)

Procent recuperat: „ Volum de condensat, în mililitri, citit pe cilindrul gradat de colectare, simultan cu citirea temperaturii.” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.5)

Procent total de recuperare: „ Procent de recuperare cumulat cu reziduul din balon.” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.7)

Procent de pierderi: „100 minus procentul total de recuperare ” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.8)

Procent de reziduu: „ Procent total de recuperare minus procentul de recuperat, sau volumul reziduului, în mililitri, dacă acesta se măsoară în mod direct.” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.9)

Procent evaporat: „ Suma dintre procentul de recuperare și procentul de pierderi.” (conform SR ISO 3405:1998, punctul 3.10)

Corecție: „ Valoare adăugată algebric rezultatului brut al unei măsurări pentru compensarea erorii sistematice.” ( conform SR 13251:1996, punctul 3.15)

Material de referință certificat (MRC) : „ material de referință, însoțit de un certificat, ale cărui, una sau mai multe, valori ale proprietății ( proprietăților) sale este (sunt) certificate printr-o procedură care stabilește trasabilitatea la o realizare exactă a unității ( unităților) în care sunt exprimate valorile proprietății ( proprietăților) și pentru care fiecare valoare certificată este însoțită de o incertitudine la un nivel de încredere indicat.” (conform SR 13251:1996 punctul 6.14).

Distilarea în amestec

Benzinele trebuie să aibă caracteristici de distilare foarte bune.

Astfel că amestecarea componenților de benzina se face în scopul obținerii unei anumite curbe de distilare (care are drept temperatură finală temperatura de obținere a benzinei).

Curba de distilare se pot constitui funcție de:

Temperatura de obținere a unui procent de condensat dat,

Procentul de condensat din produs evaporat la o anumită temperatură.

S-au efectuat multe studii pentru a modela matematic curba de distilare a unui amestec.

Curba de distilare a amestecului este influențată de:

Compoziția hidrocarburilor,

Proprietățile și compoziția amestecului (condițiile și compoziția amestecului),

Scara de distilare a amestecului,

Diferența dintre temperatura de fierbere a amestecului și temperatura de distilare.

Modelarea distilării amestecurilor de produse petroliere

Jackman, Decker si Schneider [30] au propus o relatia de mai jos pentru estimarea valorilor de amestec a distilarii complete si a fractiilor inguste:

(3.8)

Unde:

DBV = valoarea distilatiei in amestec

D = (T-VABP)/100

T = temperature de distilare in grade Celsius

VABP = temperature medie volumetrica de fierbere, in grade Celsius

Tabelul 3.3. Coeficienții ecuației 3.7.

Tabelul 3.4.Valorile de amestec ale distilație în procente evaporate

III.7. Modelul liniarizării proprietăților neaditive

Așa cum am afirmat ca și propretăți aditive se pot considera a fi:

densitatea,

conținutul de sulf,

conținuutl de săruri anorganice,

conținutul de săruri organice.

De exemplu densitata de amestec se poate determina în șase moduri și anume:

se dau densitățile și volume di și Vi.

(3.9)

(3.10)

se dau densitățile și procentele volum di și %Vi.

(3.11)

(3.12)

se dau densitățile și fracțiile volum di și vi.

(3.13)

(3.14)

se dau densitățile și greutățile di și Gi.

(3.15)

(3.16)

se dau densitățile și pocentele de greutate di și %Gi.

(3.17)

(3.18)

se dau densitățile și fracțiile greutate di și gi.

(3.19)

(3.20)

Dând la o parte calitățile aditive ale amestecurilor de țiței se poate întocmi o listă cu caracteristicile neaditive.

Acestea sunt:

vâscozitatea amestecurilor,

punctul de curgere,

punctul de congelare,

curba de distilare,

punctul inițial de fierbere,

punctul final de fierbere,

temperatura la care distilă 10, 20, 30, 40, 80 și 90 % din volum.

Încercările de laborator au confirmat că acești parametrii pot fi liniarizați pe baza unor indici de amestec stabiliți pe baze de calcul numerice coroborate cu date experimentale.

Interesat de remarcat că indicii de amestec sunt aditivi tot în volum ca și calitățile aditive.

De exemplu liniarizarea punctului de congelare se poate calcula cu ajutorul tabelului 3.5 (indicii Henri Maurin).

La fel și vâscozitatea amestecurilor se poate determina tot pe baza indicilor de amestec din tabelul 3.7.

Modul de calcul este redat în capitolul 4 pe un caz concret de simulare.

III.8. Estimarea punctului de curgere și a punctului de congelare a amestecurilor de țiței

Punctul de curgere

ASTM D 97 definește punctul de curgere (pour point) al unui produs petrolier ca fiind cea mai joasă temperatură la care proba începe să curgă (fără ca proba să fie agitata).

Punct de curgere: ,, Temperatura cea mai joasă, la care un produs petrolier lichid, supus răcirii în condiții și aparatură standardizate, continuă încă să curgă.” (conform STAS 10839-77, pct. 2.2.34.)

Punctul de congelare

Punctul de congelare reprezintă temperatura la care produsul petrolier congelat în eprubetă standard își rupe structura de gel prin inclinarea la 45 ºC.

Burns a descoperit o relație pentru aflarea punctului de curgere la amestecurile de țiței:

(3.21)

Unde:

Ta este punctul de curgere al amestecului (temperatura punctului de curgere în ºF),

Vi este fracția de volum al componentului i,

x este constantă,

Ta este punctul de curgere al componenutlui i (temperature punctului de curgere în ºF),

De asemenea pentru punctul de curgere se utilizează cu succes indicii de amestec Henri Maurin.

III.9. Estimarea vâscozității amestecurilor de petrol

Vâscozitate: ,, Proprietatea unui produs petrolier determinată de frecarea internă care ia naștere când moleculele acestuia se deplasează unele în raport cu celelalte, sub influența unor forțe exterioare. După aparatura și modul de determinare se exprimă ca viscozitate cinematică,dinamică sau convențională.” (conform STAS 10839-77, punctul 2.2.52)

Vâscozitatea convențională Engler: ,, raportul dintre timpul de curgere a unui volum cunoscut dintr-un lichid la temperatura dată și timpul de curgere a aceluiași volum de apă distilată la temperatura de 20 0C, printr-un vâscozimetru Engler, în condiții determinate.”(conform STAS 117-87 , pct. 1.2.3.1.)

o E = grad Engler = unitate de măsură convențională pentru viscozitate.

Tabelul 3.5. Indicii Henri Maurin pentru calculul punctului de congelare si curgere

Determinarea vâscozității amestecurilor de țiței prin metoda Maxell

Ecuațiile pentru amestec sunt următoarele:

(3.22)

(3.23)

În care:

CST este vâscozitatea în cSt,

IAV este indicele de amestec pentru vâscozitate.

Tabelul 3.6. Indicii de amestec pentru determinarea vâscozității prin metoda Maxell

Tabelul 3.7. Indicii Henri Maurin pentru calculul vâscozitătii cinematice de amestec

III.10. Modelarea matematică a amestecurilor de țiței

Pentru a observa cum se realizează un model numeric bazat pe programare liniară am luat în considerare un depozit de țiței cu următoarele caracteristici:

Tabelul 3.8. Caracteristici țiței din depozitul analizat

Indicii de amestec sunt luați din tabelele lui Henri Maurin (Tabelul 3.5 și 3.7).

Trebuie să realizăm un amestec de țiței ce trebuie să aibă următoarele proprietăți:

Conținut de fracții ușoare minim 50 %,

Vâscozitatea la 20 ºC să fie de maxim 10 cSt=IA=23,58

Sulful să fie de maximum 1 %,

Punctul de curgere maxim -5 ºC adică IA= 31,8,

Cantitatea de prelucrat să fie de 12.000 tone,

Prețul să fie minim.

Funcția obiectiv:

Condiția de fracții ușoare

Condiția referitoare la punctul de curgere:

Condiția referitoare la vâscozitate

Condiția referitoare la sulf

Condiția referitoare la prelucrare

Restricții de disponibilitate:

Pentru calculul linear am utilizat softul elaborate de către profesorul Howard Weiss (QM).

Rezultatul final este:

X1=2049,469 tone țiței tip sarir

X2=85,530 tone țiței tip kirkuk

X3=80000 tone țiței tip arabian

X4=0 țiței tone tip Ras garib

X5=1818,19 tone țiței tip sarir

CAPITOLUL 4

EVALUAREA EXPERIMENTALĂ A PROPRIETĂȚILOR FIZICO-CHIMICE ALE AMESTECURILOR DE ȚIȚEI

Studiu de laborator

În cadrul temei propuse am studiat două produse realizate în urma amestecului:

Țițeiului cu păcura,

Motorinei cu petrol,

Scopul studierii acestor produse s-a datorat următoarelor:

Din cauza prețului scăzut al gazelor naturale, păcura nu mai are căutare pentru centrale termice. Tocmai de aceea producătorii încearcă să utilizeze păcura în amestec cu țițeiul pentru a se rerafina și deci a se prelucra superior,

Pentru unele vapoare, motorina poate fi amestecată cu petrol tocmai pentru a scădea costul utilizării acestui carburant și mai ales datorită lipsei cererii de petrol.

Scopul studiului era și de a observa comportarea densității, vâscozității și a punctului de curgere funcție de rata de amestec a componeților și de a reliefa aditivitatea sau neaditivitatea unor proprietăți fizice.

Experimentul realizat

Experimentul 1.

În primul experiment s-au analizat caracteristicile reologice ale unui amestec format dintr-o păcură rezultată în urma prelucrării unui țiței tip REBCO la rafinăria Burgas (Bulgaria) și două țițeiuri (unul de tip REBOCO si unul de tip SILCO).

Analizele au fost efectuate pe aparatura si conform standardelor in vigoare pentru fiecare tip de analiza.

Tabelul 4.1. Caracteristici pacura

Tabelul 4.2. Caracteristici titei 1(Rusian Export Blend Oil-REBCO)

Tabelul 4.3. Caracteristici titei 2 (Siberian Light Crude Oil-SILCO)

Tabelul 4.4. Variatia densitatii amestecului A (pacura cu titei 1) cu rata de amestec volumică

Tabelul 4.5. Variatia densitatii amestecului B (pacura cu titei 2) cu rata de amestec volumică

Tabelul 4.6. Variația densității a unui amestec păcură-țiței (pacura 1 cu titei 1)

Figura 4.1. – Evoluția densității amestecului (la 20ºC, [g/cm3] )(pacura cu titei 1) cu rata de amestec volumică a pacurii (Proporție volumică păcură, %)

Tabelul 4.7. Variația densității a unui amestec volumic păcură-țiței (pacura cu titei 2)

Figura 4.2. – Evoluția densității amestecului (la 20ºC, [g/cm3] )(pacura cu titei 2) cu rata volumică de amestec a pacurii (Proporție păcură, %)

Observații:

După cum se observă există o diferență de maximum 0,7 % și -0,2 % între valoarea determinate și valoarea calculate a densității amestecurilor,

Se constată că amestecurile cu densitatea redusă a țițeiului dă mai bune rezultate în cazul amestecului cu păcură,

Calculul densității de amestec s-a efectuat cu relațiile 4.1, 4.2, 4.3.

Pentru amestecurile de produse petroliere lichide, densitatea se determină cu relația:

(4.1)

în care :

, este participația volumetrică a componentului „i” care are volumul (V este volumul amestecului), sau cu relația:

, (4.2)

în care :

, este participația molară a componentului a cărui masă molară este , (M este masa moleculară medie a amestecului), sau cu relatia:

, (4.3)

în care :, este participarea masică a componentului a cărui masă este (m, este masa amestecului).

În toate cele trei relații „” este densitatea componentului „i” .

Experimentul 2

Pentru a observa diferența dintre produsele grele și produsele ușoare am ales un amestec format din motorină și petrol.

Tabelul 4.8. Caracteristici motorină

Tabelul 4.9. Caracteristici petrol

Tabelul 4.10. Variația densității amestecului volumic petrol-motorină funcție de rata de amestec motorină

Figura 4.3. – Evoluția densității amestecului volumic (la 20ºC, [g/cm3] )(motorină cu petrol) cu rata de amestec volumică a motorinei (Proporție motorină, %)

După cum se observă în cazul motorinei în amestec cu petrol, densitatea amestecului este aditivă (liniară).

Analiza variației punctului de congelare a amestecurilor

Tabelul 4.11. Variația proprietăților fizice ale amestecului volumic păcură cu țițeiul 1

Figura 4.4. – Evoluția punctului de congelare (°C) a amestecului țiței 1-păcură funcție de proporția volumică în amestec a păcurii (Proporție păcură, %)-valori determinate și calculate cu ajutorul indicilor de amestec

Tabelul 4.12. Variația punctului de congelare la amestec volumic țiței 1-păcură funcție de proporția în amestec a păcurii (Proporție păcură, %)

Se observă o eroare între măsurători și calcul de 0,01 %,

Modul de calcul este următorul:

Se determină indicii Henri Maurin (tabelul 3.5) pentru păcură și țiței,

Se determină indicii de amestec la proporția stabilită,

, (4.4)

Apoi din tabel se află congelarea amestecului.

Tabelul 4.13. Variația proprietăților fizice ale amestecului păcură cu țițeiul 2

Figura 4.5. – Evoluția punctului de congelare (°C) a amestecului volumic țiței 2-păcură funcție de proporția în amestec a păcurii (Proporție păcură, %)-valori determinate și calculate cu ajutorul indicilor de amestec

Tabelul 4.13. Variația punctului de congelare la amestec volumic țiței 1-păcură funcție de proporția în amestec volumic a păcurii (Proporție volumică păcură, %)

Figura 4.6. – Evoluția punctului de congelare (°C) a amestecului motorină-petrol funcție de proporția în amestec a motorinei (Proporție motorină, %)-valori determinate și calculate cu ajutorul indicilor de amestec

Tabelul 4.13. Variația punctului de congelare la amestec petrol-motorină funcție de proporția în amestec a motorinei(Proporție motorină, %)

Analiza variației vâscozității amestecurilor

Figura 4.7. – Evoluția vâscozității (cSt la 20°C) a amestecului volumic păcură-țiței 1 funcție de proporția volumică în amestec a păcurii (Proporție volumică păcură, %)-valori determinate și calculate cu ajutorul indicilor de amestec

Tabel 4.14. Variația vâscozității amestecului volumic de țiței 1 cu păcură

Tabelul 4.14. Variația vâscozității la amestec volumic țiței 1-păcură funcție de proporția în amestec volumic a țițeiului (cSt la 20°C) (Proporție volumică păcură, %)

Concluzii

Ce se obervă din experimentele realizate:

Densitatea este o proprietate aditivă indiferent de componenți utilizați în amestec și de proporțile realizate,

Tocmai de aceea densitatea se poate calcula pe baza relațiilor 4.1, 4.2 și 4.3,

Punctul de congelare și vâscozitatea sunt proprietăți neaditive,

Acestea se pot calcula cu ajutorul indicilor de amestec propuși de Henri Maurin sau de Maxell, care liniarizează relațiile,

Erorile de calcul pentru modelul Henri Maurin sunt sub 1 %, ceea ce face ca modelul propus de mine să fie adecvat,

De menționat că indicii de amestec au fost utilizați pentru a crea amestecuri de produse petroliere și mai puțin la țițeiuri,

Indicii de amestec Henri Maurin sunt cei care descriu cel mai bine comportarea amestecurilor de țiței,

Indicii de amestec Maxell (ecuațiile 3.23 și 3.24) au dat rezultate aproximativ egale cu Indicii Henri Maurin (diferență de 1,2 %),

Totuși Indicii de amestec Maxell sunt utili pentru vâscozități mici (se pot computeriza mai rapid).

CONCLUZII GENERALE

Realizarea de țițeiuri de tip blend este una din opțiunile cele mai economice de a crea țițeiuri asemănătoare cu cele utilizate la punerea în producție a rafinăriei sau cu cerințele calitative ale rafinorilor.

Pentru a determina calitățile amestecurilor de țiței există o metodă experimentală să o metodă analitică.

În lucrarea de față am studiat ambele metode în vederea realizării unui model numeric care să descrie cel mai bine comportarea amestecurilor de țiței.

ANEXA 1

Analiza matematică a proprietăților țițeiurilor de tip blend

Determinarea ecuațiilor de comportare a amestecurilor de țiței prin metoda celor mai mici pătrate

Metoda celor mai mici pătrate este utilizată prin aproximarea cu o dreaptă a datelor statistice culese.

Relația va fi de forma:

(1)

Vom determina coeficienții a0 si a1 rezolvând sistemul de mai jos:

(2)

Sistemul este liniar și are ca și necunoscute pe a0 și a1.

Prin urmare soluția se determină prin metoda lui Cromer:

(3)

Determinantul sistemului se află cu relația:

(4)

Determinanții sunt:

(5)

(6)

Deoarece:

(7)

Atunci:

(8)

Atunci când punctele măsurate cărora le corespund valorile măsurate atunci avem egalitatea:

(9)

Aprecierea semnificației coeficienților ecuației de regresie se face cu ajutorul testului Student. Pentru acest lucru se determină aproximata , a dispersiei valorilor yi cu ajutorul acelor observații repetate:

(10)

În ecuația 4.15, yok reprezintă observația repetată de n0 ori și reprezintă media observațiilor repetate.

(11)

Dispersiile coeficienților a0 și a1 se determină cu relațiile:

(12)

(13)

Apoi calculăm criteriul Student:

(14)

În ecuația de mai sus ai reprezintă coeficientul i al ecuației de regresie.

Dacă

(15)

Atunci ai se consideră semnificativ.

Tabelul 1.Valorile ecuatiei de regresie si a parametrilor simularii matematice

Figura 1. Variația densității amestecului volumic de țiței 1 cu păcură funcție de procentul volumic de păcură (%)

Tabelul 2. Variația densității amestecului volumic de țiței 1 cu păcură funcție de procentul volumic de păcură (%)

Tabelul 3. Variația densității amestecului volumic de țiței 1 cu păcură funcție de procentul volumic de păcură (%)

Figura 2. Variația densității amestecului volumic de țiței 2 cu păcură funcție de procentul volumic de păcură (%)

Determinarea ecuațiilor de comportare a amestecurilor motorină-petrol prin metoda celor mai mici pătrate

Tabelul 4. Variația densității amestecului volumic de motorină cu petrol funcție de procentul de motorină volumic (%)

Figura 3. Variația densității amestecului volumic de motorină cu petrol funcție de procentul volumic de motorină (%)

Modelarea curbei de distilare a amestecurilor volumice motorină-petrol prin metoda celor mai mici pătrate

Pentru amestecul volumic motorină-petrol am determinat curba de distilare STAS, pentru proporții ale motorinei în amestec de 25 %, 50 %, 75 %.

Valorile obținute sunt date în tabelul de mai jos:

Tabelul 5. Variația curbei de distilare a amestecului volumic de motorină cu petrol funcție de procentul volumic de motorină (%)

Figura 3. Variația curbei de distilare a amestecului volumic de motorină cu petrol funcție de procentul volumic de motorină (%)

În literatura de specialitate analizată nu am găsit date despre liniarizarea expresiei matematice a curbei de distilare.

Tocmai de aceea în calculele de programare liniară, expresia curbei de distilare pentru amestecuri este introdusă în calcule fără a fi liniarizată cu indici de amestec.

Se consideră deci că matematic curba de distilare a unui amestec poate fi exprimată printr-o relație de tipul a+bx (unde a și b sunt constante iar x reprezintă rația de amestec).

Pentru a observa dacă există posibilitatea de a liniariza expresia curbei de distilare a amestecului am efectuat un set de calcule cu ajutorul metodei celor mai mici pătrate.

Tabelul 6. Valorile parametrale de calcul a relației curbei de distilare

Tabelul 7. Valorile determinate ale curbei de distilare și cele calculate prin metoda celor mai mici pătrate

Figura 4. Variația temperaturii distilării inițiale funcție de rata de amestec motorină-petrol

Figura 4. Variația temperaturii distilatului rezultat la valoarea de 10 %, funcție de rata de amestec volumică motorină-petrol

ANEXA 2

Simularea distilării unor amestecuri de petrol cu softul CHEMCAD

Introducere

Pentru a evalua modul de comportare la prelucrare a unui amestec de motorină cu petrol, am efectuat o simulare pe baza curbelor de distilare realizate.

Simularea am efectuat-o cu ajutorul softului CHEMCAD pe baza schemei 1.

Figura 1. Schema de simulare prelucrare blenduri

Modelul termodinamic ales Grayson-Syreed iar modelul de entalpie ales este Lee—Kesler.

Utilajele propuse de mine au următoarele caracteristici:

Pentru prima simulare (Doar motorină):

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:23:41

EQUIPMENT SUMMARIES

Fired Heater Summary

Equip. No. 1

Name FH-1001

Temperature Out C 204.4444

Heat Absorbed kcal/h 1.6396e+009

Fuel Usage(SCF) 9.6394e+006

Tower Plus Summary

Equip. No. 2

Name T-1001

No. of stages 15

Calc cond duty kcal/h -5.0908e+009

Calc. exchanger 1 duty 3.1849e+009

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 duty -1.2600e+006

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 temp 299.5155

(C)

Calc. Pumparound 1 rate 121.4991

(kmol/h)

Pumparound 1 stage 8.0000

Calc main colm P drop 0.1300

(bar)

Calc cond pressure 3.0000

(bar)

Calc. Reflux ratio 0.0042

Calc. Reflux mole 408.4363

(kmol/h)

Calc. Reflux mass 89591.4453

(kg/h)

Tower Plus # 2 T-1001

Configuration:

No. of strippers 1 No. of pumparounds 1

No. of side exchangers 1 No. of side products 0

Main Column:

Colm No. of stgs 13

Press of colm top bar 3.6500

Column press drop bar 0.1300

Bottom steam rate 75.0000

(kmol/h)

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:23:41

EQUIPMENT SUMMARIES

Steam temperature C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

1st feed stage # 11

Condenser:

Have a condenser (Y/N) ? Y

Condenser type 2

Subcooled temp C 37.0000

Cond. pressure bar 3.0000

Reboiler:

Est temperature C 232.0000

Side Strippers:

Stripper no. 1

No. of stages 2

Draw from stage 8

Return to stage 7

Steam flow rate 22.0000

(kmol/h)

Steam temp C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

Bot. vol. flow m3/h 36.0000

Pumparounds:

Pumparound no. 1

From stage no. 8

To stage no. 6

Vol. flow rate m3/h 34.4472

Heat duty kcal/h -1.2600e+006

Side Exchangers:

Side exchanger no. 1

Exchanger location 11

Tray Specifications:

Tray no. 10 13

Liq vol.flow m3/h 2.6498 111.2911

În prima simulare am obținut:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:22:19

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 1 2 3 5

Stream Name motorina benzina

Temp C 66.0000* 204.4440 333.9610 37.0000

Pres bar 4.0000* 4.0000 3.7800 3.0000

Enth kcal/h -1.2732E+009 3.6647E+008 1.0219E+007 -1.5588E+009

Vapor mole frac. 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

Total kmol/h 97368.8203 97368.8203 378.7881 96964.4609

Total kg/h 21396608.0000 21396608.0000 97457.0391 21269378.0000

Total std L m3/h 24998.9941 24998.9941 111.2910 24853.4551

Total std V m3/h 2182390.25 2182390.25 8490.02 2173327.25

Flow rates in kg/h

Water 0.0000 0.0000 15.8517 1726.7502

Propane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

I-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

N-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Methane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Ethane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP169C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP139C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP110C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP80C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP86C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP100C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP114C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP128C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP141C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP155C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP169C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP183C 242594.0000 242594.0000 53.6171 242522.2031

NBP197C 547046.4375 547046.4375 175.5642 546813.3750

NBP211C 525421.0000 525421.0000 246.6312 525093.0000

NBP225C 1515767.5000 1515767.5000 1041.6165 1514381.3750

NBP239C 1862379.6250 1862379.6250 1864.7917 1859903.3750

NBP253C 2409477.5000 2409477.5000 3483.0007 2404864.7500

NBP266C 2648528.0000 2648528.0000 5459.2246 2641285.5000

NBP280C 2339802.7500 2339802.7500 6781.6846 2330833.2500

NBP301C 4275015.5000 4275015.5000 20113.2754 4248396.5000

NBP329C 2728297.2500 2728297.2500 23412.7598 2697335.7500

NBP357C 2302278.5000 2302278.5000 34809.0313 2256222.7500

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:22:19

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 6

Stream Name petrol

Temp C 334.5030

Pres bar 3.7209

Enth kcal/h 3.3184E+006

Vapor mole frac. 0.00000

Total kmol/h 122.5736

Total kg/h 31522.7109

Total std L m3/h 36.0000

Total std V m3/h 2747.32

Flow rates in kg/h

Water 4.8526

Propane 0.0000

I-Butane 0.0000

N-Butane 0.0000

Methane 0.0000

Ethane 0.0000

NBP169C 0.0000

NBP139C 0.0000

NBP110C 0.0000

NBP80C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP86C 0.0000

NBP100C 0.0000

NBP114C 0.0000

NBP128C 0.0000

NBP141C 0.0000

NBP155C 0.0000

NBP169C 0.0000

NBP183C 17.8964

NBP197C 58.3715

NBP211C 81.6505

NBP225C 343.2916

NBP239C 611.7994

NBP253C 1137.6967

NBP266C 1776.0948

NBP280C 2198.7988

NBP301C 6496.9927

NBP329C 7548.6719

NBP357C 11246.5947

La a doua simulare am utilizat amestec 25 % petrol, 75 % motorină:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:29:17

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 1 2 3 5

Stream Name 75 %motorina+25 %petrol benzina

Temp C 66.0000* 204.4444 322.0980 37.0000

Pres bar 4.0000* 4.0000 3.7800 3.0000

Enth kcal/h -1.2798E+009 3.5297E+008 9.3516E+006 -1.5664E+009

Vapor mole frac. 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

Total kmol/h 103312.4297 103312.4297 385.1311 102899.6563

Total kg/h 21161620.0000 21161620.0000 97125.8984 21034830.0000

Total std L m3/h 24999.0020 24999.0020 111.2911 24853.4531

Total std V m3/h 2315608.25 2315608.25 8632.19 2306356.75

Flow rates in kg/h

Water 0.0000 0.0000 19.6663 1721.7676

Propane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

I-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

N-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Methane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Ethane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP115C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP101C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP87C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP86C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP100C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP114C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP128C 148926.8281 148926.8281 10.7071 148912.5000

NBP141C 175461.1719 175461.1719 17.4543 175437.7969

NBP155C 177396.4844 177396.4844 24.6767 177363.5000

NBP169C 179290.5000 179290.5000 35.6855 179243.0000

NBP183C 181145.2656 181145.2656 52.4405 181075.3281

NBP197C 654015.0000 654015.0000 277.6187 653645.0000

NBP211C 2259664.2500 2259664.2500 1408.7004 2257790.0000

NBP225C 2219966.5000 2219966.5000 2023.8348 2217277.7500

NBP239C 2226057.5000 2226057.5000 2941.0176 2222154.2500

NBP253C 2086756.8750 2086756.8750 3946.6204 2081525.0000

NBP266C 2106282.7500 2106282.7500 5623.4023 2098833.7500

NBP280C 1772537.5000 1772537.5000 6586.4409 1763820.2500

NBP300C 2815100.5000 2815100.5000 16508.9258 2793265.2500

NBP327C 2133866.0000 2133866.0000 21961.4629 2104825.7500

NBP353C 2025155.6250 2025155.6250 35687.2461 1977936.8750

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:29:17

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 6

Stream Name petrol

Temp C 322.6598

Pres bar 3.7209

Enth kcal/h 3.0382E+006

Vapor mole frac. 0.00000

Total kmol/h 124.6394

Total kg/h 31414.9395

Total std L m3/h 36.0000

Total std V m3/h 2793.62

Flow rates in kg/h

Water 6.0207

Propane 0.0000

I-Butane 0.0000

N-Butane 0.0000

Methane 0.0000

Ethane 0.0000

NBP115C 0.0000

NBP101C 0.0000

NBP87C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP86C 0.0000

NBP100C 0.0000

NBP114C 0.0000

NBP128C 3.6181

NBP141C 5.8814

NBP155C 8.2866

NBP169C 11.9421

NBP183C 17.4778

NBP197C 92.1146

NBP211C 465.2064

NBP225C 665.1437

NBP239C 962.0884

NBP253C 1285.5282

NBP266C 1824.9135

NBP280C 2131.0476

NBP300C 5326.0508

NBP327C 7078.3623

NBP353C 11531.2568

Si utilajele simulate au proprietățile:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:30:07

EQUIPMENT SUMMARIES

Fired Heater Summary

Equip. No. 1

Name FH-1001

Temperature Out C 204.4444

Heat Absorbed kcal/h 1.6327e+009

Fuel Usage(SCF) 9.5989e+006

Tower Plus Summary

Equip. No. 2

Name T-1001

No. of stages 15

Calc cond duty kcal/h -4.8775e+009

Calc. exchanger 1 duty 2.9773e+009

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 duty -1.2600e+006

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 temp 284.8474

(C)

Calc. Pumparound 1 rate 124.4134

(kmol/h)

Pumparound 1 stage 8.0000

Calc main colm P drop 0.1300

(bar)

Calc cond pressure 3.0000

(bar)

Calc. Reflux ratio 0.0042

Calc. Reflux mole 436.4685

(kmol/h)

Calc. Reflux mass 89223.2266

(kg/h)

Tower Plus # 2 T-1001

Configuration:

No. of strippers 1 No. of pumparounds 1

No. of side exchangers 1 No. of side products 0

Main Column:

Colm No. of stgs 13

Press of colm top bar 3.6500

Column press drop bar 0.1300

Bottom steam rate 75.0000

(kmol/h)

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 1 Date: 07/05/2016 Time: 08:30:07

EQUIPMENT SUMMARIES

Steam temperature C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

1st feed stage # 11

Condenser:

Have a condenser (Y/N) ? Y

Condenser type 2

Subcooled temp C 37.0000

Cond. pressure bar 3.0000

Reboiler:

Est temperature C 232.0000

Side Strippers:

Stripper no. 1

No. of stages 2

Draw from stage 8

Return to stage 7

Steam flow rate 22.0000

(kmol/h)

Steam temp C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

Bot. vol. flow m3/h 36.0000

Pumparounds:

Pumparound no. 1

From stage no. 8

To stage no. 6

Vol. flow rate m3/h 34.4472

Heat duty kcal/h -1.2600e+006

Side Exchangers:

Side exchanger no. 1

Exchanger location 11

Tray Specifications:

Tray no. 10 13

Liq vol.flow m3/h 2.6498 111.2911

A treia simulare 50 % petrol și 50 % motorină:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 3 Date: 07/05/2016 Time: 08:32:45

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 1 2 3 5

Stream Name 50 %motorina+50 %petrol benzina

Temp C 66.0000* 204.4444 306.3469 37.0000

Pres bar 4.0000* 4.0000 3.7800 3.0000

Enth kcal/h -1.2848E+009 3.4119E+008 8.1902E+006 -1.5714E+009

Vapor mole frac. 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

Total kmol/h 108817.8594 108817.8594 399.6205 108386.0000

Total kg/h 20924136.0000 20924136.0000 96391.5859 20798312.0000

Total std L m3/h 24998.9980 24998.9980 111.2911 24853.4551

Total std V m3/h 2439005.00 2439005.00 8956.95 2429323.50

Flow rates in kg/h

Water 0.0000 0.0000 25.3794 1714.3142

Propane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

I-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

N-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Methane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Ethane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP117C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP102C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP87C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP73C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP86C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP100C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP114C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP128C 157677.4531 157677.4531 15.1192 157657.2188

NBP141C 225345.7500 225345.7500 30.4199 225305.0781

NBP155C 227831.2813 227831.2813 44.3277 227772.0938

NBP169C 230264.0000 230264.0000 65.5994 230176.4219

NBP183C 449919.1250 449919.1250 189.1571 449667.2500

NBP197C 2045659.8750 2045659.8750 1270.6835 2043969.5000

NBP211C 2811854.0000 2811854.0000 2568.0454 2808442.0000

NBP225C 2910645.0000 2910645.0000 3870.9321 2905509.0000

NBP239C 2230621.0000 2230621.0000 4264.7427 2224969.0000

NBP253C 1981888.3750 1981888.3750 5369.8149 1974777.8750

NBP266C 1654102.2500 1654102.2500 6260.7520 1645817.7500

NBP280C 1335248.8750 1335248.8750 6967.2437 1326034.3750

NBP299C 1582755.8750 1582755.8750 12530.3662 1566189.7500

NBP323C 1529047.0000 1529047.0000 19970.4414 1502640.7500

NBP347C 1551275.0000 1551275.0000 32948.5703 1507670.3750

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 3 Date: 07/05/2016 Time: 08:32:45

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 6

Stream Name petrol

Temp C 306.9385

Pres bar 3.7209

Enth kcal/h 2.6629E+006

Vapor mole frac. 0.00000

Total kmol/h 129.3228

Total kg/h 31177.3809

Total std L m3/h 36.0000

Total std V m3/h 2898.60

Flow rates in kg/h

Water 7.7616

Propane 0.0000

I-Butane 0.0000

N-Butane 0.0000

Methane 0.0000

Ethane 0.0000

NBP117C 0.0000

NBP102C 0.0000

NBP87C 0.0000

NBP73C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP86C 0.0000

NBP100C 0.0000

NBP114C 0.0000

NBP128C 5.0968

NBP141C 10.2174

NBP155C 14.8340

NBP169C 21.8583

NBP183C 62.7347

NBP197C 419.3586

NBP211C 843.3288

NBP225C 1265.1433

NBP239C 1387.8173

NBP253C 1740.9393

NBP266C 2023.7861

NBP280C 2247.3738

NBP299C 4035.8289

NBP323C 6435.6924

NBP347C 10655.6113

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 3 Date: 07/05/2016 Time: 08:33:11

EQUIPMENT SUMMARIES

Fired Heater Summary

Equip. No. 1

Name FH-1001

Temperature Out C 204.4444

Heat Absorbed kcal/h 1.6260e+009

Fuel Usage(SCF) 9.5591e+006

Tower Plus Summary

Equip. No. 2

Name T-1001

No. of stages 15

Calc cond duty kcal/h -4.6360e+009

Calc. exchanger 1 duty 2.7411e+009

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 duty -1.2600e+006

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 temp 267.3612

(C)

Calc. Pumparound 1 rate 129.4949

(kmol/h)

Pumparound 1 stage 8.0000

Calc main colm P drop 0.1300

(bar)

Calc cond pressure 3.0000

(bar)

Calc. Reflux ratio 0.0043

Calc. Reflux mole 465.8918

(kmol/h)

Calc. Reflux mass 89400.5703

(kg/h)

Tower Plus # 2 T-1001

Configuration:

No. of strippers 1 No. of pumparounds 1

No. of side exchangers 1 No. of side products 0

Main Column:

Colm No. of stgs 13

Press of colm top bar 3.6500

Column press drop bar 0.1300

Bottom steam rate 75.0000

(kmol/h)

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 3 Date: 07/05/2016 Time: 08:33:11

EQUIPMENT SUMMARIES

Steam temperature C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

1st feed stage # 11

Condenser:

Have a condenser (Y/N) ? Y

Condenser type 2

Subcooled temp C 37.0000

Cond. pressure bar 3.0000

Reboiler:

Est temperature C 232.0000

Side Strippers:

Stripper no. 1

No. of stages 2

Draw from stage 8

Return to stage 7

Steam flow rate 22.0000

(kmol/h)

Steam temp C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

Bot. vol. flow m3/h 36.0000

Pumparounds:

Pumparound no. 1

From stage no. 8

To stage no. 6

Vol. flow rate m3/h 34.4472

Heat duty kcal/h -1.2600e+006

Side Exchangers:

Side exchanger no. 1

Exchanger location 11

Tray Specifications:

Tray no. 10 13

Liq vol.flow m3/h 2.6498 111.2911

A patra simulare este 75 % petrol și 25 % motorină:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 4 Date: 07/05/2016 Time: 12:05:56

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 1 2 3 5

Stream Name motorina benzina

Temp C 66.0000* 204.4444 283.1827 37.0000

Pres bar 4.0000* 4.0000 3.7800 3.0000

Enth kcal/h -1.2946E+009 3.2412E+008 6.4034E+006 -1.5796E+009

Vapor mole frac. 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

Total kmol/h 115099.6094 115099.6094 439.4270 114615.0156

Total kg/h 20689152.0000 20689152.0000 94855.0391 20565362.0000

Total std L m3/h 24999.0137 24999.0137 111.2911 24853.4707

Total std V m3/h 2579802.00 2579802.00 9849.16 2568940.50

Flow rates in kg/h

Water 0.0000 0.0000 37.3782 1698.6732

Propane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

I-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

N-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Methane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Ethane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP138C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP117C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP96C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP75C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP86C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP100C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP114C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP128C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP141C 11648.2256 11648.2256 2.7427 11644.5684

NBP155C 637866.2500 637866.2500 222.7812 637570.0000

NBP169C 702568.1875 702568.1875 365.5401 702082.0000

NBP183C 1200008.2500 1200008.2500 927.9099 1198775.6250

NBP197C 3104696.0000 3104696.0000 3539.5469 3099998.7500

NBP211C 3302302.5000 3302302.5000 5484.2852 3295032.2500

NBP225C 2878771.5000 2878771.5000 6865.5908 2869679.0000

NBP239C 2617898.0000 2617898.0000 8833.9775 2606207.0000

NBP253C 1920760.0000 1920760.0000 9043.3623 1908799.0000

NBP266C 961774.0000 961774.0000 6240.6094 953523.0000

NBP280C 867592.0625 867592.0625 7678.9150 857441.0000

NBP301C 1436970.3750 1436970.3750 19922.6816 1410627.0000

NBP329C 1046297.8750 1046297.8750 25689.7168 1012287.5625

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 4 Date: 07/05/2016 Time: 12:05:56

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 6

Stream Name petrol

Temp C 283.7849

Pres bar 3.7209

Enth kcal/h 2.0863E+006

Vapor mole frac. 0.00000

Total kmol/h 142.1617

Total kg/h 30681.2969

Total std L m3/h 36.0000

Total std V m3/h 3186.36

Flow rates in kg/h

Water 11.4038

Propane 0.0000

I-Butane 0.0000

N-Butane 0.0000

Methane 0.0000

Ethane 0.0000

NBP138C 0.0000

NBP117C 0.0000

NBP96C 0.0000

NBP75C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP86C 0.0000

NBP100C 0.0000

NBP114C 0.0000

NBP128C 0.0000

NBP141C 0.9143

NBP155C 73.9321

NBP169C 120.7295

NBP183C 304.9695

NBP197C 1157.7589

NBP211C 1785.9301

NBP225C 2227.1218

NBP239C 2856.6711

NBP253C 2917.6238

NBP266C 2010.4756

NBP280C 2472.4739

NBP301C 6420.6616

NBP329C 8320.6289

Si utilajele simulate:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 4 Date: 07/05/2016 Time: 12:08:07

EQUIPMENT SUMMARIES

Fired Heater Summary

Equip. No. 1

Name FH-1001

Temperature Out C 204.4444

Heat Absorbed kcal/h 1.6187e+009

Fuel Usage(SCF) 9.5166e+006

Tower Plus Summary

Equip. No. 2

Name T-1001

No. of stages 15

Calc cond duty kcal/h -4.3276e+009

Calc. exchanger 1 duty 2.4391e+009

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 duty -1.2600e+006

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 temp 243.3025

(C)

Calc. Pumparound 1 rate 141.0414

(kmol/h)

Pumparound 1 stage 8.0000

Calc main colm P drop 0.1300

(bar)

Calc cond pressure 3.0000

(bar)

Calc. Reflux ratio 0.0044

Calc. Reflux mole 508.6524

(kmol/h)

Calc. Reflux mass 91267.4688

(kg/h)

Tower Plus # 2 T-1001

Configuration:

No. of strippers 1 No. of pumparounds 1

No. of side exchangers 1 No. of side products 0

Main Column:

Colm No. of stgs 13

Press of colm top bar 3.6500

Column press drop bar 0.1300

Bottom steam rate 75.0000

(kmol/h)

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 4 Date: 07/05/2016 Time: 12:08:07

EQUIPMENT SUMMARIES

Steam temperature C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

1st feed stage # 11

Condenser:

Have a condenser (Y/N) ? Y

Condenser type 2

Subcooled temp C 37.0000

Cond. pressure bar 3.0000

Reboiler:

Est temperature C 232.0000

Side Strippers:

Stripper no. 1

No. of stages 2

Draw from stage 8

Return to stage 7

Steam flow rate 22.0000

(kmol/h)

Steam temp C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

Bot. vol. flow m3/h 36.0000

Pumparounds:

Pumparound no. 1

From stage no. 8

To stage no. 6

Vol. flow rate m3/h 34.4472

Heat duty kcal/h -1.2600e+006

Side Exchangers:

Side exchanger no. 1

Exchanger location 11

Tray Specifications:

Tray no. 10 13

Liq vol.flow m3/h 2.6498 111.2911

Ultima simulare am efectuat-o pentru petrol 100 %.

Pentru utilaje avem:

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 5 Date: 07/05/2016 Time: 08:39:00

EQUIPMENT SUMMARIES

Fired Heater Summary

Equip. No. 1

Name FH-1001

Temperature Out C 204.4444

Heat Absorbed kcal/h 1.6104e+009

Fuel Usage(SCF) 9.4676e+006

Tower Plus Summary

Equip. No. 2

Name T-1001

No. of stages 15

Calc cond duty kcal/h -3.9641e+009

Calc. exchanger 1 duty 2.0817e+009

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 duty -1.2600e+006

(kcal/h)

Calc. Pumparound 1 temp 212.8402

(C)

Calc. Pumparound 1 rate 160.8457

(kmol/h)

Pumparound 1 stage 8.0000

Calc main colm P drop 0.1300

(bar)

Calc cond pressure 3.0000

(bar)

Calc. Reflux ratio 0.0043

Calc. Reflux mole 528.1307

(kmol/h)

Calc. Reflux mass 88374.2813

(kg/h)

Tower Plus # 2 T-1001

Configuration:

No. of strippers 1 No. of pumparounds 1

No. of side exchangers 1 No. of side products 0

Main Column:

Colm No. of stgs 13

Press of colm top bar 3.6500

Column press drop bar 0.1300

Bottom steam rate 75.0000

(kmol/h)

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 5 Date: 07/05/2016 Time: 08:39:00

EQUIPMENT SUMMARIES

Steam temperature C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

1st feed stage # 11

Condenser:

Have a condenser (Y/N) ? Y

Condenser type 2

Subcooled temp C 37.0000

Cond. pressure bar 3.0000

Reboiler:

Est temperature C 232.0000

Side Strippers:

Stripper no. 1

No. of stages 2

Draw from stage 8

Return to stage 7

Steam flow rate 22.0000

(kmol/h)

Steam temp C 168.0000

Steam pressure bar 8.0000

Bot. vol. flow m3/h 36.0000

Pumparounds:

Pumparound no. 1

From stage no. 8

To stage no. 6

Vol. flow rate m3/h 34.4472

Heat duty kcal/h -1.2600e+006

Side Exchangers:

Side exchanger no. 1

Exchanger location 11

Tray Specifications:

Tray no. 10 13

Liq vol.flow m3/h 2.6498 111.2911

Pentru petrol avem

CHEMCAD 6.5.6 Page 1

Simulation: distilare 5 Date: 07/05/2016 Time: 08:40:13

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 1 2 3 5

Stream Name petrol benzina

Temp C 66.0000* 204.4444 253.5533 37.0000

Pres bar 4.0000* 4.0000 3.7800 3.0000

Enth kcal/h -1.3033E+009 3.0708E+008 4.1270E+006 -1.5876E+009

Vapor mole frac. 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

Total kmol/h 122101.6797 122101.6797 515.0930 121517.0000

Total kg/h 20454154.0000 20454154.0000 92155.0000 20333938.0000

Total std L m3/h 24999.0000 24999.0000 111.2911 24853.4551

Total std V m3/h 2736744.00 2736744.00 11545.11 2723639.00

Flow rates in kg/h

Water 0.0000 0.0000 65.0236 1662.6311

Propane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

I-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

N-Butane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Methane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Ethane 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP130C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP112C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP93C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP74C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP72C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP86C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP100C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP114C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP128C 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

NBP142C 312962.4063 312962.4063 172.9508 312732.4063

NBP156C 450830.0000 450830.0000 374.0167 450333.0000

NBP170C 811619.0000 811619.0000 1002.1537 810289.1250

NBP184C 2592722.2500 2592722.2500 4704.5059 2586486.0000

NBP198C 4690145.0000 4690145.0000 12322.3975 4673826.0000

NBP212C 4040181.2500 4040181.2500 15140.6621 4020140.7500

NBP226C 3138658.5000 3138658.5000 16546.6074 3116767.5000

NBP240C 2369106.7500 2369106.7500 17361.7910 2346141.0000

NBP254C 1018129.6875 1018129.6875 10271.4775 1004542.6875

NBP268C 1029799.6250 1029799.6250 14193.3564 1011018.0625

CHEMCAD 6.5.6 Page 2

Simulation: distilare 5 Date: 07/05/2016 Time: 08:40:13

FLOW SUMMARIES:

Stream No. 6

Stream Name petrol

Temp C 254.0898

Pres bar 3.7209

Enth kcal/h 1.3503E+006

Vapor mole frac. 0.00000

Total kmol/h 166.5921

Total kg/h 29808.5605

Total std L m3/h 36.0000

Total std V m3/h 3733.94

Flow rates in kg/h

Water 19.8005

Propane 0.0000

I-Butane 0.0000

N-Butane 0.0000

Methane 0.0000

Ethane 0.0000

NBP130C 0.0000

NBP112C 0.0000

NBP93C 0.0000

NBP74C 0.0000

NBP72C 0.0000

NBP86C 0.0000

NBP100C 0.0000

NBP114C 0.0000

NBP128C 0.0000

NBP142C 57.0771

NBP156C 122.8469

NBP170C 327.6504

NBP184C 1531.7192

NBP198C 3997.9294

NBP212C 4899.1104

NBP226C 5344.5947

NBP240C 5603.5098

NBP254C 3315.9526

NBP268C 4588.3682

Analiza rezultatelor finale ale distilării ne indică următoarele:

Cantitatea finală de produse ușoare, medii și grele sunt proporționale cu cantitatea intrată (în kmo/h),

Cu scăderea densității (adică creșterea cantității de petrol), cantitatea de produse ușoare crește cu 73 %, față de o variație a densității cu 95 %.

Figura 2. Variația cantității de produse (kmol/h) în coloana 3 și 6 funcție de procentul de petrol (%)

Figura 3. Variația cantității de produse (kmol/h) în coloana 5 și coloana de alimentare funcție de procentul de petrol (%)

Tabelul 1. Variația cantității de produse (kmol/h) în coloana 3,5,6 și coloana de alimentare funcție de procentul de petrol (%)

BIBLIOGRAFIE

World Crude Oil Consumption by Year, http://www.indexmundi.com/energy.aspx, accesat 10 martie 2016

David E. Pierce, Rethinking the Oil and Gas Lease Volume 22, Issue 4, Mineral Law Symposium

Timur Chiș, Explorarea zăcămintelor de petrol și gaze de tip Offshore, Editura Nautica, Constanța, 2016,

http://www.150deanidepetrol.ro/scurt-istoric.html, accesat 23 aprilie 2016

Claudia Conksag, Fizico chimia petrolului, Editura Ovidius University Press, Constanța,

W.W Garvin, H.W Crandal, J.B.John, R.A Spelman – "Aplicatii ale programarii 1iniare in industria petroliera" in MANAGEMENT SCIENCE vol. 3/1957.

Symonds, Gifford H – "Linear programming. The solution of refinery problems, ESSO STANDARD OIL COMP ANY, New York, 1955

Lucrarile colocviului de organizare a productiei si a muncii, Iasi, 1964.

M. Manescu ,V. Dumitru, V. Ionescu si GH. L Barbatu – "Programarea matematica in industria petroliera, Editura Academiei, București, 1972,

Gh. L. Barbatu – "Consideratii tehnologice asupra optimizarii motorinelor destinate exportului cu ajutorul programarii liniare", Lucrarile simpozionului national pentru problemele de conducere a economiei, 1969.

Gh. L. Barbatu – "O metoda de calcul a culorii UNION a motorinelor", Revista petrol si gaze" , 7/1957.

Maurin, Henry – "Programation lineaire appliquee" ed. Technip paris, 1967,

T,Chis, Optimisation of blen oil, SGEM Conference,

Manne, A. S. (1956). Scheduling of petroleum refinery operations. Cambridge, MA:, Harvard University Press,

Shah, N. (1996). Mathematical programming techniques for crude oil scheduling. Computers & Chemical Engineering, 20, 1227–1232,

Shah, N., Li, Z., & Ierapetritou, M. (2011). Petroleum refining operations: Key issues, advances, and opportunities. Industrial & Engineering Chemistry Research, 50, 1161–1170,

Mendez, C. A., Grossmann, I. E., Harjunkoski, I., & Kabore, P. (2006). A simultaneous optimization approach for off-line blending and scheduling of oil-refinery operations. Computers & Chemical Engineering, 30(4), 614–634,

Pinto, J. M., Joly, M., & Moro, L. F. L. (2000). Planning and scheduling models for refinery operations. Computers & Chemical Engineering, 24(9/10), 2259–2276,

Pongsakdi, A., Rangsunvigit, P., Siemanond, K., & Bagajewicz, M. (2006). Financial risk management in the planning of refinery operations. International Journal of Production Economics, 103(1), 64–86,

Reddy, P. C., Karimi, I. A., & Srinivasan, R. (2004). Novel solution approach for optimizing crude oil operations. AICHE Journal, 50(6), 1177–1197,

Danzig, G.B. – "Computational algorithm of the revised simplex method", in "Rand report", RM 1266,1953,

W.E. MORRIS – "The interaction approach to gasoJine blending" prezentat la NPR 73 RO annual meeteng, 1975.

MAURIN, HENRY – "Programation lineaire appliquee" ed. Technip paris, 1967,

DANZIG, G.B. – "Computational algorithm ofthe revised simplex method", in "Rand report", RM 1266,1953,

American Petroleum Institute (2011). API Specification for Materials and Testing for Petroleum Products. API Production Dept. API 14A, Eleventh edition. Dallas: 20-21.AOAC (1984) Official Methods Analytical Chemistry 10th ed: 79-81.,

ASTM- American Society for Testing and Materials (ASTM) Standard C33 (2011). Standard Test Method for substances in Crude Oil. ASTM International, West Conshohocken, PA, 2011, DOI: 10.1520/C0033-03, www.astm.org. Annual Book of Standards. Vol. 2: 287, 97, 93, 445.

Advantage Insight Group Inc, Analysis of Blending Data Used In the Condensate EQ Model For Canadian Association of Petroleum Producers, January 2007, www.cti-advantage.com