DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2020.tde-21102020-103429
Documento
Autor
Nome completo
Fausto Soares Moretti
E-mail
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2020
Pessoa Filho, Pedro de Alcântara (Presidente)
Aimoli, Cassiano Gomes
Matai, Patricia Helena Lara dos Santos
Título em português
Estudo comparativo de modelos matemáticos de permeadores de gases para separação de CO2de gás natural.
Palavras-chave em português
Dióxido de carbono
Membranas de separação
Modelos matemáticos
Separação do gás natural
Simulação de sistemas
Resumo em português
Título em inglês
Comparative study of mathematical models of gas permeators for CO2 separation from natural gas.
Palavras-chave em inglês
Carbon dioxide
Mathematical models
Natural gas separation
Separation membranes
Simulation of systems
Resumo em inglês
Associated gas produced in the Brazilian pre-salt fields presents high CO2 concentration. The separation of this compound from the hydrocarbon fraction is accomplished by permeation through polymeric membranes. In this study, two mathematical models to simulate this unit operation were evaluated: one based on solution-diffusion model and another which uses an equation analogous to the global heat transfer equation to calculate the permeation rate of compounds. To evaluate the models, industrial plant design conditions and actual operational conditions were utilized. Industrial data were treated, being cleaned, grouped and selected, yielding field data representing the operation conditions. Through computational simulations, both the adherence to the expected behavior and the ability to reproduce the operational results were evaluated. The model that uses an equation analogous to the global heat transfer equation presented a significant limitation: mass and energy balances are thermodynamically decoupled. The model based on solution-diffusion model was capable to reproduce the majority of the real operational situations. Deviations and limitations of each model were discussed, and suggestions were proposed attempting to improve the models.

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Data de Publicação
2020-11-06

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