Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định cho việc lựa chọn chất phụ gia hóa học nhằm giải quyết vấn đề lắng đọng asphalten trong ngành dầu khí

Chemical Papers - Trang 1-19 - 2023
Syed Imran Ali1, Javed Haneef1, Zahoor Awan2
1Department of Petroleum Engineering, NED University Of Engineering and Technology, Karachi, Pakistan
2Department of Food Engineering, NED University of Engineering and Technology, Karachi, Pakistan

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm phát triển một hệ thống hỗ trợ quyết định cho việc lựa chọn các chất phụ gia hóa học kiểm soát asphalten trong dầu thô. Hệ thống này sẽ đưa vào tất cả các tiêu chí cần thiết bao gồm hiệu quả hóa học, kinh tế và mối nguy HSE. Do đó, trong nghiên cứu này, một hệ thống hỗ trợ quyết định sử dụng phương pháp Fuzzy TOPSIS đã được phát triển và triển khai thành công nhằm đánh giá thứ hạng hiệu suất của bốn chất phụ gia hóa học được sử dụng để kiểm soát sự ổn định của asphalten trong dầu thô đơn lẻ. Bốn chất phụ gia hóa học bao gồm DBSA, CDEA, axit salicylic và toluene đã được thử nghiệm trong quá trình tiền lắng đọng asphalten và sau lắng đọng asphalten với ba nồng độ khác nhau, tức là 2.5 wt%, 7.5 wt% và 15 wt%. Các thử nghiệm đo lường mức độ lắng đọng và thời điểm bắt đầu đã được thực hiện trong quá trình điều trị trước khi lắng đọng asphalten, trong khi cho giai đoạn điều trị sau khi lắng đọng chỉ thực hiện thử nghiệm mức độ lắng. Các thử nghiệm đo lường thời điểm bắt đầu được thực hiện để xác minh kết quả của các thử nghiệm mức độ lắng trước quá trình điều trị. Để ghi nhận mức độ lắng một cách chính xác, tất cả các ống thử đã được hiệu chuẩn và việc đo lường mức độ lắng trong các ống được thực hiện bằng phần mềm ImageJ. Hệ thống hỗ trợ quyết định đã được áp dụng cho ba trường hợp chính, cụ thể là trường hợp 1, trường hợp 2 và trường hợp 3, mỗi trường hợp bao gồm một số hoặc tất cả các tiêu chí khác nhau được sử dụng trong nghiên cứu này. Các tiêu chí được xem xét trong nghiên cứu này bao gồm hiệu suất tối đa đạt được, nồng độ chất phụ gia hóa học tại đó đạt được hiệu suất tối đa, mối nguy hóa học HSE và chi phí hóa học. Mỗi trường hợp chính đã được chạy nhiều lần với các trường hợp phụ bằng cách thay đổi trọng số quan trọng của các tiêu chí khác nhau. Các kết quả chỉ ra rằng DBSA mang lại độ chính xác cao nhất là 100 phần trăm trong cả hai giai đoạn trước và sau điều trị nhưng ở các nồng độ khác nhau. Hơn nữa, DBSA cũng đứng đầu về hiệu suất khi chỉ xem xét hiệu suất tối đa và mức liều lượng, tức là trong trường hợp 1. CDEA đứng thứ hai, trong khi axit salicylic và toluene chia sẻ vị trí thứ ba. Tuy nhiên, khi tất cả bốn tiêu chí được xem xét, CDEA được tìm thấy là chất hóa học đứng đầu trong quá trình điều trị trước khi lắng đọng asphalten (trường hợp 2) trong tất cả các kịch bản thay đổi trọng số quan trọng của các tiêu chí. DBSA được phát hiện là chất hóa học đứng thứ hai, theo sau là axit salicylic và toluene. Hiệu suất tốt hơn của CDEA so với DBSA là do chi phí thấp hơn và khả năng đạt được hiệu suất cao hơn ở nồng độ hóa chất tối thiểu. Trong giai đoạn điều trị sau khi lắng đọng asphalten (trường hợp 3), thứ tự của các hóa chất đã thay đổi đáng kể theo sự thay đổi trọng số quan trọng của các tiêu chí đối với nhau. Trong trường hợp này, CDEA được phát hiện là chất phụ gia hóa học tốt nhất trong hầu hết các kịch bản, tiếp theo là DBSA và axit salicylic. Hầu hết hiệu suất của các chất phụ gia hóa học đã bị ảnh hưởng tiêu cực trong giai đoạn sau điều trị so với giai đoạn trước điều trị. Phát hiện này cho thấy việc lựa chọn các chất phụ gia hóa học cho quy trình sau điều trị phức tạp và khó khăn hơn so với giai đoạn trước điều trị. Việc phát triển một hệ thống hỗ trợ quyết định chắc chắn sẽ là một bước tiến lớn và công cụ hữu ích trong việc cung cấp một khuôn khổ tích hợp mạnh mẽ và đáng tin cậy cho việc lựa chọn các chất phụ gia hóa học nhằm kiểm soát sự không ổn định của asphalten trong dầu thô. Hơn nữa, hệ thống hỗ trợ quyết định này là độc đáo và linh hoạt, có thể dễ dàng đưa vào các yếu tố quan trọng khác với các tiêu chí trong các nghiên cứu trong tương lai cần thiết để đánh giá hiệu suất của chất phụ gia hóa học được sử dụng trong các điều kiện khác nhau.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Abrahamsen EL (2012) Organic flow assurance: asphaltene dispersant/inhibitor formulation development through experimental design. University of Stavanger Master thesis Ahmadbaygi A, Bayati B, Mansouri M, Rezaei H, Riazi M (2020) Chemical study of asphaltene inhibitors effects on asphaltene precipitation of an Iranian oil field. Oil Gas Sci Technol Rev IFP Energies Nouv 75:6 Ali SI, Lalji SM, Haneef J, Ahsan U, Tariq SM, Tirmizi ST, Shamim R (2021a) Critical analysis of different techniques used to screen asphaltene stability in crude oils. Fuel 299:120874 Ali SI, Lalji SM, Haneef J, Khan MA, Louis C (2021b) Comprehensive analysis of asphaltene stability predictors under different conditions. Pet Chem 61:446–454 Ali SI, Lalji SM, Haneef J, Khan MA, Yousufi M, Yousaf N, Saboor A (2022a) Phenomena, factors of wax deposition and its management strategies. Arab J Geosci 15:133 Ali SI, Awan Z, Lalji SM (2022b) Laboratory evaluation experimental techniques of asphaltene precipitation and deposition controlling chemical additives. Fuel 310:122194 Ali SI, Lalji SM, Rizwan M, Awan Z, Hashmi S, Rasool SD (2023a) Factorial analysis of experimental parameters effecting asphaltene precipitation in dead crude oils. Arab J Sci Eng 48:9519–9533 Ali SI, Lalji SM, Hashmi S, Awan Z, Iqbal A, Al-Ammar EA, Gull A (2023b) Risk quantification and ranking of oil fields and wells facing asphaltene deposition problem using fuzzy TOPSIS coupled with AHP. Ain Shams Eng J 15:102289 Ali SI, Lalji SM, Awan Z, Khan MA, Khan F, Alshahrani T, Balobaid AS (2023c) Evaluation of different parameters affecting the performance of asphaltene controlling chemical additives in crude oils using multiple experimental approaches assisted with image processing technique. Geoenergy Sci Eng 225:211676 Alimohammadi S, Zendehboudi S, James L (2019) A comprehensive review of asphaltene deposition in petroleum reservoirs: theory, challenges, and tips. Fuel 252:753–791 Aquino-Olivos MA, Buenrostro-Gonzalez E, Andersen SI, Lira-Galeana C (2001) Investigations of inhibition of asphaltene precipitation at high pressure using bottomhole samples. Energy Fuels 15:236–240 Ashoori S, Sharifi M, Masoumi M, Salehi MM (2017) The relationship between SARA fractions and crude oil stability. Egypt J Pet 26:209–213 Campen SM, Moorhouse SJ, Wong JSS (2019) Effect of aging on the removal of asphaltene deposits with aromatic solvent. Langmuir 35:11995–12008 Dehaghani AHS, Badizad MH (2017) Inhibiting asphaltene precipitation from Iranian crude oil using various dispersants: experimental investigation through viscometry and thermodynamic modelling. Fluid Phase Equilib 442:104–118 Fakher S, Ahdaya M, Elturki M, Imqam A (2020) Critical review of asphaltene properties and factors impacting its stability in crude oil. J Pet Explor Prod Technol 10:1183–1200 Firoozinia H, Abad KFH, Varamesh A (2016) A comprehensive experimental evaluation of asphaltene dispersants for injection under reservoir conditions. Pet Sci 13:280–291 Gharbi K, Benyounes K, Khodja M (2017) Removal and prevention of asphaltene deposition during oil production: a literature review. J Pet Sci Eng 158:351–360 https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ (Accessed on 10 August 2023) https://www.amazon.com/ (Accessed on 10 August 2023) https://www.daejungchem.co.kr/eng/ (Accessed on 10 August 2023) https://www.sigmaaldrich.com/ (Accessed on 10 August 2023) https://www.spectrumchemical.com/ (Accessed on 10 August 2023) Hwang CL, Yoon K (2012) Multiple attribute decision making: methods and applications a state-of-the-art survey. Springer Science & Business Media, Cham, p 186 Ilyin S, Arinina M, Polyakova M, Bondarenko G, Konstantinov I, Kulichikhin V, Malkin A (2016) Asphaltenes in heavy crude oil: designation, precipitation, solutions, and effects on viscosity. J Pet Sci Eng 147:211–217 Juyal P, Ho V, Yen A, Allenson SJ (2012) Reversibility of asphaltene flocculation with chemicals. Energy Fuels 26:2631–2640 Karambeigi MA, Kharrat R, Mahdavi S (2015) Investigation of inhibitors’ performance on different asphaltenic crude oils. Energy Sources Part A 37(16):1715–1722 Karan K, Hammami A, Flannery M, Stankiewicz BA (2003) Evaluation of asphaltene instability and a chemical control during production of live oils. Pet Sci Technol 21:3–4 Kelland MA (2009) Production chemicals for the oil and gas industry. CRC Press, Boca Raton Keshavarz B, Dehaghani AHS, Dehghani SAM (2019) Investigation the impact of additives on the displacement of the onset point of asphaltene precipitation using interfacial tension measurement. Energy Sources, Part A Recovery Util Environ Eff 41(11):1360–1371 Leon O, Contreras E, Rogel E, Dambakli G, Espidel J, Acevedo S (2001) The influence of the adsorption of amphiphiles and resins in controlling asphaltene flocculation. Energy Fuels 15:1028–1032 Mansoori GA (2010) Remediation of asphaltene and other heavy organic deposits in oil wells and in pipelines. Socar Proc 4:12–23 Montesi A, Pinnick RA, Subramanian S, Wang J, Creek JL (2011) Asphaltene management in GOM DW subsea development. In: Proceedings of the offshore technology conference. Houston, TX, May 2–5 Mullins OC (2010) The modified yen model. Energy Fuels 24:2179–2207 Mullins OC, Pomerantz AE, Zuo JY, Andrews AB, Hammond P, Dong C et al (2013) Asphaltene nanoscience and reservoir fluid gradients, tar mat formation, and the oil–water interface. Presented at the SPE annual technical conference and exhibition, Louisiana, USA Oh K, Deo MD (2002) Effect of organic additives on the onset of asphaltene precipitation. Energy Fuels 16:694–699 Ramos ACS, Haraguchi L, Notrispe FR, Loh W, Mohamed RS (2001) Interfacial and colloidal behavior of asphaltenes obtained from Brazilian crude oils. J Pet Sci Eng 32:201–216 Shadman MM, SaeediDehaghani AH, Vafaie-Sefti M (2012) The effect of inhibitors on asphaltene precipitation in crude oil using the viscometric method. Energy Sources 34:827–838 Shadman MM, Dehghanizadeh M, Dehaghani AHS, Sefti MV, Mokhtarian N (2013) An investigation of the effect of aromatic, anionic and nonionic inhibitors on the onset of asphaltene precipitation. J Oil Gas Petrochem Technol 1(1):17–28 Shih HS, Shyur HJ, Lee E (2007) An extension of TOPSIS for group decision making. Math Comput Model 45:801–813 Soleymanzadeh A, Yousefi M, Kord S, Mohammadzadeh O (2019) A review on methods of determining onset of asphaltene precipitation. J Pet Explor Prod Technol 9:1375–1396 Stefano NM, Filho NC, Vergara LGL, Rocha RUG (2015) COPRAS (complex proportional assessment): state of the art research and its applications. IEEE Lat Am Trans 13(12):3899–3906 Subramanian S, Simon S, Sjoblom J (2018) Interaction between asphaltenes and fattyalkylamine inhibitor in bulk solution. J Dispers Sci Technol 39(2):163–173 Thor J, Ding S-H, Kamaruddin S (2013) Comparison of multi criteria decision making methods from the maintenance alternative selection perspective. Int J Eng Sci (IJES) 2(6):27–34 Wang J, Li C, Zhang L, Que G, Li Z (2009) The properties of asphaltenes and their interaction with amphiphiles. Energy Fuels 23:3625–3631 Yong D (2006) Plant location selection based on fuzzy TOPSIS. Int J Adv Manuf Technol 28(7–8):839–844 Zahedi E, Vafaie-Sefti M, Shadman MM, Naderi H, Amiri M, Noorbakhsh A (2017) Experimental investigation of dodecylbenzene sulfonic acid and toluene dispersants on asphaltene precipitation of dead and live oil. Pet Sci Technol 35(7):653–660 Zheng F, Shi Q, Vallverdu G, Giusti P, Bouyssiere B (2020) Fractionation and characterization of petroleum asphaltene: focus on metalopetroleomics. Processes 8(11):1504