Evaluación de las curvas de destilación de la fracción pesada del proceso de vapocraqueo catalítico de crudos pesados
Evaluation of the distillation curves of the heavy fraction of the vapocraqueo process of heavy crudes
Resumen
El presente trabajo tiene por objetivo evaluar las curvas de destilación de las fracciones pesadas del proceso Vapocraqueo de crudos pesados usando emulsiones catalíticas. La metodología implicó 4 etapas: Ajuste de los datos experimentales, extensión o extrapolación de la curva en el rango 0 al 100% de destilados, conversión de la curva ASTM a TBP y por último determinar el rendimiento o distribución de las diferentes fracciones. Esta metodología se la aplicó a una data del proceso de vapocraqueo usando catalizadores Ni/K, Fe/Mo y Fe/Mo/Mg. Las condiciones de operación del proceso fueron 410 °C, 1931 kPa y una carga de 200 g/min de crudo pesado. La carga fue el crudo pesado Pilón de la Faja Petrolífera del Orinoco. Por último, los resultados fueron satisfactorios, se apreció mejor la distribución de los cortes o fracciones presente, además refleja que el modelo de función seleccionado es capaz de ajustar los datos experimentales y de forma eficiente realizar cálculos.
The aim of this paper is to evaluate the distillation curves of the heavy fractions of the process Vapocraqueo of heavy crude using catalytic emulsions. The methodology involved 4 stages: Adjustment of experimental data, extent or extrapolation of the curve in the range 0 to 100% distillates, conversion of the ASTM curve to TBP and finally determine the performance or distribution of the different fractions. This methodology was applied to a data from the process of Vapocraqueo using Ni/K, Fe/Mo and Fe/Mo/Mg catalysts. The operating conditions of the process were 410 °C, 1931 kPa and a load of 200 g/min of heavy crude. The load was the heavy crude Pilon of the Orinoco Oil Belt. Finally, the results were satisfactory, the distribution of the cuts or fractions present was better appreciated, and it reflects that the selected function model is able to adjust the experimental data and efficiently perform calculations.
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