UN NUEVO ENFOQUE PARA PREDECIR EL EFECTO CASCADA EN CAUDALÍMETROS DE TURBINA APLICADOS A GAS LICUADO DE PETRÓLEO
Publicado 2024-09-20
Palabras clave
- Caudalímetro de Turbina,
- Dinámica de Fluidos Computacional,
- Teoría del Elemento de Pala,
- Efecto Cascada,
- Gas Licuado de Petróleo
Cómo citar
Derechos de autor 2024 Fuentes, el reventón energético
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Resumen
Los caudalímetros de turbina se aplican ampliamente para cuantificar cantidades transferidas de productos líquidos debido a su precisión y amplio rango operativo. El desarrollo de herramientas matemáticas es importante para analizar y mejorar las predicciones del comportamiento de dichos medidores. La mayoría de los caudalímetros de turbina tienen varias palas, por lo que la determinación de los coeficientes de sustentación y resistencia sigue siendo un desafío. Esto hace que el efecto cascada sea realmente relevante, sin el cual el rendimiento de la turbina puede sobreestimarse mediante el método integral Blade Element Theory (BET). Por lo tanto, el presente trabajo propone una nueva corrección en cascada en el modelo BET para predecir el comportamiento hidrodinámico de caudalímetros de turbina aplicados a Gas Licuado de Petróleo (GLP). El modelo propuesto calcula una corrección del efecto cascada en una sección anular del rotor, para predecir con precisión los coeficientes de sustentación y resistencia en cada sección de la pala. Los parámetros operativos del medidor de turbina axial estudiado se obtienen a partir de modelos computacionales y se comparan con datos de campo de un sistema de medición existente para varias condiciones operativas. Para este análisis se emplean técnicas de dinámica de fluidos computacional (CFD). Para validar el modelo CFD, los resultados computacionales se comparan con los datos in situ adquiridos durante el funcionamiento regular del sistema de medición. Como resultado, el estudio indica que el rendimiento del caudalímetro de la turbina puede predecirse mediante el modelo propuesto basado en BET, en el que los resultados de campo de la velocidad angular y la linealidad se pueden estimar con precisión.
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Referencias
- American Petroleum Institute. (2005). Chapter 5.3. Measurement of Liquid Hydrocarbons by Turbine Meters. En: Manual of Petroleum Measurement Standards. (5th ed.). API Publications.
- Andriotis, A., Gavaises, M., Arcoumanis, C. (2008). Vortex flow and cavitation in diesel injector nozzles. Journal of Fluid Mechanics, 610, 195-215. https://doi.org/10.1017/S0022112008002668
- Baker, R.C. (1991). Turbine and related flowmeters: I. Industrial practice. Flow Measurement and Instrumentation, 2(3), 147-161. https://doi.org/10.1016/0955-5986(91)90027-O
- Baker, R.C. (1993). Turbine flowmeters: II. theoretical and experimental published information. Flow Measurement and Instrumentation, 4(3), 123-144. https://doi.org/10.1016/0955-5986(93)90048-N
- Barajas Herrera, E. J., Pérez, J. C., Barrero, J. G., Roncansio, R., & Luque Ortiz, I. (2006). Desarrollo e implementación de computadores de flujo. Fuentes, El reventón energético, 4(1). https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistafuentes/article/view/973
- Brennen, C.E. (2016). Internet Book on Fluid Mechanics. Dankat Publishing. http://brennen.caltech.edu/fluidbook/
- Caldas, A., Caldas, A., Dos Santos, C., Ochoa, A., Cezar, K., Michima, P. (2020). Design, development and construction of hall effect-based turbine meter type to measure flow in low-cost lithium bromide salt: Proposed flowmeter and first results. International Journal of Refrigeration, 112, 240-250. https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2020.01.002
- Daniel Measurement and Control, Inc. 2005. Daniel UMB Turbine meter. Installation and Operation manual. Part Number 3-9008-501. Revision B. Houston, Texas.
- Dzemic, Z., Sirok, B., & Bizjan, B. (2018). Turbine flowmeter response to transitional flow regimes. Flow Measurement and Instrumentation, 59, 18-22. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2017.11.006
- Fagbenro, K. A. (2013). Cascade Effects on Circular Arc Airfoils for Windmill Analysis [Master’s thesis, University of Calgary, Calgary, Canada] https://doi.org/10.11575/PRISM/25220
- Guo, S., Sun, L., Zhang, T., Yang,W., & Yang, Z. (2013). Analysis of viscosity effect on turbine flowmeter performance based on experiments and CFD simulations. Flow Measurement and Instrumentation, 34, 42-52. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2013.07.016
- Hansen, M. (2015). Aerodynamics of wind turbines. (3ra ed.). Routledge.
- Hariri, S., Hashemabadi, S.H., Noroozi, S., Rostami, A. (2015). Analysis of operational parameters, distorted flow and damaged blade effects on accuracy of industrial crude oil turbine flow meter by CFD techniques. Journal of Petroleum Science and Engineering, 127, 318-328. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2015.01.010
- Ji, B., Luo, X., Arndt, R.E., & Wu, Y. (2014). Numerical simulation of three dimensional cavitation shedding dynamics with special emphasis on cavitation-vortex interaction. Ocean Engineering, 87, 64-77. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2014.05.005
- Laws, N.D., & Epps, B.P. (2016). Hydrokinetic energy conversion: Technology, research, and outlook. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 57, 1245-1259. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.189
- Limacher, E., Morton, C., & Wood, D. (2016). On the trajectory of leading-edge vortices under the influence of coriolis acceleration. Journal of Fluid Mechanics, 800, R1. https://doi.org/10.1017/jfm.2016.395
- Limacher, E., & Rival, D.E. (2015). On the distribution of leading-edge vortex circulation in samara-like flight. Journal of Fluid Mechanics, 776, 316-333. https://doi.org/10.1017/jfm.2015.279
- Moreira, J.L., Mesquita, A.L., Araujo, L.F., Galhardo, M.A., Vaz, J.R., & Pinho, J.T. (2020). Experimental investigation of drivetrain resistance applied to small wind turbines. Renewable Energy, 153, 324-333. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.02.014
- Salami, L.A. (1984). Effect of upstream velocity profile and integral flow straighteners on turbine flowmeters. International Journal of Heat and Fluid Flow, 5(3), 155-165. https://doi.org/10.1016/0142-727X(84)90073-0
- Saboohi, Z., Sorkhkhah, S., & Shakeri, H. (2015). Developing a model for prediction of helical turbine flowmeter performance using CFD. Flow Measurement and Instrumentation, 42, 47-57. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2014.12.009
- Selig, M.S., Guglielmo, J.J., Broeren, A.P., & Giguere, P. (1995). Summary of Low-Speed Airfoil Data. (Vol. 1). SoarTech Publications.
- Rio Vaz, D.A.T.D., Vaz, J.R.P., Silva, P.A.S.F. (2018). An approach for the optimization of diffuser-augmented hydrokinetic blades free of cavitation. Energy for Sustainable Development, 45, 142-149. https://doi.org/10.1016/j.esd.2018.06.002
- Vaz, J. R., & Wood, D. H. (2016). Aerodynamic optimization of the blades of diffuser-augmented wind turbines. Energy Conversion and Management, 123, 35-45. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.06.015
- Vaz, J.R., Wood, D.H., Bhattacharjee, D., & Lins, E.F. (2018). Drivetrain resistance and starting performance of a small wind turbine. Renewable energy, 117, 509-519. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.10.071
- Wang, Y., Li, H., Liu, X., Li, L., Huang, C., & Hu, J. (2020). A new method of measuring the oil-airwater three-phase flow rate. Chemical Engineering Communications, 207(1), 1-16. https://doi.org/10.1080/00986445.2016.1246438
- Wood, D. (2011). Small wind turbines. In: Advances in wind energy conversion technology. (pp. 195-211). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88258-9
- Xu, Y. (1992a). Calculation of the flow around turbine flowmeter blades. Flow Measurement and Instrumentation, 3(1), 25-35. https://doi.org/10.1016/0955-5986(92)90013-U
- Xu, Y. (1992b). A model for the prediction of turbine flowmeter performance. Flow Measurement and Instrumentation, 3(1): 37-43. https://doi.org/10.1016/0955-5986(92)90014-V