刘雅宁,鲁波娜,卢利强,陈飞国,葛蔚,吴雷,王韶华,李静海
基于EMMS模型的大型催化裂化装置再生器气固分布数值模拟
刘雅宁1,鲁波娜1,卢利强1,陈飞国1,葛蔚1,吴雷2,王韶华2,李静海1
(1中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室,北京 100190;2中国石化工程建设有限公司,北京100101)
大型催化裂化装置中再生器的规模庞大,其中的气固分布装置对整体性能有重要影响。与传统的冷模实验相比,对再生器整体和气固分布器局部的多尺度计算机模拟有利于更深入地了解其流动规律,高效便捷地考察不同结构设计与操作条件对气固分布的影响,辅助其优化设计。结合双流体模型和EMMS曳力模型,首先模拟了中石化现有3.5 Mt·a-1大规模清洁汽油生产装置的再生反应器,进而模拟并分析了基于同一工艺设计的7 Mt·a-1超大规模再生反应器内不同气体和固体分布器对流动与混合过程的影响。模拟结果表明:3环较2环分布器能有效改善气体分布的均匀性,但增加每个环上的气体入口数对其分布的改善有限;而对固体分布器,开孔率减小可增加其阻力,并在一定程度上改善混合性能。进一步讨论了研究分布环喷口处的气固流动与混合细节的必要性,初步展示了基于EMMS模型的离散颗粒模拟方法(EMMS-DPM)对其的有效性。
EMMS模型;EMMS-DPM;催化裂化再生器;气体分布器;固体分布器;混合
催化裂化(fluid catalytic cracking, FCC)是由重质油生产轻质油品的主要工艺,在我国其份额高达80%[1-4]。其生产装置的大型化是提高炼油效益、改善油品质量的重要途径,因此对大型催化裂化装置的深入研究与优化设计在石化行业一直备受关注。大型FCC装置中,失活催化剂的再生过程在再生器内进行,其中的关键部件气体分布环及固体分布器的设计对整个装置中气固两相的均布、系统稳定性及能耗等至关重要。目前已对这些关键组件进行了一些实验探索和理论分析[5-6]。
随着计算机技术和计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)的快速发展,数值模拟被越来越多地应用于反应器内的流场分析,并以此指导反应器的结构设计。巫春连等[7]对泡罩气体分布器的压降特性进行了单相CFD模拟,系统研究了各项参数对塔内气体分布不均匀度及阻力等指标的影响。王伟文等[8]也采用单相CFD方法计算了双锥导流式进气分布器,优化了导流槽的位置和尺寸。Li等[9]采用双流体模型和多气泡簇MUSIG模型计算了5种四管气体分布器中分布管位置对动力学特性、气含率及混合性能的影响。Akbari等[10]采用耦合群平衡模型的欧拉双流体模型模拟了孔排分布器对流动形态的影响。Bahadori等[11]采用假定的气泡尺寸研究了通气孔数对含气率及速度分布的影响。
作为典型的气固系统,再生器内的流场也存在典型的多尺度稀密相结构[12],但迄今大部分模拟没有考虑网格内非均匀结构的影响,从而导致显著的计算误差[13]。近年来EMMS模型与双流体模型的结合为改进气固两相流模拟提供了一条有效途径。Yang等[14-15]和肖海涛等[16]尝试将两者结合时,假设稀密相加速度相同并基于整体的操作参数计算网格内的结构特征,已能明显改进双流体模型的精度。之后Wang等[17]认为稀密两相加速度差异很大,需分别表征,并采用两步法确定网格内的结构参数,即介观结构相关的动态参数,如曳力系数和各相的局部惯性力大小,还需局部的空隙率、速度等信息来决定。Wang等[18]进一步分析了稀密两相中的虚拟质量力,得到了稀密相加速度之间的关系,避免了之前EMMS模型对难以确定的最大空隙率max的敏感性。随着这些改进,EMMS模型在气固两相流模拟中的应用也逐步扩大。对于催化裂化装置的模拟,Lu等[19-20]以此得到了与装置运行数据吻合良好的结果。
本文将在上述工作基础上,针对中石化3.5和7 Mt·a-1催化裂化装置的再生器,采用EMMS模型和商用CFD软件对气固分布器操作的稳定性、均匀性、压降及混合特性等评价指标进行定量分析与比较,为其优化设计提供依据和参考。
采用欧拉-欧拉模型模拟反应器内的气固流动过程,以FLUENTÒ6.3作为求解器,气固多流体模型作为基本控制方程,固相应力采用颗粒动理论封闭,颗粒温度方程选用代数形式求解,模型的具体表达及动力学方程可参见FLUENTÒ6.3的帮助文档。气固相间作用力仅考虑曳力,但FLUENT中原有的曳力模型未考虑网格内非均匀结构的显著影响,为此引入了基于EMMS模型的修正系数d,具体方式如下。
对再生器整体计算,因其主要运行在鼓泡流化状态,d由EMMS/bubbling模型[21-22]提供。针对本文涉及的物性及操作条件,可简化为如下的具体表达式
其中
对本文第5节的固相分布器模拟,为了直接获得两相加减速过程的信息,采用Wang等[18]基于虚拟质量力分析的修正方式
其中,根据相应的计算条件,d的简化表达式为
模拟对象为大规模清洁汽油催化裂化装置中的再生器,其内良好的气固分布及充分混合是装置稳定运行的重要保证,也是模拟将探讨的主要内容。模拟的3.5 Mt·a-1再生器总高约50 m,直径逾17 m,内部含有复杂的气固分布装置,第一再生器(一再)中含有环形气体分布环、板式分布器和底部开孔的固体分布器,第二再生器(二再)中使用多管式气体分布器。一再各分布环风量及开口面积、二再分布器风量和藏料量如表1所示。反应器构造见图1(a)。再生器中气体主要由一氧化碳、二氧化碳、氮气、氧气和水蒸气等组成,模拟中采用操作条件下的混合气体平均密度和黏度,颗粒粒径为平均粒径,参数见表1。
表1 操作条件及物性参数
模拟旨在了解3.5 Mt·a-1FCC装置中的再生器内各高度上的气固流动规律,并与运行数据对比,以进一步验证模拟结果的可靠性,也为再生器的后续模拟及优化设计提供支持和指导。
图1显示了采用GambitÒ2.4完成的该再生器的主体构体及相应计算网格的划分,气体分布环区域采用四面体非结构网格,而其他区域采用结构化网格,分布环小孔采用7 cm左右的较密网格,结构网格尺寸约20 cm,总体网格数约为7.1×105个。该网格数是在前期使用多组更粗网格试算, 确认网格无关性的基础上确定的。由于采用了考虑非均匀介尺度结构的EMMS模型,在此较粗网格下模拟仍能较准确预测气固流动情况。在计算中,底部“air-1”为二再流化气入口,一再流化气从“air-2”和“air-3”两个速度入口进入,顶部“top-out”处设为压力出口。计算时,再生器中已堆有的催化剂颗粒量(藏料量)见表1。从“top-out”移出的颗粒在计算中被送回到s-in-3,以保持再生器内催化剂颗粒总量不变。其他主要的计算条件和参数见表2。
由于网格数较多、流动为气固两相复杂流动、两相方程求解收敛较慢等原因,该系统的三维模拟计算量较大,计算速度较慢。如从物料堆积开始计算,开车过程将占据很大份额。为此,采用基于EMMS整体模型的初场分布加快计算[23-24]。即便如此,在采用6个IntelÒXeonÒE5520 2.27GHz CPU进程并行计算时,对60 s的流动过程,每个工况仍需约7 d。
表2 模型的计算条件和参数
图2为再生器中颗粒浓度及气体轴向速度的分布。从图中可以看出,在气体分布器内部和出口处,气相速度非常大,产生了具有一定刚度的射流,而在分布器上方1 m处,气相速度在截面上分布比较均匀。计算中发现,固相在再生器内经历较复杂的流动过程,在空间上具有明显波动。一再和二再分布板上方区域固相浓度较高,其他部分较低;在高速气流的作用下,气体分布器喷嘴附近固相浓度很低,但离开约1 m高度后,喷嘴的影响基本消失,气固流动过程主要受主流气体控制。
气体轴向速度及固相浓度沿床高变化的统计结果分别如图3和表3所示,统计区间为40~50 s。从中可见,除了气体分布器处气体速度明显增大,在一再和二再主体区域中气相平均速度基本一致,而到扩展段和稀相区域后明显变小。对于一再密相段、过渡段及稀相段统计得到的固相密度,计算结果与装置运行状况基本一致,进一步验证了模型的合理性。
表3 一再反应器内各段浓度
将装置处理量提高至7 Mt·a-1后,会带来各方面复杂的放大效应,其中最关键的是气体分布环在更大规模装置中的结构设计及其流化效果,为此,对不同分布环管数及入口布置方案进行了模拟。
4.1 分布环方案设计及评价指标
对于7 Mt·a-1的超大规模装置,若仍基于以前的环管设计简单增大管径,有可能造成系统内流化状态的恶化,对此问题特别设计了3个算例加以考察,见图4。其中图4(a)为两个环管,每个环管1个入口;图4(b)为3个环管,每个环管1个入口;图4(c)为3个环管,每个环管2个入口。并保证各方案总流量及开孔面积相同,以研究环管数及环上入口数的影响。
一般情况下,分布器性能主要从流化的稳定性、均匀性及压降几方面进行考察和评价。流化稳定性是指流场内场量随时间变化的剧烈程度[6],可用脉动强度来表征,计算方法为
式中X为时刻点的物理量值;表示点处个取样时刻的平均值。
流化均匀性是指空间上相关物理量分布的均匀程度,可采用式(7)定义的相对标准偏差定量表征
式中,X为第个点的量值;表示个取样点的平均值。对气速、浓度等的分布值越小,均匀性就越好,分布器性能就更加优良,而分布器的阻力损失性能可由其两端的压降表征。根据上述评价方法和标准,以及再生器内部流场细节的计算和分析,可以全面考察不同气体分布环的性能。
4.2 分布环流率分布
3种分布环结构下,不同象限角度上的气体质量流率的分布见图5,其中轴正向为0°,逆时针旋转1周为360°。时间统计范围均为20~80 s。可见各分布器中不同象限的小喷口上的气体质量流率略有变化,接近环管入口处较小,而远离时稍有提高。这是因为环内气体的压力沿流动方向小幅逐次升高,沿程不同角度上喷嘴的流出量也逐渐增加,为变质量流动。此流动规律与Jin等[5]的研究相符合。但从图中也可以看到,这种流率差异随着环管数的增加而减小。每个环上开口数由一个增加为两个时,各个象限喷口流率的差异进一步减小。各个环上流率的相对标准偏差值在3个方案的大、中、小环中分别为:(3.23%,—,2.84%),(1.25,2.44%,3.56%), (1.73%,2.03%,1.76%),可见增加分布环数以及进口数都能改善各喷口间气体质量流率分布的均匀性。
4.3 压降分布
表4给出了不同分布环方案下的分布器压降及布气功率。可见,在当前的环管、流量分配及开孔设计工况下,不同方案中各分布环的压降在11~15.6 kPa。方案2比方案1总布气功率提高了2.2%左右,而方案3比方案2提高了约14.6%,这可能是因为分布环直径变小,环内气体流速增大,造成阻力损失增加。
表4 不同分布环数下的布气压降及功率分布
4.4 流动稳定性
计算中统计了固相浓度的均方差值,并根据前面定义的脉动强度RMS来表征系统的稳定性,结果见表5。从中可以明显看出,3环较2环体系的固相体积份额的脉动值均减小,也就是说体系内的场量随时间的变化更加平缓。而单进口较双进口体系的相应脉动值均增大,说明体系内流动的时间变化更加剧烈。其成因可能是双进口方案中环管直径较细,各个环路中气速差异较大。
表5 不同环管数引起的不同截面上的固相浓度均方差值
4.5 固相分布均匀性
再生器内颗粒空间分布的均匀性直接决定了反应速率和温度等的分布。为此,采用4.1节中定义的值加以衡量,结果如表6所示。可见3环较2环的分布均匀性在距分布环较近的高度上得到了较明显提升,但越往上差距越小。说明分布环的作用范围有限,在此之外主要由整体气体动力学决定,与具体的分布环结构相关性减小。而进口数的影响也有相同的规律。同时,进口数的增加还改善了分布环上0.5 m处的固相浓度空间均匀性,这与每个象限上的出口气量更加均匀一致有关。
表6 不同分布环数下固相浓度的空间不均匀性(Mε-s)
催化裂化再生器中的另一关键部件为固体分布器,其主要功能为完成固相的布料,实现新旧物料的快速、均匀混合。物料通过固体分布器以一定的速度进入系统,不同的分布器设计决定了不同的压降及固固混合效果,对含快速反应的过程有较大影响。为此首先模拟了物料从不同开孔率分布器进入再生器的过程。模拟采用三流体模型,分别为气相、再生器内已有物料及新进物料,其中两个固相的属性相同。计算得到的两种开口率的固体分布器下物料分布演化过程见图6,其中曲面为固相浓度为0.05的等值面。采用全开口固体分布器时形成的物料分散面较宽,而半开口固体分布器造成的入射速度较大,物料能较快地达到底部区域。但是全开口分布器的压降为3134 Pa,而半开口时为5029 Pa,开孔率的降低带来的气体阻力增大也是设计时应考虑的另一个因素。
模拟还采用混合区浓度的相对标准偏差(-s2,见式(7))来定量表征两种物料的混合状况,统计区间为脉冲进料后的5 s内。
由图7可见,半开口分布器在瞬间脉冲进样约1.5 s后即达到很好的混合效果,而全开口分布器则需约2.5 s才达到大致相同的混合效果。可见较低的开孔率和较高的入射速度更有利于物料的快速混合。
从前述工作中可以发现,在气体或固体分布器喷口附近的流动变化剧烈,并对整体流场有重要影响,其模拟精度应进一步提高。虽然采用EMMS模型能改进传统双流体模型未考虑网格内非均匀性的问题,但对固相应力等方面的改进还不够深入,而双流体模型中对颗粒相的流体化处理也从本质上限制了模拟精度。采用更微观的计算方法,如离散颗粒法(DPM)可以更精确和准确地描述喷口处流动过程,但对工业规模反应器其计算量较大,往往缺乏可行性。近来,基于EMMS模型的粗粒化离散模拟(EMMS-DPM)为此提供了可能[25]。下面以此探索7 Mt·a-1再生器喷口处的气固流动。
模拟采用的气固相物性及操作条件等与前文模拟一致,离散模拟本身涉及的几何参数及操作条件见表7。模拟采用CPU-GPU耦合并行计算,由中科院过程所建成的Mole-8.5超级计算系统(http://www.top500.org/system/176899)执行,在20块NVIDIA Tesla C2050 GPU卡上模拟241万粗颗粒(颗粒团)时,物理上每秒约需计算1 h。
表7 几何参数及操作条件
图8显示了高速射流的形成过程,在均匀固相分布下气流以气泡形式进入,随着气泡的长大,气泡尾部夹带了部分颗粒向上运动,形成射流。图9为0.2 s时气固相瞬时速度矢量图,可见只有喷口上方一定区域内颗粒和气相在高速运动,远离喷口后,固相速度迅速降低,说明该方法能有效捕捉射流强烈的不均匀流动特征。
从这一探索性模拟来看,如采用更大的计算规模,并延长计算时间,对分布器周围区域的高分辨率离散模拟是完全可行的。由此可进一步揭示射流影响范围、颗粒停留时间等更深入的流场信息,为分布器的精细优化提供可能。
采用基于EMMS的双流体模型及粗粒化离散颗粒模型(EMMS-DPM)模拟了大规模FCC装置中再生器内的两相流动与混合过程。模拟发现:3环较2环分布器能有效改善气体分布的均匀性,但增加每个环上的气体入口数对其分布的改善有限;而对固体分布器,开孔率减小可有效提高其阻力,并在一定程度上改善混合性能。本文还进一步讨论了考察分布环喷口处的气固流动与混合细节的必要性,并初步展示了基于EMMS模型的离散颗粒模拟方法(EMMS-DPM)对其的有效性。模拟结果表明,基于EMMS的连续与离散模拟方法可有效揭示大型气固反应器中的流动特征,可为工业设计提供有效的指导与参考。
CD0——单颗粒标准曳力系数 dp——颗粒直径,m Hd——非均匀修正系数 M——相对标准偏差 Re——Reynolds数 Dt——时间步长,s u——微元速度,m·s-1 b——相间曳力系数,kg·m-3·s-1 e——体积分数 m——黏度,Pa·s r——密度,kg·m-3 下角标 g——气体 s——固体颗粒
[1] Chen Junwu(陈俊武), Lu Hanwei(卢捍卫). Prospects of status and role of FCC in refinery—FCC will continue to play a leading role in petroleum refining industry [J].:(石油学报:石油加工), 2003, 19(1): 1-11.
[2] Cui Shouye(崔守业), Xu Youhao(许友好), Cheng Congli(程从礼), Gong Jianhong(龚剑洪). Commercialization and new developments of MIP technology [J].:(石油学报:石油加工), 2010, (suppl.): 23-28.
[3] Shan Honghong(山红红),Li Chunyi(李春义), Niu Genlin(钮根林), Yang Chaohe(杨朝合), Zhang Jianfang(张建芳). Research progress in fluid catalytic cracking technology [J].(石油大学学报), 2005, 29(6): 135-150.
[4] Xu Youhao. Advance in China fluid catalytic cracking (FCC) process [J]., 2014, 44(1): 13-24.
[5] Jin Yong(金涌), Yu Zhiqing(俞芷青), Sun Zhufan(孙竹范), Peng Bingpu(彭秉璞). Investigationon branched pipe distributors for fluidized beds (Ⅱ): Deternination of desigh parameters for branched pipe distributors [J].()(化工学报), 1984, (3): 203-213.
[6] Wang Zhangmao(王樟茂), Zhang Nianying(张年英), Lü Dewei(吕德伟), Chen Gantang(陈甘棠), Liu Qing(刘青), Jiang Yinrui(江银瑞), Lai Chenlie(赖成烈). Study on characteristics of perforated gas-sidtributors in a commercial fluidized bed [J].(石油化工), 1986, 7: 399-405.
[7] Wu Chunlian(巫春连), Wei Yaodong(魏耀东), Cai Lianbo(蔡连波), Chen Qiang(陈强). CFD simulation of bubble-type gas distributor's flow field for gas-liquid bubble column [J].(化工机械), 2013, 40(30): 340-346.
[8] Wang Weiwen(王伟文), Xu Kai(许凯), Li Jianlong(李建隆), Li Xingang(李鑫钢). Numerical simulation of the flow field in double cone-diversion gas distributo [J].(高校化学工程学报), 2009, 23(6): 945-950.
[9] Li Guang, Yang Xiaogang, Dai Gance. CFD simulation of effects of the configuration of gas distributors on gas-liquid flow and mixing in a bubble column [J]., 2009, 64: 5104-5116.
[10] Akbari V, Borhani T N G, Godini H R, Hamid M K A. Model-based analysis of the impact of the distributor on the hydrodynamic performance of industrial polydisperse gas phase fluidized bed polymerization reactors [J]., 2014, 267: 398-411.
[11] Bahadori F, Rahimi R. Simulations of gas distributors in the design of shallow bubble column reactors [J]., 2007, 30: 443-447.
[12] Chen Junwu(陈俊武). Fluid Catalytic Cracking Technology and Engineering (催化裂化工艺与工程)[M]. 2nd ed. Beijing: China PetroChemical Press, 2005
[13] Li Jinghai(李静海), Ge Wei(葛蔚), Ouyang Jie(欧阳洁), Yang Ning(杨宁), Gao Shiqiu(高士秋), Song Wenli(宋文立). Multi-scale Simulation of Particle-Fluid Complex Systems (颗粒流体复杂系统的多尺度模拟)[M]. Beijing: Science Press, 2005.
[14] Yang Ning, Wang Wei, Ge Wei, Li Jinghai. Simulation of heterogeneous structure in a circulating fluidized bed riser by combining the two-fluid model with the EMMS approach [J]., 2004, 43(18): 5548-5561.
[15] Yang Ning, Wang Wei, Ge Wei, Li Jinghai. CFD simulation of concurrent-up gas-solid flow in circulating fluidized beds with structure-dependent drag coefficient [J]., 2003, 96: 71-80.
[16] Xiao Haitao(肖海涛), Qi Haiying(祁海鹰), You Changfu(由长福), Xu Xuchang(徐旭常). The oretical model of drag between gas and solid phase [J].()(化工学报), 2003, 54(3): 311-315.
[17] Wang Wei, Li Jinghai. Simulation of gas-solid two-phase flow by a multi-scale CFD approach-of the EMMS model to the sub-grid level [J]., 2007, 62: 208-231.
[18] Wang Junwu, Ge Wei, Li Jinghai. Eulerian simulation of heterogeneous gas-solid flows in CFB risers: EMMS-based sub-grid scale model with a revised cluster description [J]., 2008, 63: 1553-1571.
[19] Lu Bona(鲁波娜), Cheng Congli(程从礼), Lu Weimin(鲁维民), Wang Wei(王维), Xu Youhao(许友好). Numerical simulation of reaction process in MIP riser based on multi-scale model [J].(化工学报), 2013, 64(6): 1983-1992.
[20] Lu Bona, Wang Wei, Li Jinghai, Wang Xianghui, Gao Shiqiu, Lu Weimin, Xu Youhao, Long Jun. Multi-scale CFD simulation of gas-solid flow in MIP reactors with a structure-dependent drag model [J]., 2007, 62: 5487-5494.
[21] Hong Kun, Shi Zhansheng, Ullah Atta, Wang Wei. Extending the bubble-based EMMS model to CFB riser simulations [J]., 2014, 266: 424-432.
[22] Shi Zhansheng, Wang Wei, Li Jinghai. A bubble-based EMMS model for gas-solid bubbling fluidization [J]., 2011, 66: 5541-5555.
[23] Liu Yaning, Chen Jianhua, Ge Wei, Wang Junwu, Wang Wei. Acceleration of CFD simulation of gas-solid flow by coupling macro-/meso-scale EMMS model [J]., 2011, 212: 289-295.
[24] Liu Xinhua, Hu Shanwei, Jiang Yuefang, Li Jinghai. Extension and application of energy-minimization multi-scale (EMMS) theory for full-loop hydrodynamic modeling of complex gas-solid reactors [J]., 2015, 278: 492-503
[25] Lu Liqiang, Xu Ji, Ge Wei, Yue Yunpeng, Liu Xinhua, Li Jinghai. EMMS-based discrete particle method (EMMS-DPM) for simulation of gas-solid flows [J]., 2014, 120: 67-87.
EMMS-based numerical simulation on gas and solids distribution in large-scale FCC regenerators
LIU Yaning1, LU Bona1, LU Liqiang1, CHEN Feiguo1, GE Wei1, WU Lei2, WANG Shaohua2, LI Jinghai1
State Key Laboratory of Multiphase Complex SystemsInstitute of Process EngineeringChinese Academy of SciencesBeijingChinaSINOPEC Engineering IncorporationBeijingChina
Micro-scale discrete particle method (DPM) and meso-scale computational fluid dynamics (CFD) simulations, both based on the energy-minimization multi-scale (EMMS) model, were carried out on the complex gas-solid flow in the regenerators of fluid catalytic cracking (FCC), aiming to provide visualized quantitative analysis for the performance improvement of the newly designed systems with unprecedented 7 Mt·a-1throughput. For verification, a current 3.5 Mt·a-1regenerator was first successfully simulated. Then, a 7 Mt·a-1regenerator was simulated to investigate the performance of the air and solids distributors. The simulation results showed that increasing the gas ring number from 2 to 3 can improve the homogeneity of solids distribution significantly, while increasing the gas inlet number from 1 to 2 for the 3-gas-ring case made little improvement. For solid phase distributor, the injection of solids and their mixing with the internal material were simulated and analyzed. It was demonstrated that decreasing the hole fraction can effectively increase the resistance and improve the mixing performance. The necessity of understanding the detailed flow field around the nozzles for further improvements is demonstrated, and EMMS-DPM can be a powerful tool for this purpose.
EMMS model; EMMS-DPM;FCC regenerator; gas distributor; solids distributor; mixing
2015-06-03.
Prof. GE Wei, wge@ipe.ac.cn
10.11949/j.issn.0438-1157.20150821
TQ 021.1
A
0438—1157(2015)08—2911—09
葛蔚。
刘雅宁(1982—),女,助理研究员。
国家自然科学基金项目(21306201,21225628);国家科技支撑计划项目(2012BAE05B01)。
2015-06-03收到初稿,2015-06-23收到修改稿。
supported by the National Natural Science Foundation of China (21306201, 21225628) and the National Science and Technology Infrastructure Program (2012BAE05B01).