输气站场过滤分离器压降与除尘效率变化特性

敬佩瑜，郑思佳，张帅，唐超，段林林，付斌

（1 西南石油大学石油与天然气工程学院，四川 成都 610500；2 中国石油西南油气田分公司集输工程技术研究所，四川 成都 610000；3 国家油气管网公司调控中心，北京100027；4 中国石油西南油气田公司燃气分公司，四川 成都 611500；5 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津300452）

为进一步脱除微小的粉尘颗粒，当净化气管网中的天然气流向下游燃气管网时往往需要设置过滤分离器[1]，气体流经过滤分离器时必将发生一定的压力损失，即压降。作为主要评价参数，压降的动态变化过程能反映过滤分离器的剩余寿命[2-4]，但如何通过压降来评价过滤分离器的除尘效率和工作状况，亟待深入研究[5]。

国内外学者针对这一问题开展了广泛的研究，Azam 等[6]采用现场实验和数值模拟相结合的方法，考察了不同滤材动态压降和分离效率间的关系，发现压降随床层厚度增加呈升高趋势，当孔隙率减小到75%时，会导致压降的陡然升高。刘震等[7]采用高压天然气粉尘在线检测装置，定期监测某高含硫气田过滤分离器的除尘效率，发现在使用时间达到总使用寿命1/3时，除尘效率和压降突然以指数倍逐渐升高[8]。Lim 等[9]发现当滤材孔隙率减小到原孔隙率的50%后，压降和除尘效率增加30%。Song 等[10]明确了滤芯除尘效率、压降和粉尘捕集量之间的关系，发现当粉尘在滤芯纤维上形成一种“链状结构”时，粉尘捕集效率会增加3～5 倍，但这种“链状结构”的含量往往影响滤芯使用寿命。Riefler 等[11]实验拟合得到了滤芯捕集质量与除尘效率间的二次幂关系。Thomas等[12-13]则验证了这种二次幂关系是普遍存在的。Bourrous 等[14]明确了过滤分离器的压降与流量之间是一种线性关系，这种关系的斜率k在0.2～0.5 之间。Feng 等[15]采用二维模型对粉尘流过滤芯的过程开展了计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）模拟，发现滤芯的压降与流量呈正比。

国内外已有的评价方法大多基于室内试验展开，其在输气站场应用的可靠性还未见报道。2016年刘震等[16]认为气田大量输气站场过滤分离器仍存在使用寿命、使用效果难以准确评价的问题，2020年在西南某气田的输气站场中这一问题仍然广泛存在。因此，如何将试验和CFD 方法得到的数据应用在输气站场过滤分离器评价上，还需要进一步研究。为此，以输气站场过滤分离器为研究对象，采用粉尘在线检测和数值模拟相结合的手段，考察压降、除尘效率在不同运行压力下的变化特性以及随运行时间的变化过程，研究结果可有效评价过滤分离器的除尘效率和工作状况。

1 基本参数和除尘效率检测实验

1.1 过滤分离器基本参数

（1）原理和结构 输气站场过滤分离器内部结构和流动方向如图1所示，在聚结腔内29根滤芯整齐排列见图1(a)，其入口与出口管径、滤芯长度等基础尺寸见图1(b)。携带粉尘的气体从入口管道流入过滤分离器聚结腔内，通过滤芯的聚结作用，粉尘颗粒被脱除，通过气体收集腔经出口管道流出分离过滤器，如图1(c)所示。

图1 过滤分离器的结构、尺寸和原理

（2）分离过滤器参数 分离过滤器内滤芯长1200mm、外径114mm、内径96mm，材料为聚乙烯纤维，操作温度在-5～115℃之间。单根滤芯的过滤区域为2.98m2，设计的除尘效率是除去99%的粒径大于5µm的粉尘，如表1所示。

表1 滤芯及分离过滤器技术参数

1.2 除尘效率检测实验

（1）检测原理和方法 为考察分离过滤器的除尘特性，采用中国石油大学（北京）研发的高压天然气管道内粉尘检测装置，检测三个输气站场流入（上游）与流出（下游）过滤分离器的粉尘浓度，进而通过式(1)计算除尘效率。该装置由采样系统、粒子分析系统、减压放空系统和数据处理系统四部分组成[17-18]，检测流程及原理如图2 所示。采样系统①可在高压下获得携带粉尘的流动气体；粒子分析系统②主要用于粉尘颗粒浓度分析，主要设备为德国Palas 公司的Welas3000 型气溶胶粒径谱仪与Prostar型颗粒物在线检测装置；减压放空系统③由减压阀与放空管组成；数据处理系统④则是数据处理模块[19]。

图2 高压天然气管道内粉尘检测流程

式中，CV,out与CV,in为出口和进口粉尘浓度，直接由Welas光学粒子计数器读出，µm3/m3。

（2）在线检测条件 主要考察对象为三个输气站场的卧式过滤分离器F-1、F-2 与F-3，它们的进站压力依次为2.5MPa、3.5MPa 与4.5MPa，如表2所示。取样分析表明粉尘颗粒呈无规则状，粒径在3～50µm 之间，呈正态分布，其形状如图3(a)所示。上游来气的粉尘浓度约100µg/m3（标准状况下）。各站在1年内的月平均日输量（标准状况下）在150×104～400×104m3/d之间，如图3(b)所示，在各自运行压力下，三台过滤分离器的气体密度为20.54kg/m3、28.76kg/m3与36.98kg/m3，相应工况输量（标准状况下）在14.7×104～39.4×104m3/d 之间，相应入口流速分别为8.2～23.4m/s、5.7～16.3m/s 与4.4～12.4m/s。

表2 在线检测实验条件

由图3(b)可知，各分离过滤器流量负荷在冬天较大，夏天较小，其累计输量相差不大。为考察分离过滤器的除尘效率，分别在滤芯安装投产1个月内（0 年）、运行0.5 年和1 年后在线检测各站过滤分离器的除尘效率。

图3 粉尘结构和F-1、F-2与F-3月平均日输量

1.3 过滤分离器压降跟踪实验

除检测过滤分离的除尘效率外，还跟踪三台过滤分离器流量、运行压力与温度等参数，记录频率为每周2次，持续时间为1年，以获得分离过滤器压降随输量的变化特性。

2 数值模拟

2.1 基本方程

粉尘流动过程的数值模拟主要采用欧拉-欧拉方法，其中，不同的相被处理成互相贯穿的连续介质。由于一种相所占的体积无法再被其他相占有，故引入相体积率（phasic volume fraction）的概念。相体积率是时间和空间的连续函数，各相的体积率之和等于1。气固两相按照体积分数分别求解瞬态连续性方程（对每一相分别求解）[式(2)]、动量方程（对每一相分别求解）[式(3)][20]。

式中，Ps为颗粒相传导进入连续相的压力，主要存在于流体域与壁面边界[式(5)]。

式中，ω为颗粒流的动量传质[式(6)]。

式中，g0(αs)为颗粒的径向分布方程，主要用于修正颗粒碰撞的概率[式(7)]。

式中，μk为由颗粒碰撞和平动产生的剪切黏度[式(8)]。

式中，由颗粒碰撞产生的剪切黏度为式(9)。

由颗粒平动产生的剪切黏度为式(10)。

式(4)中的λs为表征固相体积膨胀的体积黏度[式(11)]。

式中，αs为颗粒相体积分数；es为弹性系数；ds为颗粒粒径。系数η可表示为式(12)。

式(3)右侧FD为气相与固相之间的曳力，如式(13)、式(14)。

式中，Cd为单颗粒曳力系数；Rep为颗粒雷诺数；dp为颗粒直径；αk为各相体积分数；up为固相流速。将Schiller and Naumann[21]曳力系数模型引入进FD中[式(15)]。

式中，FL为气相施加给固相的举升力，如式(16)～式(20)。

式中，Resi为剪切流中的雷诺数；CL为Saffman举升力系数；Fvm为虚拟质量力。

为计算分离过滤器滤芯聚结过程，在原动量方程右侧加入以下源项[式(21)～式(23)][22]。

式中，Si为i方向上的源项；vs为颗粒的速度向量，方程右侧第一项为达西流动项，方程右侧第二项为惯性阻力项。该源项会引起过滤单元内压力梯度变化，进而引起粉尘速度的变化，实现粉尘在滤芯上聚结的效果，a为渗透率，C2为惯性阻力系数，惯性阻力系数和黏性阻力系数可以通过压降和流速关系来获得，如式(24)。

拟合所得初始压降和流速关系如表3所示，拟合曲线R2在0.98左右，如图6中黑线曲线，在拟合过程中，A与B的值均应大于0。黏性阻力VR黏性阻力和惯性阻力IR惯性阻力可表达为式(25)和式(26)，其值见表3。

表3 惯性阻力系数和黏性阻力系数

上述方程中各个参数的取值如表4所示，将表4中取值代入可求得各方程的解。

表4 基本参数及数据来源

2.2 模型求解

分离过滤器采用混合网格划分如图4所示，共划分51 万个网格，非结构化（分离过滤器壳体）约40 万个，结构化（分离过滤器滤芯）11 万个，湍动能和湍流耗散率分别由5%的湍流强度和10%的入口混合长度获得。由于分离过滤器压降最大只有数十千帕，与数十兆帕的出口压力有2～3个数量级之差，故出口压力设定为与入口压力相同。SIMPLE 算法用于计算各相流速和压力降。一阶迎风算法用于各相动量方程计算，二阶迎风算法用于湍动能和湍流扩散率的计算。时间步长设定为10-4s，根据质量守恒，收敛依据为：入口粉尘质量流量-出口粉尘质量流量=捕集粉尘质量/运行时间，运算步数为2×105步。在收敛后可通过增加步长的方法，完成拟运行时间为1年时的工况。

图4 非结构化网格划分

模型的求解过程如图5所示，首先对过滤分离器进行物理建模，再分别求解气-固两相连续性方程、动量方程与本构方程。由此得达西流动项与惯性阻力项，进而得气固两相流场分布和滤芯聚结过程。粉尘颗粒粒径分布通过UDF （user defined function）中的宏DEFINE_PROPERTY 编译在第二相的颗粒粒径中。

图5 模型的求解

安恩科等[25]认为对于同一模型，网格数目小时，计算容易收敛，而计算结果与网格数目有关；网格数目大时，计算结果与网格数目无关，计算不容易收敛。因此，需要对模型中的网格无关性进行验证。计算以F-2分离过滤器为研究对象，共划分4 面 体 网格6 组，分别为21 万、31 万、41 万、51万、61 万与71 万。所有网格扭曲度在0～0.4 之间，网格质量良好。

图6为分离过滤器F-2在21万、31万、41万、51万、61万与71万网格下运行0.5s时颗粒相流动的传质过程，可见这些不同网格模型下收敛解的趋势相同，但当网格数量在21万～41万时，传质过程存在一定差异，但当网格输量从51万增大到71万时，传质过程基本相同，因此，确定网格数量在51万时传质过程即可达到稳定，同时网格数量最小。

图6 分离过滤器F-2在不同网格数量下运行0.5s时颗粒相流动传质过程

图7为不同网格数量下运行时间11s时分离过滤器出口粉尘体积浓度的变化，由此发现，只有当网格输量大于51万时，出口粉尘体积浓度才趋于稳定。

图7 不同网格数量下运行11s时分离过滤器出口粉尘体积浓度的变化

综上所述，采用粉尘传质随网格数量变化趋势，与采用出口浓度随迭代步数变化判定网格收敛性的结果是一致的。因此，确定计算网格数量为51万是合适的。

3 结果和讨论

3.1 初始压降

记录各分离过滤器在更换滤芯后首月的压降、流量数据，整理后可见压降与流量之间的关系，如图8 所示。F-3 在标况输量150×104～400×104m3/d 下的压降最低，F-1 最高，因为在相同标况流量下，操作压力越低，工况流速越快，受到的局部阻力越大。

对比实验与CFD 计算结果，可见CFD 计算值小于初始压降的拟合曲线，这是因为过滤分离器实际运行时粉尘颗粒往往是一股一股地进入滤芯纤维，再通过寻找滤材中薄弱的孔隙流出[11]，这会对压降产生扰动，结果一方面增大压力监测装置的误差，另一方面使压降缓慢降低。

然而，CFD 无法描述实际流动中颗粒“寻找”纤维薄弱处的过程，根据源项式(21)的设定，只能线性描述一定滤芯的阻力特性[6]。由模拟结果可知，误差随运行流量增大而增加，但最大误差仍可控制在20%以内，这表明CFD 方法可以较准确地预测过滤分离器的初始压降（运行时间1个月）。

3.2 压降随时间的变化

图9所示为三台过滤分离器在运行时间t=0年、t=0.5 年与t=1.0 年时的压降情况，其中t=0 年时各过滤分离器的初始压降（更换滤芯首月）与图8中黑点数据相同。可见随着运行时间的增长与滤芯粉尘聚结量的增加，检测压降点将不断偏离拟合的最优二次曲线，R2会越来越小，而操作压力较低的F-1 与F-3 的压降增速则更低，这主要是因为F-3的流速低，而流速越低，在相同摩阻系数下的阻力越小。

图8 新滤芯安装后首月内压降表读数与CFD计算结果对比

图9 各分离过滤器检测压降随时间的变化

图10 为CFD 数值模拟结果，沿程压降随计算时间呈增大趋势，与图9 中实际运行下的压降相比，CFD计算误差均小于20%。可见，虽然仅使用初始压降作为模拟的初始条件，但由于聚结腔内粉尘的增多，模拟结果仍可反映分离过滤器压降随时间的变化过程。

图10 CFD模拟压降随时间的变化

3.3 除尘效率随时间的变化

图11 各分离过滤器除尘效率随时间的变化

图12 不同压力下运行1年后滤芯表面被破坏程度

图13中红色柱状图为CFD计算所得除尘效率，F-1的平均除尘效率在t=0年、t=0.5年与t=1.0年下的计算值分别为75%、59%与49%，其模拟计算与实测的误差分别为18%、19%和20%；对F-2相应的计算结果依次为80%、69%与60%，而相应误差分别为13%、19%和20%；对F-3相应的计算值分别为88%、75%与68%，相应误差为4%、14%和16%，这在一定程度上反映了过滤分离器的除尘效率随时间的变化。

3.4 粉尘流动传质过程

图14为图13中过滤分离器F-1初始10s内粉尘流动传质过程，初始时刻上游粉尘体积分数为100%[见图14(a)]，下游为30%[见图14(b)]，除尘效率约为70%。粉尘在0 时刻进入过滤分离器，在0.1s 时将在距离入口处最近的滤芯上聚结，在10s后达到粉尘流动的动态平衡。随后粉尘在湍流作用下经过复杂流动后才通过滤芯聚结，最终进入收集腔，因此聚结腔远端粉尘的浓度高于聚结腔入口和出口的浓度。

图13 分离过滤器除尘效率随时间变化的模拟结果

图14 粉尘流动传质过程

图15 中F-3 内的压力大多集中在过滤分离器入口一侧，与F-1和F-2不同的是，其压力并没有快速释放，并形成高流速区。由图16 可知，随着运行压力的升高，滤芯表面的流速反而呈现出减小的趋势，从14m/s 降到8m/s 左右，这也表明前述F-1 的除尘效率降低最快的事实与该处流速升高、粉尘颗粒过快穿过滤芯有关。图16 中滤芯表面流速较高的区域均位于过滤分离器聚结腔和收集腔之间紧密连接的部位，这与图12(c)所示的过滤分离器中卸出的滤芯破损位置一致。

图15 粉尘在滤芯表面的压力分布

图16 粉尘在滤芯表面的流速分布

3.5 实验结果验证

通过对比打开输气站场实际过滤分离器收集粉尘量即除尘量的方法，验证实验检测和CFD 模拟结果的准确性。过滤分离器收集到的粉尘颗粒在滤芯更换时将被完全清出，然后用20kg 的桶来计量其数量，再减去注入水的质量（为防止打开作业时粉尘飞扬，用5kg 的桶注水共22 桶），由此可得实际除尘量。实验检测得到的除尘量应等于进入过滤分离器前的粉尘浓度φparticle、气体体积流量Vflowrate、运行时间toperation之积，再乘以除尘效率ηefficiency。由于1年聚结过程中的除尘效率降低过程不确定，故采用3 次检测（0 年，0.5 年，1 年）后的平均除尘效率作为ηefficiency，如式(27)所示。

图17(b)反映了现场实际、实测与CFD 预测三种方法所得的除尘量对比，可见F-1、F-2 与F-3实验检测结果与实际的误差依次为4%、10%与15%，而CFD模拟结果一般高于实验检测结果，三台过滤分离器的模拟结果与实际的误差分别为12%、14%与11%。此外，在打开过滤分离器开时，发现远端盲板处粉尘大量流出，如图17(a)，这与图14 中的模拟结果一致，再次证实CFD 预测结果的准确性与可靠性。

图17 实验检测与数值模拟结果验证

4 结论

（1）在相同标况流量下，操作压力越低，流速越快，过滤分离器的局部阻力越大，压降越高，CFD方法可有效预测这一变化过程。

（2）随着运行时间的延续，过滤分离器的压降将逐渐偏离拟合的最优二次曲线，其除尘效率也将不断降低，运行压力较低时下降更快。

（3）CFD模拟与实验检测所得过滤分离器的除尘效率可有效反映其实际性能，二者的误差均在20%以内，现场实际除尘量进一步证实两种方法的准确性与可靠性。

（4）通过在流体力学经典模型中加入初始压降-流速源项，可基于数值模拟实现滤芯效果评价，为输气站场滤芯的更换提供有力依据。为了更准确地描述颗粒的捕集过程，进一步研究应考虑滤芯物性同颗粒粒径、滤芯压降与操作流量间的非稳态关系等源项。