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      基于Aspen Plus模擬的氣體多級壓縮過程分析

      2019-04-17 12:14:44郭偉新陸航宇萬向成張冰劍陳清林
      石油煉制與化工 2019年4期
      關(guān)鍵詞:級間裂解氣壓縮比

      郭偉新,陸航宇,萬向成,張冰劍,陳清林

      (中山大學(xué)化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院,廣東省石化過程節(jié)能工程技術(shù)研究中心,廣州 510275)

      氣體壓縮過程廣泛應(yīng)用于石化工業(yè)重點耗能裝置,如催化裂化和延遲焦化富氣壓縮,加氫裝置新氫和循環(huán)氫壓縮,乙烯裝置裂解氣壓縮等,在裝置能耗構(gòu)成中壓縮過程耗能通常占有較大比重,如何有效提高壓縮過程效率對于降低裝置能耗意義重大。根據(jù)熱力學(xué)原理,壓縮過程效率可以通過兩類理想的壓縮過程來估算,即等溫壓縮和絕熱壓縮,實際過程處于等溫壓縮與絕熱壓縮之間。對于高壓縮比過程通常采用多級壓縮,使得壓縮過程更接近等溫壓縮,以有效實現(xiàn)壓縮過程的節(jié)能[1]??紤]到氣體的壓縮升溫,通常設(shè)置級間冷卻,盡可能降低每一級壓縮的進氣溫度,提高壓縮過程效率。若忽略中間冷卻器壓力損失,壓縮級數(shù)越多,壓縮過程將越接近等溫壓縮,壓縮過程理論能耗也就越小[2-3]。

      1 氣體壓縮過程分析

      1.1 多變壓縮過程模擬模型

      針對實際氣體多變壓縮過程,Aspen Plus模擬采用的焓變計算模型為:

      (1)

      (2)

      (3)

      式中:ΔH為摩爾焓變;HEAD為多變能量頭;n為多變系數(shù);ηp為多變效率;k為氣體比熱容比Cp/Cv;p為氣體壓力;V為摩爾體積流率;下標1表示氣體壓縮過程初始狀態(tài),下標2表示氣體壓縮過程末期狀態(tài)。

      對于多變離心壓縮,Aspen Plus提供了兩種熱力學(xué)方法,即GPSA及ASME方法[9]。

      1.1.1GPSA方法結(jié)合多變能量頭計算式(2),假定壓縮過程pVk的值為常數(shù),即多變壓縮過程GPSA方法的焓變計算式為:

      (4)

      (5)

      (6)

      (7)

      式中:Zav為壓縮因子;kav為比熱容比;nav為多變系數(shù)的平均值。

      1.1.2ASME方法針對多變壓縮過程,使用ASME方法時,其焓變計算式為:

      (8)

      (9)

      (10)

      式中:f為多變能量頭校正因數(shù);H1和H2分別為壓縮過程初始狀態(tài)和末狀態(tài)的焓。

      1.1.3模型特點及應(yīng)用前提Aspen Plus提供的GPSA方法,主要根據(jù)氣體的吸入狀態(tài)或吸入與排出狀態(tài)的平均值進行計算,使用壓縮因子Z和比熱容比k的平均值來計算壓縮介質(zhì)平均狀態(tài)下的物性。ASME方法則針對真實氣體在多變壓縮過程中多變系數(shù)n并不恒定而引入了校正因數(shù)進行模型校正。模擬渦輪機時,計算類型只有等熵壓縮(Isentropic)一個,但等熵壓縮ASME方法不能用于渦輪機,模擬渦輪機采用等熵壓縮Mollier方法最嚴格。對于多變壓縮機,GPSA方法和ASME方法均可,但ASME方法比GPSA方法相對更嚴格[10]。

      1.2 壓縮過程分析

      Ex=(H-H0)-T0(S-S0)

      (11)

      式中:H、S分別為流體處于某狀態(tài)的焓和熵,H0、S0分別為流體在基準狀態(tài)下的焓和熵。

      氣體壓縮過程的焓變可表示為:

      (12)

      過程熵變可表示為:

      (13)

      則可知

      S=CplnT-Rlnp+C

      (14)

      初始狀態(tài)與末狀態(tài)等溫時,氣體熵變可表示為:

      (15)

      式中,ΔCp為氣體終態(tài)與始態(tài)定壓比熱容之差。氣體壓縮后冷卻,當終態(tài)與始態(tài)等溫時,ΔS小于零,即熵減少,壓縮氣體此時具有對環(huán)境做功的能力。

      對于氣體壓縮過程,壓縮機消耗外供入功實現(xiàn)氣體的升壓。從熱力學(xué)第一定律考慮,主要以壓縮氣體過程中能量的增加量作為目標,采用能量效率(η)評價過程用能的有效性,即[12-13]

      (16)

      式中,W為多級壓縮機壓縮功率。

      2 粗裂解氣多級壓縮過程分析

      2.1 流程模擬策略

      以某粗裂解氣裝置中的五級壓縮過程作為研究背景,其工藝簡圖如圖1所示。經(jīng)過一級壓縮后的粗裂解氣在一級中間冷卻器中冷卻至40 ℃后進入裂解氣壓縮機二級吸入罐,進行氣液分離,氣體進入裂解氣壓縮機進行二級壓縮,壓縮后進入中間冷卻器冷卻至40 ℃。如此重復(fù),四級壓縮后進入堿洗塔除去裂解氣中的H2S、CO2等酸性氣體組分,而后經(jīng)過第五級壓縮增壓至2.7 MPa。

      圖1 五級壓縮工藝流程示意F—粗裂解氣進/出氣罐; C—壓縮機; E—中間冷卻器。 —主物流線; —冷凝烴與水

      對于模擬級間帶有冷卻器,且級間冷卻器有液相凝出物流的多級壓縮,采用流程模擬軟件Aspen Plus推薦模擬模塊Pressure Changers/MCompr對該壓縮過程進行模擬分析。對于實際粗裂解氣多級離心式壓縮過程模擬,因為ASME多變模型比GPSA多變模型嚴格并且能夠獲得較理想的計算結(jié)果,故壓縮機模擬模型選擇ASME多變模型(Polytropic using ASME method)。粗裂解氣含有H2,CO2,CH4,C2H4等非極性分子和H2O、H2S等極性分子,是非極性組分和弱極性組分的混合物系。PENG -ROB物性方法適用于非極性和弱極性混合物,對于各種溫度和壓力下的工藝操作,模擬結(jié)果較為準確,因此,選用PENG-ROB作為物性方法。表1為粗裂解氣壓縮過程的Aspen Plus模擬參數(shù)。

      表1 粗裂解氣壓縮過程模擬參數(shù)

      2.2 模擬結(jié)果分析

      表2為粗裂解氣五級壓縮過程Aspen Plus模擬結(jié)果。表3為粗裂解氣理想等溫壓縮與多變壓縮在不同壓力下的體積流量對比。圖2為不同壓縮條件下壓縮粗裂解氣至2.7 MPa時的p-V關(guān)系。

      表2 粗裂解氣五級壓縮過程模擬結(jié)果

      表3 不同壓力下粗裂解氣理想等溫壓縮與多變壓縮的體積流量對比

      圖2 粗裂解氣五級壓縮過程節(jié)能潛力分析

      從圖2可以看出,粗裂解氣采用五級壓縮后,實際壓縮過程更接近理想等溫壓縮,效率較高。根據(jù)功的計算式W=pV可知,圖2中陰影面積即壓縮機多級壓縮相較于一級絕熱壓縮節(jié)省的功,在壓縮比合理的前提下,壓縮機級數(shù)越多,陰影面積越大,即節(jié)省下來的功越多,節(jié)能越明顯。

      2.3 壓縮機能耗主要影響因素分析

      壓縮比是影響多級壓縮過程能耗的重要參數(shù)之一,實際工業(yè)中的多級壓縮過程通常采取平均分配壓縮比,即壓縮比ε可表示為:

      (18)

      式中,m為壓縮級數(shù)。壓縮比對壓縮機能耗的影響體現(xiàn)在其壓縮級數(shù)上,氣體壓縮至一定壓力時,壓縮級數(shù)越多,相對應(yīng)的壓縮比越小,多級壓縮機能耗也會越低。

      基于上述條件,針對27.5 t/h粗裂解氣壓縮過程,終壓為2.7 MPa,分別設(shè)置為一級至七級壓縮工況進行分析。采用Aspen Plus/Pressure Changers/MCompr模塊,模擬結(jié)果見表4。從表4可以看出,壓縮機功率、換熱器負荷以及級間冷卻出口溫度均會隨壓縮級數(shù)的增大而減小,并逐漸趨緩。

      表4 不同壓縮級數(shù)下壓縮粗裂解氣的模擬結(jié)果

      影響多級壓縮過程能耗的主要參數(shù)除壓縮級數(shù)外,還有級間冷卻器出口溫度,不同壓縮級數(shù)的壓縮機功率隨級間冷卻器出口溫度的變化如圖3所示。從圖3可以看出,壓縮機功率隨級間冷卻器出口溫度的上升而增大,模擬結(jié)果顯示粗裂解氣五級壓縮過程中,級間冷卻溫度平均每降低5 ℃,整個壓縮過程的能耗降低約50 kW。

      圖3 壓縮功率隨級間冷卻器出口溫度的變化 —四級壓縮; —五級壓縮; —六級壓縮

      考慮到工程實際,壓縮氣體的級間冷卻器出口溫度不會低于循環(huán)冷卻水的溫度,且壓縮級數(shù)并非越多越好,壓縮級數(shù)越多,過程投資費用愈大,多級壓縮過程存在著能耗費用與過程投資費用間的權(quán)衡優(yōu)化。

      2.4 多級壓縮過程分析

      表5 粗裂解氣始末狀態(tài)的熱力學(xué)參數(shù)

      表6 五級壓縮過程的變化

      圖4 五級壓縮過程粗裂解氣的變化

      圖5 不同壓縮級數(shù)下氣體壓縮效率變化

      2.5 多級壓縮過程低溫熱利用措施

      3 結(jié) 論

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