基于歐拉-拉格朗日模型的不同含水率生物質(zhì)熱解對比研究

于博陽， 尹麗潔， 昌慶航

(同濟大學 機械與能源工程學院， 上海 201800)

目前，化石能源短缺的問題逐漸嚴重，而生物質(zhì)能作為唯一的可再生碳源[1]，其熱解后的產(chǎn)物用途廣泛[2]。隨著計算機技術(shù)的進步，對于生物質(zhì)在固定床內(nèi)熱解的研究已不僅通過實驗探究方式，數(shù)值模擬也越來越受到研究者的青睞。開源軟件OpenFOAM便于二次開發(fā)，所以其應用越來越廣泛。關(guān)于氣固兩相流的模擬主要是利用雙流體模型及歐拉-拉格朗日模型，雙流體模型不需要計算每個顆粒的行為，可以應用在工程級別的運算上，但雙流體模型難以研究顆粒輸運機理，而歐拉-拉格朗日模型更適合在顆粒層面上提取具體的速度、溫度等信息。

國內(nèi)外的許多研究者基于拉格朗日模型對生物質(zhì)熱解進行了模擬。ZHOU Z Y等[3]利用計算流體動力學-離散單元法(CFD-DEM)對鼓泡流化床中的氣固流動及傳熱進行了模擬，并與實驗結(jié)果進行對比后發(fā)現(xiàn)，在一定條件下，單個顆粒表面的對流傳熱系數(shù)是恒定的，不受氣相速度的影響。ZHAO Y Z等[4]采用湍動能耗散模型對帶埋管的流化床氣固流動及傳熱進行了模擬，并與實驗相結(jié)合對流化床內(nèi)的速度及溫度分布進行了分析，結(jié)果表明CFD-DEM可較好地模擬埋管周邊氣固流動及傳熱。GENTILE G等[5]通過新的bioSMOKE求解器模擬了球體、圓柱體及長方體顆粒在熱解過程中尺寸的變化，并利用bioSMOKE求解器較為準確地預測了顆粒的質(zhì)量損失，證實了bioSMOKE求解器處理顆粒收縮功能的可靠性。桂瑩[6]利用OpenFOAM軟件模擬了煤粉射流燃燒的過程，結(jié)果表明煤粉顆粒尺寸會影響燃燒強度和燃燒穩(wěn)定性。LI T等[7]基于OpenFOAM軟件模擬了高溫下生物質(zhì)的熱解，并引入了新的顆粒收縮模型來更精確地模擬熱解過程中顆粒粒徑的變化，與等體積模型和簡化的等密度收縮模型相比，新的模型對顆粒熱解過程中粒徑變化的模擬結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)更接近。

上述研究主要圍繞在固相較為稀疏的工況下不同物質(zhì)熱解與燃燒的過程，而當固相較為稠密時，以上模型由于缺少對固相體積分數(shù)的考慮，故將其應用于固相較為稠密的固定床反應器不太適合。因此，筆者引入固相體積分數(shù)，并基于新開發(fā)的求解器對固定床反應器內(nèi)不同含水率(水分質(zhì)量分數(shù))生物質(zhì)的熱解過程進行模擬，旨在探究水分的存在對熱解過程中顆粒溫度、溫度分布均勻性及有效傳熱系數(shù)的影響。

1 模型的建立及求解

1.1 控制方程

在OpenFOAM軟件中，基于歐拉-拉格朗日模型的求解器有許多，其中：DPMFoam求解器適用于固相稠密工況，但缺少了傳熱及化學反應的模型；coalchemistryFoam求解器適用于熱解及燃燒的工況，但由于忽略了固相體積分數(shù)的影響，故不適合稠密的固相固定床的模擬。故在以上兩個求解器的基礎(chǔ)上，對coalchemistryFoam求解器進行二次開發(fā)，引入固相體積分數(shù)，得到的新求解器將更適合稠密固相的工況。改進后的求解器對于氣相采用歐拉法處理，顆粒相則采用拉格朗日法處理，具體的氣固流體動力學方程見表1[8]和表2[8-10]，反應產(chǎn)物包括氣體(CO2、CO、CH4、H2和H2O)[11]、可凝揮發(fā)分(生物質(zhì)油和焦油)和木炭[12]。

表1 氣相控制方程

表2 顆粒相控制方程

1.2 邊界條件

圖1為計算模型示意圖，模擬對象為一個常壓固定床熱解爐(見圖1(a))，熱解時物料堆積在反應器底部，模擬時僅建立物料堆積段的模型(見圖1(b))，模擬區(qū)域高度為0.1 m，直徑為0.08 m。物料為生物質(zhì)顆粒，粒徑為2 mm，初始內(nèi)部充滿氮氣，反應器壁面提供熱量，顆粒初始溫度均為300 K，其中前0.1 s為顆粒的噴入過程，此時固定床內(nèi)溫度及壁面溫度均為300 K，0.1 s后壁面開始加熱，加熱溫度為873 K，研究含水率分別為0%、5%、10%和15%時的熱解過程。利用ICEM軟件劃分網(wǎng)格后，將網(wǎng)格文件導入OpenFOAM軟件進行計算，網(wǎng)格總數(shù)約為18 000(保證顆粒尺寸小于網(wǎng)格)，自動調(diào)整計算時間步長，生物質(zhì)顆粒從計算域的頂部噴入反應器內(nèi)。

圖1 計算模型示意圖

1.3 求解過程

在歐拉-拉格朗日模型中，利用守恒方程求解連續(xù)相，通過計算大量遵循牛頓第二定律的粒子求解顆粒相。使用的求解器中動量守恒方程與壓力校正耦合采用了PIMPLE算法，首先更新密度，并計算不包含壓力相的速度，其次由式(1)導出壓力方程，求解壓力方程并校正非正交性，更新表面通量，最后計算連續(xù)性方程，根據(jù)新計算的壓力更新速度，而動能和因壓力產(chǎn)生的能量相也將更新用于能量的計算。顆粒相的位置更新由式(5)確定，顆粒溫度則由式(3)、(6)計算得到。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型驗證

圖2為不同條件下反應器內(nèi)固相剩余質(zhì)量分數(shù)隨顆粒平均溫度變化的模擬結(jié)果和實驗結(jié)果，其中：圖2(a)所設(shè)置的熱解溫度為873 K，含水率為0%，升溫速率為20 K/min；圖2(b)為生物質(zhì)大顆粒熱解實驗結(jié)果[13]與模擬結(jié)果的對比，采用大顆粒熱重實驗臺對厘米級別的生物質(zhì)顆粒進行了熱重實驗，先將大顆粒熱重實驗臺以20 K/min的升溫速率加熱至993 K，然后迅速將盛有顆粒的容器放入實驗臺，模擬設(shè)置與文獻一致。

圖2 模擬結(jié)果與實驗結(jié)果的對比

由圖2可得：熱解過程可分為3個階段，即剛開始少量顆粒達到熱解溫度，顆粒質(zhì)量緩慢減少，隨后大部分顆粒開始熱解，顆粒質(zhì)量迅速下降，最后少部分顆粒未完成熱解，揮發(fā)分少量析出的階段，并且模擬結(jié)果與實驗結(jié)果能夠較好地吻合。與實驗結(jié)果曲線相比，模擬結(jié)果曲線存在左移的現(xiàn)象，主要是模擬時設(shè)置的熱解溫度是單個顆粒溫度并不是顆粒平均溫度，而不同顆粒的溫度在同一時刻存在差異，所以當部分顆粒達到熱解溫度開始熱解時，容器內(nèi)顆粒平均溫度低于所設(shè)置的熱解溫度。

2.2 顆粒溫度的分布

圖3為顆粒粒徑為2 mm、含水率為0%、熱解溫度為873 K時，顆粒熱解開始(固相質(zhì)量分數(shù)為99%)及熱解完成(固相質(zhì)量分數(shù)為35%)時反應器底部的溫度分布。由圖3可得：顆粒整體溫度分布呈現(xiàn)從壁面向中心逐漸降低的趨勢，部分區(qū)域出現(xiàn)靠近中心處顆粒溫度高于外圍的現(xiàn)象，可能是當0.1 s時壁面維持873 K開始加熱，顆粒從反應器頂部噴入，此時還有少部分顆粒仍在下落過程中，受到輻射傳熱的影響，這部分顆粒升溫較快(部分已達到熱解溫度)，當這些顆粒落入底部后會與周圍溫度較低的顆粒進行傳熱，故在部分區(qū)域出現(xiàn)了溫度較高的顆粒。

圖3 顆粒溫度的分布

2.3 含水率的影響

圖4為不同含水率的生物質(zhì)熱解時顆粒平均溫度隨時間的變化，顆?？倲?shù)為25 000，顆粒粒徑均為2 mm。由圖4可得：與不含水的生物質(zhì)相比，含水的生物質(zhì)顆粒升溫明顯變慢，且含水率越高，熱解所需的時間越長。當顆粒平均溫度在400～500 K時，顆粒的升溫明顯有放緩的趨勢，且含水率越高，升溫的時間越長，主要是因為水分的存在抑制了顆粒的升溫過程。同樣將顆粒升溫至700 K，與含水率為0%的顆粒相比，含水率為5%、10%、15%的顆粒所需的時間分別多了26.1%、52.1%、73.9%。

圖4 顆粒平均溫度隨時間的變化

表3為不同含水率的顆粒在不同熱解階段顆粒數(shù)量隨溫度變化的分布。

表3 不同熱解階段顆粒數(shù)量隨溫度變化的分布

由表3可得：在熱解前期，水分的存在使得顆粒更集中于470～480 K。在劇烈熱解階段即熱解中期，含水率越高，顆粒溫度分布越不均勻，具體表現(xiàn)為：當含水率為0%時，顆粒主要集中于670～680 K，其數(shù)量百分比為74.2%；當含水率為15%時，顆粒主要集中于640～650 K，其數(shù)量百分比為52.0%。隨著含水率的升高，在熱解中期的顆粒溫度分布也越發(fā)不均勻。最后，在熱解即將結(jié)束的階段即熱解后期，顆粒溫度分布無明顯變化規(guī)律。水分的存在對熱解前期及后期的顆粒溫度分布的均勻性沒有明顯影響。

圖5為熱解過程中顆粒平均溫度標準差隨顆粒平均溫度的變化。由圖5可得：在劇烈熱解階段，顆粒平均溫度在500～650 K時，顆粒溫度分布處于最不均勻的階段，且含水率越高，溫度分布越不均勻。含水率為15%、10%、5%、0%時，最大平均溫度標準差分別為14.4 K、9.3 K、7.6 K、6.4 K，主要是因為汽化后的水蒸氣儲存了大量汽化潛熱，這部分熱量會傳遞給顆粒，使部分顆粒升溫較快。同時在熱解后期，平均溫度標準差逐漸減少，且含水率對熱解后期顆粒溫度分布的均勻性無明顯影響，可能是因為此時水分已經(jīng)全部蒸發(fā)。

圖5 顆粒平均溫度標準差隨平均溫度的變化

在熱解過程中顆粒吸收的熱量用于顆粒溫度的升高和提供熱解反應所需的熱量，圖6為不同熱解溫度對有效傳熱系數(shù)的影響，有效傳熱系數(shù)是指從顆粒進入反應器加熱開始至熱解結(jié)束的平均傳熱系數(shù)。

圖6 有效傳熱系數(shù)隨含水率的變化

由圖6可得：含水率越高，有效傳熱系數(shù)越大。含水率為0%時，有效傳熱系數(shù)為1 498 W/(m2·K)；含水率為15%時，有效傳熱系數(shù)為2 202 W/(m2·K)。將含水率為5%時的有效傳熱系數(shù)作為比較基準，可得：含水率為10%時，有效傳熱系數(shù)增加了8.3%；含水率為15%時，有效傳熱系數(shù)增加了18.1%。這是因為水蒸氣儲存了大量的汽化潛熱，可強化氣流與顆粒間的傳熱過程。

3 結(jié)語

基于歐拉-拉格朗日模型，考慮熱解過程中揮發(fā)分的析出和顆粒體積的變化，對固定床反應器中不同含水率的生物質(zhì)顆粒熱解過程中顆粒溫度分布及變化進行了詳細研究，利用OpenFOAM軟件獲得了反應器內(nèi)顆粒平均溫度和固相質(zhì)量分數(shù)隨時間的變化，以及不同熱解階段顆粒數(shù)量在不同溫度區(qū)間內(nèi)的分布，得到的結(jié)論如下：

(1) 生物質(zhì)的含水率越高，在劇烈熱解階段的顆粒溫度分布越不均勻。

(2) 隨著熱解的進行，顆粒平均溫度標準差呈現(xiàn)逐漸上升再下降最后趨于穩(wěn)定的趨勢，熱解前期及后期含水率對顆粒溫度分布影響不大。

(3) 含水率越高，熱解過程中的有效傳熱系數(shù)越大。