CC BY
60
Раздел 05.17.08 Процессы и аппараты химических технологий
УДК 519.673 DOI: 10.17122/bcj-2020-3-91-96
А. Ю. Котельникова (асс.)*, Н. В. Хлыбова (бакалавр), Д. А. Котельников (магистрант), Н. А. Руднев (к.т.н., доц.)
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ДЕГИДРИРОВАНИЯ ПРОПАНА В ТРУБЧАТОМ РЕАКТОРЕ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ГИДРОДИНАМИКИ
Уфимский государственный нефтяной технический университет, кафедра газохимии и моделирования химико-технологических процессов, *кафедра комплексного инжиниринга и компьютерной графики 450062, г. Уфа, Космонавтов, 1; e-mail: anastasfudo@mail.ru
A. Yu. Kotelnikova, N. V. Khlybova, D. A. Kotelnikov, N. A. Rudnev
MODELING OF THE PROCESS OF DEHYDROGENATION OF PROPANE IN A TUBULAR REACTOR VIA COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS
Ufa State Petroleum Technological University 1, Kosmonavtov Str, 450062, Ufa, Russia, e-mail: anastasfudo@mail.ru
В работе представлены результаты исследования процесса дегидрирования пропана, в частности, моделирования процесса в трубчатом реакторе с применением метода CFD-анализа (computational fluid dynamics) в программном комплексе ANSYS FLUENT. Для разработки модели изучена и просчитана кинетика реакции дегидрирования пропана, сравнивались результаты экспериментальных данных и ранее полученных результатов по основным свойствам реакции и побочных продуктов. Разработанная модель в ANSYS FLUENT предназначена для многопараметрических расчетов при проектировании химико-технологических установок и верифицирована на анализе тепловых и энергетических режимов трубчатого реактора.
Ключевые слова: ANSYS FLUENT; дегидрирование пропана; моделирование; окислительное дегидрирование; процесс; реактор; трехмерная модель.
В последние годы из-за быстрого развития производства полипропилена наблюдается тенденция роста потребления пропилена (6% в год) по сравнению с этиленом (5% в год). Помимо полимеризации, примерно 30% получаемого в мире пропилена используется для производства пропиленоксида (8%), оксоспиртов (8%), акрилонитрила (7%), кумола (4%) и других необходимых химических веществ. Процесс дегидрирования пропана становится все
Дата поступления 23.03.20
This report presents a study of the propane dehydrogenation process and the results of modeling the process in a tubular reactor using the CFD analysis (computational fluid dynamics) method in the ANSYS FLUENT software package. To develop the model, the kinetics of the propane dehydrogenation reaction was studied and calculated, and the results of experimental data and early results obtained for the main properties of the reaction and by-products were compared. The developed model in ANSYS FLUENT is intended for multiparametric calculations in the design of chemical and technological installations and is verified on the analysis of thermal and energy modes of a tubular reactor.
Key words: ANSYS FLUENT; oxidative dehydrogenation; propane dehydrogenation; reactor; simulationprocess; three-dimensional model.
более востребованным в промышленности и требует более качественного теоретического обоснования и точного расчета с использованием новых методов моделирования процессов .
Одним из распространенных методов, используемых в современных средствах компьютерного моделирования, является метод конечных элементов. На основе этого метода построены такие известные программные системы конечно-элементного анализа, как используемая в исследовании система ANSYS
FLUENT. Решение задач газодинамики с химическими реакциями в сложной 3Э-геомет-рии при существенном влиянии химических процессов на течение многокомпонентного газа осуществляется с помощью CFD-анализа или вычислительной гидродинамики — подразделе механики сплошных сред, включающем совокупность физических, математических и численных методов, предназначенных для вычис-
2
ления характеристик потоковых процессов .
Одним из главных преимуществ системы ANSYS FLUENT по отношению к таким традиционным средствам моделирования, как Matlab, Mathcad и другим решателям, является использование сложной геометрии и визуализации в общей расчетной среде, где в одном рабочем окне ведется построение качественной сетки, настройка расчета, получение и обработка результатов 3.
Цель данной работы — анализ работ по CFD в среде ANSYS, математическое моделирование реактора окислительного дегидрирования пропана в Python на основе модели 4 и процесса окислительного дегидрирования пропана в реакторе в программном продукте ANSYS FLUENT.
В работе 5 показано моделирование реакции каталитического дегидрирования изобута-на в изобутилен в реакторе с неподвижным слоем, а именно, исследовался сам метод пористой среды в ANSYS FLUENT в сочетании с возможностью моделирования реакции для прогнозирования поведения потока и переноса частиц.
В работе 6 проведено сравнение экспериментальной установки реактора дегидрирования изобутана с псевдоожиженным слоем и компьютерной модели. Проверка CFD-модели показывает, что предсказанные распределения продуктов совпадают с экспериментальными данными. С использованем разработанной CFD-модели, количественно определены гидродинамика и распределение концентрации частиц в реакторе для лучшего понимания работы с псевдоожиженным слоем.
В работе 7 построена математическая модель и проведено моделирование реакции дегидрирования изопарафинов в реакторе с псев-доожиженным слоем на примере дегидрирования изобутана в изобутилен. Параметры для построения модели определены на основе экспериментальных данных. Проведены численные исследования с подбором среднего диаметра для полидисперсного катализатора. Расчеты выполнены для случаев монодисперсного и
бидисперсного состава частиц. Проанализировано влияния присутствия мелких частиц на выход продукта реакции при численном моделировании.
Кинетика процесса окислительного и каталитического дегидрирования пропана
Процессы окислительного дегидрирования имеют тепловой эффект, зависящий от доли реакций окисления и дегидрирования. Поскольку окисление всегда протекает с выделением тепла, введением кислорода можно широко варьировать тепловой эффект суммарного превращения. Процесс характеризуется необратимостью, экзотермичностью, отсутствием термодинамических ограничений. Поэтому нет необходимости в постоянном подогреве реакционной массы. Процесс проводят при более низких температурах при отсутствии вышеописанных побочных реакций. Но основным имеющимся недостатком является снижение селективности по целевому продукту за счет образования кислородсодержащих примесей 8.
Каталитическое дегидрирование пропана протекает в значительной степени избирательно в направлении образования пропилена, так как продукты состоят в основном из водорода (до 0.32 объемных долей), пропилена (до 0.25 объемных долей) и пропана с незначительными примесями этилена (до 0.03 объемных долей). При 525 оС дегидрирование пропана уже заметно, а при повышении температуры до 550 оС выход пропилена увеличивается в 2.2—3.5 раза. При температурах выше 590 оС выход остается практически неизменным 9. Каталитическое дегидрирование пропана проводят в присутствии катализаторов. Промышленные процессы проводятся при температуре 873 К. При таких условиях на оксидном хромовом катализаторе селективность процесса по пропилену составляет 75—85 % при конверсии пропана 50—80 %.
В температурном интервале 700—1000 К термодинамически устойчивыми продуктами конверсии пропана являются СН4, уголь и Н2. Увеличение давления снижает выход твердого углерода, в большей мере — в области высоких температур. Избыток Н2, требуемый для нулевого выхода твердого углерода, увеличивается
10 11
с ростом температуры .
На основании справочных данных и анализа изученных статей 5' 6' 11 нами выполнена и рассчитана новая математическая модель исследуемого реактора окислительного дегидрирования пропана на языке программирования Python (рис. 1—3).
D » В :i !=
Проекты Инструменты
к Ра ¿а » ■
Вид Справка
S X >
Pecактов
Г~[ Окислительное дегидрирование.ру
iaport matplotlib.pyplot в: pit 8 import nuispy as np a print{)
10 print ('Компоненты: 1-СЗнЗ^ 2-C3K6, 3-COx")
11 print f)
Ï2l|-{e for i in ran6«(3)] i3Nl-[e for i in -ùngc{3)] 14N2-[e for i in range(3)] for i in range{3)] 16C-[e for i in rjr>gc(3)] 37 for i in range(2): 18 lf[ij«0
for i in range(2): 28 lll[i]=0
21 for i in rer>ge(2):
22 Il2[i]=0
23 111[е]*=в.25 .N[03=0.25 25 H2[0]=0,25 . г Яв=[е.09,в.1] ; Г2=пр.linspace{0,20) ÎÊfi=3.31
. - TUnp.linspace(773,?23) • Tll=np.linspace(773,S23) ; kll=2.82*10"( -3)*2.7iB281"(-55700/fi*(l/Tl[49]-l/79£ : k21»l.65*10**(-4)*2.718281* • ( -3330в/й'(1/Т1 [49] -1/79Î k31=4.S'ie"(-d5'2.7132Bl**(-9S50Ô/R»<l/Tlf49]-l/79S)
61 for i in range (2):
Jil[0]-Nl(0]+3"(-(kl_+k2_}"K0_"C2[0}/(l+K0_"C2[0j+Kl_*C2[l]+K2_,C2[2j))*T2 ь; Ml[l]-Nl[l]+3"((kl_i,K0_'iC2[0] -k3_*KI_*C2[l])/(I4K0_*C2(0]+lil_*C2[l]'i-li2_*C2[2]J)*T2 ел ill[2]=Nl(2]+3*(3" (к2_"К0_*С2[0]+!еЗ_"К1_*С2[1] )/(1+К0_*С2[0]+К1_*£2[1]+К2_,'С2[2]))*Т2
65 for 1 in rangs (0,2):
66 C2[i]-Hl[t]
67 print ('концентрации ламгс-ентаз, % об.:')
68 print (' К-т нам ком')
69 for i in range (3):
7Э print ("'■[ ,iH, ' ' ' ,M2[i][0], , np.around(H2[i][49],decimiils-3))
71 printf)
72 print("Зависимость концентрации от времени пребывания npir температуре 55В градусов Цельси;
73 pit.plot(Т2, Н2[в], 7Л pit.plot(Т2, Н2[1],
75 pit.plot(Т2, N2[2], 'g-
76 pit.ylàbcl( с, ï сб.) С )|
label • label « label •
г'С(СЗНВ)') г'С(СЗИб)') r'C(COx)')
77 plt.xlabel( tire, T3 plt.legand(loc= l-it'> 79 plt.show()
saprint()
SI print( '3aB.ic.i--:cTo KcmienTpsu.i.i or .ise/ieniis .i Tev/iepa-yfs.: ')
82 pit- plot(Tl, H[0], ' - label = r^ii- -,-•-,••)
83 pit-plot(Til, iJl[e]j "b--1, label = r"C(C3H3) atmV) Wpit.plot(Ti, H[l], 'r-'j label = r'ctCîKfijfe.o?
85 pit. plot(Tllj Hl[l]j 'r ' , label = r'C(C3H6)(e.l a™)")
86 plt.plot(Tl, N[2] j 'g-', label • - C re ■ 'r , . j ' )
87 pit.plot(Tilj Hlf2l, r- , label = r'C(CCx)(9.: ) 6a rtï»- Vlak&l /'t ¥
K01=O.85*2.7182S1**(-522O0/R*(1/T1[49]-1/798)) s K11»Ô.43*2.718281*"(-628&Ô/R*(l/Tl{49]-l/7ii8) ) ifc K21=0.5*2.718281**(-54090/R"(l/Tl[49]-1/798)) : kl=2.8i*10/P0[9)*,'( - 3)*2.718281*'*(-557&0/R"(l/Tl-l/798))
38 k2»l.fi5-10/P0[9]-*,(-4)*2.7l82Sl"(-M300/R-(l/tl-l/79S)j
39 k3=i.8*10/P0[0]"(-4)"2.7182Sl**(-9S50e/Rx(l/Tl-1/798)) e K0-0.85»P&[0]*2.71S2Sl"(-322Wft*(im-l/798)} «1 Kl»0.4î*P0[0]*2.7l8281"(-S28Ô0/R*(l/tl-l/79S)) :; K2-0.5*P0[S]*2.718281"(-54030/R*:(l/n-l/798))
ki_-2.82*10/P0[l]""(-3)"2.71S281*'(-S57O0/R"(l/Tll-l/798)) k2_»1.65*10/P0[l]**(-l)*2.7182Sl**(-33300/R*(l/Tll-l/79S)) .45 k33*ii-8'r10/P0[l]-*(-4)*2.718281:"(-9S50a/R-(l/Tll-l/79S)) 'C K0_-0.8S*Pfl[l]*2.718281"*(-32200/ft*(1/T11-1/798)) 47 Kl_a0,43*P8[1]*2.718281**(-62800/R*(1/TÎÎ-1/79S)) :" K2~»0,5"P®[1]*2.718231"{-5400O/R*{1/T11-1/79S))
49 for i in range (2):
50 ll[0]=IH0]+3*(-(kl+k2)"K0"C2[0]/(l+K0*C2[03+Kl*C2[l]+K2"C2[2]))*T2 H[lj»!i[l]-l-3,(()<l*K0"C2t0]-k3,Kl*C2Cl]]/(l+Kei,C2[O)+Kl,C2[lJ+K2*C2[2]))*T2
52 H[23=!iI2]-l-3*(3*,(k2*K0*C2[0]+k3*Kl*C2[lJ)/(l+K0*C2[0]+Kl*C2[l]+K2*C2[2]))*T2 for i in range (0,2):
54 C2[1]>N1[1]
55 for i in range (2):| i ll2[0]«H2[0]+3'{-{kll+l<21)*l{01'C[0]/(î+K01*C[e]+Kll*C[l]+)!21*C[2)))*T2
H2[l]=H2[l]+3*((kll"K01*C[0] -k31*Kll,C[l])/{l4li®l"C[0]+Kll*C[l]+K21*C[2]))"T2 5B ll2[2]=H2[2]+3*,(3-it21-K01*C[0]+k31-Kll*C[l3)/tl+K01*CÎ0]+ICll"CÎl]+K21*C[2Î))-T2
for i in range (0,2): 66 Cril=N2fil
Рис. 1. Реализация математической модели окислительного дегидрирования пропана на языке Python
Результаты моделирования сведены в табл. 1, где приведена температурная зависимость термодинамических функций реакций термического (каталитического) и окислительного дегидрирования пропана.
C.FD-моделирование реактора окислительного дегидрирования пропана
Модель рассматриваемого реактора является трехмерной и выполнена в программном комплексе Solid Works (рис. 4).
Для более быстрого расчета выполнена упрощенная модель реактора непосредственно в ANSYS Design Modeler (рис. 5).
Рис. 2. Зависимость концентрации пропана от времени прибывания в реакторе при температуре 550 К
Результаты и обсуждение
Рис. 3. Зависимость объемной концентрации пропана в реакторе от давления и температуры
После создания трехмерной модели реактора окислительного дегидрирования произведено построение сеточной модели расчетной зоны на базе геометрической — разбиение твердотельной модели на отдельные малые ячейки. Эта процедура производится полуавтоматически в специальных системах — сеткогенерато-рах ANSYS Meshing. Данные параметры задают размерность ячеек сетки и включают наложение пристеночного слоя на неназванные поверхности (рис. 6).
Для перехода в пре-процессор программы заданы условия расчета и модель турбулентности, заданы параметры реакции и сама реакция окислительного дегидрирования пропана (рис. 7).
Таблица 1
Температурная зависимость термодинамических функций реакций термического (каталитического) и окислительного дегидрирования пропана
C3H8 - C3H6 + H2 2C3H8 + O2 - 2C3H6 + 2H2O
T,°C AH, AS, AG, AH, AS, AG,
кал/моль кал/мольК кал/моль кал/моль кал/моль К кал/моль
0 29731 20.487 24138 -56569 20.304 -62112
100 29480 21.820 21341 -55686 21.348 -63649
200 29134 22.624 18433 -55094 21.808 -65409
300 28714 23.141 15454 -54792 21.993 -67394
400 28240 23.497 12426 -54780 22.062 -69628
500 27731 23.765 9360.9 -55059 22.105 -72146
600 27209 23.990 6265.5 -55629 22.182 -74994
700 26694 24.205 3142.5 -56488 22.332 -78217
800 26206 24.430 -7.694 -57639 22.582 -81869
900 25765 24.682 -3187 -59079 22.953 -86002
1000 25392 24.973 -6398 -60810 23.459 -90674
Рис. 4. Трехмерная твердотельная модель реального реактора
Рис. 5. Трехмерная твердотельная модель упрощенного ректора в ANSYS Design Modeler
Рис.6. Задание расчетной сетки ANSYS Meshing
Рис. 7. Параметры реакции окислительного дегидрирования пропана в ANSYS FLUENT
Проводится инициализация решения — запись в памяти значений параметров потока внутри расчетной модели для первой итерации. При поиске решения в графическом окне отобразился график так называемых невязок по количеству решаемых уравнений (рис. 8).
После проведения расчета выведены и графически представлены результаты проведения моделирования реакции (рис. 9 и 10).
Рис. 8. Окно решения и невязок в ANSYS FLUENT
Рис. 9. Распределение пропана в массовых долях в реакторе
Рис. 10. Распределение пропилена в массовых долях в реакторе
На основе полученных данных построен график зависимости количества пропилена в продукте от количества пропана в исходной смеси (рис. 11).
Методика исследования и реализации кинетической гидродинамической модели процесса окислительного дегидрирования пропана позволяет понять характеристику и основные
Литература
1. Лавренов A.B., Сайфулина Л.Ф., Булучевский Е.А., Богданец Е.Н. Технологии получения пропилена: сегодня и завтра // Катализ в промышленности.- 2015.- Т.15, №3.- С.6-19.
закономерности протекания процесса. На основе полученных данных в дальнейшим планируется провести моделирование процесса каталитического дегидрирования пропана с неподвижным слоем катализатора.
Рис. 11. График зависимости количества пропилена в продукте от количества пропана в исходной смеси
Таким образом, анализ полученных результатов исследований реализованной математической модели реактора окислительного дегидрирования пропана на языке программирования Python показывает хорошую сходимость с экспериментальными данными 4, модель применима для расчета процесса и адаптирована в системе ANSYS FLUENT.
CFD моделирование реактора данного типа позволяет детально исследовать процесс. Такой подход является менее трудоемким и более эффективным по сравнению с экспериментами на физических моделях.
References
1. Lavrenov A. V, Saifulina L. F., Buluchevskiy E. A., Bogdanets E. N. Tekhnologii polucheniya propilena: segodnia i zavtra [Propylene semi-combustion technologies: today and tomorrow]
Стадниченко O.A., Снытников В.Н., Снытни-ков В.Н. Математическое моделирование потоков многокомпонентного газа с энергоемкими химическими процессами на примере пиролиза этана // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии.-2014.- Т.15, №4.- С.658-668.
3.
Боровинская Е.С., Томас А., Холоднов В. А., Решетиловский В. П., Хайдаров В. Г. Моделирование реакций омыления этилацетата и изопро-пилацетата с учетом гидродинамики и трехмерной модели реактора в ANSYS FLUENT // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета).- 2013.- №18(44).- С.93-96.
4. Rostom S., de Lasa H. I. High Propylene Selectivity via Propane Oxidative Dehydrogenation Using a Novel Fluidizable Catalyst: Kinetic Modeling // Industrial & Engineering Chemistry Research, 2018.- V.57, № 31.- Pp.10251-10260.
5. Bijani P.M., Sahebdelfar S. Modeling of a radial-flow moving-bed reactor for dehydrogenation of isobutane // Kinetics and Catalysis.- 2008.-V.49, №5.- Pp.599-605.
6. Zhu Y.-P., Luo Z.-H., Xiao J. Multi-scale product property model of polypropylene produced in a FBR: From chemical process engineering to product engineering // Comput. Chem. Eng.- 2014.- №71.- Pp.39-51.
7. Kataev A.N., Egorov A.G., Egorova S.R., Iamberov A.A. Mathematical modeling of changes in the fractional composition of dehydrogenation catalysts in a fluidized-bed reactor // Catalysis in industry.- 2015.- V.7, №3.- Pp.221-226.
8. Джафаров Р. П., Гаджизаде С.М., Джамалова С.А., Алиев Н.А., Касимов А.А. Математическое моделирование процесса дегидрирования пропана при участии кислорода на алюмохромо-вом катализаторе, промотированном оксидами Co, Ni, Bi и K// Кинетика и катализ.- 2012.-Т.53, №2.- С.291-296.
9. Макарян И.А., Рудакова М.И., Савченко В.И. Промышленные процессы целевого каталитического дегидрирования пропана в пропилен // Альтернативная энергетика и экология.-2010.- №6(86).- С.67-81.
10. Воронецкий, М. С., Диденко, Л. П., Савченко,
B. И. Равновесные условия для минимального коксообразования при дегидрировании пропана // Химическая физика.- 2009.- Т.28, №4.-
C.48-54.
11. Rostom S., de Lasa H. I. Propane Oxidative Dehydrogenation Using Consecutive Feed Injections and Fluidizable VOx/yAl2O3 and vOx/ZrO2-yAl2O3 // Industrial & Engineering Chemistry Research.- 2017.- V.56, №45.-Pp.13109-13124.
Kataliz v promyshlennosti [Catalysis in industry], 2015, vol.15, no.3, pp.6-19.
2. Stadnichenko O.A., Snytnikov V.N., Snytnikov V.N. Matematicheskoe modelirovanie potokov mnogokomponentnogo gaza s energoemkimi khimicheskimi protsessami na primere piroliza etana [Mathematical modeling of multicomponent gas flows with energy-intensive chemical processes on the example of ethane pyrolysis]. Vychislitel'-nye metody i programmirovanie: novye vychisli-tel'nye tekhnologii [Computational Methods and Programming: New Computational Technologies], 2014, vol.15, no.4, pp.658-668.
3. Borovinskaya E.S., Tomas A., Kholodnov V.A., Re-shetilovskii V.P., Khaidarov V.G. Modelirovanie reaktsii omyleniya etilatsetata i izopropilatsetata s uchetom gidrodinamiki i trekhmernoi modeli reaktora v ANSYS FL UENT [Modeling the saponification reaction of ethyl acetate and isopropyl acetate, taking into account the hydrodynamics and three-dimensional model of the reactor in Ansys Fluent]. Izvestiya St PbSlT(TU) [Bulletin of St PbSIT(TU)], 2013, no.18(44), pp.93-96.
4. Rostom S., de Lasa H. I. [High Propylene Selectivity via Propane Oxidative Dehydrogenation Using a Novel Fluidizable Catalyst: Kinetic Modeling]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2018, vol.57, no.31, pp.10251-10260.
5. Bijani P.M., Sahebdelfar S. [Modeling of a radial-flow moving-bed reactor for dehydrogenation of isobutane]. Kinetics and Catalysis, 2008, vol.49, no.5, pp.599-605.
6. Zhu Y.-P., Luo Z.-H., Xiao J. [Multi-scale product property model of polypropylene produced in a FBR: From chemical process engineering to product engineering]. Comput. Chem. Eng., 2014, no.71, pp.39-51.
7. Kataev A.N., Egorov A.G., Egorova S.R., Iambe-rov A.A. [Mathematical modeling of changes in the fractional composition of dehydrogenation catalysts in a fluidized-bed reactor]. Catalysis in industry, 2015, vol.7, no.3, pp.221-226.
8. Dzhafarov R.P., Gadzhizade S.M., Dzhamalova S.A., Aliev N.A., Kasimov A.A. [Mathematical simulation of propane dehydrogenation involving oxygen on an alumina — chromium catalyst promoted with Co, Ni, Bi, and K oxides]. Kinetics and Catalysis, 2012, vol.53, no.2, pp.280-285.
9. Makarian I. A., Rudakova M.I., Savchenko V.I. Promyshlennye protsessy tselevogo kataliticheskogo degidrirovaniya propana v propilen [Industrial processes for the targeted catalytic dehydrogenation of propane into propylene]. Al'ternativnaya energetika i ekologiya [Alternative energy and ecology], 2010, no.6(86), pp.67-81.
10. Voronetskii M. S., Didenko V. I., Savchenko L. P. Ravnovesnye usloviia dlya minimal'nogo koksoobrazovaniya pri degidrirovanii propana [Equilibrium conditions the length of the minimum coking in the dehydrogenation of propane]. Khimicheskaya fizika [Chemical physics], 2009, vol.28, no.4, pp.48-54.
11. Rostom S., de Lasa H. I. [Propane Oxidative De-hydrogenation Using Consecutive Feed Injections and Fluidizable VOx/yAl2O3 and VOx/ZrO2-yAl2O3]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2017, vol.56, no.45, pp.13109-13124.
