Моделирование установки разделения воздуха (ASU) для криогенных процессов

Вот перевод и адаптация статьи на русский язык. Текст структурирован, сохранены все технические детали, имена, цифры и даты, при этом он адаптирован для русскоязычного читателя в научно-техническом стиле.

---

10 Pol. J. Chem. Tech., Vol. 22, No. 1, 2020

Моделирование установок разделения воздуха (ASU) с использованием Aspen Hysys® на примере установки Oxinor I завода Air Liquide Chile S.A.

C.A. Лейва¹, D.A. Поблете¹, T.L. Агилера¹, C.A. Акунья², F.J. Кинтеро³

¹ Кафедра химической инженерии, Католический университет Севера, 1270709, Антофагаста, Чили ² Кафедра химической инженерии и инженерии окружающей среды, Технический университет Федерико Санта-Мария, 2390123, Вальпараисо, Чили ³ Air Liquide Chile, S.A., Авенида Кеннеди 5454, Офис 801, Витакура, Сантьяго, Чили

*Автор для корреспонденции: e-mail: cleiva01@ucn.cl

Аннотация

Метод извлечения меди из руд зависит от природы руды. В настоящее время основным процессом отделения меди от сульфидных руд является плавильный процесс. Концентрированная руда интенсивно нагревается с диоксидом кремния (кремнеземом), карбонатом кальция и обогащенным кислородом воздухом в печи или серии печей; этот процесс осуществляется путем вдувания воздуха для окисления Fe и Si, присутствующих в сырье. Кислород может быть получен несколькими различными методами. Одним из таких методов является процесс разделения воздуха, который разделяет атмосферный воздух на основные компоненты, как правило, азот и кислород, а иногда также аргон и другие редкие инертные газы, с помощью криогенной ректификации. В данной работе было исследовано моделирование установок разделения воздуха (ASU) с использованием программного обеспечения Aspen Hysys®. Полученная модель была валидирована с использованием эксплуатационных данных установки Oxinor I завода Air Liquide S.A. Для проведения моделирования установка ASU была разделена на подсистемы. Каждая подсистема была валидирована отдельно, а затем интегрирована в единую модель. Абсолютная погрешность между смоделированными и наблюдаемыми технологическими переменными составила от 1% до 1,5%. Это указывает на то, что Aspen Hysys® обладает необходимыми термодинамическими пакетами и инструментами для выполнения моделирования криогенных процессов в промышленном масштабе.

Ключевые слова: Моделирование, Кислородная установка, Aspen Hysys, Установки разделения воздуха (ASU), Air Liquide S.A.

---

ВВЕДЕНИЕ

Основным процессом отделения сульфидов меди от черных металлов является процесс медеплавильного производства, который осуществляется путем вдувания чистого кислорода в минералы для окисления Fe и Si, присутствующих в сырье. Только в Чили в период с 2010 по 2016 год на плавильных заводах было переработано 14 531,8 тыс. метрических тонн руды¹. Учитывая, что каждая тонна материала требует 42 м³ кислорода, становится очевидным, что потребность в этом ресурсе имеет высокую ценность для предприятий цветной металлургии.

Ввиду важности снабжения кислородом заводов по переработке сульфидов меди, необходимо уделить особое внимание производству этого сырья. Получение O₂ осуществляется несколькими способами, включая адсорбцию газов с использованием цеолитов или других синтетических материалов, химические реакции и криогенный процесс. Основным из них является установка, называемая ASU (Air Separation Unit — установка разделения воздуха), благодаря ее способности производить большие объемы продуктов высокой чистоты; в ней используются криогенные процессы для получения чистого кислорода в жидкой или газообразной форме².

Проводились исследования по оптимизации процессов ASU с целью определения возможности их использования в системах генерации электроэнергии³. Сложность криогенных процессов, обусловленная низкими температурами, затрудняет процесс моделирования, поэтому для решения этой задачи используется специализированное программное обеспечение. Программное обеспечение, которое использовалось и тестировалось различными исследователями, — это Aspen Hysys®⁴. Другим программным обеспечением, применяемым в этой области, является gProms⁵.

Существуют различные подходы к моделированию кислородных установок и их энергоэффективности. Проводились исследования, акцентирующие внимание на процессе разделения путем изменения переменных или стадий процесса⁶. Другие исследователи выполняли моделирование полных установок, оптимизируя потребление электроэнергии и производство кислорода⁷.

Многие исследователи использовали инструмент Aspen Hysys для моделирования электростанций с интегрированным газовым циклом, в рамках которого системы ASU являются неотъемлемой частью процесса⁸. До настоящего времени опубликованные работы были сосредоточены на качественных изменениях в газовых процессах для производства энергии⁹. Другие исследования включали моделирование конкретного оборудования, такого как криогенные ректификационные колонны или насосы для переохлажденных жидкостей¹⁰; некоторые исследователи использовали Aspen Hysys для моделирования установок криогенного удаления CO₂¹¹.

В данной работе было исследовано моделирование установок разделения воздуха (ASU) с использованием Aspen Hysys®. Полученная модель была валидирована с использованием эксплуатационных данных установки Oxinor I завода Air Liquide S.A. Целью данной работы является предоставление компании Air Liquide Chile S.A. валидированного инструмента для моделирования рабочих переменных с целью оптимизации процесса.

Процесс разделения воздуха

Криогенный процесс разделения воздуха включает несколько основных и несколько вспомогательных стадий. Сначала воздух должен быть отфильтрован для удаления примесей, таких как пыль или другие загрязнители. После фильтрации воздуха начинается процесс сжатия газа. Для этого fluid должен пройти через трехступенчатый турбокомпрессор. Затем используются кожухотрубные теплообменники для обеспечения адиабатического сжатия.

После сжатия начинается стадия промывки, которая заключается в очистке воздуха от возможных загрязнителей, таких как диоксид углерода и водяной пар. Это осуществляется путем охлаждения сжатого воздуха холодной водой в промывной колонне, после чего влажный воздух проходит через колонну с неподвижным слоем адсорбента, который адсорбирует CO₂ и водяной пар. После очистки газов поток разделяется на два потока: один из них, называемый MP (среднего давления), направляется непосредственно на следующую стадию, называемую «холодный ящик»; остальная часть fluid проходит через второе сжатие, которое повышает давление газа с помощью двухступенчатого турбокомпрессора и кожухотрубного теплообменника. Полученный поток, называемый HP (высокого давления), поступает на стадию «холодный ящик».

На стадии «холодный ящик» находится сердце всего процесса ASU, которое состоит из нескольких единиц оборудования, таких как теплообменники, испарители, насосы и ректификационные колонны, как для HP, так и для MP потоков.

На рисунке 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая процесс ASU. Имеются две ректификационные колонны: одна работает при высоком давлении (HP), а другая — при среднем давлении (MP). В колонне HP воздух разделяется на поток чистого азота в верхней части и поток неочищенного кислорода в нижней части. Колонна MP предназначена для очистки потока O₂.

(Рисунок 1. Блок-схема процесса ASU)

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И МЕТОДЫ

Программное обеспечение

В качестве программного обеспечения для проведения моделирования использовался Aspen Hysys®, приобретенный Католическим университетом Севера, Антофагаста, Чили, как показано на рисунке 2. Aspen Hysys®, разработанный компанией Aspen Technology, имеет библиотеку, содержащую более десяти тысяч компонентов, дополненную библиотекой термодинамических уравнений, которая включает более десяти уравнений состояния, каждое со своими соответствующими моделями и параметрами. Программа специализируется на анализе стационарных состояний. Валидация выполнялась с использованием данных, полученных от эксплуатации установки Oxinor I компании Air Liquide S.A. В качестве термодинамического пакета использовалась модель равновесия Пенга-Робинсона, модифицированная Стрижеком и Верой¹².

(Рисунок 2. Aspen Hysys®, принадлежащий Католическому университету Севера)

Методология

В качестве методологии было решено подойти к проблеме моделирования установки ASU, разделив ее на следующие подсистемы в соответствии с внутренними операциями. Это решение было принято потому, что процессы и операции, связанные с ASU, настолько сложны, что попытка выполнить единое моделирование, охватывающее весь процесс, была бы хаотичной и не позволила бы детально оценить ошибки и отклонения переменных процесса. При моделировании по отдельности можно гарантировать, что каждая стадия работает сама по себе, а затем смоделировать весь процесс за один шаг:

• Сжатие;
• Промывка;
• Холодный ящик; и
• Установка водяного охлаждения.

Эти подразделения были валидированы независимо с использованием эксплуатационных данных. После того как части были смоделированы и валидированы, мы приступили к объединению стадий для формирования процесса. Установка была валидирована с использованием тех же данных.

Стадии

Сжатие

Сжатие состояло из двух отдельных фаз: первичного сжатия, выполняемого трехступенчатым турбокомпрессором, и вторичного сжатия, выполняемого двухступенчатым турбокомпрессором. Первое сжатие происходит при вводе атмосферного воздуха, а второе сжатие — после стадии адсорбции.

Первичное сжатие

Это первое сжатие состоит из уже упомянутого трехступенчатого турбокомпрессора; после каждой ступени установлены кожухотрубные теплообменники, которые охлаждают воздух, выходящий из секций сжатия, в противотоке с водой. Целью этой стадии является повышение давления атмосферного воздуха до рабочих давлений зон криогенной ректификации. На входе компрессора установлен фильтр для предотвращения попадания твердых частиц.

Вторичное сжатие

Второе сжатие использует две ступени сжатия и кожухотрубный теплообменник для сжатия и охлаждения части воздуха со стадии промывки с целью достижения давления, необходимого для работы ректификационных колонн.

Стадия промывки

Эта стадия состоит из двух основных частей: охлаждения газа и адсорбции примесей. Удаление воды и CO₂, присутствующих в качестве примесей, осуществляется в адсорбционных колоннах. Газы охлаждаются путем обратной промывки при прямом контакте с холодной водой.

Холодный ящик

Процесс в «холодном ящике» имеет целью производство продуктов, необходимых в соответствии с потребностями рынка. Эта стадия состоит из пластинчатых теплообменников, ректификационных колонн HP и LP, вспомогательных испарителей и системы бустер/турбина.

Система бустер/турбина

Компрессор/турбина — это оборудование, которое обеспечивает охлаждение, необходимое для разделения воздуха. Компрессор сжимает воздух, а затем в турбине воздух расширяется, что приводит к его охлаждению и, таким образом, к созданию нормальных рабочих условий, необходимых для компенсации потерь холода в системе и обеспечения холодопроизводительности для генерации жидких продуктов. Оборудование имеет кожухотрубный теплообменник.

Установка водяного охлаждения

Как упоминалось выше, кожухотрубные теплообменники используют воду для охлаждения различных газов, поэтому установка Oxinor I имеет две системы циркуляции воды, называемые замкнутым и открытым контуром. Оба контура соединены пластинчатыми теплообменниками.

Открытый контур состоит из градирни, насоса и пластинчатого теплообменника. Градирня — это устройство, которое использует атмосферный воздух для охлаждения воды путем прямого контакта и использует систему вентиляторов для циркуляции воздуха через воду, которая охлаждается за счет насыщения воздуха. Целью этой системы является охлаждение воды, которая может быть использована в промывной колонне.

Замкнутый контур состоит из насоса, пластинчатого теплообменника и аккумулятора. Этот контур предназначен для подачи охлаждающей воды к теплообменникам на стадиях сжатия. Каждый контур имеет два соединения A и B, которые относятся к двум различным теплообменникам.

Методология валидации

Для верификации стадий сжатия было решено настроить адиабатические КПД каждой ступени и коэффициенты теплопередачи теплообменников. В качестве входных переменных использовались значения температуры, давления и расходов с датчиков установки на входе каждого этапа сжатия и охлаждения. Температуры и давления сравнивались на выходе каждого оборудования.

Для стадии промывки было решено, что наилучшим способом настройки моделирования на данные установки будет расчет потерь давления как в охлаждающей колонне, так и в адсорбере; кроме того, были использованы паспортные данные насоса для получения характеристических кривых насосов. Сравнивались давления, полученные с данными установки, в охлаждающих колоннах, адсорбере и центробежных насосах.

Для валидации системы турбокомпрессора использовались адиабатические КПД как компрессора, так и турбины, а также коэффициент теплопередачи теплообменника; выходные значения использовались для сравнения результатов моделирования с данными установки.

Основываясь на информации, полученной от «холодного ящика», было решено поддерживать определенные температуры, которые являются постоянными в процессе, и изменять входные и выходные потоки ректификационных колонн, чтобы иметь возможность сравнивать качество газообразного кислорода на выходе.

Для валидации установки водяного охлаждения было решено определить выходные температуры пластинчатых теплообменников в зависимости от входных температур как замкнутого, так и открытого контуров. Для градирни было установлено, что температура на выходе является функцией температуры на входе.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Результаты сжатия

По результатам сжатия были проанализированы температуры, полученные симулятором, и температуры с датчиков установки (T1: вход во вторую ступень сжатия и T2: выход ступени сжатия). Технологическая схема, использованная для моделирования этой стадии, показана на рисунке 3. Была выполнена линейная регрессия данных для оценки различия между смоделированными и реальными значениями. Результаты представлены на рисунке 4. Был получен индекс регрессии 0,9979. Как видно на рисунке 4, смоделированные данные демонстрируют высокую согласованность с данными датчиков установки.

(Рисунок 3. Технологическая схема моделирования стадии сжатия) (Рисунок 4. Линейная регрессия для стадии сжатия)

Результаты стадии промывки

По стадии промывки были взяты выходные давления абсорбционной и промывной колонн и сравнены с данными датчиков установки. Технологическая схема моделирования, использованная для выполнения программ, показана на рисунке 5. Результаты представлены на рисунке 6. Был получен индекс регрессии 0,9648 (P1). При ближайшем рассмотрении рисунка 6 видно, что данные, полученные от симулятора, и данные установки имеют высокое сходство, однако его все еще можно улучшить, изменив некоторые параметры. Поскольку Aspen Hysys® не имеет модуля разделения воздух/твердое тело, вместо него был использован компонентный разделитель, отделяющий поток воздуха и его компоненты (N₂, O₂ и Ar) от примесей, таких как CO₂ и водяной пар.

Для потерь давления были получены следующие уравнения:

Колонна N114: Pвыход = f(Pвход, Расход_воздуха) (Уравнение 1) Адсорбер N18: Pвыход = f(Pвход, Расход_воздуха) (Уравнение 2) Насос N113: Pвыход = f(Pвход, H, Q) (Уравнение 3) Насос N115: Pвыход = f(Pвход, H, Q) (Уравнение 4)

Где: Pвыход – Выходное давление [кПа] Pвход – Входное давление [кПа] Расход_воздуха – Входной расход воздуха в каждом оборудовании [Нм³/ч] H – Напор [м] Q – Расход воды [м³/ч]

(Рисунок 5. Технологическая схема моделирования стадии промывки) (Рисунок 6. Линейная регрессия для стадии промывки)

Холодный ящик

На стадии «холодный ящик», показанной на рисунке 7, были получены результаты по расходу O₂ (F1) на выходе этой стадии и температуре на входе в пластинчатый теплообменник. Данные установки были использованы для валидации полученных данных. Результаты представлены на рисунке 8 (F1 и T3). Были получены индексы регрессии 0,9475 и 0,8782 соответственно. Рисунок 8 показывает более низкий индекс регрессии, но, учитывая сложность и количество оборудования и потоков внутри системы, можно сказать, что индекс является достаточно достоверным, чтобы считать эту стадию валидированной по сравнению с данными установки.

(Рисунок 7. Технологическая схема моделирования «холодного ящика») (Рисунок 8. Результаты моделирования «холодного ящика»: (a) температура, (b) расход O₂)

Установка водяного охлаждения

Для водяной установки были взяты данные из двух контуров установки A и B. Были смоделированы выходные температуры замкнутых контуров A, B, открытых контуров A и B (T4, T5, T6 и T7). Технологическая схема моделирования показана на рисунке 9. Результаты представлены на рисунке 10. Можно заметить, что контур A имеет более высокий индекс регрессии, чем контур B. Это может быть связано со многими причинами, такими как расхождение данных в датчиках обоих контуров, разница в обслуживании обоих контуров и использование, которое дается каждой системе.

(Рисунок 9. Технологическая схема моделирования установки водяного охлаждения) (Рисунок 10. Результаты моделирования установки водяного охлаждения для выходных токов контуров a и b)

Анализ погрешностей

Для установления погрешностей в различных валидациях был выполнен дисперсионный анализ абсолютных ошибок исследованных и валидированных переменных. С достоверностью 95% было установлено, что погрешность находится в диапазоне от 1% до 1,5% при сравнении значения, выданного симулятором, и значения датчика. Диаграмма распределения погрешностей показана на рисунке 11.

(Рисунок 11. Диаграмма распределения погрешностей)

ОБСУЖДЕНИЕ

Наблюдая за результатами моделирования стадий процесса, можно увидеть, что коэффициенты регрессии в основном находятся в диапазоне от 0,9 до 0,95, что позволяет с уверенностью утверждать, что значения, используемые в моделировании, соответствуют реальности установки, позволяя получать результаты, близкие к технологическим значениям.

Некоторые стадии, такие как «холодный ящик», в частности расход O₂, требуют более тщательного рассмотрения, поскольку его индекс регрессии ниже 0,9. Это может быть связано с тем, что расход O₂ зависит от некоторых переменных, которые были приняты постоянными или не были учтены. Для преодоления этой ошибки и достижения более приемлемых значений регрессии необходимо выполнить большее количество моделирований и комбинаций переменных.

Из распределения погрешностей и проведения проверки гипотезы относительно ошибок можно утверждать с 95% уверенностью, что абсолютная погрешность данных находится в диапазоне от 1% до 1,5% при сравнении данных программного обеспечения и значений установки. Это сопоставимо с другими исследованиями⁹, где были достигнуты абсолютные погрешности менее 5% при использовании программного обеспечения Aspen Hysys® на установках природного газа.

Как и в других исследованиях⁴, удалось смоделировать стадию криогенной ректификации, получив в нашем моделировании коэффициент линейной регрессии выше 0,85. Мы также смоделировали систему сжатия, получив коэффициент регрессии 0,99. В других исследованиях были обнаружены абсолютные погрешности в диапазоне от 1,5% до 1,3%⁸.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

С использованием эксплуатационных данных был создан симулятор для установки Oxinor с помощью программного инструмента Aspen Hysys®.

Валидация симулятора с использованием исторических данных установки показывает, что погрешности между технологическими переменными и значениями, выданными симулятором, колеблются в диапазоне от 1% до 1,5%.

Использование этого программного обеспечения позволило рассмотреть основные стадии процесса, что позволило оценить и валидировать части каждой системы и весь производственный процесс, который состоит из следующих стадий:

• Сжатие;
• Промывка;
• Второе сжатие;
• Холодный ящик;
• Система компрессор/турбина; и
• Установка водяного охлаждения.

Наконец, смоделированный инструмент был валидирован с использованием данных установки Oxinor I, что позволяет использовать его в качестве базового инструмента для изучения любых эксплуатационных или аппаратурных изменений в данном производственном процессе.

Смоделированная установка также может помочь в будущих работах на установке Oxinor I компании Air Liquide Chile S.A. с использованием программного обеспечения Aspen Hysys®, без затрат времени и усилий на валидацию программного обеспечения на самой установке.

Авторы данной статьи считают следующую тему перспективной для будущих исследований: Оптимизация процесса криогенной установки Oxinor с использованием моделирования, разработанного в данной работе.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Данное исследование не получало внешнего финансирования.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы хотели бы поблагодарить компанию Air Liquide S.A. за предоставление доступа к данным установки и всей необходимой информации. Авторы выражают особую благодарность г-ну Андресу Роке за его вклад в исследовательский проект.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Информация о проектных данных

(Таблица 1. Проектные данные сжатия) (Таблица 2. Проектные данные колонны N114) (Таблица 3. Проектные данные производства LOX) (Таблица 4. Проектные данные теплообменника охлаждающей воды)

ЛИТЕРАТУРА

1. Cochilco. Cochilco – Estadísticas (2016). http://www.cochilco.cl:4040/boletin-web/pages/tabla16/buscar.jsf (дата обращения: 9 февраля 2017).
2. Smith, A.R. & Klosek, J.A. (2001). A Review of Air Separation Technologies and their Integration with Energy Conversion Processes. Fuel Process Technol. 70, 115–134. DOI: 10.1016/S0378-3820(01)00131-X.
3. Wang, M., Oyedun, A.O., Pahija, E., Zhu, Y., Liu, G. & Hui, C.W. (2015). Integration and optimization of an air separation unit (ASU) in an IGCC plant. 12th International Symposium on Process Systems Engineering and 25th European Symposium on Computer Aided Process Engineering. vol. 37. DOI: 10.1016/B978-0-444-63578-5.50080-3.
4. Asma-Ul-Husna, Razia, H.Sk., Aysha, R. & Muhammad Ruhul, A. (2015). Energy saving in cryogenic air separation process applying self heat recuperation technology. Int. Conf. Mechanical Eng. Renew., Chittagong: ICMERE201. 5, p. 26–29.
5. Cao, Y., Swartz, C.L.E., Baldea, M. & Blouin, S. (2015). Optimization-based assessment of design limitations to air separation plant agility in demand response scenarios. J. Process Control. 33, 37–48. DOI: 10.1016/j.jprocont.2015.05.002.
6. Van Der Ham, L.V. (2012). Improving the exergy efficiency of a cryogenic air separation unit as part of an integrated gasification combined cycle. Energy Convers Manag. 61, 31–42. DOI: 10.1016/j.enconman.2012.03.004.
7. Vila, P.L.C. & Serrano, M.A.L. (2002). Optimización de plantas criogénicas de producción de oxígeno. 15, 2509–2514.
8. Kim, Y.S., Park, S.K., Lee, J.J., Kang, D.W. & Kim, T.S. (2013). Analysis of the impact of gas turbine modifications in integrated gasification combined cycle power plants. Energy. 55, 977–986. DOI: 10.1016/j.energy.2013.03.041.
9. Al-Lagtah, N.M.A., Al-Habsi, S. & Onaizi, S.A. (2015). Optimization and performance improvement of Lekhwair natural gas sweetening plant using Aspen HYSYS. J. Nat. Gas. Sci. Eng. 26, 367–381. DOI: 10.1016/j.jngse.2015.06.030.
10. Jieyu, Z., Yanzhong, L., Guangpeng, L. & Biao, S. (2015). Simulation of a Novel Single-column Cryogenic Air Separation Process Using LNG Cold Energy. Phys. Procedia. 67, 116–122. DOI: 10.1016/j.phpro.2015.06.021.
11. Hart, A. & Gnanendran, N. (2009). Cryogenic CO2 capture in natural gas. Energy Procedia. 1, 697–706. DOI: 10.1016/j.egypro.2009.01.092.
12. Proust, P. & Vera, J.H. (1989). PRSV: The Stryjek & Vera modification of the Peng-Robinson equation of state. Parameters for other pure compounds of industrial interest. Can. J. Chem. Eng. 67, 170–173. DOI: 10.1002/cjce.5450670125.

Источник

Источник

Теги

• #AspenHYSYS
• #Криогеника
• #PRSV
• #Дистилляция
• #AirSeparation

Источник: https://bibliotekanauki.pl/articles/778527.pdf

#AspenHYSYS #Криогеника #PRSV #Дистилляция #AirSeparation