蔣 燕 馬 炯 中石化南京工程有限公司 南京 211100
氣體凈化方法有氣液吸收、氣固相催化轉化、固體吸附、分子篩分離、膜分離等,目前工業中應用最為廣泛的方法還是氣液吸收。低溫甲醇洗是大型煤化工中常用的氣體凈化工藝。吸收塔是低溫甲醇洗工藝中的核心設備,其內件對吸收塔性能至關重要。
根據吸收過程的特點,酸性氣體的吸收過程可分為三類:①物理吸收法(如:低溫甲醇洗-Rectisol);②化學吸收法(如:熱鉀堿);③物理化學吸收法(如:MDEA)。物理吸收和化學吸收的典型平衡曲線見圖1[1],曲線表示溶液中溶解的氣體組分(如:CO2和H2S)的濃度與其平衡蒸氣壓的關系。

圖1 物理、化學吸收平衡線圖
從圖1 中可見酸性氣體分壓相對高時,采用物理吸收的方法較有利于吸收;酸性氣體分壓相對低時,采用化學吸收的方法較有利、化學吸收的吸收量受限于其溶劑中的活性組分量,與壓力關系不大;物理吸收的吸收量隨組分分壓的提高而增加,依據亨利定律,吸收量與組分分壓幾乎成正比。因此,溶劑循環量受原料氣量和操作條件影響較大,操作壓力提高、溫度降低,溶劑循環量減少。
低溫甲醇洗(Rectisol)能夠有效脫除原料氣的H2S、CO2和COS 等組分,與其它吸收技術比較有一定的優越性[2],特別是在高壓、大規模的工業化裝置中,技術優勢更為明顯。
采用低溫甲醇洗技術,凈化氣中總的硫含量可脫至0.1ppm 以下,CO2可脫至10ppm 以下。通常,低溫甲醇洗的操作溫度為-30℃~-70℃,各種氣體在-40℃時的相對溶解度見表1。

表1 -40℃時各種氣體在甲醇中的相對溶解度
當甲醇溶液中含CO2時,H2S 溶解度約比無CO2時降低10% ~15%。甲醇溶液中CO2含量越高,H2S 的溶解度減少也越顯著。
當氣體中有H2存在時,CO2在甲醇中的溶解度就會降低。當甲醇含有水分時,CO2的溶解度也會降低,甲醇溶液中水分含量為5%時,CO2在甲醇中的溶解度與無水甲醇相比約降低12%。
因低溫甲醇洗技術應用廣泛,目前對該技術的研究也在廣泛開展,其方向主要是針對流程模擬[3,4]、原料氣適應性[5]和操作過程中遇到具體問題的整改措施等方面[6]。通過工藝模擬和內件水力學計算,分析采用規整填料后的優勢和設計中需注意的問題,為吸收塔內件工程設計提供依據。
對低溫甲醇洗模擬的相關文獻中,有采用PRO/II 軟件[7],也有采用Aspen Plus 軟件[8,9],經過對文獻模擬結果的對比,軟件的選用對模擬結果準確度沒有明顯影響。本文中采用Aspen Plus 軟件中的嚴格精餾模塊RadFrac 對低溫甲醇洗吸收塔進行工藝模擬。因低溫甲醇洗吸收塔是脫碳和脫硫分段吸收,雖采用一個塔殼體(見圖2),但內件設計時采用集液箱對各段液相進行隔離,氣相通過升氣管進行連通,模擬時其每段可以視作獨立的吸收塔,均為獨立的傳質和氣液平衡過程。

圖2 吸收塔實際流程
在模擬過程中,為順利模擬并貼合吸收塔實際操作過程,吸收塔共采用4 個模擬塔進行計算,低溫甲醇洗吸收塔模擬的現有文獻也均采用這種方法[9,10],模擬流程見圖3。

圖3 模擬流程圖
低溫甲醇洗物系主要含有CH3OH、CO、CO2、H2、H2S、H2O、CH4和N2等,該物系為極性物系,同時又含有非極性和極性締合組分的體系,如完全采用活度系數方程NRTL,其模擬計算結果與實際情況會有較大的偏離,本系統采用狀態方程作為基礎物性進行模擬計算較為合適,系統模擬以SRK 方程為基礎物性方法進行計算,SRK 方程描述如下:

其中:

a0是標準態混合二次函數:

a1是極性附加函數:

通常:lij≠lji;ljw=lwj=0
其中RK 狀態方程中純物質的性質系數ai、bi根據下列方程由軟件給定參數進行計算得出:

在采用狀態方程法計算此體系的相平衡時,組分極性和體積大小差別很大,采用常用線性混合規則就不適合。體系中甲醇和水都是強極性組分,另有CO2、H2等輕組分,必須采用更為精確的超額自由能GE型混合規則,Huron -Vidal 混合規則是考慮了組分間的強烈的非理想性的混合規則,見下述方程:

Aspen Plus 中的PSRK 模型是經Huron -Vidal混合規則修正的、純物質物性基于SRK 方程描述的狀態方程物性方法,該模型可用于計算高溫、高壓、接近臨界點等操作條件下的極性和非極性混合物。本文的模擬以PSRK 為基礎的物性方法。CO2在甲醇液中的溶解熱是模擬正確與否的重要參數,對甲醇循環量有重要影響;另外,甲醇液在高壓低溫下的熱焓也是吸收塔熱量平衡計算的重要基礎參數;因高壓低溫甲醇洗體系的特殊性,軟件模擬有一定的偏離,這就需要參考文獻數據[11,12],對軟件中的物性進行回歸、修正,其中調整計算CO2蒸發焓值公式中的DHVLWT (汽化熱)參數的第一項,使模擬結果更貼近實測結果。
粗原料氣輸入參數,凈化氣計算結果具體參數見表2。

表2 粗原料氣輸入及凈化氣計算結果參數
以流程平衡模擬數據為基礎,采用ASPEN 軟件對塔的水力學數據進行模擬,以ASPEN 模擬數據為基礎,采用DRP 軟件,對吸收塔上段進行內件性能計算,以判斷不同內件型式對吸收塔設計的影響。
低溫甲醇洗裝置的吸收塔,自下而上分為預洗段、脫硫段、脫碳段、精洗段。根據吸收塔的操作工況特點,脫碳和精洗段液相負荷大,為解決溢流強度和降液管液泛問題,采用四溢流塔盤。四溢流塔盤有4 個溢流堰,溢流堰長增大,降低溢流強度;同時,降液管增多(2 ~3 個),降液管內清液層高度下降。圖4 ~6 為四溢流塔盤示意圖。

圖4 四溢流塔盤平面示意

圖5 四溢流塔盤剖面

圖6 四溢流塔盤三維
為提高吸收塔上段氣液相交換效率,縮小塔徑和塔高,優化設計,吸收塔脫碳段采用高效規整填料。圖7 為規整填料示意圖及等板高度曲線。

圖7 規整填料示意圖及等板高度曲線
吸收塔水力學模擬結果,就理論板兩段塔內件計算數據進行對比,數據見表3。

表3 塔水力學計算數據對比表
從表3 可知,因吸收塔主洗甲醇在39 塊塔盤進,所以38 塊與39 塊塔盤的數據有較大差別,另外,此吸收段氣液負荷最大在底部,塔盤53 塊板是塔徑及內件規格的確定性參數,內件設計時對此段進行四溢流塔盤和規整填料的對比,對塔盤間距(tray spacing)取450mm 值時進行計算,規整填料取M250X 型,塔徑等相關設計結果見表4。

表4 規整填料與塔盤設計結果對比(塔盤間距450mm)
結合表3、4 中的計算結果進行分析:
(1)吸收塔此段以液相負荷決定塔徑等水力學計算結果。
(2)第53 塊塔盤氣相負荷4282.02 m3/hr,液相負荷912.12m3/hr,采用四溢流浮閥塔盤進行塔徑模擬計算,得出第53 塊塔盤處所需塔徑3.63m(450mm 塔盤間距),塔徑的大小趨勢與液相負荷大小趨勢相同,液相負荷為此段塔操作的限制條件。
(3)圖8 為液相流量與液泛關系。由圖8 的計算結果可知,當液體流量小于650 m3/hr 時,噴射液泛是影響塔盤水力學關鍵參數;當液體流量大于650 m3/hr 時,降液管液泛是影響塔盤水力學關鍵參數。液相負荷仍為此段塔操作的限制條件。

圖8 液相流量與液泛關系
(4)塔盤間距對塔徑有明顯影響,增大間距可縮小塔徑,在工程設計時要綜合評價塔高與塔徑的相對關系對設備造價的影響。
液相負荷作為操作的限制條件,增大塔盤間距可提高操作時降液管中的存液高度,在同樣的溢流強度條件下,就可降低降液管面積,縮小塔徑。塔盤間距與系統噴射液泛和降液管液泛的關系見圖9。

圖9 塔盤間距與系統噴射液泛和降液管液泛的關系
(5)采用規整填料比四溢流塔盤更優化。
采用規整填料計算所需塔徑為2.84m,塔盤計算所需塔徑為3.63m (450mm 塔盤間距),差距明顯;另外,規整填料高度為6m,按照450mm 的塔盤間距,塔盤塔高為6.75m,差距也明顯。經對比,采用規整填料在塔徑及高度上具有明顯優勢。
在ASPEN 模擬結果的基礎上進行圓整,因要求塔的操作彈性范圍為50% ~110%,塔徑取2.9m,進行半貧液流程填料水力學詳細校核計算,計算結果見表5。

表5 填料計算結果
按計算結果,選擇M250X 填料可滿足設計要求。塔徑縮小,塔高降低,可使吸收塔整體優化。
根據流程模擬、塔盤及填料計算結果得出:
(1)液相負荷是吸收塔設計的決定因素,此吸收塔塔徑取決于液相負荷大小,塔內件設計要考慮解決大液量負荷。
(2)塔盤間距與塔徑成反向關系,在設計時要綜合考慮塔高與塔徑關系,合理設計吸收塔。
(3)吸收塔上段采用規整填料可有效縮小塔徑和降低塔高。
(4)為更全面了解規整填料的適用性,下一步將對不同原料氣組分和不同壓力原料氣使用狀況進行跟蹤分析,以確定規整填料在高壓吸收體系中的實際運行效果。
1 陳五平,俞裕國.日產1000 噸合成氨生產工藝[M].1996:177 -181.
2 秦旭東等. 淺談低溫甲醇洗和NHD 工藝技術經濟指標對比[J]. 化工技術與開發,2007,36 (4):35 -42.
3 卜令坤. 低溫甲醇洗裝置設計工況全流程模擬[J]. 科技視界,2012,30:376.393.
4 陳曉峰等. 低溫甲醇洗系統模擬軟件界面開發[J]. 計算機與應用化學,2004,21 (4):547 -551.
5 謝東等. 原料氣調整后低溫甲醇洗工藝改造方案研究[J]. 大氮肥,2013,36 (3):168 -171.
6 徐先榮. 低溫甲醇洗工藝甲醇消耗高的問題探討[J]. 氮肥技術,2009,30 (3):22 -25.
7 郭欣等. 低溫甲醇洗吸收塔的計算機模擬[J]. 煤炭轉化,2013,36 (1):89 -92.
8 陳志奎等. 合成氨甲醇洗流程模擬——AspenPlus 應用范例[J]. 化學工程,1999,27 (3):52 -55.
9 孫津生等. 低溫甲醇洗工藝流程模擬——甲醇洗滌塔的模擬[J]. 甘肅科學學報,2007,19 (2):50 -53.
10 張述偉等. 人工神經網絡在低溫甲醇洗系統優化中的應用[J]. 大連理工大學學報,2001,41 (1):50 -55.
11 皮銀安. 低溫甲醇洗相平衡模型和氣液平衡計算(1)——相平衡模型[J]. 湖南化工,1997,27 (4):1-5.
12 皮銀安. 低溫甲醇洗相平衡模型和氣液平衡計算(2)——氣液平衡計算[J]. 湖南化工,1998,28 (1):15 -18.