李 茜,李宇萍,張興華,陳倫剛,王晨光,馬隆龍
·農業資源循環利用工程·
農林廢棄物制備低碳烯烴系統優化及物質與能量轉化分析
李 茜1,2,3,4,李宇萍1,2,3※,張興華1,2,3,陳倫剛1,2,3,王晨光1,2,3,馬隆龍1,2,3
(1. 中國科學院可再生能源重點實驗室,廣州 510640;2. 中國科學院廣州能源研究所,廣州 510640;3. 廣東省新能源和可再生能源研究開發與應用重點實驗室,廣州 510640;4. 中國科學院大學,北京 100049)
該文利用Aspen Plus軟件對農林廢棄生物質固定床氣化、經甲醇制備低碳烯烴工藝路線進行了系統綜合模擬,以研究生物低碳烯烴系統的物質和能量轉化效果。以生成1t低碳烯烴的生物質原料消耗量F、耗水量H2O和耗電量elec及低碳烯烴能量效率和系統總能量效率ole和T等為性能評價指標,重點分析了氣化水蒸氣及富氧氣與原料質量比(/和/)、合成氣氫碳比和甲醇合成平衡溫度等系統參數對系統性能的影響。并運用基于低位熱值的能量分析方法,對優化條件下系統的物質和能量轉化進行分析評價。結果表明:在/=0.26,/=0.14,合成氣氫碳比為2.0和合成甲醇溫度為245 ℃下,低碳烯烴制備系統性能較優,F、H2O、elec、ole和T分別為7.86 t/t、15.9 t/t、4.12 MWh/t、40.7%和43.0%。系統可實現電力自供,系統耗水主要用于補充冷卻塔空氣帶出的蒸發水。系統能量損失主要來源于空冷換熱、冷卻塔蒸發散熱及排空尾氣,占生物質原料能量的24.1%。
廢棄物;甲烷;制備低碳烯烴;物質和能量分析;系統模擬優化
乙烯、丙烯等低碳烯烴是重要能源化工原料,目前主要來源于石腦油蒸氣裂解[1]。國內低碳烯烴的需求催生了一批煤甲醇低碳烯烴項目工程,如神華包頭60萬t煤烯烴(DMTO)、中煤榆林60萬t和陜西蒲城60萬t系統等[2]。在降低石油/煤依賴和減輕環境壓力的背景下,以來源豐富的農林廢棄物為原料,制備生物低碳烯烴技術備受青睞[3]。
國內外正在探索和開發的農林廢棄物制備低碳烯烴路線主要有:1)以生物質或熱解生物油為中間產物,經催化裂化制備低碳烯烴[4-5];2)熱化學氣化,經由合成氣(H2+CO),通過費托法直接合成或經由甲醇/二甲醚間接法制備低碳烯烴(MTO/DMTO)[6-7]。盡管生物質制備能源化工品的工藝路線多種,但總體生產效率和技術成熟程度不高,目前基本處于實驗室或中試階段[8]。在大規模利用前,有必要從物質、能量轉化等角度出發,對其進行綜合評價[9-10]。
目前對農林廢棄生物質能源化工利用技術評價主要集中在纖維素乙醇[11]、氣化-費托合成液體燃料[12]、生物柴油及生物質熱解[13-14]等工藝路線[15-16]。美國可再生能源實驗室對生物質合成混合醇、纖維素乙醇及生物質酶解制備烴類燃料等路線進行了系統模擬及技術經濟評價,指出優化運行條件,降低資源、能量消耗的措施[17-18]。國內對生物質熱解,制取液體燃料工藝的能源、經濟、環境開展了分析和比較[19-21]。農林廢棄物與煤、天然氣互補的多聯產集成系統流程模擬和優化也被研究,以合理利用能量,降低碳捕集能耗[22]。大型煤基甲醇和甲醇制烯烴過程的流程模擬及能效優化也有報道[23]。而對生物質低碳烯烴工藝分析大多局限于氣化、粗燃氣組分調變、甲醇合成等單元過程[24],對全系統路線開展綜合物質和能量轉化研究的較少。
借助熱力學平衡方法和工藝模擬,可更為方便、經濟地獲得能源化工轉化系統的運行參數和可能限度。考慮到Aspen Plus為通用的化工流程模擬、優化和設計軟件,已成功應用于煤燃燒及氣化過程的穩態模擬,且在生物質氣化、合成液體燃料技術領域已有許多成功經驗,本文將利用Aspen Plus軟件對技術相對成熟的農林廢棄生物質氣化,經由甲醇間接法制備生物低碳烯烴系統進行模擬,以氣化燃氣氫碳比(H2COfuel gas)、合成氣收率(syngas,Nm3/kg,1 kg空氣干燥基(干基,下同)生物質原料獲得的合成氣在標準狀態下的體積(Nm3/kgbiomass,下同)、1t低碳烯烴的生物質原料消耗量(F,t/t)、水消耗量(H2O,t/t)和電消耗量(elec,MWh/t)、低碳烯烴能量效率(ole)和系統總能量效率(T)等為評價指標,系統研究技術路線中關鍵操作參數,如氣化水蒸氣與原料質量比(/,空氣干燥基生物質為基準,下同),氣化富氧氣(體積分數95%O2)與原料質量比(/)、合成氣氫碳比(H2/COsyngas)和甲醇合成反應平衡溫度(MeOH)等對合成生物低碳烯烴系統性能的影響,通過對優化后系統物質和能量轉化效率綜合分析,探討系統性能提升潛力和降低損失的改進途徑,提高間接法生物低碳烯烴的合成效率,有效提高農林廢棄生物質能的利用效率,為提高生物低碳烯烴系統的性能提供理論參考。
農林廢棄生物質氣化-甲醇間接法制備低碳烯烴系統流程如圖1所示,主要包括粗合成氣制備(預處理、氣化和重整等)、氣體組分調變(壓縮、脫硫、水煤氣變換和變壓吸附脫碳PSA等)、甲醇合成、低碳烯烴合成、余熱鍋爐-汽輪機和冷卻塔等單元。具體流程為濕基原料經高溫煙氣干燥后,在富氧-水蒸氣下氣化獲得粗燃氣,被高溫重整以提高粗合成氣氫碳比,粗合成氣經壓縮、LO-CAT及ZnO兩級脫硫、水煤氣變換反應和變壓脫附CO2(PSA)等組分調變步驟,獲得的合成氣氫碳比為2.0,CO2體積分數<3.0%。合成氣進行低中壓甲醇合成,醇水分離后的甲醇在常壓下進行低碳烯烴合成,經低溫分離后獲得低碳烯烴產品。PSA尾氣及合成甲醇/低碳烯烴尾氣進入余熱鍋爐回收熱量,余熱鍋爐產生的過熱蒸氣為氣化和水煤氣變換反應單元提供蒸氣外,其余用于發電,為系統提供電量及輸出電量。汽輪機凝汽器和換熱循環水進入冷卻塔冷卻,并補充新鮮水,為鍋爐和系統冷卻供水。

圖1 農林廢棄生物質氣化-甲醇間接法制備低碳烯烴系統流程圖
根據國內農林廢棄生物質資源狀況和今后預計合成低碳烯烴能夠達到1萬t/a的中試示范規模,本文對處理量為25.4 t/h收到基(含水率50%)的農林廢棄生物質,以木片為代表原料,通過氣化、經由甲醇間接法合成低碳烯烴系統進行模擬。原料木片的工業分析和元素分析見表1。
利用Aspen Plus軟件對系統進行模擬,采用軟件已有的RStoic,RYield和RGibbs模塊分別模擬農林廢棄生物質的干燥、熱解和氣化過程。干燥過程在常壓下進行,利用煙氣及燃燒尾氣供熱,干燥后生物質含水率降為12%。熱解過程將固體生物質分解為簡單組分和灰分,其收率由Fortran子程序根據原料元素分析計算確定。由于農林廢棄物的熱解、氣化過程機理非常復雜,在考慮熱損失的情況下,設計氣化溫度為725 ℃、壓力為0.16 MPa、富氧氣及蒸氣用量根據進料生物質量而按一定比例設計,依據吉布斯自由能最小化原理計算出口粗燃氣組成。粗燃氣與灰分、未燃盡焦炭等固體雜質的分離采用SSplit。粗燃氣重整反應器采用REquil模塊,溫度設定為850 ℃。高溫重整氣經換熱、水洗后獲得粗合成氣,采用MCompr模型模擬粗合成氣壓縮過程。LO-CAT和ZnO的2級脫硫(溫度分別為43 ℃和375 ℃)及水煤氣變換過程(溫度為350 ℃)分別采用RStoic和REquil模塊模擬。高溫變換氣降溫后,采用Sep模塊簡化變壓PSA脫附CO2步驟。甲醇和低碳烯烴合成分別采用REquil和RStoic模塊簡化,換熱降溫后的合成尾氣均進行空氣冷卻和循環水降溫,低碳烯烴合成尾氣中CO2的脫除在吸收塔中進行,采用堿液吸收法。為了簡化流程,含有乙烯和丙烯的產品沒進一步精制分離。PSA尾氣和合成尾氣等在鍋爐的燃燒采用RStoic模塊模擬,余熱鍋爐產生的蒸氣用于發電,采用Compr模型模擬。系統冷卻循環回水在冷卻塔中冷卻,能耗根據文獻數據計算[11]。為簡化流程,模擬過程中作如下假設:1)整個工藝處于平衡穩定狀態;2)氣化和合成過程中無焦油或積碳生成,所有反應達到化學平衡和相平衡;3)不考慮系統中因流動造成的壓損。比較詳細的系統模擬主要參數見表2。

表1 原料木片的工業分析和元素分析(干基)

表2 系統模擬主要參數
評價系統性能的指標主要有:氣化粗燃氣H2/COfuel gas比,組分調變后合成氣收率syngas,Nm3/kg、噸低碳烯烴的原料消耗量F,t/t,噸低碳烯烴的耗水量H2O,t/t、噸低碳烯烴的耗電量elec,MWh/t,低碳烯烴能量效率ole、系統總能量效率T。其中低碳烯烴能量效率定義為
oleolebiomass×100% (1)
式中ole和biomass分別為以低位熱值為基礎的低碳烯烴產品和生物質原料能量,MJ,其包括了物流的低位發熱量、汽化潛熱和物理顯熱。物流顯熱為物流實際焓值與標準狀態下的焓值之差。
系統總能量效率為低碳烯烴能量和系統凈電能elec與生物質能量之比。
T(oleelec)biomass×100% (2)
式中elec為系統汽輪機總發電量與系統各單元消耗的電量之差,MJ,即系統的凈電輸出。
本系統模型的大部分物流為氣態,為避免水對物流能量計算的貢獻,故在物流能量計算時,選用以物流低位熱值為基礎。液態物流在低位熱值狀態定義下,汽化需要吸收熱量,因此液態物流能量值為負值。
生物質氣化、經甲醇制備低碳烯烴系統投入的物流主要有農林廢棄生物質原料、富氧氣、空氣、堿液、新鮮補充水。氣化及水煤氣變換反應所用蒸氣由余熱鍋爐-蒸汽輪機單元提供,系統用電由蒸汽輪機提供,富余電量做為系統輸出。根據系統流程單元的主要影響因素,研究其對系統物質和能量利用的影響。并對優化條件下,系統物質流和能量流進行了分析討論。對于氣化單元,考察了水蒸氣/原料質量比(/,0.2~0.56)和富氧氣/原料質量比(/,0~0.42)的影響;對于組分調變單元,考察了調變后合成氣氫碳比影響(H2/COsyngas,1.6~2.6);對于合成單元,考察了甲醇合成反應器平衡溫度(MeOH,225~285℃)影響。
根據文獻[25],設置初始條件,進行對系統性能影響較大的氣化單元驗證。經模擬得到的粗燃氣成分與文獻的模擬值比較,結果見圖2。

圖2 氣化燃氣組成模擬值與文獻值對比
模擬值與文獻值幾乎一致,因此該可較準確的反映系統的氣化過程。由于本系統模型涉及的模塊較多,在驗證中基本可以與文獻值相當,這里不進行一一列出。
水蒸氣氣化有利于提高氣化效率,提高粗燃氣H2/COfuel gas比,為后續合成提供高品質合成氣。氣化水蒸氣用量對系統性能的影響見圖3。隨比從0.2增大到0.56,H2/COfuel gas比從1.25提高到1.77,合成氣收率從1.46提高到1.58 Nm3/kg。合成氣收率的提高使得生成低碳烯烴的效率提高,同時原料消耗量降低。但當高于0.26時,合成氣收率隨水蒸氣用量增加而提高的程度不大,低碳烯烴能量效率ole變化不大,約為41.1%,同時原料的消耗量R基本為7.77 t/t。
由于本模擬系統中未反應合成尾氣、PSA尾氣等可燃物質均被送入余熱鍋爐燃燒,產生蒸氣發電。在/為0.2~0.56范圍內,發電量在滿足系統用電需求基礎上,均有富余電能輸出。當氣化水蒸氣用量較少,合成氣和低碳烯烴收率低,大量反應尾氣的燃燒使得系統輸出電量較多。反之,當氣化蒸氣用量增加,合成氣及低碳烯烴收率的提高及使得合成氣壓縮機和風機(主要用于壓縮機和合成尾氣風冷)的耗電量提高。兩者相互影響的結果,使得系統總能量效率差別不大,保持在41.6%~43.0%。當為0.26時,系統總能量效率T最高,為43.0%。生產噸低碳烯烴的耗電量(elec)相對較低,為4.12 MWh/t。

注:低碳烯烴能量效率ηole、系統總能量效率ηT、合成氣收率Fsyngas,(Nm3·kg-1)噸低碳烯烴的原料消耗量RF,tbiomass·tole-1;噸低碳烯烴的耗水量RH2O,下同。
系統循環水主要用于汽輪機凝汽器冷凝及系統中其它換熱單元如壓縮機、合成尾氣等冷卻,換熱后的回水被循環送入冷卻塔,與塔內空氣進行熱交換降溫,部分水被蒸發并同空氣一起散入大氣中,因此需要補充新鮮水。當/為0.2時,大量可燃氣體燃燒使得余熱鍋爐生蒸氣量大,因此冷卻用水及冷卻塔帶走水汽量大,系統補充水量也相對較大,噸低碳烯烴的耗水量H2O為17.7t/t。當氣化水蒸氣用量增加為/為0.56時,高低碳烯烴收率使得用于發電的尾氣量少,凝汽器冷卻用水量也相對較少,H2O降低為14.3t/t。綜合考慮低碳烯烴能量效率,系統總能量效率及原料、水、電的消耗,選擇/為0.26。
氣化中加入適量氧,有利于生物質熱解和氣化,在其它條件固定的條件下,考察了/比在0~0.42范圍內對合成低碳烯烴系統的影響,結果如圖4所示。當氣化單元無氧氣加入時,熱解氣中H2含量較高,氣化粗燃氣H2/COfuelgas比也較高,為1.46。但此時生物質碳未完全轉化,使得合成氣收率和低碳烯烴能量效率較低,分別為1.47 Nm3/kg和39.1%。由于在系統模擬中,未氣化生物質焦炭將用于鍋爐燃燒,系統總能量效率反而相對最高,為43.7%。氧氣加入促進了固體焦炭氣化,當/為0.14時,生物質幾乎完全氣化,降低了粗燃氣H2/COfuel gas,而合成氣收率提高到1.55 Nm3/kg。低碳烯烴能量效率相對較高,為40.7%,原料消耗和水消耗最低,F和H2O分別為7.86 t/t和15.9 t/t。大量氣體壓縮及空氣冷卻風機用電,使得系統總能量效率稍有降低,為43.0%。噸低碳烯烴的耗電量稍有增加,elec為4.12 MWh/t。

圖4 氣化O/B比對系統性能的影響
進一步提高氧氣用量,當/比在0.21~0.42范圍內,部分氣化CO被進一步氧化,轉化為CO2,而氣化水蒸氣的存在使得H2被氧化的程度稍低,因此粗燃氣H2相對含量升高,粗燃氣氫碳比稍有提高。而生成的CO2在后續PSA單元被脫附、排放,造成合成氣收率降低。當/為0.42時,syngas降低為1.27 Nm3/kg,這也降低了低碳烯烴收率和其能量效率及系統總能量效率,大大增加了系統消耗,elec、F和H2O分別為6.00 MWh/、10.0t/t和22.1t/t。由于合成氣中H2和CO是合成甲醇的主要來源,粗燃氣高氫碳比和高合成氣收率有利于合成甲醇和低碳烯烴。本文氣化系統選擇/為0.14。
氣化粗燃氣氫碳比較低,在系統中設計重整反應器和水煤氣變換平衡反應器,以提高氫碳比。由于在上述富氧-水蒸氣氣化條件下,氣化粗燃氣中甲烷含量較低(<4%),調變重整反應條件對合成氣氣質性能提高的影響不大。因此在模擬中,通過主要調變水煤氣反應器的蒸氣用量與入口粗合成氣CO摩爾比(S/COWGS,0.1~0.5),調節水煤氣變換反應平衡程度,使合成氣H2/COsyngas比在1.6~2.6范圍內,考察其對系統性能影響,結果見圖5。
當水煤氣變換反應蒸氣用量較少,S/COWGS<0.24,獲得合成氣的H2/COsyngas比低于甲醇合成平衡當量比,降低了甲醇和低碳烯烴收率,低碳烯烴能量效率和系統總能量效率較低。隨著蒸氣用量增加,促進了水煤氣變換反應的發生和平衡條件下H2生成,使得合成氣H2/COsyngas比隨之提高,但合成氣收率提高不大。當H2/COsyngas比為3.0時,合成氣收率syngas為1.57 Nm3/kg,但合成氣中氫氣含量過高,抑制了CO平衡轉化為甲醇,反而降低了甲醇和低碳烯烴收率。且大量合成氣的壓縮和冷卻,增加了系統用電量,使得低碳烯烴能量效率和系統總能量效率有所降低。

圖5 合成氣H2/COsyngas比對系統性能的影響
當H2/COsyngas比為2.0時,合成氣收率為1.55 Nm3/kg,此時在合成甲醇的合成氣平衡當量比下,甲醇和低碳烯烴收率最高。此時低碳烯烴電耗最低,elec為4.12 MWh/t,優化了系統發電和系統用電量,因此低碳烯烴能量效率和系統總能量效率達最大,ole和T分別為40.7%和43.0%。系統水消耗較低,為15.9 t/t。因此,本文選擇組分調變后合成氣H2/COsyngas比為2.0,而在實際工業中,由于催化劑對H2和CO吸附和解吸的效果不同,常調變H2/COsyngas比略高于2.0,以促進CO轉化,提高甲醇和低碳烯烴收率。
作為連接合成氣與低碳烯烴的中間環節,合成甲醇條件對系統性能有重要影響,因此在氣化比和比分別為0.26和0.14及合成氣H2/COsyngas比為2.0條件下,考察了甲醇平衡反應溫度的影響,結果見圖6。本模擬選用的甲醇合成反應器為REquil模型,該模型默認甲醇合成反應將達到化學平衡和相平衡,本文試圖通過平衡計算結果,初步探討甲醇合成溫度對系統性能的影響趨勢。
甲醇合成為強放熱反應,因此在不考慮動力學因素的情況下,較低的溫度(225 ℃)有利于甲醇合成,進而有利于低碳烯烴合成,低碳烯烴能量效率和系統總能量效率相對最高。同時低碳烯烴的原料、水及電消耗均為最低。但低溫下合成氣轉化效率高,使得尾氣燃燒不能提供足夠電力供低碳烯烴合成,需要從外界輸入電力,因此系統總能量效率略低于低碳烯烴能量效率,ole和T分別為54.0%和51.9%。當合成溫度升高為245 ℃時,尾氣燃燒發電基本可以滿足系統用電需求,并略有盈余。

圖6 TMeOH平衡反應溫度對系統性能的影響
隨著平衡溫度從225 ℃升高到285 ℃,甲醇的合成受熱力學平衡抑制,降低了甲醇及低碳烯烴收率及其能量效率和系統總能量效率。特別是在溫度高于245 ℃后,強放熱的甲醇合成反應受溫度抑制影響很大,當溫度為285 ℃,ole和T分別為15.6%和26.3%。原料及水和電的單位消耗也迅速增加。由于現階段工業低壓銅基甲醇生產中,在225 ℃的低溫反應條件下,CO的轉化遠未達到平衡,因此開發低溫高活性催化劑,降低CO加氫活化能,促進低溫甲醇合成達到平衡,仍是目前甲醇工業及相關行業研究的重心。考慮實際低壓甲醇合成銅基催化劑在240~270 ℃具有較高活性,結合平衡模擬結果及系統電力自足的要求,本文選擇甲醇合成平衡反應溫度為245 ℃。
以上述關鍵操作參數的優化值為條件,并以生物質氣化-甲醇間接法合成低碳烯烴系統的轉化單元模擬結果為依據,對系統的物質和能量流向和分配進行了分析。其中物流輸入、輸出結果見表3。
原料輸入量25 368 kg/h,冷卻塔空氣用量為其22.3倍。主要是由于該生物低碳烯烴系統經歷了高溫氣化、高溫燃氣降溫、低溫壓縮、低溫甲醇/低碳烯烴分離等過程,使得循環冷卻水用量大,冷卻塔負荷大,因此通入冷卻塔的空氣量大。低碳烯烴產率為1 614 kg/h,占干基原料質量的13.8%,也即7.86 t干基原料可產1 t低碳烯烴,以年開工率70%計,低碳烯烴產能為1萬t/a,年消耗農林廢棄物原料7.86萬t/a。與美國可再生能源實驗室生物質合成混合醇和生物質酶解-合成烴類燃料結果相比,收率和產率均稍低[26-27]。這可能與本模擬中,為使甲醇合成結果盡量與當前工業實際水平相當,選擇較低CO轉化率有關。

表3 生物質氣化-甲醇間接法合成低碳烯烴系統物質平衡結果
補充水用量為25 615 kg/h,折合H2O為15.9H2O/ole,其主要損失在循環回水在冷卻塔的降溫過程,熱循環回水被通入的空氣蒸發,帶入大氣中,約占總補充水消耗量的85.2%。由于低碳烯烴合成冷凝水成分復雜,含碳液態副產品比較多,需要進一步處理才可進入水循環單元,因此在本模擬中將其作為廢水處理,約占新鮮補充水用量的9.4%。此外,有少量水損失在尾氣中。該新鮮水用量與美國可再生能源實驗室合成混合醇系統結果相比偏高[26]。這與本系統熱量未優化及低碳烯烴收率較低有關。
鍋爐燃燒高溫尾氣與低溫鍋爐入水換熱后,降溫后的鍋爐尾氣,用于濕基原料干燥,帶出大部分的原料水分,并排空。由于未轉化為低碳烯烴的生物質碳,基本全部在鍋爐中燃燒,且在模擬設定中,空氣的過量系數設置較小,為1.2,因此鍋爐尾氣的CO2質量分數較高,為26.7%,大大降低了CO2捕集難度,可比較容易實現制備低碳烯烴系統的碳零排放。
以低位熱值為基礎和每小時處理原料能量(202 500 MJ)為100%計,系統能量輸入/輸出、及逐級轉化單元的能量輸入/輸出流見圖7。由于系統投入堿液、補充水、廢水及冷凝水均液態形式存在于系統。根據物流低位熱值定義和本模擬的物流能量定義,其能量數值均為負值。特別是用量較大的補充水(25 615 kg/h),汽化潛熱大,造成其能量數值較大,占原料生物質能量的?31.4%。此外由于合成低碳烯烴尾氣含有CO2,在模擬中采用堿液吸收,在吸收塔中將其脫除。堿液的低位熱值也為負值,絕對值占輸入干基原料能量的3.21%。

圖7 農林廢棄生物質氣化-甲醇間接法制備低碳烯烴系統能量流圖
本系統中生物質原料木片含水量較高,為50%,且粗燃氣高溫重整反應吸熱(850 ℃),需要余熱鍋爐燃燒和鍋爐尾氣為干燥、氣化和重整單元提供能量,才能滿足設計要求,排空尾氣能量約占原料能量的3.7%。鍋爐提供的能量使得粗合成氣能量值增加,占原料能量的129.4%。在氣體組分調變單元,為壓縮提供的電能占原料能量的7.03%,約80%的總輸入能量以合成氣形式進入合成單元。由于壓縮機冷卻及LO-CAT脫硫、水煤氣變換尾氣和PSA的低溫要求,該單元的空冷散熱量較大,占原料能量的10.1%。甲醇能量、合成甲醇尾氣能量和單元換熱量分別為合成氣能量(原料能量的108.5%)的38.5%、52.3%和6.89%。由于合成甲醇反應放熱量大及高溫甲醇尾氣能量可用于鍋爐入水加熱,因此在系統設計中,通過換熱器將該部分熱量予以利用。
余熱鍋爐和汽輪機單元的輸入能量主要為PSA尾氣能量、合成甲醇尾氣能量、單元換熱和水泵、鼓風機等的電能,能量輸出主要干燥-氣化-重整單元提供能量,發電(原料能量的14.2%)和汽輪機凝汽器散熱。由于凝汽器負荷大,大量循環冷卻水帶出熱量約為原料能量的28.3%,換熱后的高溫循環水需要在冷卻塔降溫后,冷卻塔散熱量為原料能量的3.81%。系統電能主要用于壓縮機和空冷風機,分別為原料能量的7.03%和2.62%。產品低碳烯烴能量為原料能量的40.7%。
系統總輸入能量主要為生物質原料能量、新鮮補充水能量和堿液能量,三者總和能量為原料能量的65.4%,系統總輸出能量主要為低碳烯烴能量、系統空冷散熱、排空尾氣能量、冷卻塔散熱、富余電能和廢水能量,總和為原料能量的63%。系統總能量輸出與總能量輸入的比值高于96%。這個較小的差值主要由于用電單元效率、系統散熱等能量損失所導致。空冷換熱帶出熱量的比例較大,為16.6%。這自于壓縮機級間空氣冷卻、水煤氣變換反應尾氣和甲醇/低碳烯烴尾氣的空氣冷卻。冷卻塔蒸發帶走的熱量比例為3.81%,這主要是是系統水冷單元所用循環水帶出的熱量。排空尾氣主要是鍋爐燃燒尾氣為原料生物質干燥,能量利用后的低溫氣體,這3部分帶出能量合計為24.1%,為合成系統的不可回收能量,也是系統能量損失的主要來源。
本文通過流程模擬優化和物質、能量分析相結合的方式對農林廢棄生物質氣化、經甲醇間接法合成低碳烯烴系統進行了分析,并得出以下主要結論。
1)所建模型從理論上證實了該工藝的可行性。高氣化蒸氣用量、適宜的氣化氧氣用量和氫碳比為2.0合成氣、低合成溫度有利于合成氣收率和低碳烯烴能量效率提高,而系統總能量效率受系統用電和合成低碳烯烴效率共同影響,總體變化不大。
2)生物低碳烯烴系統的物質和能量消耗量較大,生產噸單位低碳烯烴的生物質原料消耗量、補充新鮮水量和電耗和分別為7.86 t,15.9 t和4.12 MWh,這與系統設計與當前技術能夠達到的水平有關。
3)理論模擬獲得的合成低碳系統熱力學平衡結果均優于實驗結果,這凸顯了生物低碳烯烴在工程實踐中,尚有大量科學和技術問題解決。如開發低溫高活性甲醇合成催化劑,降低CO加氫活化能,提高中低壓低溫合成甲醇收率等。有望將系統應用于生物質、煤、生活垃圾等固體原料氣化、進而制備低碳烯烴類的能源化工品工藝中。
[1] 王建明. 催化裂解生產低碳烯烴技術和工業應用的進展[J]. 化工進展,2011,30(5):911-917.
Wang Jianming. Development of catalytic cracking to produce low carbon olefins and its commercialization[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2011, 30(5): 911-917. (in Chinese with English abstract)
[2] 吳秀章. 煤制低碳烯烴工業示范工程最新進展[J]. 化工進展,2014,33(4):787-794.
Wu Xiuzhang. Latest progress of coal to light olefins industrial demonstration project[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2014, 33(4): 787-794. (in Chinese with English abstract)
[3] Hannula I, Arpiainen V. Light olefins and transport fuels from biomass residues via synthetic methanol: Performance and cost analysis[J]. Biomass Conversion and Biorefinery, 2015, 5(1): 63-74.
[4] Li FW, Ding SL, Wang ZH, et al. Production of light olefins from catalytic cracking bio-oil model compounds over La2O3-modified ZSM-5 zeolite[J]. Energy & Fuels, 2018, 32(5): 5910-5922.
[5] Zhang SH, Yang MF, Shao JG, et al. Agblevor FA, Chen HP. The conversion of biomass to light olefins on Fe-modified ZSM-5 catalyst: Effect of pyrolysis parameters[J]. Science of the Total Environment, 2018(628/629): 350-357.
[6] Jiao F, Li J J, Pan X L, et al. Selective conversion of syngas to light olefins[J]. Science, 2016, 351(6277): 1065-1068.
[7] Arvidsson M, Haro P, Morandin M, et al. Comparative thermodynamic analysis of biomass gasification-based light olefin production using methanol or DME as the platform chemical[J]. Chemical Engineering Research & Design, 2016, 115: 182-194.
[8] Li Y P, Wang T J, Yin X L, et al. Design and operation of integrated pilot-scale dimethyl ether synthesis system via pyrolysis/gasification of corncob[J]. Fuel, 2009, 88(11): 2181-2187.
[9] 邰揚,黃亞繼,劉長奇,等. 樟子松熱解生物油提質工藝系統能值分析[J]. 農業工程學報,2016,32(22):244-250.
Tai Yang, Huang Yaji, Liu Changqi, et al. Emergy analysis on upgraded process systems of bio-oil from pinus sylvestris pyrolysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 33(22): 244-250. (in Chinese with English abstract)
[10] 張琦,李宇萍,陳倫剛,等. 百噸/年規模生物質水相合成航油類烴過程的物質與能量轉化[J]. 天津大學學報:自然科學與工程技術版,2017,50(1):13-18.
Zhang Qi, Li Yuping, Chen Lungang, et al. Material and energy conversion of integrated 100t/a-scale bio-jet fuel-range hydrocarbon production system via aqueous conversion of biomass[J]. Journal of Tianjin University: Science and Technology, 2017, 50(1): 13-18. (in Chinese with English abstract)
[11] Humbird D, Davis R, Tao L, et al. Process design and economics for biochemical conversion of lignocellulosic biomass to ethanol[R]. Golden, Colorado: National Renewable Energy Laboratory of U.S. Department of Energy, 2011.
[12] Kim Y D, Yang C W, Kim B J, et al. Fischer-tropsch diesel production and evaluation as alternative automotive fuel in pilot-scale integrated biomass-to-liquid process[J]. Applied Energy, 2016, 180: 301-312.
[13] 王浚浩,張雨,楊優優,等. 微藻種類對其熱解質量損失規律和產物及動力學的影響[J]. 農業工程學報,2018,34(19):239-247.
Wang Junhao, Zhang Yu, Yang Youyou, et al. Weight-loss characteristics, components of bio-oil and kinetics duringpyrolysis from different types of microalgae[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(19): 239-247. (in Chinese with English abstract)
[14] 彭何歡,徐佳佳,吳有龍,等. 溫度對纖維素半纖維素和木質素熱解炭理化性能的影響[J]. 農業工程學報,2018,34(增刊1):149-156.
Peng Hehuan, Xu Jiajia, Wu Youlong, et al. Effect of pyrolysis temperature on physicochemical properties of biocharproduced from cellulose, hemicellulose and lignin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(Supp.1): 149-156. (in Chinese with English abstract)
[15] Biddy M J, Davis R, Humbird D, et al. The techno-economic basis for coproduct manufacturing yo enable hydrocarbon fuel production from lignocellulosic biomass[J]. Acs Sustainable Chemistry & Engineering, 2016, 4(6): 3196-3211.
[16] Dutta A, Hensley J, Bain R, et al. Technoeconomic analysis for the production of mixed alcohols via indirect gasification of biomass based on demonstration experiments[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2014, 53(30): 12149-12159.
[17] 黃蕩. 生物質熱解提質制油系統的能源-經濟-環境復合模型研究[D]. 南京:東南大學,2015.
Huang Dang. Study on Energy-economy-environment Composite Model of Biomass Pyrolysis and Bio-oil Upgrading to Liquid Fuels[D]. Nanjing: Southeast University, 2015. (in Chinese with English abstract)
[18] 田興濤. 基于可用能分析的生物質熱解-提質系統制氫及換熱優化研究[D]. 杭州:浙江大學,2017.
Tian Xingtao. The Optimization of Hydrogen Production and Heat Exchanger Networks in Biomass Fast Pyrolysis and Hydroupgrading System Based on Exergetic Analysis[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2017. (in Chinese with English abstract)
[19] 呂奇錚,徐起翔,張長森,等. 基于生物質雙流化床快速熱解生產流程模擬的?分析[J]. 化工進展,2016,35(3):727-732.
Lü Qizheng, Xu Qixiang, Zhang Changsen, et al. Exergy analysis of biomass fast pyrolysis in dual fluidized bed based on process simulation[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2016, 35(3): 727-732. (in Chinese with English abstract)
[20] 范峻銘,洪慧,金紅光. 基于化學鏈燃燒生物質煤互補的天然氣動力聯產系統研究[J]. 工程熱物理學報,2017,38(7):1466-1471.
Fan Junming, Hong Hui, Jing Hongguang. System performance of SNG and power polygeneration system with chemical looping combustion driven by hybrid coal and biomass[J]. Journal of Engineering thermophysics, 2017, 38(7): 1466-1471. (in Chinese with English abstract)
[21] 項東. 煤制烯烴過程技術經濟分析與生命周期評價[D]. 廣州:華南理工大學,2016.
Xiang Dong. Techno-economic Analysis and Life Cycle Assessment of Coal-to-olefins Processes[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2016. (in Chinese with English abstract)
[22] Xiang Y Y, Zhou J S, Lin B W, et al. Exergetic evaluation of renewable light olefins production from biomass via synthetic methanol[J]. Applied Energy, 2015, 157: 499-507.
[23] Shahir S A, Masjuki H H, Kalam M A, et al. Performance and emission assessment of diesel-biodiesel-ethanol/ bioethanol blend as a fuel in diesel engines: A review[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2015, 48: 62-78.
[24] Chan Y H, Yusup S, Quitain A T, et al. Effect of process parameters on hydrothermal liquefaction of oil palm: biomass for bio-oil production and its life cycle assessment[J]. Energy Conversion and Management, 2015, 104: 180-188.
[25] 李斌,陳漢平,楊海平,等. 基于Aapen Plus平臺的生物質氧氣氣化制備合成氣的模擬研究[J]. 燃燒科學與技術,2011,17(5):432-436.
Li Bin, Chen Hanping, Yang Haiping, et al. Modeling and simulation of oxygen gasification of biomass for syngas gas production based on Apsen Plus[J]. Journal of Combustion Science and Technology, 2011, 17(5): 432-436. (in Chinese with English abstract)
[26] Dutta A, Talmadge M, Hensley J, et al. Thermochemical pathway by indirect gasification and mixed alcohol synthesis[R]. Idaho Falls, Idaho: National Renewable Energy Laboratory of U.S. Department of Energy, 2011.
[27] Davis R, Tao L, Scarlata C, et al. Process design and economics for the conversion of lignocellulosic biomass to hydrocarbons: Dilute-acid and enzymatic deconstruction of biomass to sugars and catalytic conversion of sugars to hydrocarbons[R]. Oak Ridge, Tennessee: National Renewable Energy Laboratory of U.S. Department of Energy, 2015.
Optimization of light olefin production system from agricultural and forestry residues and analysis of its mass and energy conversion
Li Xi1,2,3,4, Li Yuping1,2,3※, Zhang Xinghua1,2,3, Chen Lungang1,2,3, Wang Chenguang1,2,3, Ma Longlong1,2,3
(1,510640,; 2.,,510640,; 3.,510640; 4.,100049,)
Light olefins, represented by ethylene and propylene, are important platform compounds. At present, naphtha and natural gas are the main raw materials for the production of light olefins. The use of agricultural and forestry waste from lignocellulosic biomass can be an alternative supplement to produce renewable light olefins, considering the limited fossil resources and restricted environmental legislation. In this paper, the process simulation of light olefin production by gasification of agricultural and forestry waste biomass, methanol synthesis and the following step of methanol to olefins was modeling. And the material and energy consumption of the process was analyzed and optimized in this context. Aspen Plus software was applied for process modeling. The integrated process included several main sections, of which were O2-steam gasification of wood chips, reforming of raw fuel gas, adjustment of fuel gas composition (sulfur removal, water-gas shift reaction, pressure-swing CO2adsorption), methanol synthesis and separation, light olefin production from methanol, waste heat utilization, boiler and steam turbine, cooling tower. The effect of main operation parameters on process performance was investigated, including the weight ratios of steam to biomass and O2-rich gas to biomass (/and/), H2to CO ratio of syngas (H2/COsyngas), and reaction temperature of methanol synthesis. The evaluation index were feedstock usage (F), water usage(H2O), electricity usage(elec), light olefin efficiency (ole) and total energy efficiency(T), et al. Potential energy method, based on low heating values of the streams, was adapted for the analysis and evaluation of energy conversion of the process under different operation conditions. The results show thatFof 7.86 t/t,H2Oof 15.9 t/t,elecof 4.12 MWh/t,oleof 40.7% andTof 43.0% were obtained under the optimized process parameters, which was at/=0.26,/=0.14, H2/COsyngasand methanol synthesis temperature of 245 ℃. Self-supply of electricity was realized in this integrated process. Fresh water was supplied mainly to compensate the water loss in the cooling tower, due to water evaporation into air via cooling fan to decrease the temperature of recycling water. The energy loss of the system was mainly made up of air-cooling heat, evaporation heat from cooling tower and exhaust gas, accounting for 24.1% of the energy of biomass feedstocks. It can be concluded that the integrated process for bio-light olefin production from biomass was proved to be theoretically feasible in this context. Highratio, proper O2amount, syngas with H2/CO ratio of 2.0 and low temperature of methanol synthesis is favorable for the yield of syngas and energy efficiency of light olefin. However, the total energy efficiency of the process was rarely affected due to the co-effect of electricity consumption and light olefin synthesis, which was in a compensated pattern for the system. The consumption ratios of biomass, water and electricity for per tonne of light olefin production were relatively higher than the results in some reference, due to the conservative conversion parameters designed in this context. Still the process performance of this simulation was still higher than the actual industrial results. And there are still techniques to be solved in future, such as the development of highly active catalysts for methanol synthesis at low temperature and heat integration to enhance energy efficiency.
residues; methane; light olefin production; mass and energy analysis; process simulation and optimization
李 茜,李宇萍,張興華,陳倫剛,王晨光,馬隆龍. 農林廢棄物制備低碳烯烴系統優化及物質與能量轉化分析[J]. 農業工程學報,2019,35(18):211-219.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.026 http://www.tcsae.org
Li Xi, Li Yuping, Zhang Xinghua, Chen Lungang, Wang Chenguang, Ma Longlong. Optimization of light olefin production system from agricultural and forestry residues and analysis of its mass and energy conversion[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(18): 211-219. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.026 http://www.tcsae.org
2019-05-06
2019-07-25
國家自然科學基金項目(51776205);廣東省科技計劃項目(2016A050502037);湖南省科技重大專項項目(2017NK1010)
李 茜,助理研究員,研究方向為生物質處理與資源化利用。Email:liqian@ms.giec.ac.cn
李宇萍,研究員,研究方向為生物能源化工品制備與系統評價。Email:liyp@ms.giec.ac.cn。
10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.026
TK6
A
1002-6819(2019)-18-0211-09