變壓精餾分離丙烯腈-水工藝設計

陳鑫　楊威　謝鴻飛　彭擇孔　孫清波　趙平　翟建

摘????? 要： 針對分離丙烯腈-水二元共沸體系不同壓力下共沸組成變化，利用Aspen Plus化工工藝模擬軟件實現了丙烯腈-水共沸體系的變壓精餾分離。采用序貫迭代算法以最小年總費用為目標確定了丙烯腈-水變壓精餾的最佳穩態工藝參數。對于進料組成各為50%摩爾分數的丙烯腈-水的變壓精餾工藝，其精餾序列為先低壓后高壓，操作壓力分別為0.1 MPa和0.6 MPa，最小年總費用為1.254 51×10^6? $。

關? 鍵? 詞：丙烯腈；變壓精餾；序貫迭代算法；Aspen Plus模擬

中圖分類號：TQ028.2⁺1???? 文獻標識碼： A???? 文章編號： 1004-0935（2023）11-1623-04

丙烯腈是一種無色有刺激性氣味的易燃液體，化學式為C₃H₃N。它微溶于水，但易溶于丙酮、苯、四氯化碳、乙醚和乙醇等有機溶劑。丙烯腈常被用于生產腈綸纖維^[1-3]。在溶劑回收過程中，產生了丙烯腈和水的有機廢液。

由于在常壓下丙烯腈和水形成二元最小共沸物，傳統的精餾過程無法有效地將丙烯腈與水分離。因此，需要采用一些特殊的精餾方法，如萃取精餾^[4-6]、變壓精餾^[7-10]。使用萃取精餾需要向體系中引入第三種物質，以改變組分之間的相對揮發性，但這增加了操作的復雜性和萃取劑及其回收的成本。然而，利用丙烯腈-水共沸體系對壓力的敏感性，可以實現共沸物的有效分離。這種方法可以簡化操作流程，省去回收萃取劑的步驟，并且不會引入雜質，因此具有重要的研究意義。

本研究設計了一種低壓塔-高壓塔變壓精餾工藝用于分離丙烯腈-水二元共沸體系，使用Aspen Plus化工工藝模擬軟件，并采用嚴格精餾模型RadFrac，在保證分離純度的情況下，在以最小年總費用為目標的前提下，采用序貫迭代算法進行優化，從而確定了最佳操作參數。

1? 變壓精餾工藝可行性

擬定的分離條件如下：丙烯腈-水進料的摩爾組成為50%（摩爾分數，下同）丙烯腈和50%水，進料流量為100 kmol·h^-1，進料溫度為273.15 K，進料壓力為0.1 MPa。設計要求確保丙烯腈和水的產品純度不低于99.9%。

物性方法決定了模擬計算的結果是否準確，因此選擇恰當的物性方法至關重要，對于丙烯腈-水體系，根據氣液相平衡實驗數據，對NRTL（非隨機兩液相）模型的二元交互參數進行回歸擬合，如圖1所示，101 kPa下丙烯腈和水的氣液相模擬數據與實驗數據基本吻合，且氣相線和液相線有相同的最低點，即最低共沸點。因此，本文選用NRTL模型。表1列出了該體系二元交互參數的具體數據。

丙烯腈-水體系的共沸組成對壓力的敏感程度隨著壓力的增大而增大。圖2顯示，在0.1 MPa和0.6 MPa下，丙烯腈的共沸組成發生了16.96%的變化。這說明變壓精餾可以有效地分離丙烯腈-水共沸體系。

2? 工藝模擬及優化

該工藝中，進料首先進入低壓塔（LPC），然后從塔底餾出丙烯腈產品。在LPC塔頂，得到1 atm下的共沸物。共沸物經過泵加壓后輸入高壓塔（HPC）。在HPC塔底，丙烯腈產品從塔底餾出。同時，在HPC塔頂得到0.6 MPa下的共沸物。然后，共沸物經過冷凝器冷卻，通過泵降壓至0.1 MPa，再次進入LPC進行進一步的分離和精制。通過這種循環往復的分離過程，最終可以在LPC和HPC塔底獲得高純度的丙烯腈和水產品。在該工藝中，LPC和HPC均采用RadFrac模塊進行模擬和優化。丙烯? 腈-水體系的變壓精餾工藝流程圖如圖3所示。

年總費用（TAC）由DOUGLAS^[11]提出的概念，是衡量化工過程工藝經濟型的關鍵指標，并且在化工模擬優化過程中作為評價工藝經濟性的標準得到了廣泛的應用。本文計算年總費用的公式來源于WANG^[12]和CUI^[13]等的研究成果。年總費用包含了2個方面，分別是能源費用和設備投資費用，計算公式如式（1）所示。

年總費用＝操作費用＋設備投資費用/回收期（1）

其中設備投資費用包括建立精餾塔的費用、建立冷凝器與再沸器的費用、建立冷卻器的費用以及其他設備建立費用，計算公式如式（2）和式（3）所示。

精餾塔= 17 640 ×Ｄ^1.066 × L^0.802。（2）

再沸器/冷凝器=7 296 × A_R^0.65。（3）

式中：D—塔的直徑，由Aspen Plus計算生成，m；

L—塔的高度；

A_R—換熱面積，m²。

操作費用包括了蒸汽的費用和冷卻水的費用，用于再沸器和冷凝器。操作費用的計算公式如式（4）和式（5）所示。

冷凝水= C_W× Q_c× 8 000 × 0.003 6。?????????（4）

蒸汽=C_S× Q_c× 8 000 × 0.003 6。??（5）

式中：C_W、C_S—冷卻水價格和蒸汽價格；

Q_C—冷凝器和再沸器熱負荷。

每1 000 加侖（3 785.41 L）冷卻水的價格是0.03 $，本文中LPC與HPC均使用433.15 K的低壓蒸汽加熱，低壓蒸汽的價格是每千克7.72 $。假設年操作時間為8 000 h，回收期為3年。

根據序貫迭代算法，以最小TAC為目標，對流程進行優化。在進行模擬之前，首先給定HPC的塔板數為15，進料位置為5，回流比為0.879。同時，理論塔板數（N_LPC、N_HPC）被設定為最外層的循環變量，回流比（RR₁、RR₂）為次內層迭代變量，進料位置（N_F1、N_F2、N_RE）為最內層迭代變量。這個設置如圖4所示。

需要注意的是，當LPC的塔板數低于6時，模擬無法滿足丙烯腈和水純度的要求。隨著LPC塔板數的增加，熱負荷從第六塊板降低到第七塊板時，熱負荷急劇下降。隨后，熱負荷略微上升，但與第六塊板相比仍然很低，可以忽略不計。TAC呈現先減后增的趨勢。在塔板總數為7時，TAC達到最小值。這意味著在此設置下，最優化的結果可以通過選擇7個塔板來實現。

由上述數據結論，可以確定LPC的最優參數：塔板總數為7，進料位置為5，回流位置為3，此時的回流比為1.265。

固定以上參數，繼續對HPC進行優化，HPC的再沸器熱負荷和年總費用TAC與HPC塔板數的關系如圖5所示。

HPC再沸器熱負荷隨著塔板數的增加而下降。當塔板數小于12時，熱負荷與塔板數和TAC的關系呈現先減后增的趨勢。然而，在塔板數為16時，熱負荷達到最低值。此時，高壓塔的回流比為0.012。

綜上所述，對變壓精餾分離丙烯腈-水工藝主要操作參數進行了優化，得到了圖3所示最佳操作參數的模擬結果。

3? 結 論

通過對丙烯腈-水的氣液平衡數據分析，發現丙烯腈-水共沸組成隨著壓力的變化而變化。采用變壓精餾工藝對丙烯腈-水二元共沸體系進行分離。在這項研究中，設計了低壓塔-高壓塔的變壓精餾工藝流程，并通過序貫迭代算法確定了最佳操作參數。在最優工藝操作參數下，可以在兩個塔的塔底分別獲得丙烯腈和水產品，其摩爾純度均達到99.9%。這項研究的思路對于其他共沸物系的分離也具有一定的指導意義。

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Design of Pressure-swing Distillation

for Separation of Acrylonitrile and Water

CHEN Xin， YANG Wei， XIE Hong-fei， PENG Ze-kong， SUN Qing-bo， ZHAO Ping， ZHAI Jian^*

（School of Environmental and Chemical Engineering， Shenyang Ligong University， Shenyang Liaoning 110159， China）

Abstract：? Regarding the separation of the acrylonitrile-water binary azeotropic system under different pressures， the pressure-swing distillation of the acrylonitrile-water system was implemented using the Aspen Plus chemical process simulation software. The optimal steady-state process parameters for the acrylonitrile-water pressure-swing distillation were determined using a sequential iterative algorithm， with the objective of minimizing the annual total cost. The study demonstrated that for a feed composition of 50% mole fraction each of acrylonitrile and water， the preferred distillation sequence was low-pressure distillation followed by high-pressure distillation， with operating pressures of 1 atm and 6 atm， respectively. The minimum annual total cost was determined to be ?????1.254 51×10⁶ $.

Key words： Acrylonitrile; Pressure-swing distillation; Sequential iterative algorithm; Aspen Plus simulation