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Barracuda高效解決FCC再生器內分布嚴重不均問題

背景介紹

FCC再生器介紹

流體催化裂化(FCC)能夠將重質的低價值原料轉化為多種高價值產品,例如汽油、柴油和其他輕質氣體。在石油化工行業應用廣泛,但隨著FCC反應不斷生焦附著在催化劑上,造成催化劑活性降低甚至失活。而再生器主要通過注入助燃空氣燃燒脫除催化劑上的焦炭使催化劑恢復活性再生的裝置。

面臨的問題與挑戰

隨著加工原油的日益重質化,反應生焦量成倍增加,要求再生過程應有更大的靈活性和適應性,要求更低的再生催化劑含碳量。因此如何提高再生器的燒.焦效果,以滿足加工重油的要求,已經成為一個迫切需要解決的問題。而通過對再生器內部構件的改進,來提高再生效果是一條重要的途徑,如改進再生器主風分布、增加再生器內構件和待生催化劑的分配。但往往由于前期設計或改進不當,會造成再生器內部混合效果差、燒焦效率低下、催化劑跑損嚴重、后燃頻發及污染物排放超標等問題。所以如果能夠對預期的設計或改進方案執行仿真分析,將會大大提高改進方案的成功性,并有望找到實際運行問題的解決方法。

相關案例介紹

該煉油廠于2015年末對裝置進行升級改進,更換了其FCC再生器旋風分離器和燃燒布風器。為了改善助燃空氣和待生催化劑的混合,同時對助燃空氣格柵進行了旋轉30°的嘗試調整。

圖 1為更換前后的設備示意圖。更換的三個旋風裝置沿再生器的圓周均勻分配。安裝了較大的高效旋風分離器,三個一級旋風分離器和兩個二級旋風分離器沿著再生器的圓周分配,第三個二級旋風分離器位于再生器的中央。


圖 1 2015年更換前(左)后(右)氣旋的方向示意圖

但開車運行后發現未達到預期的改進效果,反而NOx、CO和顆粒物排放量急劇增加。雖然瞬時NOx排放達標,但從推測看,到2016年夏季,365天動態平均NOx排放會超標。原來排放正常的CO2,現在也比正常情況下高得多。此外,催化劑跑損嚴重,直到再生器稠密床層達到近似20%時跑損現象才能停止。

為了確定排放增加的根本原因,煉油廠使用了固體和氣體示蹤劑用于監測再生器內的流動。另外,采用放射性掃描來驗證相對于在線密度測量的實際稠密床層水平。同時該煉油廠向CPFD公司尋求幫助,借助Barracuda軟件對再生器運行情況進行了仿真分析評估,以便尋找最優的解決方案。

CPFD 解決方案

計算方法

Barracuda軟件基于的CPFD方法是一種歐拉-拉格朗日雙向耦合的計算方法,流體采用歐拉方法,通過求解Navier-Stokes方程來描述流場;顆粒相采用拉格朗日方法,根據MP-PIC數值方法(Multiphase particle-in-cell method)進行顆粒求算。通過三維瞬態模擬氣體和催化劑顆粒的流體動力學、熱力學行為和焦炭燃燒動力學,實現對反應器內流動、傳熱和反應情況的預測,分析操作條件、裝置結構變化帶來的影響。

技術優勢

龐大的顆粒計算量:石化行業設備尺寸及顆粒處理量一般非常龐大,顆粒數量甚至可以達到天文數字級別,Barracuda軟件將真實顆粒打包為計算顆粒,有效地將顆粒降低到計算機可以處理的數量。同時,百萬至千萬量級的計算顆粒仍然可以精確地模擬設備內的顆粒流動情況。

密相-稀相混合問題:無需根據濃度人為界定顆粒流類型,進而選擇不同的多相流模型。Barracuda軟件采用了拉格朗日類型的多相流模型模擬整個濃度范圍內的顆粒流動。

獨特的Baffle功能:支持擋板、分布器等薄體幾何模型直接導入,無需對薄體幾何進行網格劃分,通過參數實現Baffle位置、大小及阻力系數的設置,靈活方便。

顆粒級別的化學反應模擬:顆粒與流體作用過程中發生的化學反應與顆粒濃度、粒度及流體溫度、壓力密切相關,Barracuda 軟件結合化學反應動力學基本理論,在顆粒層級上模擬氣-固,液-固,固-固的化學反應狀況。

CPU+GPU并行加速計算:能夠支持CPU并行和CPU+GPU并行加速求解計算,特別是GPU加速尤為顯著,依靠顯卡供應商NVIDIA推出的CUDA?通用并行計算架構,GPU能夠快速高效地解決復雜的計算問題。

計算速度快,結果全面:Barracuda軟件有著高效且穩定的計算方法,完成小試裝置->中試裝置->真實設備的仿真,通常在數天到數周的時間,計算速度較通用CFD軟件快10~100倍,完全滿足工業部門多設備設計要求;而且是保證獲得實驗及其他仿真工具難于獲得的更為詳細的顆粒信息,如顆粒濃度、停留時間、粒徑分布、組分變化等。

研究內容及計算模型

1、待生催化劑分配器

待生催化劑分配器是非常大的結構,其旨在將催化劑引導至再生器稠密床層中心。該分配器在入口處大約占橫截面積的20%(圖 2)。該分配器阻礙了再生器密相床的混合。示蹤劑研究觀察到助燃空氣經常傾向于沿著給定再生器內的內部結構流動。


圖 2 待生催化劑分配器結構示意圖

這種分配器的大橫截面積易造成助燃空氣聚攏,然后再通過稠密床層,造成嚴重的分配不均。煉油廠意識到分布不均的最終解決方案必須包括重新設計該分配器,因此需要模擬找到助燃空氣格柵的最佳方向、一級旋風料腿和二級旋料腿出口的最佳方向以及二級旋風料腿出口的最佳高度。

2、助燃空氣格柵方向
考慮了兩種助燃空氣格柵方向的構型,包括“Aligned對齊”和“Offset偏移”構型,請參見圖 3。同時考慮構型與待生催化劑分配器的位置,Aligned構型將待生催化劑直接輸送到東北主分配器臂的上方。
Offset構型在北部和東部一次空氣格柵分配器之間傳遞待生催化劑。直觀上看這種結構更好,因為它將催化劑送到助燃空氣充分的區域。在2015年調整之前,再生器內部就用了這種構型。


圖 3 助燃空氣格柵構型
3、一級和二級旋風料腿出口方向
考慮了三種旋風分離器排料方向,其中包括以當前構型方向為基準,以及另外兩種情況,如圖 4所示。所述選項1構型專注于向催化劑入口施加徑向旋轉,以改善混合。當前構型和選項2的構型專注于將催化劑輸送到催化劑密度較低的致密床內的區域。


圖 4 旋風料腿方向改進方案
總共對五種情況進行了模擬和分析,包括最初提出的調整后的構型、當前構型和其他三種情況:案例1在徑向一級旋風分離器料腿卸料與偏置空氣格柵對齊;案例2在徑向一級旋風分離器料腿卸料,同時保留了對齊的格柵結構;案例3將一級旋風分離器的排放物輸送到密度較低的密集床層區域,并采用偏置空氣格柵的模式。具體模擬計算情況如表1所示。

表1 模擬算例



4、二級旋風料腿高度
最后,研究了催化劑床層密度在各旋流器料腿卸料區域的分布情況,尤其對二級旋風料腿區域的分布情況進行了研究。一般來說,二級旋風料腿卸料到床層密度高的區域可能導致料腿堵塞,從而引起催化劑跑損。因此提高二級旋風料腿卸料高度1.0和1.5英尺也進行了計算模型研究。
模型結果和發現
模擬結果與示蹤劑研究的比較
示蹤劑研究表明,在空氣格柵高度上存在不對稱的不均勻空氣分布情況,在南、西南檢測器附近觀察到超過50%的空氣(見圖 5)。計算模型以氣流網格上各噴嘴的等量氣流為初始條件。在模擬結果中可以看到,待生催化劑分配器位于大部分空氣格柵上方,導致空氣竄流到待生催化劑分配器的南側和西側,這與示蹤劑研究一致。計算模型和示蹤劑研究結果非常一致,表明先前的工程設計,是造成助燃空氣竄流現象的根本原因。

圖 5 氣流分配掃描結果


圖 6 通過紅色氣流顯示的助燃空氣通道


圖 7 助燃空氣通道
如圖 6所示,有一股較大的燃燒氣流繞過了大部分再生器密相床層,如圖紅色氣流所示。分析了這五種情況下待生催化劑分配器區域的助燃空氣竄流程度(圖 7)。案例2和案例3再生器中持續的氣體竄流比其他案例程度低。
圖 8顯示了從空氣分配器的高度,一直到再生器向上進入稀相區域的各個時間的平均催化劑密度。對催化劑密度的分析表明,在催化劑密度較低的區域,氣體的竄流現象更易出現。


圖 8 催化劑在不同高度的密度
助燃空氣均勻度指數
CPFD軟件率先采用了一種定量方法來估算FCC再生器氣體分配的均勻性。該均勻性指數旨在估算再生器效率。均勻性指數是用氣體流動的橫截面積除以再生器內任何給定高度的總橫截面積的商。


為了計算流量值,引入了兩種時間平均流量的定義:一種是傳統的面積加權流量,另一種是質量流量加權流量。如下圖所示,Fi和ai為i單元的流體質量通量和橫截面積
面積加權的平均通量:



質量流量加權平均流量:



平均通量定義的不同之處在于Farea給出了整個截面上的平均通量,而Fwt是氣體活躍流動時的平均通量。兩種流量定義都與截面內的總質量流量有關,通過適當的流量面積的乘法。這提供了Aflow的定義:



因此,氣體流動均勻性U的定義為



采用上述計算方法在延伸到旋風分離器入口的再生器切線上方的每個高度上繪制均勻度指數(圖 9)。從圖中可以看出,典型的FCC反應器經歷有限的助燃空氣混合,直到氣體離開密相床層為止,此時助燃空氣的混合度顯著增加。案例2和案例3顯示了較高的氣流均勻性。案例3似乎比案例2更好。


圖 9 氣體均勻性指數

后燃和再生器溫度分布


圖 10 溫度分布

從所有案例中都可以看出,在與待生催化劑分配器直接相鄰的區域,持續存在再生器溫度較低的區域(圖 10)。這是因為大量較冷的富碳待生催化劑被送到靠近分配器本身的再生器中。由于上述所討論的大量助燃空氣竄流,大部分氧氣繞過了床層,再生器的這一區域基本處于部分燃燒模式下運行的,發生的燃燒非常有限。綜合對比看,在所有研究的案例中,案例2具有最均勻的溫度分布。

圖 11顯示了進入再生器后15秒內催化劑顆粒在密相床層內的流動模式。從圖中可以清楚地看出,催化劑的徑向分布非常有限,大部分的催化劑殘留在催化劑分配器的鄰近區域。這進一步表明,需要對該煉油廠使用的待生催化劑分布系統進行重新設計。


圖 11 催化劑分布


氣體成分

圖12-14顯示了在不同高度下再生器中O2、CO和CO2的時間平均濃度分布。在所有案例中,案例2似乎都表現出O2的最佳利用效果。案例2和案例3在稀相中的CO含量相比于其他案例都較低些。但在所有案例中都存在嚴重的分布不均問題。



圖 12 氧氣分布


圖 13 CO分布


圖 14 二氧化碳分布

圖 15表示在兩個不同的時間間隔內記錄的進入一級旋風分離器進口的時間平均CO濃度情況。建立當前構型作為基線,其值定義為100%。柱狀圖高度的變化表示再生器內氣流的瞬態特性。可以看出案例2是所有模擬案例中最穩定的。

圖 15 不同時間間隔旋風分離器進氣口CO的瞬態濃度

再生器床層密度和催化劑跑損

圖 16顯示了2015年之前的再生器與當前再生器的催化劑床層密度對比。可以看出,當前的3號二級旋風料腿卸料到的區域其密度始終很高。也許正是由于這種特殊的旋風分離器,二次旋風料腿堵塞導致了間歇性催化劑跑損的可能。

圖 16 催化劑密度和二級旋風分離器料腿出口

圖 17顯示了當前旋風分離器與案例2和案例3的比較。案例2排入高密度催化劑床層的可能性最低。圖 18顯示了增加二級旋風料腿部高度的效果。從圖片顯示來看,增加二級旋風料腿高度有著很小的積極效果。案例3表明,二級旋風3號料腿在模擬的所有高度中都排放到高密度區域。



圖 17 催化劑密度和二級旋風分離器料腿出口位置


 圖 18 提高二級旋風料腿高度的效果

改進方案及實施效果

案例2和案例3在改善氣體分布均勻性、減少待生催化劑分布器區域的空氣竄流以及減少進入一級旋風分離器的CO方面顯示出對當前構型的明顯改進效果。

案例2在二級料腿出口的更好的氧氣利用率和更低的濃密床密度方面表現出了顯著優勢。綜合對比考慮實施案例2的方案,其中包括將空氣格柵的方向與選項1的徑向料腿出口對齊。煉油廠在2016年3月的檢修期間實施了該方案。

2016年3月后的周轉觀察

進行上述修改后,煉油廠啟動后,NOx、CO和顆粒物排放立即得到改善。但是,這些改進最初不足以實現365天的動態平均排放達標。隨后的再生器優化實現了排放達標。

NOx排放:在2015年調整后啟動后,365天滾動平均NOx排放量比最大排放量高出約10%。在2016年3月的調整之后,365天動態平均NOx排放量明顯改善,但仍略高于要求水平。煉油廠優化了空氣噴射速率,現在已將排放量降低到比最大允許排放量低約10%。

CO排放:在2015年調整之前,該設備的運行水平始終比365天的最高動態平均值低25%。2015年調整后,CO的排放量立即超過最大允許排放量的43%。在2016年調整之后,CO的排放量大幅下降,但仍略高于365個滾動日的平均上限。空氣注入速率的優化使煉油廠實現了在最大限制之下持續運行。

顆粒物排放:在2016年調整之后,該煉油廠未發生任何催化劑跑損問題。

結論

煉油廠通過借助Barracuda軟件進行仿真分析,在不到半年的時間內就找到了再生器內分配不均的根本原因,并確定了合適的解決方案,降低了NOx,CO和顆粒物排放,改善了設備運行的穩定性。


*參考文獻:

CAT-16-17: The Experience of a Team of Experts to Resolve Severe FCC Regenerator Maldistribution


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