馬喬，雷福林，張亞文，陽紹軍，徐祥，肖云漢

?

不同充氣條件下密相輸運床返料系統(tǒng)氣固流動數(shù)值模擬

馬喬1,2,3，雷福林2,3，張亞文1,2,3，陽紹軍2,3，徐祥2,3，肖云漢2,3

（1中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；2中國科學(xué)院工程熱物理研究所，先進(jìn)能源動力重點實驗室，北京 100190；3中國科學(xué)院能源動力研究中心，江蘇連云港 222069）

采用計算顆粒流體力學(xué)對密相輸運床返料系統(tǒng)內(nèi)的氣固流動行為進(jìn)行了數(shù)值模擬，分析了曳力模型和顆粒最大堆積濃度等參數(shù)對模擬結(jié)果的影響，確定了合適的模型參數(shù)。通過對比3組工況的模擬結(jié)果，獲得了與實驗結(jié)果基本一致的立管壓力分布和固體循環(huán)流率隨充氣條件的變化規(guī)律，并分析了立管內(nèi)壓力梯度分布、氣體流動方向、顆粒濃度分布等。結(jié)果表明立管充氣口處壓力梯度絕對值為局部最大值；當(dāng)立管充氣口氣量為零時，會使充氣口上方一段距離的壓力梯度絕對值較??；充氣量增大到一定值時會在充氣口附近形成明顯的氣泡。當(dāng)缺少立管高位充氣時，會導(dǎo)致立管下部區(qū)域形成大的壓力梯度，增加顆粒下落阻力。充氣松動顆粒的作用僅對充氣口附近區(qū)域有一定影響，更大的作用是在立管內(nèi)形成均勻的壓力梯度分布，使立管內(nèi)氣固流動狀態(tài)保持上下一致。在制定充氣方案時，應(yīng)根據(jù)固體循環(huán)流率確定立管壓降，補(bǔ)充合適氣體量以維持氣體下行速度均衡，使得各段的平均壓力梯度相同。

返料系統(tǒng)；移動床；數(shù)值模擬；氣固兩相流

引 言

密相輸運床是一種高通量高密度循環(huán)流化床，以高固體循環(huán)流率和密相懸浮上升流為其主要特征，具有高效的氣固混合、傳熱、化學(xué)反應(yīng)等優(yōu)點，在煤氣化方面具有很大的應(yīng)用潛力。密相輸運床循環(huán)回路主要由提升管、旋風(fēng)分離器、立管和返料控制閥等構(gòu)成。其中返料控制閥采用非機(jī)械閥，用于將立管底部顆?；厮偷教嵘艿撞?。立管中則存儲著高料位的物料，防止氣體通過立管反躥到旋風(fēng)分離器而破壞系統(tǒng)平衡。顆粒在立管和返料閥中的流動特征能很大程度上影響整個系統(tǒng)的性能。密相輸運床的物料循環(huán)過程主要通過不同的充氣條件組合控制，使操作具有靈活性，適用于變工況運行，但充氣不當(dāng)容易產(chǎn)生系統(tǒng)不穩(wěn)定。

由于返料系統(tǒng)在氣固循環(huán)系統(tǒng)中的重要性，研究人員對其進(jìn)行了大量實驗和理論研究。Ludlow等[1]基于實驗結(jié)果提出了估算料位高度和空隙率分布的立管模型。Basu等[2]和Kim等[3]對返料閥內(nèi)顆粒運動基本原理進(jìn)行了研究，從理論上分析了運行參數(shù)對顆粒循環(huán)流率、立管內(nèi)物料高度和壓力梯度的影響。Leung等[4]分析了負(fù)壓差移動床里的流動結(jié)構(gòu)。由于負(fù)壓立管內(nèi)流動形式的復(fù)雜性，張濟(jì)宇等[5]和李洪鐘[6]分別對立管穩(wěn)定性控制進(jìn)行了相關(guān)研究。這些研究獲得的實驗數(shù)據(jù)都是基于特定的實驗平臺，得到的結(jié)論或經(jīng)驗關(guān)系式還不具有普適性。在工業(yè)裝置方面，由于測量難度較大和測試條件苛刻，得到實驗數(shù)據(jù)有限，難以全面分析系統(tǒng)流動特性。

由于密相輸運床裝置較高，顆粒存料量較大，循環(huán)回路中不同區(qū)域氣固流型差異巨大，其中返料系統(tǒng)內(nèi)顆粒處于非流化下行移動床流型而提升管內(nèi)為密相懸浮上升流，因此建立統(tǒng)一的模型方法具有很大的挑戰(zhàn)性。同時由于立管內(nèi)顆粒處于堆積狀態(tài)，通常的實驗方法無法測量顆粒的濃度和速度分布，為分析立管內(nèi)流動增加了障礙。計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得計算流體力學(xué)在氣固流動模擬方面得到廣泛應(yīng)用，各種氣固模擬方法被提出并得到快速發(fā)展。相比于實驗，采用數(shù)值模擬的方法能獲得更為全面的數(shù)據(jù)，如在分析立管流動時，可以很容易地得到固相濃度分布、氣固相速度分布以及壓力梯度分布等，這些數(shù)據(jù)對于理解氣固流動行為以及裝置的設(shè)計與運行都很有幫助。

目前，適合于寬濃度范圍顆粒流的模擬方法主要有雙流體模型和離散元模型。雙流體模型可以模擬較大規(guī)模的裝置，但不能有效用于非完全流化的立管返料模擬[7-8]。離散元模型能準(zhǔn)確模擬顆粒間作用力，適用于返料系統(tǒng)中各種復(fù)雜流型，但是計算非常耗資源，能模擬的顆粒數(shù)還較少，無法做大尺度的氣固流動模擬，限制了其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用[9]。近年來，兼顧了雙流體模型和離散元模型優(yōu)點的計算顆粒流體力學(xué)（CPFD）方法得到越來越多的應(yīng)用。CPFD是基于多相質(zhì)點網(wǎng)格（MP-PIC，multiphase particle-in-cell）模型，其單個計算顆粒由很多性質(zhì)相同的實際顆粒組成，從而能實現(xiàn)工業(yè)規(guī)模級別的顆粒系統(tǒng)模擬，并且還可以考慮顆粒粒徑分布。CPFD作為一種離散顆粒方法[10]，直接計算顆粒的受力情況，因此能模擬非流化的顆粒運動，適用于立管內(nèi)下行移動床流型的模擬[11-14]。

本研究選用CPFD模擬方法，對密相輸運床返料系統(tǒng)的氣固流動行為進(jìn)行數(shù)值模擬，通過與實驗結(jié)果對比驗證該方法模擬立管顆粒流的可行性。此外，通過參數(shù)敏感性分析研究模型重要參數(shù)的影響。最后對3組不同工況進(jìn)行模擬，研究了立管充氣條件對返料系統(tǒng)氣固流動特性的影響。

1 實驗描述

密相輸運床冷態(tài)實驗裝置如圖1所示，主要包括提升管、一級旋風(fēng)分離器、二級旋風(fēng)分離器、立管和J閥等?？諝馔ㄟ^布風(fēng)板進(jìn)入提升管，攜帶著從J閥返入的固體顆粒沿提升管上升，到達(dá)提升管頂部后，經(jīng)出口結(jié)構(gòu)改變運動方向進(jìn)入一級旋風(fēng)分離器。大部分顆粒被一級旋風(fēng)分離器捕集而下落進(jìn)入一級立管，而大部分氣體與顆粒分離后通過旋風(fēng)頂部出口進(jìn)入二級旋風(fēng)分離器，其將顆粒進(jìn)一步捕集下來，通過二級立管和U閥返回一級立管。顆粒沿一級立管向下移動，到達(dá)立管底部后通過J閥送回提升管，實現(xiàn)固體顆粒的循環(huán)。

實驗裝置的提升管高度（布風(fēng)板以上部分）約為18.3 m，提升管和立管中心軸線間距為1.5 m；提升管和J閥內(nèi)徑均為0.1 m，立管內(nèi)徑為0.13 m。J閥斜管與水平面角度為30°，這是通過試驗不同角度的J閥確定的，它能實現(xiàn)較大的固體循環(huán)流率、較好的調(diào)節(jié)性能和運行穩(wěn)定性。各充氣口位置及編號如圖1(b)所示，在J閥上布置有X1、X2兩路充氣，立管上布置有間距為2 m的L1～L4四路充氣，各充氣管內(nèi)徑均為0.03 m，立管底部布置有布風(fēng)板形式的充氣口A。沿立管以1 m間距均勻布置多個壓力傳感器來測量壓力分布。實驗中采用堆料法測量固體循環(huán)流率。

實驗采用B類石英砂顆粒作為物料，其真實密度為2996 kg·m-3，堆積密度1740 kg·m-3，自然堆積濃度為0.58，平均粒徑為106 μm，顆粒粒徑分布如圖2所示。其中，真實密度測量采用浸水法，用顆粒質(zhì)量除以浸水測得的體積計算；堆積密度測量采用堆料振實的方法，用顆粒質(zhì)量除以其對應(yīng)的具有輕度振實的堆積顆粒體積計算；顆粒粒徑分布測量采用不同目的篩網(wǎng)篩分顆粒獲得。

選取了3組實驗工況，其相關(guān)充氣操作條件見表1，其中J閥充氣量上保持一致，僅改變了立管充氣量，以分析立管充氣對返料的影響。3組實驗工況的測量結(jié)果見表2，其中固體循環(huán)流率基于提升管截面積計算。

表1 實驗工況的充氣量（標(biāo)況）

表2 實驗測量結(jié)果

2 數(shù)值模擬方法

2.1 數(shù)學(xué)模型

計算顆粒流體力學(xué)是一種歐拉-拉格朗日方法，其將氣體作為歐拉連續(xù)相，將固體顆粒作為拉格朗日離散相，主要控制方程如下[15-16]：

氣相連續(xù)性方程

氣相動量方程

式中，g為氣相體積分?jǐn)?shù)；g為氣體密度；為壓力；g為氣體應(yīng)力張量；為重力加速度；為氣固相互作用力。

顆粒相采用MP-PIC方法處理。顆粒運動通過求解顆粒分布函數(shù)(,p,p,p,) 的Liouville方程

式中，p為顆粒加速度。本研究采用考慮接觸應(yīng)力加速度的混合加速模型[17]

式中，為曳力系數(shù)；D為顆粒碰撞松弛時間[18]；c為接觸應(yīng)力加速度[17]

式中，cp為顆粒堆積極限體積分?jǐn)?shù)；p為顆粒應(yīng)力[16]

式中，s為壓力常數(shù)；為10-7量級的小數(shù)；為2～5的常數(shù)。

氣固相互作用力為單顆粒曳力的積分

式中，p為顆粒體積。

氣固曳力模型對計算結(jié)果的影響很大。考慮到立管氣固流動橫跨稀相流到移動床，本研究采用Wen-Yu/Ergun組合模型，并分析不同曳力模型的影響。Wen-Yu模型表達(dá)式如下[19]

式中，p為顆粒直徑，

Ergun模型表達(dá)式為[20]

式中，1、2為常數(shù)。

Wen-Yu/Ergun組合模型表達(dá)式為

原始的Ergun模型中1、2系數(shù)分別為150和1.75（Ergun 1模型）；在CPFD方法中，這兩個系數(shù)修改為180和2（Ergun 2模型）。根據(jù)1、2的不同取值，選取了Ergun 1模型、Ergun 2模型、Wen-Yu/Ergun 1組合模型和Wen-Yu/Ergun 2組合模型等曳力模型用于模擬對比。表3為本研究模擬中用到的曳力模型。

表3 曳力模型

2.2 模擬設(shè)置

在氣固循環(huán)回路中存在完全不同的流型，氣固間作用也存在明顯差異。本研究主要關(guān)注立管內(nèi)顆粒流動，同時為了減少計算量，采用圖3所示的返料系統(tǒng)幾何模型，其主要包括一級旋風(fēng)分離器、立管和J閥。

返料系統(tǒng)中初始物料量根據(jù)實驗中觀測的穩(wěn)定料位高度確定（表2），顆粒初始分布區(qū)域為J閥和立管內(nèi)料位高度以下區(qū)域，顆粒初始化濃度為0.58。各充氣口和旋風(fēng)入口為速度入口邊界條件，具體數(shù)值根據(jù)表1中所列的空氣流量設(shè)置，其中，在旋風(fēng)入口給定提升管氣量r。對氣相，J閥出口和旋風(fēng)分離器頂部設(shè)置為壓力邊界條件，J閥出口壓力值根據(jù)表2所示實驗值設(shè)定?？紤]到二級旋風(fēng)和除塵設(shè)備的壓降，所有工況的旋風(fēng)分離器頂部壓力都設(shè)為5 kPa。對固相，J閥和旋風(fēng)分離器出口設(shè)為出流邊界，并實時監(jiān)測出口流出的顆粒流率；為了保持系統(tǒng)內(nèi)物料平衡，將J閥流出的物料返回到一級旋風(fēng)分離器入口，而從一級旋風(fēng)出口流出的物料則通過2 m3·h-1的氣體（標(biāo)況）流量從二級返料口輸送回一級立管，如圖3所示。

氣相采用無滑移邊界條件，氣相湍流用LES模型計算；固相考慮與壁面的能量損耗，顆粒-壁面法向/切向恢復(fù)系數(shù)參考CPFD方法的推薦值以及文獻(xiàn)中的常用值[11]，分別設(shè)為0.3和0.95。除非特殊說明，顆粒最大堆積濃度cp設(shè)為0.58，曳力模型為Wen-Yu/Ergun 2模型。時間步長設(shè)置為變時間步長以加速計算，最大時間步長限制為5×10-4s。每個計算工況模擬時間80 s，以確保計算達(dá)到穩(wěn)定，并選取60～80 s的時均值作為穩(wěn)態(tài)計算結(jié)果。

相關(guān)研究表明[21-22]，曳力模型和顆粒最大堆積濃度對模擬結(jié)果會有較大的影響，因而進(jìn)行相關(guān)的參數(shù)敏感性分析以選取合適的模型參數(shù)。

2.3 網(wǎng)格無關(guān)性分析

選取網(wǎng)格尺寸時需要在計算精度和計算效率間取得平衡，因此有必要進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性分析。由于離散顆粒和流體網(wǎng)格的描述尺度不同，顆粒信息需要映射到網(wǎng)格上，因此需要一定尺寸的網(wǎng)格來容納足夠數(shù)量的計算顆粒以保證統(tǒng)計權(quán)重，同時盡量采用較少的顆粒數(shù)減少計算量。計算網(wǎng)格采用沿坐標(biāo)軸線的笛卡兒網(wǎng)格，邊界則采用與幾何邊界一致的切割體網(wǎng)格。依據(jù)文獻(xiàn)[23]對一臺循環(huán)流化床裝置模擬采用的網(wǎng)格尺寸為參考，結(jié)合所研究裝置的尺寸，選取了3組不同尺寸的網(wǎng)格進(jìn)行比較分析，見表4。對于表4中的3種網(wǎng)格，保持每個網(wǎng)格中的計算顆粒數(shù)不變，總計算顆粒數(shù)與網(wǎng)格數(shù)呈正比關(guān)系。

表4 3種計算網(wǎng)格信息

模擬工況選取表1所示的實驗工況1，圖4為采用3種網(wǎng)格計算獲得的立管軸向壓力分布結(jié)果。從圖中可以看出，網(wǎng)格1和網(wǎng)格2計算的軸向壓力分布基本相同，僅在立管底部和料位面附近存在較小差異，而網(wǎng)格3計算的軸向壓力分布則存在明顯區(qū)別，特別是3 m到料位面（11 m）之間的壓力分布已經(jīng)完全偏離實驗值。

圖5為采用不同網(wǎng)格尺寸模擬得到的固體循環(huán)流率。從圖中可以看出，隨著網(wǎng)格尺寸的減小，網(wǎng)格1和2模擬的固體循環(huán)流率結(jié)果趨于一致，而粗網(wǎng)格3模擬的固體循環(huán)流率相差較大。平衡計算精度和計算效率，選用網(wǎng)格2（即13 mm×13 mm×26 mm網(wǎng)格）作為以下所有模擬計算的網(wǎng)格。

3 結(jié)果與討論

3.1 曳力模型的影響

曳力作為驅(qū)動顆粒運動的動力來源能極大地影響模擬結(jié)果。對于立管內(nèi)已接近堆積狀態(tài)的顆粒流動，選取了表3所示的4種曳力模型用于模擬對比。圖6為采用不同曳力模型獲得的沿立管軸向的壓力分布。從圖中可以看出，由于Ergun 2模型相比于Ergun 1模型采用更大的系數(shù)，計算的曳力更大，最終Ergun 2模型計算的沿立管壓力分布與實驗結(jié)果產(chǎn)生較大偏差，而Ergun 1模型得到了與實驗比較接近的壓力分布。Wen-Yu/Ergun 1組合模型和Wen-Yu/Ergun 2組合模型模擬得到的立管壓力分布與實驗結(jié)果都比較接近，但是Wen-Yu/Ergun 2組合模型在6 m以下區(qū)域與實驗結(jié)果更為接近。表5為不同曳力模型計算的固體循環(huán)流率，可以看出Ergun 1模型和Wen-Yu/Ergun 2組合模型的循環(huán)流率模擬結(jié)果與實驗結(jié)果比較接近。綜合對比壓力和循環(huán)流率模擬結(jié)果，并考慮更寬的顆粒濃度適用范圍，最終選取Wen-Yu/Ergun 2組合模型作為以下模擬分析的曳力模型。

表5 不同曳力模型計算的固體循環(huán)流率

3.2 顆粒最大堆積濃度的影響

顆粒最大堆積濃度cp取決于顆粒的尺寸、形狀、空間排列等，即使處于堆積狀態(tài)的流動顆粒也還有可能發(fā)生顆粒間位移或重新排列而使顆粒體積分?jǐn)?shù)達(dá)到或超過靜止時的堆積濃度[13]。

CPFD方法采用顆粒應(yīng)力模型來描述顆粒間接觸作用力，顆粒應(yīng)力在顆粒接近堆積狀態(tài)變得極為重要。在密相輸運床系統(tǒng)中，立管和J閥存在明顯的顆粒堆積區(qū)域。在這些區(qū)域，最大堆積濃度會很大程度上影響立管和J閥中的氣固流動模擬結(jié)果。本研究選取了0.56～0.6之間的4組不同的最大堆積濃度進(jìn)行模擬，通過對比實驗結(jié)果來選取最優(yōu)的顆粒最大堆積濃度。

圖7為采用不同最大堆積濃度時模擬得到的立管軸向壓力分布結(jié)果。從圖中可以看，除了cp=0.57外，其他3組模擬的壓力分布與實驗值基本一致，其中cp=0.6時與實驗結(jié)果吻合較好。同時也可以看到隨著cp增加，立管中下部的壓力分布也逐漸增加。隨著cp增加，靜止床高減小，造成立管上部的物料量減少而更容易流化，因此上部的壓力隨cp的變化趨勢與中下部不同。由于立管底部與J閥連接，是氣固流動的轉(zhuǎn)向區(qū)域，通過對比發(fā)現(xiàn)模擬的底部壓力變化趨勢與實驗值一致，但要低于實驗值。

圖8為采用不同最大堆積濃度時模擬得到的固體循環(huán)流率。從圖中可以看出，固體循環(huán)流率隨著cp的增加而增加，但cp=0.6時的循環(huán)流率相比于cp=0.59時基本沒變化。當(dāng)cp=0.58時，模擬結(jié)果與實驗結(jié)果最為接近。綜合考慮壓力分布和循環(huán)流率的計算結(jié)果，選取0.58作為以下模擬計算的參數(shù)。選取的cp與實驗測量的物料自然堆積濃度一致，說明在選取此參數(shù)時，自然堆積濃度可以作為很好的參考值。

3.3 不同充氣條件下立管流動特性

為了分析充氣條件對立管氣固流動特性的影響，對工況1～3進(jìn)行了數(shù)值模擬。工況1～3的充氣操作條件見表1；邊界條件和立管內(nèi)初始物料量參考表2。

圖9為工況1～3的固體循環(huán)流率模擬結(jié)果和實驗結(jié)果對比，從圖中可以看出，模擬結(jié)果能比較準(zhǔn)確地預(yù)測出不同充氣條件下的循環(huán)流率變化趨勢。但在低循環(huán)流率下模擬結(jié)果誤差較大，可能是由于充氣量較小時，立管內(nèi)幾乎所有區(qū)域的顆粒濃度都接近最大堆積濃度，混合加速度模型中的接觸應(yīng)力加速度過大，導(dǎo)致模擬結(jié)果大于實驗值。

圖10為工況1～3立管內(nèi)軸向壓力分布模擬值與實驗值對比。從圖中可以看出，隨著立管充氣量減少，立管總壓降相應(yīng)地減小。圖中3個工況的模擬結(jié)果與實驗結(jié)果在整體分布上有較好的一致性，但在底部區(qū)域與實驗值有所偏離。這是由于在立管底部0～2 m區(qū)域發(fā)生流動轉(zhuǎn)向，存在流型轉(zhuǎn)變，這一過程中顆粒受力較難準(zhǔn)確計算，導(dǎo)致模擬結(jié)果與實驗結(jié)果存在差異。

圖11為不同工況下的壓力梯度分布，可以看出壓力梯度變化較大的區(qū)域分布在充氣口附近區(qū)域。這是因為充氣口為局部壓力極大值點，充入的氣體向上、下兩方向擴(kuò)散，使得充氣點上方附近氣固滑移速度加大，壓力梯度增大，而充氣點下方附近氣固滑移速度減小，壓力梯度減小。充氣口形成的空腔會對流動產(chǎn)生擾動，工況2和3的L4充氣口即使沒有充氣也引起了壓力梯度的微小變化，但對總體變化趨勢沒有產(chǎn)生明顯影響。

工況1條件下立管中段壓力梯度分布比較均勻，各充氣段的壓力變化比較一致，而工況2和3的壓力梯度在兩個充氣口之間線性變化，形成“鋸齒”形壓力梯度分布。工況2和3由于充氣口L4沒有充氣，在L4上方一段距離內(nèi)壓力梯度接近于零，使壓力累積到下部區(qū)域，在L4和L3充氣口間形成急劇的壓力梯度變化。因此，當(dāng)立管沒有高位充氣時，立管底部充氣會使立管下部形成高壓力梯度分布，這種壓力梯度分布很容易在立管中部形成氣相逆流區(qū)，破壞顆粒穩(wěn)定下落。

圖12為工況1～3立管中心剖面上各充氣口附近的瞬時（80 s）氣相速度矢量圖和時均顆粒濃度等值線圖，從左往右依次為L1～L4充氣口。由于圖中各區(qū)域的速度大小差異較大，因而沒有用矢量長度來表示速度大小，速度矢量僅表示流體相的局部流動方向。由顆粒濃度的等值線可以判斷出氣泡大小，從圖12中可以看出，由于工況1的充氣量較大，相同充氣口附近的氣泡也相對較大。對比同一工況不同充氣口位置氣泡大小，可以看到由于下部壓力大于上部壓力，相同充氣量條件下位于立管下部的充氣口氣泡大小要小于上部充氣口氣泡。位于上部的氣泡不僅在徑向方向深入更多，在軸向方向也同樣有更大延伸。特別是L3充氣口距離料位面較近，壓力相對較低，因此相同充氣量下流速較高，產(chǎn)生的氣泡最大，并容易在大的充氣量下產(chǎn)生占據(jù)整個截面的氣栓。工況3由于充氣量較小，因此產(chǎn)生的氣泡也較小。從氣相速度矢量圖中可以看出L1和L2的充氣對氣體流動方向有一定影響，氣體在氣泡內(nèi)產(chǎn)生回流。L3充氣口對氣相流動有較大影響，在此充氣口會有一部分氣體沿立管邊壁向上流動。如果充氣量過大，立管上部存在氣相整體向上流動的區(qū)域。從整個立管的流動來看，氣體被下落的顆粒攜帶流動，最終具有與顆粒相近的速度，在立管內(nèi)形成氣固一致向下的流動。

圖13為3個工況下充氣口附近的時均顆粒濃度分布云圖。從圖中可以看出顆粒濃度不是關(guān)于充氣口對稱分布的，同時也可以看到充氣量需要達(dá)到一定量才會在充氣口附近形成明顯的氣泡。立管內(nèi)絕大部分的顆粒都處于堆積狀態(tài)，僅在充氣口附近存在一定的固相低濃度區(qū)。充入氣體的作用不只是松動顆粒，減少顆粒間接觸摩擦，更重要的是補(bǔ)充氣量以維持在更高壓力下的氣體流速相對穩(wěn)定，在立管內(nèi)形成整體相對均勻的壓力梯度分布，避免在底部形成大的壓力梯度而阻礙顆粒下行，惡化返料過程。

對比各工況的充氣條件，工況1和2的L1充氣量（標(biāo)況）分別為0.8、0.6 m3·h-1，但由于底部氣體壓力較高，使得充入氣體的氣速較低，充氣對充氣口附近的顆粒濃度影響較小，兩個工況在L1附近的氣固流動行為較為相似。工況1和2的L2、L3充氣量（標(biāo)況）分別為0.8、0.6 m3·h-1，但工況2的充氣形成了變化更為急劇的壓力梯度。一是因為工況1的循環(huán)流率較大，更多的氣體隨顆粒向下流動，使氣固滑移速度分布較為均勻。二是因為工況2的L4缺少充氣，無法使上部顆粒流化，造成下部壓力積累，在兩個充氣口間形成較大的壓力變化。工況3的充氣量與前兩個工況相比要小，并從L1到L3逐漸遞減，使得下部的負(fù)壓力梯度的絕對值較大，產(chǎn)生較大的氣固曳力減緩了顆粒的整體流動速度，使工況3的固體循環(huán)流率更小。

綜上所述，合理的充氣能使立管內(nèi)壓力梯度分布較為均勻，提高返料系統(tǒng)的固體循環(huán)流率。對于本研究的實驗裝置，立管的料位高度約為10 m，運行過程中立管底部和頂部的壓力差很大，但是穩(wěn)定運行時立管下行移動床的空隙率沿高度變化不大，固體顆粒下行速度基本恒定。如果立管不充氣，因為氣體可壓縮導(dǎo)致立管下部的氣體下行速度減小，氣固滑移速度增加，使得氣固曳力增大而阻礙顆粒下行；另一方面，如果立管不充氣，立管下部固體顆粒間的接觸應(yīng)力增大，導(dǎo)致摩擦力增大而阻礙顆粒下行。充氣的作用是盡量均衡立管上下部的氣固滑移速度和顆粒間的接觸應(yīng)力，使立管內(nèi)氣固流動狀態(tài)保持上下一致。立管內(nèi)單位料位高度所需充氣量的大小是與立管壓力梯度、固體循環(huán)流率密切正相關(guān)的，而立管壓降需要平衡J閥、提升管、旋風(fēng)分離器等的壓降，也與固體循環(huán)流率正相關(guān)。歸根結(jié)底，立管充氣量與固體循環(huán)流率密切正相關(guān)，它們之間具有一定的匹配關(guān)系。實際上，因為充氣口數(shù)量有限，充氣沿高度分布是不連續(xù)的，可能在充氣口附近產(chǎn)生急劇變化的壓力梯度。在制定充氣方案時，應(yīng)根據(jù)固體循環(huán)流率確定立管壓降，補(bǔ)充合適氣體量以維持氣體下行速度均衡，使得各段的平均壓力梯度相同，以單位高度充入相同氣量為宜。如果立管充氣量與固體循環(huán)流率不匹配或者充氣分布不當(dāng)，有可能導(dǎo)致立管運行不穩(wěn)定。對于如何確定合理的充氣方案將是下一步需要研究的重點。

4 結(jié) 論

采用CPFD方法對密相輸運床返料系統(tǒng)的氣固流動特性進(jìn)行了數(shù)值模擬，獲得如下結(jié)論：

（1）對工況1模擬得到的立管壓力分布和固體循環(huán)流率結(jié)果與實驗值吻合較好，表明CPFD方法能有效用于立管內(nèi)非流化顆粒流動的模擬。參數(shù)敏感性分析結(jié)果表明曳力模型和顆粒最大堆積濃度對模擬結(jié)果有較大影響。

（2）對不同充氣條件下立管氣固流動行為進(jìn)行了模擬，獲得了立管壓力分布和固體循環(huán)流率隨充氣量的變化規(guī)律，并且與實驗結(jié)果的變化趨勢一致。立管充氣口處壓力梯度絕對值為局部最大值；立管充氣口氣量為零時，會使充氣口上方較長一段的壓力梯度絕對值較??；充氣增大到一定量時才會在充氣口附近形成明顯的氣泡。

（3）立管充氣的作用不只是松動顆粒，更大的作用是在立管內(nèi)形成較均勻的壓力梯度分布。立管底部維持高的負(fù)壓力梯度流動容易形成氣相逆流區(qū)，破壞顆粒穩(wěn)定下落。在制定充氣方案時，應(yīng)根據(jù)固體循環(huán)流率確定立管壓降，補(bǔ)充合適氣體量以維持氣體下行速度均衡，使得各段的平均壓力梯度相同。

（4）合理的立管充氣能使返料系統(tǒng)固體循環(huán)流率增大，但是在充氣口附近易產(chǎn)生急劇變化的壓力梯度。對于實際的工業(yè)裝置，立管直徑和料位高度都相對大很多，為了使壓力梯度分布更為均勻，應(yīng)該沿立管軸向和周向增加充氣口的數(shù)量。CPFD方法可以應(yīng)用到工業(yè)裝置的氣固流動數(shù)值模擬，本文的研究結(jié)果對高料位立管的設(shè)計與運行也有一定的指導(dǎo)作用。

[1] LUDLOW J C, PANDAY R, SHADLE L J. Standpipe models for diagnostics and control of a circulating fluidized bed [J]. Powder Technology, 2013, 242: 51-64.

[2] BASU P, CHENG L. An analysis of loop seal operations in a circulating fluidized bed [J]. Chemical Engineering Research and Design, 2000, 78(7): 991-998.

[3] KIM S W, NAMKUNG W, KIM S D. Solid recycle characteristics of loop-seals in a circulating fluidized bed [J]. Chemical EngineeringTechnology, 2001, 24(8): 843-849.

[4] LEUNG L S, JONES P J, KNOWLTON T M. An analysis of moving-bed flow of solids down standpipes and side valves [J]. Powder Technology, 1978, 19(1): 7-15.

[5] 張濟(jì)宇, 楊貴林, 楊守?fù)? 等. 負(fù)壓差移動床的氣-固流動[J]. 化工學(xué)報, 1980, 31(3): 229-240. CHANG G Y, YANG G L, YANG S P,. Gas solid flow in a moving bed under negative pressure difference [J]. Journal of Chemical Industry and Engineering (China), 1980, 31(3): 229-240.

[6] 李洪鐘. 立管移動床氣固流動相圖及理想料封狀態(tài)[J]. 化學(xué)工程, 1989, 17(5): 28-34. LI H Z. Gas-particle flow phase-diagram and the ideal sealing state for vertical moving bed [J]. Chemical Engineering, 1989, 17(5): 28-34.

[7] NIKOLPOULOS A, NIKOLPOULOS N, VARVERIS N,. Investigation of proper modeling of very dense granular flows in the recirculation system of CFBs [J]. Particuology, 2012, 10(6): 699-709.

[8] LI T, DIETIKER J F, SHADLE L. Comparison of full-loop and riser-only simulations for a pilot-scale circulating fluidized bed riser [J]. Chemical Engineering Science, 2014, 120: 10-21.

[9] TSUJI Y, KAWAGUCHI T, TANAKA T. Discrete particle simulation of two-dimensional fluidized bed [J]. Powder Technology, 1993, 77(1): 79-87.

[10] SNIDER D M. Three fundamental granular flow experiments and CPFD predictions [J]. Powder Technology, 2007, 176(1): 36-46.

[11] 王慶功, 汪佩寧, 楊海瑞, 等. N閥和U閥內(nèi)流動結(jié)構(gòu)比較的數(shù)值模擬[J]. 鍋爐技術(shù), 2013, 44(5): 22-26.WANG Q G, WANG P N, YANG H R,. Comparison of the gas-solid flow characteristics between an N loop-seal and U loop-seal with numerical simulation [J]. Boiler Technology, 2013, 44(5): 22-26.

[12] 趙偉, 陸海峰, 郭曉鐳, 等. CPFD在細(xì)顆粒料倉下料中的應(yīng)用[J]. 化工學(xué)報, 2015, 66(2): 512-521. ZHAO W, LU H F, GUO X L,. Application of CPFD in hopper discharge of fine granular material [J]. CIESC Journal, 2015, 66(2): 512-521.

[13] ABBASI A, ISLAM M A, EGE P E. CPFD flow pattern simulation in downer reactors [J]. AIChE Journal, 2013, 59(5): 1635-1647.

[14] JIANG Y, QIU G, WANG H. Modelling and experimental investigation of the full-loop gas-solid flow in a circulating fluidized bed with six cyclone separators [J]. Chemical Engineering Science, 2014, 109: 85-97.

[15] ANDREW M J, O’ROURKE P J. The multiphase particle-in-cell (MP-PIC) method for dense particulate flows [J]. International Journal of Multiphase Flow, 1996, 22(2): 379-402.

[16] SNIDER D M. An incompressible three dimensional multiphase particle-in-cell model for dense particle flows [J]. Journal of Computational Physics, 2001, 170(2): 523-549.

[17] O'ROURKE P J, SNIDER D M. A new blended acceleration model for the particle contact forces induced by an interstitial fluid in dense particle/fluid flows [J]. Powder Technology, 2014, 256: 39-51.

[18] O’ROURKE P J, SNIDER D M. An improved collision damping time for MP-PIC calculations of dense particle flows with applications to polydisperse sedimenting beds and colliding particle jets [J]. Chemical Engineering Science, 2010, 65(22): 6014-6028.

[19] WEN C, YU Y. Mechanics of fluidization [J]. Chem. Eng. Prog. Symp. Ser., 1966, 62: 1100-1111.

[20] ERGUN S. Fluid flow through packed columns [J]. Chemical Engineering Progress, 1952, 48(2): 89-94.

[21] YIN S, ZHONG W, JIN B,. Modeling on the hydrodynamics of pressurized high-flux circulating fluidized beds (PHFCFBs) by Eulerian-Lagrangian approach [J]. Powder Technology, 2014, 259: 52-64.

[22] SOLNORDAL C B, KENCHE V, HADLEY T D,. Simulation of an internally circulating fluidized bed using a multiphase particle-in-cell method [J]. Powder Technology, 2015, 274: 123-134.

[23] WANG Q, YANG H, WANG P,. Application of CPFD method in the simulation of a circulating fluidized bed with a loop seal (Ⅰ): Determination of modeling parameters [J]. Powder Technology, 2014, 253: 814-821.

Numerical simulation of gas-solid flow in recirculation system of dense transport bed under different aerating conditions

MA Qiao1,2,3, LEI Fulin2,3, ZHANG Yawen1,2,3, YANG Shaojun2,3, XU Xiang2,3, XIAO Yunhan2,3

(1University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 2Key Laboratory of Advanced Energy and Power, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 3Research Center for Clean Energy and Power, Chinese Academy of Sciences, Lianyungang 222069, Jiangsu, China)

Computational particle fluid dynamics (CPFD) approach was employed to investigate the gas-solid flow behavior in the recirculation system of the dense transport bed. The influences of the drag model and the particle close packing limit on the simulation results were analyzed, and the appropriate model parameters were determined. Through the comparison of the simulation results under three operation conditions, the variation trends of the pressure distribution and solids circulating rate with the aeration flowrate were obtained, which was in agreement with experimental observation. The pressure gradient distribution, the gas flow direction and the solids concentration distribution were analyzed. The absolute value of the pressure gradient at the aeration inlet was the local maximum. When the aeration flowrate was zero, the pressure gradient was close to zero in a big area above the inlet. When the aeration flowrate was big enough, there was bubble around the inlet. A high pressure gradient would be formed in the lower area of the standpipe due to the lack of aeration at higher elevation, which would slow down the solids moving. The role of aeration gas on loosening particles just existed in a limited region near the inlet and its role on uniform pressure gradient distribution was more important to enable uniform gas-solid flow in the standpipe. In the design of aeration conditions, the standpipe pressure drop was determined by the solids circulating flowrate, and it needed appropriate aeration to keep constant gas velocity, leading to more uniform pressure gradient in the standpipe.

recirculation system; moving bed; numerical simulation; gas-solid two-phase flow

date: 2016-07-01.

Prof. LEI Fulin, leifulin@iet.cn

10.11949/j.issn.0438-1157.20160896

TK 227

A

0438—1157（2016）12—4959—10

中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項項目（XDA07050500）。

supported by the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDA07050500).

2016-07-01收到初稿，2016-09-22收到修改稿。

聯(lián)系人：雷福林。第一作者：馬喬（1986—），男，博士研究生。