張姬一哲，王運東，費維揚

（化學工程聯(lián)合國家重點實驗室，清華大學化學工程系，北京 100084）

引 言

液液萃取是一種常見的化工分離過程，通常由兩種不互溶或部分互溶的液體組成萃取體系，萃取物質因和兩相的親和力不同從其中一相轉移到另一相，從而實現分離。相較于傳統(tǒng)的精餾分離，液液萃取可以實現共沸物、熱敏性或難揮發(fā)的物質的分離，并適用于稀溶液體系[1-2]。

液液萃取的發(fā)展和應用最早可以追溯到古羅馬時代，在熔融狀態(tài)下，用鉛作為溶劑從金屬銅中提取金和銀[3]。20世紀初，液液萃取伴隨著石油化工的發(fā)展而有了實際的工程應用，如通過萃取去除芳烴，實現煤油的純化以提高其燃燒性能[4]。在第二次世界大戰(zhàn)后，液液萃取在制藥領域和核工業(yè)得到重視。在制藥領域，以青霉素為主的抗生素的純化分離，挽救了無數人的生命[5]；1950年代從美國發(fā)展起的核工業(yè)，通過萃取技術實現了鈾、钚等元素的分離[6]。與此同時，有關液液萃取的理論和數學模型也隨之建立。從最初的平推流理想化假設，逐漸過渡到考慮兩相返混的軸向擴散模型，并開始關注液滴層面的微觀行為[7]，以實現對萃取過程更加準確的描述。

進入21世紀以來，人類社會面對了能源與環(huán)境等多方面的挑戰(zhàn)，促使化學工業(yè)向著綠色化、高端化、可持續(xù)的方向發(fā)展。Nature期刊在2016年總結了將改變世界的七大分離過程[8]：從原油中分離烴類、從海水中分離鈾、烯烴與烷烴分離、從稀溶液中解吸二氧化碳、從礦石中提取稀土元素、分離苯及其衍生物，以及提取廢水中微量污染物；并提出在未來亟需開發(fā)常溫下的分離技術以替代精餾等熱分離技術，以減少全球的能源消耗和碳排放。在這樣的大背景下，液液萃取將會在更廣泛的領域受到關注，應用前景光明。

液液萃取過程的實現有賴于萃取設備的開發(fā)。根據液液兩相的分散方式，萃取設備可以分為混合澄清槽、萃取塔和離心萃取器三大類[9]。其中，萃取塔設備因其占地面積小、處理能力大、運行可靠等優(yōu)勢在工程上廣受青睞。根據萃取塔中內構件的不同，又可以將萃取塔分為填料塔、篩板塔、轉盤塔、脈沖塔、往復振動(Karr)塔、機械攪拌(Kühni)塔等不同類型，根據實際情況適用于不同體系。

在選定適用的塔型后，就需要結合實際要求對萃取過程進行放大設計。由于液液萃取體系的復雜性，當前的設計放大過程仍十分依賴于實驗，需要大量的小試、中試研究水力學和傳質性能并逐級放大。雖然有理論模型的發(fā)展，但是模型對于液滴之間的相互作用描述并不充分(如返流模型、擴散模型)，或模型參數較多且求解復雜(群體平衡模型、組合模型)，在實際應用中仍存在問題。因此，液液萃取塔的設計放大和優(yōu)化還十分依賴于以往的設計經驗，并需要大量實驗數據的采集。

由此可見，液液萃取過程在迎來更廣泛應用的同時，也對萃取塔的設計提出了更高的要求，當前的設計放大手段亟待改善。這些年，伴隨著先進的實驗測量技術和計算能力的發(fā)展，為液液萃取塔的研究提供了更多的維度，也為萃取塔的設計放大提供了更多的思路。本文總結了近些年萃取塔的研究現狀，并對其未來發(fā)展方向進行了展望。

1 萃取塔研究現狀

對于液液萃取塔設備的研究，常常圍繞實驗測量和模型化兩方面展開，在不同運行條件下進行實驗，測量并采集塔內的流動情況、存留分數、液滴尺寸分布、濃度分布等關鍵參數，并將這些參數與體系物性和操作條件相關聯(lián)，建立數學模型，從而對塔內流動和傳質行為做出預測。與此同時，還關注于新型內構件和塔設備的開發(fā)，針對不同體系的特點來優(yōu)化塔的結構，強化萃取傳質。

1.1 實驗測量技術

由于液液體系較為復雜，兩相物性相差較小，因此有關液液體系的流動和傳質測量技術相較于其他體系相對落后[10]。近年來隨著測量技術的發(fā)展，不斷開發(fā)出新技術，逐步向更多維、更微觀的測量方向發(fā)展，為實現萃取塔的定性和定量研究提供了可能。

通常來說，萃取塔內存在的液液兩相，一相是連續(xù)相，一相為分散相以液滴的形式存在，按兩相的相對運動可以分為兩相并流、錯流和對流。塔內的流動直接影響著兩相的接觸情況，決定著萃取過程的好壞。首先，對于塔內連續(xù)相流場的實驗測定，常見的方法有：激光多普勒技術(laser Doppler velocimetry,LDV)、粒子圖像測速法(particle image velocimetry,PIV)等。LDV技術通過在流場中加入示蹤粒子，激光束聚焦到粒子上時發(fā)生散射，檢測器接受到散射光，并結合入射光計算出多普勒位移的方法，進而得到粒子的運動速度。其優(yōu)點在于測量精度高，不足在于單點測量。PIV技術突破了這一局限性，通過脈沖激光片光源照射流場并采用相機同步拍照，得到一系列脈沖間隔下的示蹤粒子圖像，計算可得粒子速度，從而實現流體流動空間某一平面上的瞬態(tài)速度場。Fei等[11]采用LDV技術測定了轉盤萃取塔內的連續(xù)相單相的流場速度，測量結果和計算相吻合，發(fā)現級內的渦流結構強化了混合和傳質，而級間的渦流結構會造成軸向返混。Drumm等[12]通過PIV測定了DN450的轉盤萃取塔內單相和兩相流的流場，并與計算結果相互比較。通過PIV技術測量得到的速度梯度場可以計算塔內湍動能的分布，研究發(fā)現模擬對于兩相流場中渦流和死區(qū)的模擬精度還有待提高。類似地，Steinmetz[13]、Kolb[14]和Hlawitschka[15]通過PIV技術對攪拌萃取塔內的流場進行了測量，裝置和結果如圖1所示。

圖1 以攪拌萃取塔為例的PIV測量裝置和結果[14]：(a)PIV流場測量裝置；(b)攪拌萃取塔內的流場測量結果Fig.1 PIV setup and measurement of a lab-scale Kühni column[14]：(a)PIV measurement setup;(b)Measurement results of Kühni column Δt—脈沖的時間間隔；1—標準PIV拍攝相機位置；2—體視PIV拍攝相機位置

對于分散相液滴的測量，關注于不同尺寸液滴的捕捉，液滴尺寸的控制對于萃取過程十分關鍵，過大的液滴尺寸意味著較小的傳質比表面積，而過小的液滴尺寸則更容易發(fā)生液泛，從而超出塔的正常操作范圍。測量液滴的方法可大致分為接觸式測量和非接觸式測量。接觸式的方法如取樣法、電導探針法、光纖探針法等，其優(yōu)勢在于采樣方法直接，不足在于取樣過程會影響塔內的流場；非接觸式的測量方法包括激光散射法、拍照法等，其優(yōu)勢在于不會對塔內的流場造成干擾，但對于高存留分數情況下的測定能力有限。隨著這些年工業(yè)視覺的發(fā)展，對于拍照測定的方法，當前已有一些商業(yè)化的應用[16-17]，如圖2所示。根據拍照所使用的鏡頭不同[18]，又可以分為傳統(tǒng)鏡頭(entocentric lens)、遠心鏡頭(telecentric lens)和超遠心鏡頭(hypercentric lens)。遠心鏡頭相較于傳統(tǒng)工業(yè)鏡頭，可以矯正視覺誤差，在一定物距范圍內拍攝的圖像放大倍率不變，這對于拍攝塔設備內不在同一平面上運動的液滴十分重要，無需對多放大倍率多次標定。Mickler等[19]將遠心鏡頭結合圖像處理技術應用于機械攪拌萃取塔內液滴的在線測定，可以得到不依賴于距離標定的液滴尺寸，實現高達25%的存留分數下的測定并將誤差控制在5%以內。另外，在利用拍照法對液滴尺寸分布進行測量時，往往會需要處理大量的圖片，且在存留分數較大時，液滴之間還會相互重疊遮蓋，造成圖像識別不出來或識別得到的信息不準。近年隨著圖像識別技術的進步，Hampel等[20]采用五層卷積神經網絡圖像分割技術，基于5000張通過遠心鏡頭實驗采集的圖像，首先利用訓練集圖像對神經網絡進行訓練，進而將訓練好的神經網絡用于測試集圖像進行液滴識別，此方法可以提高液滴識別的準確率，相較于商用圖像識別軟件圖像識別效果更好，如圖3所示。

圖2 液滴群尺寸分布的拍照測量方法[16]Fig.2 Photogrammetric measurement of droplet size distribution[16]

圖3 液滴群的拍攝和圖像識別[20]:(a)遠心鏡頭拍攝萃取塔內的液滴;(b)圖像識別前后對比Fig.3 Capture of drop swarm in the column and image analysis[20]:(a)Drop swarm captured by telecentric lens;(b)Image analysis results

另外，由于液滴在塔內不斷運動并發(fā)生破碎、聚并等行為，對于液滴的微觀瞬時行為，可以通過高速攝像技術進行高時空分辨率下的觀測，如圖4所示。Zhang等[21]通過高速攝像拍攝了Karr萃取塔中液滴破碎的過程，總結了兩種液滴破碎的形式，基于板潤濕性造成的破碎和流場剪切造成的破碎；Villwock等[22]、Gebauer等[23]和Kamp等[24]搭建了液滴聚并的裝置，通過固定一個液滴，自由釋放另一個液滴實現聚并的過程，還探究了離子對于聚并的影響。通過高速攝像機拍攝兩個液滴從相遇到排液再到聚合的全過程，可以實現超過60000幀/秒的觀測。

圖4 高速攝像機拍攝的液滴破碎和聚并：（a）往復振動塔中由于剪切作用造成的液滴破碎［21］（煤油-水體系，振動強度Af=2.53 cm/s，板開孔率，54.4%，Photron FASTCAM Mini WX50拍攝，1000幀/秒）；（b）液滴聚并全過程［24］（上方液滴直徑=2.6mm，下方液滴直徑=2.5mm，由Phantom v711拍攝，63021幀/秒）Fig.4 Breakup and coalescence of single drop captured by high-speed camera:(a)Single drop breakage due to shear stress in the reciprocating plate column[21](kerosene-water system,Af=2.53 cm/s,fraction of plate open area,54.4%captured by Photron FASTCAM Mini WX50with 1000frames per second);(b)Drop coalescence process[24](drop at top,2.6mm;drop approaching,2.5mm;captured by Phantom v711with63021frames per second)

隨著傳質過程的進行，塔內濃度不斷發(fā)生變化，傳統(tǒng)的沿塔高的濃度變化通過塔內取樣法獲得，雖然操作簡單直接，但常常會因為兩相流動難以取得十分純凈的兩相，需要對取樣管進行結構設計[25]。由于萃取過程涉及的兩相相互作用較為復雜，在液滴的生成、運動和破碎聚并時都伴隨著濃度變化，因此傳質是一個發(fā)生在三維空間、實時變化的復雜過程，對實驗測定的要求很高。目前文獻中對于傳質的測定主要關注于單液滴的層面，如液滴生成過程，可以通過激光誘導熒光(laser-induced fluorescence,LIF)、共聚焦拉曼光譜(confocal Raman spectroscopy,CRS)的方法可視化研究。例如，Wang等[26]通過LIF研究了液滴生成階段的傳質和Marangoni效應，可以實現對液滴內傳質物質濃度的可視化呈現，并探究了初始濃度，液滴生成速度，兩相物性和傳質物質密度對于Marangoni效應的影響。Heine等[27]通過CRS測定界面張力液滴內濃度隨時間的變化來研究Marangoni效應對于傳質過程的影響，發(fā)現對于初始時刻瞬間的傳質無法準確測量，測量方法存在一定的局限性。

可以看出，在萃取塔內實時發(fā)生著復雜的流動和傳質行為，并且二者高度耦合，相互影響，為真實測量帶來了難度。隨著實驗技術的不斷進步，一些組合技術也逐漸被開發(fā)，將優(yōu)勢互補的技術相結合以獲取更多的信息。例如，Hlawitschka等[29]將PIV和LIF技術相結合對小型Kühni攪拌萃取塔進行研究，通過PIV獲取速度場和湍動能等信息，通過LIF得到物質濃度分布，二者相結合來研究不同操作條件下攪拌塔內的流動和傳質行為。Heine等[28]通過結合LIF和彩虹紋影法(rainbow schlieren deflectometry,RSD)，可以實現對液滴的滴內和滴外傳質物質的濃度分布的呈現，如圖5所示，克服了兩種方法單獨使用的局限性。表1總結了部分萃取塔相關研究的實驗測量技術。

表1 萃取塔相關研究的實驗測量技術Table1 Experimental measurements in studies of extraction column

圖5 通過LIF和RSD技術可視化液滴生成過程的傳質[28](液滴最終直徑2.5mm；連續(xù)相：水；液滴：含10%(質量)丙酮的甲苯)Fig.5 Mass transfer during drop formation visualized via LIF and RSD method[28](final drop size，2.5mm；continuous phase:water；dispersed phase:10%(mass)acetone in toluene)

對于大型工業(yè)設備的測量，相較于實驗室設備情況更為復雜，測量難度較大。近些年，隨著工業(yè)傳感器等技術的蓬勃發(fā)展，也為傳統(tǒng)萃取裝備的研究提供了新思路。例如，Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf研究所開發(fā)了一種新型的電導傳感器陣列來輔助塔板附近的流場研究[39-40]。他們將傳感器陣列安裝在DN800塔內的開孔率為13.6%的篩板上，如圖6所示，傳感器陣列包含776個電極并均勻分布。在塔運行的過程中，傳感器以5000幀/秒的速率實時采集存留分數的信息，通過在不同軸向高度的測量便可以得到3D的流場信息。但目前實驗中所用的是水和空氣的氣液兩相體系，未來可以借鑒相同的思路開發(fā)適用于液液體系的測量手段。

圖6 電導傳感器陣列來輔助塔板附近的流場研究[39-40]:(a)部署傳感器的塔板;(b)塔板上液相3D分布的情況Fig.6 Visualization of the flow via conductivity sensor array on the plate[39-40]:(a)Sensors installed for column plates;(b)3D liquid holdup distribution on the plate

1.2 模型和模擬計算

1.2.1 基于液滴的模型化研究 對于萃取塔的理論模型化研究，早期通過借鑒精餾、吸收等成熟理論建立并發(fā)展起來。理想化的平推流模型假設塔內的兩相“柱塞式”流動，顯然過于簡化不能準確描述。液液兩相在塔內的流動受到塔內構件和兩相相互作用的影響，存在明顯的流動非理想性。據報道，對于工業(yè)規(guī)模的萃取設備，多達90%的塔高都用來彌補返混造成的影響[1]。因此，需要考慮軸向返混的模型量化描述返混行為，包括適用于逐級接觸設備的返流模型和適用于微分設備的擴散模型。對于分散相的非理想性，采用前混模型或群體平衡模型，不再假設單一的液滴平均尺寸，而是考慮液滴尺寸分布。由返混和前混模型組成的組合模型，則同時考慮了連續(xù)相和分散相的非理想性，更充分地描述塔內的行為，但存在著模型參數多、求解困難等問題，限制了其工程應用。

基于模型化過程的現存問題，德國的學術界和工業(yè)界曾聯(lián)合開展項目[41]，提出一種基于液滴的模型化研究(drop-based modeling)。旨在通過單液滴的實驗，建立起有關單液滴運動、破碎、聚并和傳質等的子模型，并將這些模型應用于一元或二元的群體平衡模型(population balance model,PBM)中，并對其求解得到沿塔高方向的液滴尺寸分布、存留分數分布和濃度分布。這種模型化方法的優(yōu)勢一方面在于聯(lián)系了塔內的微觀和宏觀性質，從而對塔內的行為更加精準地描述，另一方面，對于新體系或者新塔形，只需要通過單液滴實驗重新標定模型中的參數，在一定程度上可以大大減少中試環(huán)節(jié)的實驗。

一般來說，群體平衡模型的形式為[9]：

其中，包括液滴尺寸分布隨時間變化項(1)，傳遞項(2)，軸向擴散項(3)和源項(4)。其中源項又包括液滴破碎、聚并導致的數量變化4項：

PB的兩項表示由于破碎減少的液滴(PB-)和因破碎生成的液滴(PB+)，同理，PC兩項分別表示由于聚并減少的液滴(PC-)和因聚并生成的液滴(PC+)，具體的模型表達式如下[42]：

式中，g為破碎速率；q為破碎子液滴的分布；w為聚并速率。下角標i，j，q表示不同直徑的液滴，M表示母液滴，dd表示子液滴。這些都需要通過進行單液滴的研究來確定。針對不同的萃取塔類型，液滴發(fā)生破碎和聚并的機理不同，因此子模型也不盡相同。通常來說，可以通過統(tǒng)計的方法來確定子模型，液滴破碎研究關注于破碎概率、破碎時間和子液滴分布，液滴聚并研究關注于碰撞頻率和聚并概率的確定，但由于液滴聚并實驗對體系的純凈度要求非常高，目前相關研究還較少。具體研究介紹可參考文獻[43]。表2匯總了部分相關研究。對于不同的塔型，其流場結構不同，相應的液滴破碎和聚并的行為存在差異，目前針對幾種常見的塔型，如攪拌萃取塔[44-46,53]、轉盤萃取塔[47,52]、振動篩板萃取塔[21,48]、脈沖板環(huán)萃取塔[49-50]、脈沖篩板塔[51]等都已有相應的單液滴的研究。

表2 萃取塔單液滴的研究Table2 Single drop studies for extraction column

可以看出，基于液滴的模型化方法建立起的模型復雜程度是比較高的，因此需要相應地開發(fā)算法來對模型進行求解。目前常用的求解方法有直接離散化方法(class method,CM)、矩量法(method of moments,MOM)、蒙特卡洛法(Monte Carlo method)和最大熵方法(maximum entropy method)等。Bart等[54]根據矩量法開發(fā)出了正交矩量法(QMOM)、直接正交矩量法(M-QMOM)和適應性正交矩量法(ADQMOM)等。矩量法的優(yōu)勢在于計算精度高且效率高，節(jié)省計算成本，便于和流場計算相耦合，不足之處在于不能提供詳細的液滴尺寸分布信息。Pfennig等[55]開發(fā)蒙特卡洛法求解PBM，通過追蹤大量單個液滴的在塔內的運動軌跡，其優(yōu)勢在于可以考慮更多液滴的行為而不增加模型的復雜度，局限性在于難以與流場模擬進一步耦合。

1.2.2 計算流體力學（computational fluid dynamics，CFD）模擬 計算流體力學模擬技術興起于20世紀60年代，通過離散化來得到流體力學控制方程的數值近似解。對于萃取塔的研究，Hlwaitschaka等[56]綜述了CFD在萃取塔設計中的應用和挑戰(zhàn)。

一方面，CFD模擬可以用來輔助萃取塔內單液滴的研究，可以將液滴周圍流場可視化，提供有關湍動能[57]、流場剪切力分布[21]的信息，進而和液滴破碎聚并的行為相關聯(lián)；還可以通過VOF方法(volume of fluid method,VOF)[58]和水平集法(level-set method,LSM)[59]捕捉液液相界面，模擬瞬時的界面變化，研究破碎聚并的微觀機理。Zhang等[21]對往復振動篩板塔的單液滴破碎實驗裝置中的水相進行了模擬，采用移動參考坐標系的方法，計算得到流場剪切力的分布，如圖7(a)所示，并將剪切力和液滴破碎的位置相關聯(lián)，呈現很好的一致性，最終得到考慮了平均剪切速率的液滴破碎概率。

另一方面，CFD還可以對整塔內的流場進行模擬，研究宏觀流場結構，并耦合群體平衡模型(PBM)組成CFD+PBM對整塔進行模擬，CFD可以為PBM提供流場和湍動能等信息，而PBM可以通過液滴破碎聚并影響分散相改變兩相流場。Drumm等[61]對于含有3級的小試轉盤萃取塔進行了單相和兩相流體的CFD模擬，和PIV流場測量結果一致性較好，進而將PBM和CFD在商用軟件中相耦合[62]，可以得到塔內的液滴尺寸分布。之后他們又將開發(fā)的群體平衡模型的求解方法通過用戶自定義函數寫入軟件，CFD+PBM耦合模擬了直徑為150mm含有20級的中試轉盤萃取塔[60]，如圖7(b)所示，塔內存留分數和平均粒徑的分布和理論值符合較好，這也說明CFD模擬不僅適用于實驗室中的小試研究，對于大型的工業(yè)塔設備同樣適用，可以用于萃取塔的放大設計。

圖7 CFD模擬結果：(a)CFD模擬振動篩板塔內剪切力分布輔助單液滴破碎研究[21];(b)CFD+PBM模擬攪拌萃取塔內平均液滴直徑d30的分布［60］Fig.7 CFD simulation results：(a)Shear stress distribution for the single drop breakage study in reciprocating plate column via CFD simulation[21];（b）Mean drop size d30distribution in RDC column via CFD+PBM［60］

當前CFD和PBM耦合的模擬技術考慮了流場和液滴尺寸分布的相互作用，雖相對于單純的CFD模擬已有較大進步，但對于液滴形變的描述仍不是十分全面，近些年也在逐步發(fā)展多尺度模擬方法。Yu等[63]對于脈沖板環(huán)塔進行了模擬探究，在液滴層面上，通過水平集法捕捉液滴的界面，發(fā)現了和實驗觀測一致的三種破碎機理。在宏觀層面上，發(fā)展了水平集-群體平衡模型的多尺度模擬方法，如圖8所示，將水平集模擬方法得到的破碎核函數和CFD-PBM模擬耦合，模擬得到的液滴尺寸分布與實驗結果符合很好，擺脫了目前CFD-PBM數值模擬中群體平衡模型源項對實驗數據的依賴[64]。

圖8 水平集-群體平衡模型多尺度模擬技術[64]Fig.8 Multi-scale simulation method[64]

隨著模型越來越復雜全面，模型的求解過程也更加復雜且耗時較長，如何權衡模型的復雜性和準確性也值得探究。Attarakih等[65]曾報道計算一個二維考慮了液滴破碎聚并和一個組分的傳質的萃取塔CFD耦合PBM模型，雖然模型考慮的因素較為完全，但其求解時間需要長達27d。因此近些年，一些研究者也提出將CFD和PBM解耦，建立簡化的分區(qū)模型(compartment model)。Weber等[66-67]對Kühni攪拌萃取塔構建了分區(qū)模型，將整個萃取塔分為53個攪拌小區(qū)，通過CFD對小區(qū)內的單相流流場進行模擬，考慮分散相液滴的影響對流場信息進行修正，并將修正后的流場信息傳入分區(qū)模型，結合PBM模型充分考慮液滴的運動、破碎聚并和傳質等行為，模型成功地預測了不同操作條件下沿塔高方向的液滴尺寸和傳質物質濃度分布。

另外，隨著人工智能算法等數據驅動模型的快速發(fā)展，一些研究者也在探究其在萃取塔模型化方面的應用。通常來說，根據模型的不同層次可以把模型分為機理模型、黑箱模型和灰箱模型[68]。機理模型是根據萃取塔內的傳遞機理建立起的模型，具有較強的實用性，但隨著考慮的因素增加，模型的復雜性也隨之增加，會造成上述的求解困難。黑箱模型又稱數據驅動的模型，通常根據已知數據的輸入，輸出模型的預測值。優(yōu)點在于不需要對過程的機理了解十分清楚，但準確的預測需要建立在大量的數據基礎上?；蚁淠Ｐ蛣t介于機理模型和黑箱模型之間，通過采集到的數據建立簡化的模型，從而避免了機理模型的復雜性和黑箱模型完全基于數據的特點。例如，Brockk?tter等[69]對脈沖篩板萃取塔內不易描述的液泛現象建立了黑箱和灰箱模型，數據集基于文獻中報道的3000種不同操作條件下脈沖篩板塔的液泛情況，結果表明兩種模型都具有較高的預測精度，均方根誤差在1.6 ×10-3m/s左右。但需注意數據驅動的模型化方法不是萬能的，對于復雜的化工過程了解其機理仍十分關鍵[70]，數據驅動模型的適用邊界也值得進一步探究。

1.3 過程強化研究

基于實驗和模型化兩方面的研究，傳統(tǒng)的萃取塔設備在工程上已取得廣泛地應用，如何進一步提高萃取過程的效率，強化傳質行為便成為下一個目標。

一方面，可以通過對塔內構件如填料和篩板的結構優(yōu)化，進一步增大液液兩相的傳質面積，有效促進液滴不斷地聚并分散。對于填料萃取塔，清華大學費維揚等研制的內彎弧形筋片扁環(huán)填料[71]和撓性梅花扁環(huán)填料[72]，通過內彎弧形結構和極低的高徑比(0.2 ～0.3)設計，可以有效地促進液滴的分散。在這兩類填料的基礎上，開發(fā)出的帶有加強筋和鋸齒形窗口的內彎弧形筋片扁環(huán)[73]，增強了加強筋片和鋸齒形窗口進一步強化湍流，使液滴的尺寸分布更為均勻，有效提高傳質效率。目前，前兩類扁環(huán)填料已在潤滑油精制等石油化工過程中得到了廣泛的工程應用[74-75]。朱慎林等[76]開發(fā)出的蜂窩型規(guī)整填料，不僅可以切割液滴發(fā)生破碎，還由聚合導流的作用，從而增大了塔的處理量，此類型的填料已成功應用于汽油脫硫醇的工藝。針對脈沖萃取塔，Yi等[77]開發(fā)出新型復合陶瓷內構件，通過實驗和模擬的研究表明，新型內構件的使用相較于傳統(tǒng)的脈沖篩板塔而言，可以有效減小液滴平均直徑約30%并增大50%的存留分數，提升整體傳質效率。Li等[78]對于脈沖板環(huán)塔改進了板環(huán)的結構，將板的邊緣與環(huán)的內部改為鋸齒狀，以強化液滴在內構件邊緣的破碎，對于傳質較慢的反應萃取體系的萃取效果有所提升。

另一方面，還可以通過優(yōu)化現有的萃取塔結構，強化兩相混合，減少軸向返混，提升傳質效果。Li等[79-80]開發(fā)分散-聚合脈沖篩板塔，將帶有導向孔的聚并板周期性地插入到非浸潤的普通篩板中，研究表明，通過優(yōu)化的篩板結構，可以有效地使液滴通過不斷地破碎聚并再破碎實現表面更新，從而大幅提高了整塔的處理能力和傳質效率。針對轉盤萃取塔，Fei等[81]開發(fā)出新型轉盤萃取塔，通過在塔內的固定環(huán)平面增加帶篩孔的擋板來減少返混的影響，通過CFD模擬和LDV測量研究表明，增加擋板后的轉盤塔在保持原處理能力基本相當的同時，傳質效率可提高15%～25%。近些年，新開發(fā)的攪拌-脈沖萃取塔，將攪拌萃取塔與脈沖萃取塔的內構件相結合，可以大大強化兩相混合，中科院過程所尚在對其進行實驗和模型化的研究[82-83]。表3中總結了部分相關研究。

表3 萃取塔過程強化的相關研究Table3 Studies of extraction process intensification

2 結語和展望

綜上，有關萃取塔的研究圍繞實驗和模型化兩個方面，實驗方面關注于宏觀萃取塔層面和微觀液滴層面流動和傳質行為的測量；模型化方面?zhèn)戎赜诮Y合兩相的之間相互作用和流動的非理想性，建立多尺度的模型和模擬手段?；趯嶒灪湍Ｐ突椒ǎY合實際萃取體系，不斷通過優(yōu)化設計塔的結構強化傳質。未來，隨著化學工業(yè)向著數字化、可持續(xù)的方向發(fā)展，對液液萃取過程和萃取塔的研究提出了更高的要求，有以下幾點可以進一步探究。

續(xù)表3

(1)實驗層面，關注于萃取塔多種形式數據的原位測量和采集，開發(fā)在線分析手段，以實現萃取塔的實時監(jiān)測和優(yōu)化。隨著傳感技術和成像技術等技術的不斷進步，采集的數據類型更加多元，結合先進的數據分析和圖像處理等技術，可以實現對萃取過程在微觀和宏觀多層次的高時空分辨的觀測；在實際工業(yè)應用中，有望利用這些技術對萃取塔的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測和分析[18]，從而實現對運行故障的預警，確保萃取塔在最優(yōu)的條件下平穩(wěn)運行。

(2)模型化方面，關注于微觀層面的液滴行為，考慮傳質過程的影響，結合數據驅動模型和機理模型的優(yōu)點發(fā)展多尺度模型化方法。目前較多液滴微觀層面的模型主要基于液液兩相標準體系，較少考慮傳質過程的影響。而在液液萃取塔中，沿塔高方向不斷發(fā)生傳質，界面張力實時發(fā)生變化，這些都影響著液滴的運動、破碎和聚并等行為，而液滴的運動狀態(tài)又同時影響著塔內的流動和傳質。另外，實際萃取體系中可能存在的鹽離子和表面活性劑等也會對過程產生影響，如何將這些因素考慮到模型中值得進一步探究；另外，如何把數實驗據、模型和萃取過程更好地結合，是否可以采用灰箱或黑箱模型作為補充來解決機理模型難以描述的情景等[85-86]，都是未來學術界和產業(yè)界值得共同探究的問題。

(3)過程強化方面，關注于對新萃取體系進行萃取設備和內構件的開發(fā)。例如，生物質能源下游分離過程的高黏度體系[87]、廢舊電池中貴金屬元素回收的反應萃取體系[88]，天然藥物分離的低濃度體系[89]等，如何結合新體系的特點設計和開發(fā)相應的強化傳質的內構件或新塔型有待進一步探索。

符號說明

Dd——分散相軸向擴散系數，m2/s

d——液滴直徑，m

g——液滴破碎速率，s-1

P(PB-,PB+,PC-,PB+)——群體平衡模型中的破碎和聚并子模型，m-1·s-1

P——液滴體積分布

q——子液滴體積分布

t——時間，s

V——液滴體積，m3

w——液滴聚并速率，m3/s

z——沿塔方向高度，m