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        玉米基燃料乙醇工藝節(jié)能減排系統(tǒng)集成設計

        2022-04-12 00:59:50趙海越修奧瑞劉祥春
        安徽化工 2022年2期
        關(guān)鍵詞:流股約束條件吸收塔

        趙海越,修奧瑞,雷 昭,劉祥春,2

        (1.安徽省煤潔凈轉(zhuǎn)化與綜合利用重點實驗室,安徽工業(yè)大學化學與化工學院,安徽 馬鞍山 243032;2.安徽科達節(jié)能股份有限公司,安徽 馬鞍山 243021)

        目前燃料乙醇是世界上生產(chǎn)規(guī)模最大的生物能源。乙醇俗稱酒精,可以以一定的比例摻入汽油作為汽車的燃料,不但能替代部分汽油,而且排放的尾氣更清潔[1]。我國的燃料乙醇生產(chǎn)已形成規(guī)模,主要是以玉米為原材料,同時積極開發(fā)秸稈等其他原料生產(chǎn)乙醇[2]。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的全國糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù),2019 年全國糧食總產(chǎn)量為66 384萬噸,比2018年增加594萬噸,增長0.9%,創(chuàng)歷史最高水平,但我國現(xiàn)有的玉米基燃料乙醇工藝裝置能耗較高,碳排放較大。

        目前,乙醇胺(MEA)吸收CO2法是國際上CO2捕獲和封存技術(shù)(CCS)項目中應用最廣泛、研究最多的方法之一,其具有與CO2反應速率快、吸收速度快、吸收能力強、反應活性高、溶劑成本低等優(yōu)點[3]。

        本設計在原有玉米基燃料乙醇工藝模型的基礎上進行節(jié)能減排優(yōu)化,順應國家節(jié)能減排要求,符合國家“低能耗”和“碳中和”策略[4]。

        1 模型的建立及流程說明

        本模型根據(jù)玉米基燃料乙醇現(xiàn)有流程工藝,利用Aspen Plus軟件建立了玉米基燃料乙醇工藝模型,如圖1所示。此工藝流程共分為Liquefaction,Saccharification,F(xiàn)ermentation,Distillation,Dehydration,DDGS dewatering and drying 和CO2Scrubbing七大板塊。此工藝對原材料進行液化、糖化,將生物質(zhì)中的淀粉等多糖轉(zhuǎn)化為葡萄糖,再通向反應器將葡萄糖轉(zhuǎn)化為乙醇和CO2,對產(chǎn)物進行精餾、干燥等一系列操作,分別獲得產(chǎn)物乙醇及副產(chǎn)物CO2。原工藝消耗淀粉近7 t/h,耗水近6 t/h,乙醇的產(chǎn)量為7.6 t/h,CO2排放量為3.5 t/h。該工藝不僅能耗與水耗較高,且CO2排放量較高,嚴重危害生態(tài)環(huán)境。

        圖1 玉米基燃料乙醇工藝流程圖[5]

        2 工藝節(jié)能優(yōu)化設計

        2.1 選擇能耗較高模塊

        在Aspen Plus 軟件上做能量分析(表1),尋找出七個擁有節(jié)能空間最大的換熱器,分別是COND6,EM01DUTY,EM01,EM06H,ED05C,ED05H,ED04,共計耗能64 542.35kJ。

        表1 能量分析表

        2.2 制作質(zhì)量能量流程圖

        通過將Aspen Plus 與Excel 中的Aspen Simulation Workbook(ASW)連接,將每個換熱器數(shù)據(jù)導入Excel 中單獨分析每個模塊,將復雜的工藝流程簡單化,具體分析每個換熱器的能耗。模塊能量流程圖能夠很直觀地看出每個換熱器的進料能量流量、公用工程所提供的能量流量(Q)與出料能量流量,并進行能量衡算。具體換熱器的能量流量見表2。

        表2 各模塊流量分析

        2.3 確定約束條件

        通過對整個工藝進行分析確定可變參數(shù),并對可變參數(shù)進行靈敏度分析確定約束條件。本次節(jié)能優(yōu)化確定了4個可變參數(shù)。

        2.3.1 87WATER流股中水的進料量

        87WATER 流股為水的進料股,其水的原進料量為23 955.7 kg/h。該股水進入氣液分離塔分離出CO2,并循環(huán)利用為主反應提供水。在Aspen Plus 中做靈敏度分析,研究此股水進料對CO2分離量的影響(圖2),當進料量為8 000~30 000 kg/h 時程序可以正常運行。由圖2 可知,CO2分離效果不是特別明顯,需要進一步強化。

        圖2 水進料量對CO2分離量的影響

        2.3.2 1GRAIN流股中水的進料量

        1GRAIN 流股與87WATER 流股均為水的進料股,1GRAIN 水的原進料量為16 960.6 kg/h,該股進料同87WATER 進料循環(huán)利用的水一同進入發(fā)酵塔參加反應。經(jīng)分析得,1GRAIN中水進料在0~16 960.6 kg/h范圍內(nèi)可正常運行程序,故取之為約束條件(圖3)。

        圖3 水進料量對31ROV乙醇產(chǎn)量影響

        2.3.3 精餾塔RECTIFY

        (1)回流比

        圖4為RECTIFY 塔中回流比對31ROV流股乙醇產(chǎn)量的影響。原工藝回流比為2.3,當回流比取小于1.7時模擬運行錯誤,取1.7~9.0運行正常。由圖4可知,當回流比大于9.0 時曲線呈平緩趨勢,所以回流比的約束條件取為1.7~9.0。

        圖4 回流比對31ROV流股乙醇產(chǎn)量的影響

        (2)D∶F(餾出物進料比)

        圖5 為改變D∶F 對31ROV 流股中粗乙醇產(chǎn)量的影響。原塔中D∶F為0.341,通過初步模擬,發(fā)現(xiàn)D∶F小于0.34時模擬出錯,0.34~0.8模擬正常。由圖5可知,當D∶F大于0.58 時對乙醇產(chǎn)量幾乎無影響,故取約束條件為0.34~0.58。

        圖5 D∶F對31ROV流股乙醇產(chǎn)量的影響

        2.4 探究最佳變量

        通過上述的約束條件,結(jié)合工藝分析,對約束條件等距劃分出9 個離散點,以案例1 為原始數(shù)據(jù),借助ASW對10個案例進行模擬運算,結(jié)果如圖6所示。

        由圖6(a)可知,與案例1 相比,通過改變不同的可變參數(shù),能耗呈下降趨勢。水的進料量越低,精餾塔中的回流比與餾出物進料比越高,總能耗(研究的換熱器所需耗能的總和)越低。由圖6(b)可知,采取能耗最低的案例10 對乙醇的產(chǎn)量無明顯影響。綜上分析,我們以案例10 的數(shù)據(jù)為最佳可變參數(shù),即水的進料量為8 000 kg/h,回流比為1.7,餾出物進料比為0.34。

        圖6 不同案例的能耗(a)及乙醇產(chǎn)量(b)的分析

        3 工藝CO2減排優(yōu)化設計

        3.1 建立流程模型

        在Aspen Plus 平臺上建立CO2吸收模塊流程圖(圖7),工藝路線中選用Radfrac 吸收塔,該吸收塔有兩股進料口,用來通入原工藝流程中含CO2的尾氣及MEA吸收液。有兩股出料口,流股G2 中碳達標后排放至大氣中,流股L1 中吸收大量的CO2集中儲存。經(jīng)調(diào)試得出吸收塔內(nèi)溫度為15℃,塔板數(shù)為8時效果最佳。

        圖7 吸收塔模型

        3.2 調(diào)節(jié)模型參數(shù)

        對吸收液和吸收塔進行參數(shù)調(diào)節(jié)。采用控制變量法,每次只對一個參數(shù)進行上下調(diào)節(jié)。調(diào)節(jié)并確定一個參數(shù)后再進行另一參數(shù)的調(diào)試,同時也觀察各參數(shù)之間的相互影響,選擇最適合的參數(shù)進行最后的模擬。吸收液的總質(zhì)量流量為280 000 kg/h,MEA濃度為35%。圖8(a)為不同壓力對CO2吸附量的影響,圖8(b)為MEA的用量對吸收效果的影響。由圖8可知,通過調(diào)試,選擇以下參數(shù):乙醇胺的流量為100 000 kg/h,壓力0.9 bar。

        圖8 流股不同壓力(a)及MEA的用量(b)對吸收效果的影響

        將上述參數(shù)設定后,對流程進行模擬。通過查看流股結(jié)果可知:CO2的進料量為34 165.7 kg/h,出料股G2中為144.012 kg/h,CO2吸收率可達99.58%,吸收效果明顯。

        4 結(jié)論

        本文綜合利用Aspen Plus 及Excel 軟件中的ASW模塊,研究原料水的進料量、精餾塔的回流比等對換熱器能耗的影響規(guī)律?;谀芎淖顑?yōu)及不影響乙醇產(chǎn)品產(chǎn)量,將精餾塔的回流比由原工藝的2.3 優(yōu)化為1.7,原料水由原工藝的40 915 kg/h 優(yōu)化為8 000 kg/h,新工藝比原工藝節(jié)約能量33 082 kJ/s,節(jié)約水資源32 915 kg/h。采用乙醇胺吸收CO2,吸收效率高達99.58%,減少CO2排放量3.4 t/h。

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