3.2.2.1. Mô hình cân bằng nhiệt động lực học
Trong mô hình cân bằng cho quá trình hóa khí, thành phần của syngas được dự đoán thông qua giả thiết rằng các chất phản ứng hoàn toàn trộn lẫn với nhau và phản ứng
34 ở điều kiện trạng thái ổn định. Mô hình này tính toán cân bằng khối lượng, nhiệt và năng lượng trong toàn bộ lò hóa khí hoặc trong một số phần nhất định của lò hóa khí để xác định gần đúng thành phần khí đầu ra. Mô hình này được tiếp cận bằng 2 phương pháp: stoichiometric và non-stoichiometric.
Trong phương pháp stoichiometric, hằng số cân bằng được sử dụng để xác định một tập hợp các phản ứng hóa học xảy ra trong lò phản ứng. Các phản ứng quan trọng nhất được xem xét và các phản ứng khác bị bỏ qua có thể dẫn đến sai số nhỏ. Trong phương pháp non-stoichiometric, không cần cơ chế phản ứng để giải quyết vấn đề thông qua việc sử dụng tối thiểu hóa năng lượng tự do Gibbs. Phương pháp này phức tạp hơn một chút nhưng có lợi vì không cần phải có kiến thức phức tạp về các phản ứng hóa học. Nó rất thích hợp cho khí hóa sinh khối và RDF, vì thành phần nguyên tố của nguyên liệu là tất cả những gì cần thiết để có được công thức hóa học thông qua phân tích cuối cùng.
Các mô hình cân bằng có thể đơn giản, nhưng chúng có thể mô tả các thông số khí hóa khác nhau và thành phần của khí sản xuất khá chính xác. Điều này đặc biệt đúng đối với lò khí hóa downdraft vì nó thường hoạt động gần với các điều kiện cân bằng [22]. Tuy nhiên, phương pháp cân bằng có những hạn chế. Vì cân bằng nhiệt động lực học không xuất hiện khi nhiệt độ hoạt động thấp, nên phương pháp cân bằng không phải là phương pháp dự đoán chính xác cho lò hóa khí trong điều kiện này. Tuy nhiên, phương pháp cân bằng đã được sử dụng thành công trong việc mô hình hóa quá trình khí hóa trong lò hóa khí downdraft trong nhiều nghiên cứu.
3.2.2.2. Mô hình động học
Mô hình động học có khả năng dự đoán nhiệt độ và cấu hình thành phần khí bên trong bộ khí hóa. Nó cũng có thể dự đoán hiệu suất tổng thể của bộ khí hóa khi các điều kiện hoạt động nhất định của bộ khí hóa được đưa ra làm đầu vào. Mô hình động học xem xét cả phản ứng thủy động lực học và động học bên trong lò phản ứng, điều này rất quan trọng nếu thời gian lưu trú cần thiết để chuyển đổi hoàn toàn là đủ lâu. Do đó, nhiệt độ vận hành thấp có xu hướng phù hợp hơn ,nhiệt độ thấp hơn khi so với mô hình cân bằng. Mô hình động học có xu hướng chuyên sâu về mặt tính toán và độ phức tạp của chúng sẽ tăng lên khi cần biết nhiều biến đầu ra của mô hình.
35 Khi động học phản ứng được xem xét bên trong lò hóa khí, cân bằng thủy động lực học, khối lượng và năng lượng được sử dụng để xác định lượng hắc ín, than non và khí ở các điều kiện vận hành được sử dụng làm đầu vào. Mô hình động học nhạy cảm với hỗn hợp khí và rắn trong lò hóa khí, do đó mô hình động học có thể được chia thành các loại tầng cố định, tầng sôi và cuốn. Mặt khác, thủy động lực học xem xét các thông số từ quá trình hòa trộn trong lò phản ứng. Các mô hình sau có thể được phát triển từ thủy động lực học của lò phản ứng: không chiều, một chiều, hai chiều và ba chiều.
3.2.2.3. Mô hình CFD
Mô hình CFD giải quyết các phương trình bảo toàn khối lượng, năng lượng, động lượng và chất bên trong các vùng cụ thể của lò hóa khí. Mô hình này kết hợp cả mô hình động học và cân bằng để mang lại những lợi thế của cả hai mô hình. Đối với lò hóa khí , các mô hình CFD dự đoán nhiệt độ và lượng syngas rất chính xác khi thủy động lực học khí hóa được biết đến và được sử dụng làm đầu vào. Nó kết hợp phản ứng hóa học và dòng hạt trong bộ khí hóa. Đây là thách thức và tính toán nặng nề trong CFD vì sự phức tạp của mô hình. Các mô hình CFD đã được sử dụng với tần suất ngày càng tăng để nghiên cứu hiệu suất của các lò hóa khí khác nhau với các thông số, nguyên liệu và thông số kỹ thuật thiết kế khác nhau [22].
Phương pháp thể tích hữu hạn (FVM) sử dụng tích hợp các phương trình chủ đạo điều chỉnh quá trình truyền nhiệt và dòng chất lỏng để mô tả quá trình vận chuyển của sự khuếch tán trong dòng chảy ở trạng thái ổn định. Bước đầu tiên của quá trình này là tách miền hình học thành các khối hữu hạn. Khi đó mỗi phần tử rời rạc có các phương trình vi phân từng phần được tích hợp trên chúng thành các phương trình đại số. Các phương trình này được giải một cách hệ thống để tính toán các giá trị cho các biến mong muốn.
FVM biến các số hạng trong phương trình bảo toàn thành các thông lượng mặt và đánh giá chúng và các mặt của các thể tích hữu hạn. Thông lượng thực bằng 0 vì từ thông đi vào một thể tích nhất định bằng với thông lượng rời khỏi thể tích tiếp theo. Trong FVM, việc thực hiện các điều kiện biên rất dễ dàng vì các biến chưa biết được đánh giá ở trung tâm của các khối riêng lẻ chứ không phải ở mặt biên của chúng. Điều này làm cho FVM được bảo toàn nghiêm ngặt và trở thành một phương pháp tối ưu cho CFD [23]. Các ứng dụng liên quan đến dòng lưu chất, truyền nhiệt và truyền khối rất thích hợp để sử dụng với
36 FVM và do đó FVM đã phát triển đồng thời và chặt chẽ với công nghệ CFD. Các ứng dụng phức tạp hiện có thể được giải quyết với sự trợ giúp của CFD và FVM.
3.2.2.4. Mô hình ANN
ANN là mạng nơron sử dụng dữ liệu thí nghiệm bắt chước hoạt động của não người để giải quyết các mô hình theo cách giống con người và để tự học. Phương pháp này cho một kết quả số mà không cần một giải pháp phân tích chính xác. Tuy nhiên, nếu dữ liệu đầu vào khác nhiều so với dữ liệu gốc mà nó được lập mô hình thì nó có thể trả về kết quả không chính xác. Do đó, ANN không thể được sử dụng nếu không có đủ dữ liệu và cần phải có sự siêng năng để hiệu chỉnh và đánh giá các hằng số trong mô hình. ANN đã được sử dụng với mức độ thành công hạn chế nhưng đang tiến triển để dự đoán thành phần và sản lượng khí trong thiết bị khí hóa. CFD đôi khi được phân loại là ANN [22].
37
CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH HÓA KHÍ VIÊN NÉN RDF 4.1. Xây dựng mô hình mô phỏng trên phần mềm Aspen Plus
Trong phạm vi đồ án này, vì quá trình hóa khí viên nén RDF liên quan đến nhiều phản ứng phức tạp và chỉ có phân tích sơ bộ, phân tích cuối cùng của viên nén RDF, chưa có các nghiên cứu về động học phản ứng liên quan đến viên nén RDF này nên mô hình cân bằng non-stoichiometric được áp dụng trên phần mềm Aspen Plus V11 để mô phỏng cho hóa khí viên nén RDF.
4.1.1. Giới thiệu phần mềm ASPEN PLUS v11
ASPEN là một từ viết tắt của cụm từ Advanced System for Process Engineering, được xây dựng dựa trên quá trình tính toán sơ đồ (flowsheeting) để thực hiện các tính toán cân bằng nhiệt và cân bằng vật chất nhằm xác định kích thước thiết bị và chi phí đối với một quá trình công nghệ hóa học ở trạng thái ổn định.
Aspen Plus có khả năng mô phỏng toàn bộ dây chuyền sản xuất, bắt đầu từ dòng nguyên liệu thô thông qua các quá trình biến đổi vật lý và biến đổi hóa học để tạo thành dòng sản phẩm cuối cùng, trong đó:
- Biến đổi vật lý: khuấy trộn, hấp thụ, chưng cất và trích ly, đun nóng/làm nguội có hoặc không có biến pha.
- Biến đổi hóa học: bao gồm phản ứng đơn phản ứng song song hoặc nối tiếp. Phần mềm mô phỏng sẽ dựa vào các phương trình và mối quan hệ chủ đạo để tính toán thông qua các phương trình đạo hàm, đại số độc lập tuyến tính mà số phương trình phải bằng số biến. Những phương trình chủ đạo bao gồm: Phương trình bảo toàn khối lượng và năng lượng; các quan hệ nhiệt động phản ứng, như là cân bằng hóa học, cân bằng pha, quan hệ tốc độ: momentum, truyền nhiệt, truyền khối, hệ số tỉ lượng phản ứng và dữ liệu động học, các ràng buộc hóa lý trong quy trình.
Với thư viện thông tin khổng lồ, liên tục được cập nhật từ Viện Tiêu chuẩn và Kỹ thuật Quốc gia của Mỹ (NIST), Aspen Plus là một trong những lựa chọn hàng đầu trong việc mô phỏng các quá trình trong công nghệ hóa học (CNHH).
38 Aspen Plus phần mềm tối ưu hóa quy trình hóa học dẫn đầu trên thị trường giúp giảm thời gian thiết kế nhà máy, cho phép nhà thiết kế thử nghiệm nhanh các thông số khác nhau của khi xây dựng một quy trình mới hay cải tiến quy trình hiện tại và xác định điều kiện vận hành tối ưu.
Aspen Plus đã được sử dụng rộng rãi để mô phỏng quá trình chuyển đổi than. Các tài liệu như mô phỏng khí hóa than, quy trình thủy hóa than và nhà máy điện chu trình hỗn hợp khí hóa than tích hợp (IGCC) đã được xuất bản [36]. Ngoài ra còn có các hướng dẫn chi tiết về mô hình hóa và chuyển đổi than mô phỏng được xuất bản bởi AspenTech [37].
39
Hình 4.2. Giao diện phần mềm Aspen Plus V11
Hình 4.3. Flowsheet mô phỏng nhà máy nhiệt điện tua bin khí chu trình kết hợp bằng Aspen Plus[38]
4.1.2. Các mô hình ASPEN PLUS sử dụng cho bài toán hóa khí.
4.1.1.1. Các yếu tố cơ bản đề mô phỏng một quá trình trong ASPEN PLUS:
Có ba yếu tố cơ bản để mô phỏng một quá trình hóa khí:
40 Aspen Plus có một cơ sở dữ liệu khổng lồ để mô tả cấu tử nguyên chất tạo nên dòng nguyên liệu hoặc sản phẩm. Cơ sở dữ liệu ngày được hoàn thiện, trong đó chứa các tham số của gần 8500 đơn chất, hợp chất hóa học bao gồm các loại chất hữu cơ, vô cơ và muối.
Ngoài ra, Aspen Plus còn hỗ trợ người dùng tự định nghĩa cấu tử rắn ở dạng “Nonconventional solid”. Đây là các chất rắn không có công thức hóa học đại diện, gồm nhiều cấu tử tạo thành: than, biomass hoặc bột giấy… Các cấu tử được định nghĩa ở dạng “Nonconventional solid” không tham gia vào cân bằng hóa học hoặc cân bằng pha, tính chất vật lý duy nhất được tính toán là khối lượng riêng và enthalpy
- Hệ nhiệt động: Aspen Plus xây dựng các gói nhiệt động làm cơ sở để tính toán các tính chất nhiệt động học, tính chất vật lý đối với các cấu tử.
Hai loại hệ nhiệt động được sử dụng phổ biến trong Aspen Plus ™ bao gồm: + Phương pháp phương trình trạng thái
Phương trình trạng thái được dùng nhiều cho các loại cấu tử không phân cực và hoạt động ở vùng tới hạn. Chúng biểu thị mối quan hệ dựa theo ba biến: P, R, T, có thể sử dụng phương trình trạng thái trong một khoảng nhiệt độ và áp suất rộng từ vùng cận tới hạn đến siêu tới hạn. Phương trình trạng thái sẽ phù hợp cho mô phỏng đến Hydrocarbon với các khí nhẹ như là CO2, N2, H2S.
Các mô hình dựa trên phương trình trạng thái bao gồm: “PENG-ROB” (PENG- ROBinson), “RK-SOAVE” (Redlich-Kwong Soave) và “PC-SAFT” (Pertured-Chain Statistical Associating Fluid Theory-copolymer system).
+ Phương pháp dựa trên hệ số hoạt động
Phương pháp dựa trên hệ số hoạt động được sử dụng chính cho các hệ chất lỏng chưa tới hạn hoặc không lí tưởng có áp suất dưới 10 atm. Những hệ số hoạt động trong mô hình này phụ thuộc nhiệt độ. Các hệ dung môi lí tưởng và không lý tưởng được phân biệt bởi sự pha trộn các dung môi có tính chất hóa học khác nhau (khác nhóm chức) và kích thước đồng thể khác nhau.
41 Theo nhiệt động lực học, các hệ dung môi không lý tưởng sẽ được biểu thị qua hệ số fuga, thể hiện mức độ hoạt động trong hệ nhiệt động của cấu tử i trong hệ.
𝑓̂ = 𝑥𝑖 𝑖 𝑥 𝛾𝑖 𝑥 𝑓𝑖𝑜
𝑓̂𝑖 : hệ số fugo của cấu tử i trong hệ áp suất, nhiệt độ và thành phần cho trước 𝑥𝑖: phần mol của cấu tử I trong cấu tử
𝛾𝑖: hệ số hoạt động của cấu tử i trong hỗn hợp được cho áp suất, nhiệt độ và thành phần.
𝑓𝑖𝑜: tính fugo của chất lỏng I nguyên chất ở nhiệt độ và áp suất cho trước. Trong hệ khí, tính fugo hệ khí được biểu hiện như sau:
𝑓̂ = 𝑖 ̂ 𝑥 𝑦𝑖 𝑖𝑥 𝑃
Các mô hình dựa trên hệ số hoạt động bao gồm: NRTL, UNIFAC và UNIQUAC. Mô hình hệ số hoạt động thường được sử dụng tốt cho các hệ có các phân tử có độ phân cực lớn ở áp suất thấp và xa vùng tới hạn. Những mô hình này là cách dùng lớn nhất cho hệ chất lỏng không lý tưởng cao ở áp suất thấp (dưới 10 bar).
- Các mô hình phản ứng: Các phản ứng thường là trọng tâm của các quá trình hóa học trong đó các nguyên liệu thô tương đối rẻ được chuyển đổi thành các sản phẩm có lợi hơn về mặt kinh tế. Có 7 mô hình lò phản ứng tích hợp: RSTOIC, RYIELD, REQUIL, RGIBBS, RPLUG, RCSTR và RBATCH, trong Aspen Plus .
4.1.1.2. Mô hình tính toán tính chất của các chất rắn không thông thường
RDF và tro là một hỗn hợp gồm nhiều nguyên tố cấu tạo nên không có công thức hóa học cụ thể, nên khối lượng riêng chất rắn và mô hình Enthalpy được chọn trong hệ thống tính chất của Aspen Plus.
Bảng 4.1. Thống kê các mô hình tính toán Enthalpy và khối lượng riêng cho chất rắn không thông thường:
Mô hình tính toán khối
42 Mô hình Enthalpy tổng
quát HCOALGEN Rắn
Mô hình khối lượng riêng
cho than đá DCOALIGT Rắn
Phần lớn các tính toán tính chất cho chất rắn không thông thường đều cần các phân tích thành phần tương đối và thành phần tuyệt đối. Chỉ thành phần hữu cơ được quan tâm, bỏ qua hơi nước và thành phần khoáng.
4.1.1.2.1. Mô hình HCOALGEN
Trong quá trình khai báo, tùy thuộc vào mã lựa chọn được thống kê dưới đây sẽ có phương pháp tính toán tương ứng để xác định các thông số tính chất của chất rắn không thông thường.
Hằng số trong các quan hệ tính toán trong mô hình HCOALGEN được đưa ra bởi Học Viện công nghệ khí (IGT), các giá trị 𝑤𝑑𝑚 tương ứng với khối lượng các nguyên tố được khai báo trong phần phân tích sơ bộ và phân tích cuối cùng [24].
Bảng 4.2. Mã giá trị lựa chọn các phương pháp tính toán trong mô hình HCOALGEN
Thông số Giá trị mã chọn Phương pháp tính toán Tên thông số Tính chất phần tử NHIỆT TRỊ
1 Quan hệ Boie BOIEC
ULTANAL SULFANAL PROXANAL 2 Quan hệ Dulong DLNGC ULTANAL SULFANAL PROXANAL 3 Quan hệ Grummel và Davis GMLDC ULTANAL SULFANAL
43 PROXANAL 4 Quan hệ Mott và Spooner MTSPC ULTANAL SULFANAL PROXANAL
5 Quan hệ IGT CIGTC
ULTANAL PROXANAL 6 Giá trị người dùng định nghĩa HCOMB ULTANAL PROXANAL
7 Quan hệ IGT sửa đổi CIGT2
ULTANAL PROXANAL
NHIỆT TẠO THÀNH TIÊU
CHUẨN
1 Quan hệ dựa trên
nhiệt trị - ULTANAL SULFANAL 2 Hiệu chỉnh trực tiếp HFC ULTANAL SULFANAL PROXANAL COALMISC NHIỆT DUNG RIÊNG
1 Quan hệ Kirov CP1C PROXANAL
2 Phương trình nhiệt
độ bậc ba CP2C -
ENTHALPY
1
Thành phần trong điều kiện chuẩn ở 298,15 K và 1 atm
- -
44
a. Nhiệt trị
Nhiệt trị của chất rắn không thông thường trong mô hình HCOALGEN là giá trị năng lượng thuần. Nhiệt trị được tính từ năng lượng nhiệt thuần bằng cách trừ đi nhiệt ẩn