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CPFD技術助力煉油廠降低FCCU的改造風險

背景介紹

FCCU介紹

流體催化裂化裝置(FCCU)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。而且該工藝十分靈活,可通過改變操作條件和催化劑用于多種原料的處理,實現多種產品的生產。

面臨的問題與挑戰

過去基于經驗對催化裂化裝置FCCU操作條件調整或進行硬件更改后,經常會出現運行不穩定、生產效率降低等問題,這些通常是由于前期的調整方案設計不合理導致的。因為經驗一般是對過去已有問題的總結,對于新的方案和未出現過的問題往往無法預測。而實際裝置更改出現問題后具體原因常常難以通過實驗測定的手段進行分析,如果能夠前期對預期的調整方案執行虛擬測試,將會大大提供改進方案的成功性,并有望將計劃修改的意外、不利影響的風險最小化。

相關案例介紹

吉朗煉油廠(圖1)以前隸屬于皇家荷蘭殼牌集團,是澳大利亞四個煉油廠之一,擁有700多名員工。該煉油廠每天處理約120,000桶原油,能夠滿足維多利亞50%以及澳大利亞10%的燃料需求。同時還為附近的LyondellBasell聚丙烯工廠提供原料。


吉朗煉油廠渣油催化裂化裝置(RCCU)建于1992年,日處理原油量為40,000桶,在2011年的一次檢修重整期間進行了多次硬件更改。開車后,發現經常出現后燃現象(此處定義為再生器濃相與煙道之間的溫差)。完全燃燒機組運行的煙氣溫度非常接近限制溫度,而且煙氣溫度峰值波動頻繁,經常突然出乎意料地升高,需要操作人員迅速而頻繁地干預。由于這些問題煉油廠最終不得不將某些原料的成品率降低了近10%,每天對煉油廠的總體經濟影響達數萬美元。

圖1 澳大利亞吉朗煉油廠


CPFD 解決方案

計算模型

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催化劑的流體動力學、熱力學行為和焦炭燃燒動力學,能夠測試過去、現在和未來的結構影響。

圖2 再生器幾何模型示意圖

吉朗煉油廠的RCCU再生器的計算模型如圖2所示。12個初級旋風分離器分布在反應器的上部,浸入管將催化劑返回到再生床。使用單個再生催化劑立管料斗在床頂部附近抽取再生催化劑。來自反應器汽提塔的待生催化劑通過待生催化劑入口裝置(SCID)進入床中間的再生器。配置空氣格柵,并為每個空氣格柵噴嘴定義模型邊界條件。最后,兩個催化劑冷卻器從密相床中取出催化劑,除去熱量并將催化劑返回到反應器底部。


在模擬潛在變化之前,首先使用該模型來了解當前和歷史運行情況。基準案例模型的主要目的是判斷后燃的根本原因,實現有針對性的更改和基準測試,從而可以在虛擬仿真中量化未來的改進。在確定有關2016年檢修重整的決定之前,模擬了2011年之前和2011年之后的運行。


表1匯總了2011年所做的調整。設計調整包括:安裝新的SCID,以及移除催化劑冷卻器頂部的料斗。同時,操作條件也發生了顯著變化。檢修重整后,催化劑循環量增加4.4%,空氣速率增加15%。SCID的更換需要對SCID通風進行重大更改,同時還需對催化劑冷卻器的運行進行輕微更改。

表1 2011年設計和運行變化總結

如表1所示,在2011年檢修重整前后,再生器經歷了設計和運行方面的變化。那么哪一個才是導致后燃增加和溫度峰值波動的根本原因呢?為此,分別對應進行了仿真分析。


模型結果和發現

基準模型瞬態仿真結果如圖3所示,最左側為催化劑密度云圖,可以觀察到幾個明顯的流化區,比如模擬前預料到的在空氣集合管下方存在著流化不良。從空氣格柵直至圍繞區域變化的高程都可以看到流化良好的密相床。在此高度以上,在稠密相中觀察到的氣泡和湍流混合行為被飛濺區和隨后的稀相所取代,該稀相一直持續到旋風分離器入口的高度。所有氣體均在旋風分離器入口處從再生器中排出,并且反應器上半球中幾乎沒有催化劑存在。

圖3 基準模型仿真結果


圖3左起第二個視圖為催化劑顆粒溫度云圖。從圖中可以看出,在靠近待生催化劑入口位置的底部、左側或左側的空氣格柵處,顆粒溫度較低。催化劑在混合和焦炭燃燒時迅速加熱到再生器的工作溫度。床層溫度在徑向和軸向上均有變化,其中最高的顆粒溫度存在于密度較低的上層稀相區。如果燃燒時顆粒物較少,則溫度升高幅度更大。


圖3中左起第三個視圖顯示了通過沿模型中線切片上的氧含量(O2)。O2在注入口附近含量較高,隨著高度的增加而降低。通過模型頂部可以看到,O2會以氣泡的方式穿過密相床層,而在稀相中存在著過量的氧氣。


圖3中最右側視圖顯示了同一中心線切片上的一氧化碳含量(CO)。這個視角特別能說明問題,更多的CO存在于該裝置的西側,大量的CO進入西側的旋風分離器。在實際操作中,這個完全燃燒的再生器有點像西區的局部燃燒裝置。


CO不均勻分布為Viva的能源工程師提供了第一個線索,找到了可能導致后燃問題的根本原因。很明顯煙道氣體溫度峰值與CO與O2的局部燃燒有關。雖然有大量的O2存在,但它并沒有與裝置中的CO均勻混合,導致后燃現象。然而,問題仍然存在:為什么CO在西半區比東半區高?


為了搞清楚這個問題,進一步研究了待生催化劑的分布。圖4僅顯示了停留時間小于10秒的待生催化劑溫度。

圖4 待生催化劑分布不均(2011年前后)


從圖4可以看出,2011年之前的配置能夠更好地將待生催化劑快速分配到再生器上。進一步對模擬結果進行定量分析發現,2011年之前,在裝置的東半區只有21%的顆粒停留時間不到10秒的顆粒;而2011年之后變得更糟,只有11%的顆粒在不到10秒的時間內越過了單位中心線。


這種分布不均不僅引起在最靠近SCID的西側CO濃度的升高,同時也導致再生器中O2濃度較高。圖5為旋風分離器橫向剖面上的O2摩爾分數。對2011年后的模擬發現,O2分布不均的問題更加顯著,這也進一步引發了溫度峰值的波動。

圖5 過量O2的分布不均(2011年以前和2011年以后)


雖然沒有關于再生器內部氣體成分的數據,但對下游的煙氣成分進行了測量,并與再生器的模擬結果進行了比較,如圖6所示,可以看出模擬結果與實測數據的幅度和趨勢基本一致。但模擬結果會偏高于實測數據,這大概是因為模擬結果是在旋風分離器入口處獲取的,而實際數據是在第三級旋風分離器的下游測得。煙道內的燃燒降低這兩個位置之間的模擬O2濃度,這一點從觀察到的后燃現象也能證明。

圖6 過量O2驗證


過量O2驗證表明,仿真結果反映了實際情況。過量的O2與CO在集氣室中混合,導致性能下降,而根本原因是在反應器中更低,比如待生催化劑入口裝置SCID。該模型與歷史觀測數據相吻合,證明了同樣的模型預測未來變化的可靠性。

然后采用該模型對2016年調整計劃進行了模擬預測。表2匯總了2016年計劃的調整。設計調整包括將SCID恢復為2011年前的配置以及對空氣噴嘴進行了一些優化(未對催化劑冷卻器的進料斗進行任何調整)。在操作條件上,計劃維持較高的催化劑循環量,但是空氣速率可以稍微降低。催化劑冷卻器的運行計劃不進行任何更改,但是要恢復SCID設計,需要對SCID通風進行更改。

表2 2016年設計和運營變化總結

圖7顯示了這些變化對待生催化劑分布的影響。類似于圖4,圖7僅顯示了停留時間小于10秒的待生催化劑溫度。整體上看,如預期的一致,有所改善。定量分析表明,與2011年之前的運行情況差不多,在10秒內到達裝置東側的待生催化劑從11%增加到25%左右。

圖7 改進后的待生催化劑的分布


結論

通過模擬表明,計劃的改進方案有望解決導致分布不均的根本原因,因此吉朗煉油廠對2016年檢修之前計劃的調整方案充滿信心。所有模擬調整均于2016年得以實施。


通過調整的運營數據確認了成功。2016年檢修重整前后12個月的數據顯示,重新開車后,平均后燃溫度降低了5°C,最大日處理量提高了4%,操作人員的干預次數減少了75%。


非凡能源-吉朗煉油廠通過CPFD技術不僅降低了檢修調整風險,而且解決了后燃問題,提高了運行產能。希望吉朗煉油廠的案例和經驗能夠為廣大FCCUs運行商提供參考和解決類似問題的方向。