旋转填充床CFD模拟研究进展

旋转填充床（RPB）反应器凭借填料对液体的切割破碎作用,可以显著强化多相流之间的质量传递,大幅度减少反应时间。但是旋转填充床内部结构和流体力学规律极为复杂,即便使用高速摄像机也很难准确描述填料内的流动和传质规律。计算流体动力学（CFD）凭借其能够有效模拟多相流动过程中的流动和传质规律的独特优势,近年来已被许多研究人员用来模拟RPB反应器中的流动和反应特性。本文综述了近些年来学者利用CFD技术模拟旋转填充床反应器的研究进展,并着重总结了多相流模型的选取、边界条件的确定以及旋转填充床的简化方法等CFD计算中的关键部分。     

旋转填充床反应器流体流动可视化研究进展

旋转填充床反应器是一种典型过程强化装置,对化工过程中的传质与混合过程具有较好的强化作用。流体流动作为旋转填充床反应器中最为基础的性质,对研究、优化旋转填充床反应器的结构和性能至关重要。光学成像技术与数值模拟作为研究旋转填充床反应器中流体力学性质的重要手段在近年来得到了飞速发展。对近三十年来,旋转填充床反应器可视化研究进行了综述,从早期光学成像开始,在此基础上引入早期计算流体力学模拟,直至现在高速数码摄像可视化和基于真实结构的模拟。对旋转填充床的可视化观测从填料表面逐渐向填料内部发展,对其数值模拟从初步的数学模型发展到包含详细填料几何结构、详细流体特性的流动模拟。现有研究已对填料区、空腔区中的流体流动有了较为详细的描述。     

旋转填充床内微观混合化学反应计算数学模型

在层状扩散模型的基础上, 以1-萘酚与对氨基苯磺酸重氮盐在旋转填充床内发生的竞争串联偶氮化合反应为例，探讨了填充床内的微观混合情况.引进了两个调整反应物与生成物关系的参数，对整个反应过程建立了一个计算数学模型;并进行了计算，计算预测的结果与实验数据在规律上和数值上都较好符合.     

新型内构件填充床反应器数值模拟-I.气相流场和停留时间分布

针对含新型内构件的复杂填充床内部结构，建立了包含颗粒填充床、气体通道、气体挡板的几何模型下气液两相流动的数学模型，采用计算流体力学(CFD)技术首先对气流在复杂结构下的流动分配、流型和停留时间分布进行了详细的模拟，并考察了操作参数和结构设计对流场和停留时间分布的影响. 通过压降实验数据在宏观尺度上验证了CFD模拟的正确性. 详细的内部流场展示了气体在颗粒床和气体通道内的曲折流动行为，增加了气体的平均停留时间；停留时间分布预测表明气相流动没有短路发生，平均停留时间与表观气速成反比. 内构件结构参数对气体流场和停留时间分布产生重要的影响.     

旋转填充床有效比相界面积的研究

旋转填充床(Rotating Packed Bed简称RPB)是一种新型的传质设备，为研究其传质性能，笔者在旋转填充床上用不同的填料以氢氧化钠水溶液吸收二氧化碳进行快速拟一级化学反应来测定有效比相界面积，研究了旋转填充床选用不同填料时的有效比相界面积与旋转填充床的各种操作条件之间的关系，实验表明随着RPB转速的增大，有效比相界面积增大；随着操作液量增大，有效比相界面积增大。而且由于其独特的操作特性以笔者自制的打孔碟片填料的有效比相界面积为最大。     

旋转填充床内微观混合的数值模拟

旋转填充床作为新型的高效反应传质设备,广泛应用于快速反应过程,如制备纳米粉体材料.对旋转填充床内微观混合进行研究,有助于进一步认识旋转填充床内高度分散液体微元在填料丝网中的流动行为和分散混合机制,为旋转填充床内液液反应混合制备纳米材料提供理论基础.基于公开文献报道的实验观测结果,通过合理假设,建立了旋转填充床内微元流动的物理模型.在该物理模型的基础上,结合此前提出的湍流混合与反应模型,模拟计算了液体微元经过实验条件下50层丝网填料最终流出填料空间的浓度分布.由浓度分布得到的微观混合特征指数与实验值进行了对比,吻合良好.     

旋转填料床气相流场数值模拟

为解决旋转填料床内部流场较为复杂,实验流体力学基础理论研究缺乏的问题,通过计算流体力学软件FLUENT,采用正交试验法研究了填料转速、气体进口速度和填料的孔隙率对于气体流场径向速度不均匀系数的影响情况。结果表明,当填料转速1 000 r/min、气流速度2 m/s、填料孔隙率0.5时,能使径向速度保持最好的均匀性分布,同时影响RPB截面径向气流速度均匀性按显著程度依次为填料孔隙率〉气体进口速度〉填料转速。     

旋转填充床除尘技术的研究

采用新型传质分离设备——旋转填充床研究其对发电厂燃煤飞灰的除尘性能。作为一种湿式除尘器，在气量200m^3/h，液量0．5～2．0m^3/h，转速900～l500r／min的条件下，旋转填充床显示出良好的颗粒捕集性能，总效率达99％以上，切割粒径范围在0．02～0．3μm，设备的气体压降较低。讨论了旋转填充床的除尘性能和压降行为，并解释了一些实验现象。     

新型错流旋转填料床气相流场的三维CFD模拟

目前鲜有关于错流旋转填料床结构改进研究方面的报道。以自主研发的错流旋转填料床为计算模型,建立了三维物理模型,采用标准k-ε湍流模型和SIMPLE算法,填料层用多孔介质模型,运用CFD方法对其内部气相流场进行了模拟,研究了转速和气量对速度场和干床压降的影响规律,并通过实验进行了验证。由结果可知:干床压降几乎不受转速的影响,模拟值与实验值相对误差在11.2%以内;旋转填料层内气相流场主要以旋流场为主,切向速度与填料线速度大小相当,且不受气量的影响。轴向速度值受气量的影响,其径向分布受转速的影响。与切向速度和轴向速度相比,径向速度小1—2个数量级,说明气体在径向的偏移量很小;中间静止填料层能够有效减小气旋,强化气相流场扰动,表明新型错流旋转填料床能够强化气相传质。     

三角形螺旋填料旋转床气相压降特性

为深入了解三角形螺旋填料旋转床气相压降的影响因素及规律,以空气-水为实验物系进行了实验和模型研究。改变气、液流量及转速测定气相压降的实验结果表明,气体流量和转速的增大均使干、湿床气相压降增大;液体流量增大时湿床气相压降先减小,而后基本保持不变;该旋转填料床具有气相压降小、操作弹性大的优点。按照气相压降产生的机理,将其分为局部压降、离心压降、转子外内腔压降和填料主体压降4部分进行模型研究,其中用旋涡理论描述转子外内腔压降、用简化的模型描述填料主体压降是新提出的方法,且所建模型能较好地描述气相压降的规律。     

折流式旋转床气相流场数值模拟研究

采用CFD方法对折流式旋转床气液两相流动及压降进行数值模拟,建立了二维物理模型,研究了折流式旋转床转速、动静圈对数、进气量对气相压降和气相流场的影响,并用实验数据对模型进行验证. 结果表明,计算与实验相对误差在15%以内. 气相压降随进气量和动静圈对数增加而显著增大;转速增加,压降增大,但不明显,压降主要集中在转子内部,占总压降的88%~97%,其中转子压降的55%~73%由拐弯处的摩擦阻力引起;气体在静圈下隙存在回流,在动圈上隙气体流动缓慢,存在流动死区,气速主要以切向速度为主(占80%以上),峰值位于转子外缘,并与气体入口存在较大速度梯度,径向和轴向速度所占比例较小,且因位置不同而不同. 速度变化和压降的变化是转速、进气量和动静圈数等共同作用的结果.     

超重力旋转填料床应用研究进展

介绍了超重力旋转填料床的应用研究进展,列举了部分实际应用实例,并说明了其在工业上的应用潜力.超重力旋转填料床具有传质效率高、能耗低、占用空间小、运行成本低和操作方便等优点,已广泛应用于蒸馏、吸收、脱气、萃取等各种化工单元操作.     

旋转床内液体流动的实验研究

旋转床是一种强化传质与反应的高效分离设备。本文首次利用高速频闪摄影的办法对旋转床内液体流动进行了实验研究,得到了不同操作条件下,液体在填料空间呈现出的液滴、液膜和液线等形态照片,并测得填料主体区液滴尺寸,为旋转床流体流动和传质模拟及基础研究打下了基础。     

旋转填料床生产纳米粉体材料的研究进展

本文介绍以旋转填料床为强制混合反应器进行化学液相沉淀反应，实验生产碳酸钙、氢氧化铝、硫酸钡、氧化锌、拟薄水铝石等纳米粉体材料的工艺及实验结果，考察旋转填料床转速、溶液的过饱和程度、分散剂等因素对平均粒径的影响，提出还需要完善的方面，建议用错流型旋转填料床解决气相压降过大的难题。     

超重力旋转填料床的有效比表面积

以CO2-NaOH为介质,研究了填料结构、超重力因子、液体流量和气体流量等对两种多孔板错流旋转床有效比表面积的影响规律.结果表明,不锈钢多孔波纹板的有效比表面积大于聚丙烯多孔板,不锈钢多孔波纹板填料利用周期性变化的波纹表面不仅可以有效利用填料自身的比表面积,而且可起到良好的雾化扩展比表面积的作用,使有效比表面积增大至2.66倍.对实验数据进行回归得出了两种填料结构有效比表面积的关联式,根据关联式计算的有效比表面值与实验值吻合较好.     

错流旋转填料床气相压降的研究

利用空气-水系统对错流旋转填料床的气相压降进行了实验研究。采用因次分析的方法推导出错流旋转填料床气相压降的无因次关联式。结果表明,错流旋转填料床欧拉准数在旋转填料床转速与气速之比(旋流比)小于30时,欧拉准数随旋流比的增大反而减小;当旋流比大于30时,欧拉准数随旋流比的增大而增大。旋流比小于30时欧拉准数与填料层轴向厚度的0.9次方成正比,旋流比大于30时欧拉准数与填料层轴向厚度的0.5次方成正比。湿床旋流比小于30时,欧拉准数随进液量的增大而上升;旋流比大于30时,欧拉准数随进液量的增大而下降。     

精馏过程中转子对旋转填料床传质性能的影响

以甲醇水溶液为介质,在全回流、常压操作条件下,对3种转子的旋转填料床进行精馏实验。结果表明：旋转填料床的理论塔板数随超重力因子、气相动能因子和回流量的增大出现峰值,等板高度最小为9．5mm。转子Ⅲ的传质效率高于转子Ⅰ,低于转子Ⅱ。在实验基础上应用最小二乘法建立了转子Ⅰ的传质关联式。     

Using Artificial Neural Network to Predict the Pressure Drop in a Rotating Packed Bed

Although rotating beds are good equipments for intensified separations and multiphase reactions, but the fundamentals of its hydrodynamics are still unknown. In the wide range of operating conditions, the pressure drop across an irrigated bed is significantly lower than dry bed. In this regard, an approach based on artificial intelligence, that is, artificial neural network (ANN) has been proposed for prediction of the pressure drop across the rotating packed beds (RPB). The experimental data sets used as input data (280 data points) were divided into training and testing subsets. The training data set has been used to develop the ANN model while the testing data set was used to validate the performance of the trained ANN model. The results of the predicted pressure drop values with the experimental values show a good agreement between the prediction and experimental results regarding to some statistical parameters, for example (AARD% = 4.70, MSE = 2.0 × 10^?5 and R² = 0.9994). The designed ANN model can estimate the pressure drop in the countercurrent flow rotating packed bed with unexpected phenomena for higher pressure drop in dry bed than in wet bed. Also, the designed ANN model has been able to predict the pressure drop in a wet bed with the good accuracy with experimental.