Как правило, высокое содержание углекислого газа в природном газе приводит к различным проблемам, включая снижение теплотворной способности природного газа и ускорение коррозии в трубопроводах. Так как природный газ чаще всего содержит 70–90%  и 0–20% , можно считать, что он представляет собой смесь двух компонентов. Для очистки природного газа от используются различные методы, такие как адсорбция, абсорбция и мембранная сепарация. Адсорбция при переменном давлении (Pressure swing adsorption (PSA)) является одним из самых эффективных способов удаления из природного газа.

Существует большое количество исследований по определению наиболее подходящего адсорбента для захвата из смеси газов при использовании PSA. По их результатам было установлено, что цеолит 13Х является одним из лучших вариантов для адсорбции углекислого газа, ввиду его высокой сорбционной емкости.

Для сокращения расходов, связанных с необходимостью проводить большое количество экспериментов, были разработаны компьютерные модели, описывающие процессы массо- и теплообмена в ходе адсорбции. В настоящей статье будет рассмотрено использование одной из таких моделей, Linear Driving Force (LDF), для случая с адсорбцией из природного газа на цеолите 13Х. Для реализации указанной модели используется продукт Ansys Fluent. Оценка корректности результатов, получаемых при использовании метода LDF, будет проведена путем сравнения с экспериментальными данными, а также проведением серии расчетов при различных входных условиях.

/   Описание метода и постановка задачи

Основные положения принятой модели

В рамках разработанной CFD модели были приняты следующие основные положения и допущения:

1. Распространение тепла вдоль адсорбционной колонны пренебрежимо мало;

2. Адсорбция рассматривается для обоих компонентов смеси (CO2 и CH4);

3. Для описания процессов массообмена использовалась модель Linear Driving Force (LDF);

4. Коэффициент массообмена учитывает молекулярные процессы переноса количества движения и процесс массопереноса диффузией;

5. Пористость одинакова для всего объема адсорбента и не изменяется со временем;

6. Соотношение между количеством адсорбированного и неадсорбированного вещества в каждый момент времени соответствует состоянию равновесия.

Перенос модели LDF в среду Ansys Fluent

Изложенная методика реализуется в среде Ansys Fluent с помощью функционала Expressions, позволяющего создавать пользовательские выражения и использовать их на этапах постановки и решения задачи, а также на этапе обработки результатов. Пример выражения приведено на рис. 1.

/  Результаты моделирования

Рис. 2 Концентрация СО2 на выходе из колонны в зависимости от времени

Сравнение полученных данных с экспериментальными

Основным критерием, который оценивался в ходе расчета, является концентрация углекислого газа на выходе из колонны. На рис. 2 можно видеть сравнение расчетных данных с экспериментальными. По вертикальной оси отложено отношение выходной концентрации CO2 к концентрации на входе (в %), по горизонтальной – время (в секундах). По результатам сравнения можно сделать вывод, что максимальное отклонение расчетных данных от экспериментальных составляет 2,5%.

Далее, убедившись в корректности полученных результатов, было проведено исследование влияние некоторых входных параметров на концентрацию CO2 на выходе из колонны.

Рис. 3 Концентрация СО2 на выходе из колонны при разных скоростях на вход

Влияние скорости потока на входе

На рис. 3 можно видеть влияние скорости потока на входе на процесс адсорбции. Концентрация углекислого газа на выходе оценивалась для 3-х значений скорости: 0,02, 0,04 и 0,06 м/с. Было установлено, что более высокая скорость потока на входе приводит к более резкому росту концентрации CO2 на выходе, ввиду меньшего времени пребывания смеси внутри колонны. Таким образом, увеличение скорости потока на входе снижает эффективность процесса адсорбции.

Влияние пористости слоя адсорбента

Рис. 4 Концентрация CO2 на выходе из колонны при разных значениях пористости

На рис. 4 можно видеть влияние пористости слоя адсорбента на процесс адсорбции. Концентрация углекислого газа на выходе оценивалась для 3-х значений пористости: 0.3, 0.4 и 0.5. Было установлено, что увеличение пористости приводит к более медленному росту концентрации CO2. Данную закономерность можно объяснить тем, что при больших значениях пористости слоя адсорбента скорость потока и градиент давления в колонне падают, и это, в свою очередь, приводит к увеличению времени пребывания смеси и эффективности адсорбции.

Нужно отдельно отметить, что, согласно уравнению (2), увеличение пористости имеет обратный эффект, т. е. повышает интенсивность адсорбции и снижает концентрацию углекислого газа на выходе из колонны. Однако, основываясь на характере итоговой зависимости (на рис. 4), можно сделать вывод, что влияние газодинамики в данном случае имеет более существенное влияние на общее протекание процесса.

Рис. 5 Концентрация CO2 на выходе из колонны в разные моменты времени

Влияние концентрации углекислого газа на входе

На рис. 5 можно видеть распределение концентрации CO2 в колонне для различных концентраций на входе в моменты времени t = 5, 30 и 120 секунд. Для анализа были использованы 3 значения содержания углекислого газа на входе: 10, 30 и 70%. Для всех трех случаев наблюдается резкое увеличение концентрации CO2 в колонне в промежуток времени с 5 до 30 секунд. В этот период адсорбент наиболее хорошо улавливает углекислый газ. После 30 секунд содержание CO2 на выходе становится близким к максимальному (входному) содержанию. Адсорбент при этом становится насыщенным, его сорбционная способность падает.

Кроме того, чем выше концентрация CO2 на входе, тем интенсивнее протекает процесс адсорбции и содержание углекислого газа в колонне растет более резко.

Рис. 6 Температура смеси на выходе из колонны для разных содержаний углекислого газа

Влияние концентрации углекислого газа на входе на температуру на выходе из колонны

На рис. 6 можно видеть изменение температуры в выходном сечении колонны при различных концентрациях CO2 в смеси (10, 30 и 50%). Так как адсорбция – это экзотермический процесс, она сопровождается возрастанием температуры. Можно заметить, что характер зависимостей в данном случае совпадает с теми, что приведены на рис. 3 и рис. 4. Таким образом, чем интенсивнее протекает процесс адсорбции (наибольшая интенсивность до момента времени t = 30 секунд), тем больше выделяется тепла, и, следовательно выше температура. Помимо этого, значение температуры меняется в зависимости от концентрации CO2 – чем больше концентрация, тем выше температура в соответствующий момент времени.

/   Заключение

С помощью функционала Ansys Fluent было смоделировано течение смеси CO2 + CH4  в адсорбционной колонне, заполненной цеолитом 13Х. Для реализации модели адсорбции LDF использовался встроенный инструмент Expressions, позволяющий добавлять пользовательские функции. Было исследовано влияние основных параметров процесса (концентрации углекислого газа на входе, пористости слоя адсорбента, скорости смеси) на эффективность процесса адсорбции. Результаты, полученные в ходе расчета, хорошо совпадают с экспериментальными данными, максимальное отклонение составляет 2,5%.