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氯乙烯精餾過程Aspen模擬

2014-10-17 09:18
應用化工 2014年7期
關鍵詞:氯乙烯精餾塔聚氯乙烯

韓 飛

(長安大學理學院,陜西西安 710064)

近些年來,隨著工業和經濟的發展,市場對聚氯乙烯(PVC)的需求快速增加,應用范圍也在逐步提高,國內的PVC產量已經逐漸不能迎合市場的需求[1],而改良生產PVC的裝置成為一個可行的突破口[2]。在生產PVC的時候,尤其是氯乙烯的精餾,是非常關鍵的一個過程[3]。以往的科學家為了討論不同的熱力學模型,用了很多不同的化工流程模擬軟件,做了精餾塔物料衡算及精餾塔熱量的衡算[4-7],可極少有人對操作參數是否會影響整個系統做出研究分析。

本文將以化工過程模擬軟件Aspen Plus為工具,研究氯乙烯分離工藝,建立粗氯乙烯的流程模擬系統[8-9]。分析討論操作參數是否會影響整個系統。

1 精餾塔的模擬分析

恰當的選擇一個熱力學模型,可以大大提高計算的物性的精確度[10],甚至會影響到模擬結果的精確程度。Aspen Plus軟件提供的有通用化學方程(UNIQUAC)、有規雙液方程(NRTL)以及威爾遜方程(Wilson)。該體系的分離模擬計算,以上3種模型都適用,而利用NRTL模型計算的結果最佳。

表1 低沸塔及高沸塔輸入數據Table1 The input data of low boiling tower and high boiling tower

圖1為氯乙烯精餾工藝流程簡圖。

圖1 精餾塔工藝流程圖Fig.1 The process flow diagram of distillation column

粗氯乙烯首先進入低沸塔(T1),從塔釜輸出經緩沖槽(B)進入高沸塔(T2)。進料液中VC摩爾分數為 98.76%;重組分為 1,2-二氯乙烷(EDC),摩爾分數為0.53%;輕組分為乙炔 (C2H2),摩爾分數為0.11%;其余為水。其中C2H2等低沸點雜質通過T1首先從塔頂被采出,EDC等高沸點雜質經高沸塔從塔釜吸收,最后精VC由高沸塔塔頂產出。使用Aspen Plus中的靈敏度分析模塊,可以方便的確定過程對關鍵操作變量和設計變量的對應關系。其中涉及到的靈敏度參數有回流比R、餾出比D/F以及進料位置F。

1.1 低沸塔靈敏度分析

1.1.1 餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系 由圖2可知,隨著餾出比的增加,塔頂氯乙烯摩爾分數快速上升,并在0.3處達到最高,之后氯乙烯含量趨于穩定,不再增加。

圖2 低沸塔餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.2 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower top for the low-boiler tower

1.1.2 餾出比和塔釜出料氯乙烯摩爾分數的關系見圖3。

由圖3可知,隨著餾出比增加,塔釜VC的摩爾分數短暫的上升,D/F=0.3時達到最大值,然后隨著D/F的增大而不斷減小。故餾出比0.3時為最佳。

圖3 低沸塔餾出比和塔釜氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.3 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower bottom for the low-boiler tower

1.1.3 回流比R 規定塔板數和進料位置,回流比增加,將導致塔釜溫度降低影響塔底產品的純度;減小回流比R,會導致氣液相間傳質推動力減小,無法保證產品質量,低沸塔選定在第二塊板進料,對冷凝器再沸器換熱量的靈敏度分析表明,最佳回流比為0.8。

1.1.4 進料位置F 隨著進料板的位置下降,塔釜VCM含量逐漸增加,塔頂VCM含量逐漸減小,但再沸器熱負荷逐漸增加。因此,在保證塔釜出料純度的前提下,盡量降低低沸塔的操作費用,選擇在第二塊塔板進料是最合適的。

1.2 高沸塔靈敏度分析

1.2.1 D/F和高沸塔塔頂氯乙烯摩爾分數關系見圖4。

圖4 高沸塔餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.4 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower top for the high-boiler tower

由圖4可知,餾出比的增加導致塔頂純度先線性增加,在D/F 0.95時達到最大值,之后下降。故而最佳餾出比取0.95。

1.2.2 高沸塔回流比 回流比增加,塔頂VCM 純度提高,塔釜出料VCM含量逐步降低,相應的再沸器和冷凝器的換熱量也逐漸增大。但回流比大于0.9之后,塔頂出料VCM純度變化不大,而冷凝器和再沸器負荷增加較多??紤]到減少高沸塔的操作費用,選取0.9作為最佳回流比。

1.2.3 高沸塔進料位置 塔頂氯乙烯濃度在進料位置大于第四塊板以后趨于穩定,且在第四塊板處達到最大,故取第四塊板為高沸塔進料位置。

2 模擬優化結果

模擬優化結果見表2。

表2 低沸塔及高沸塔優化結果Table2 Low boiling tower and high tower’s optimization results

3 結論

應用Aspen Plus對氯乙烯精餾的低沸塔和高沸塔進行了模擬分析。結果表明,低沸塔進料位置在第二塊板時最佳,餾出比由0.25優化到0.3,回流比由0.5優化到0.8;高沸塔優化為第四塊板進料,餾出比從0.93優化到0.95?;亓鞅葟?.8優化到0.9。

[1] 錢伯章,朱建芳.聚氯乙烯的市場分析和技術進展[J].中國氯堿,2005(11):1-5.

[2] 劉志強.如何看待電石法 PVC發展[J].聚氯乙烯,2006(6):45-46.

[3] 王伯英.聚氯乙烯大全(第二卷)[M].北京:化學工業出版社,1985.

[4] 王文慶,李延輝.Aspen軟件在大型聚乙烯裝置上的應用[J].合成樹脂及塑料,2004,21(3):43-46.

[5] 楊國恒,彭昌軍,何秉忠.氯乙烯精餾塔的計算[J].武漢化工學院學報,1999,21(4):13-16.

[6] 吳雪妹.氯乙烯精餾中低沸塔系統的物料衡算電算法[J].聚氯乙烯,2001(1):49-56.

[7] 廖麗華.氯乙烯精制裝置流程模擬[J].氯堿工業,1994(11):22-23.

[8] 趙琛琛.工業系統流程模擬利器Aspen Plus[J].電站系統工程,2003,19(2):56-58.

[9] 謝安俊,劉世軍,張華巖,等.大型化工流程模擬軟件Aspen Plus[J].石油與天然氣化工,1995,24(4):247-251.

[10]戚一文,放運進.物性估算在 ASPEN PLUS軟件中的應用[J].浙江化工,2007,38(1):9-11.

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