CN109173584A - 一种基于ldf模型的psa优化策略 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于LDF模型的PSA优化策略，通过在两个吸附床之间安装可变孔径流量调节阀，利用遗传算法求解下一次吸附时的最佳孔径值，一方面可使氧气浓度在合格的同时，提高氧气回收率，降低能耗；另一方面，避免冲击孔径过小，导致再生吸附效果较差，影响下一次吸附的能力，从而导致生成氧气浓度的降低。

Description

一种基于LDF模型的PSA优化策略
技术领域
本发明涉及变压吸附制氧机领域，具体一种基于LDF模型的PSA优化策略。
背景技术
变压吸附制氧机(简称PSA制氧机)，即利用PSA专用分子筛选择性吸附空气中的氮气，排出纯度很高的氧气。吸附常常是在压力环境下进行的，变压吸附提出了加压和减压相结合的方法，它通常是由加压吸附、减压再组成的吸附-解吸系统。在等温的情况下，利用加压吸附和减压解吸组合成吸附操作循环过程。吸附剂对吸附质的吸附量随着压力的升高而增加，并随着压力的降低而减少，同时在减压过程中，放出被吸附的气体，使吸附剂再生，外界不需要供给热量便可进行吸附剂的再生。在定孔状态下，当吸附压力一定时，冲洗流量基本维持不变，氧气浓度及回收率变化幅度较小，当吸氧量增大时无法在短时间内增加氧气浓度；若将定孔孔径增大，虽然氧气浓度会提高，但氧气回收率会大幅下降，造成能耗的提高，且频繁更换定孔不具备实际意义。
发明内容.
本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种基于LDF模型的PSA优化策略，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于LDF模型的PSA优化策略，包括以下步骤：
Step.1利用扩展Langmuir等温线方程计算氧气的平衡吸附量与氮气的平衡吸附量 其中a为氧气，b为氮气，n为混合气体中的组分数，i为混合气体中的气体组分，i＝a,b,bi为i组分的吸附等温线常数，Ci为i组分的气相摩尔浓度，qis为i组分的饱和吸附量，上述参数均为已知；
Step.2；利用LDF模型的质量传递率方程计算当前时刻的吸附率与 其中ki为i组分LDF模型传质系数，qi为分子筛中i组分的吸附量，上述参数为已知；
Step.3计算下一时刻i组分的吸附量qi(i,j+1), 其中Δt为时间步长，取值区间为[0.005，0.01]，j为时间序列，j＝1,2,3…，上述参数均为已知；
Step.4双组分系统的总质量平衡方程为将理想气体状态方程带入上述总质量平衡方程，得到其中ε为床层的空隙率，z为吸附床轴向坐标，C为混合组分总的摩尔浓度,以上参数均为已知；
Step.5根据能量守恒关系，得到有关床温变化的能量平衡方程， 其中λ为床壁的导热系数，cg为空气比热，ρg为空气的密度，cs为吸附相的摩尔浓度，ρb为氮气的密度，H为吸附热，h为管道的热交换系数，Tw为管壁温度，以上参数均为已知；
Step.6设置温度边界条件，令TZ＝0＝T入口，L为床体长度，联立Step.4和Step.5的方程可计算出当前时间序列i组分的气体流动速度u(i,j)和当前时间序列i组分的气体温度T(i,j)；
Step.7通过冲洗孔孔眼的气体流量为通过孔眼的气体流量受临界压比v比的影响而变化，当时，当时，其中k为氧气的传质系数，P上和P下分别为孔眼的上下游压力，T上为上游气体温度；Step.8将理想气体状态方程带入流体质量平衡方程 得到计算氧气浓度的质量平衡方程 其中T为当前时刻的气体温度，ya为氧气浓度，和分别为氧气和氮气的平均吸附量，DL为轴向扩散系数；
Step.9当床体处于吸附状态时，床体的实际出口流量为Q出＝Q产-Q冲，氧气回收率为由于采用双床循环吸附，因此床1的Q冲即为床2解吸的入口流量；
Step.8设实际出口流量的氧气浓度下限为α，氧气回收率下限为β，设当前床1处于吸附状态，床2处于解吸状态时，当冲击孔的孔径增加时，冲洗流量增大，对床2的反向清洗更彻底，再生效果好，可提高床2下一次的氧气浓度，但会使当前床1的出口流量降低，氧气回收率降低，能耗升高；当吸氧量增高时，出口流量与氧气浓度均会下降，缩小冲击孔的孔径从而增大出口流量，氧气回收率同样上升，能耗比下降，但冲洗效果下降会影响下一次生成的氧气浓度；通过安装可变孔径流量调节阀，利用遗传算法对下一次吸附的孔径进行实施调节，在满足氧气实际出口流量及浓度的同时，提高氧气回收率，降低能耗；
Step.9设可变孔径流量调节阀的孔径变化范围为[1mm,10mm]，精度为0.0001mm，随机在孔径变化范围内取N个不同的孔径值，N的范围为[500，1000]，
Fi最小时的孔径值i，令计算个体的生存概率其中i为第i个孔径值；
Step.10按照个体生存概率，选择N/2个孔径值进行复制，将孔径值转化为二进制，以概率pc进行两两交叉操作，交叉位置为二进制孔径值的第2、3、7位，交叉后的孔径值满足[1mm,10mm]；设变异概率为pm,变异时将二进制孔径值的第4、5、7位取反；若则令否则不变；继续迭代100次后取Fi最小时的可求出下一次使为最大时的孔径值i。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过在两个吸附床之间安装可变孔径流量调节阀，利用遗传算法求解下一次吸附时的最佳孔径值，一方面可使氧气浓度在合格的同时，提高氧气回收率，降低能耗；另一方面，避免冲击孔径过小，导致再生吸附效果较差，影响下一次吸附的能力，从而导致生成氧气浓度的降低。
附图说明
图1为本发明的变压吸附双塔循环制氧机的结构示意图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明提供一种技术方案：包括以下步骤：
Step.1利用扩展Langmuir等温线方程计算氧气的平衡吸附量与氮气的平衡吸附量 其中a为氧气，b为氮气，n为混合气体中的组分数，i为混合气体中的气体组分，i＝a,b,bi为i组分的吸附等温线常数，Ci为i组分的气相摩尔浓度，qis为i组分的饱和吸附量，上述参数均为已知；
Step.2；利用LDF模型的质量传递率方程计算当前时刻的吸附率与 其中ki为i组分LDF模型传质系数，qi为分子筛中i组分的吸附量，上述参数为已知；
Step.3计算下一时刻i组分的吸附量qi(i,j+1), 其中Δt为时间步长，取值区间为[0.005，0.01]，j为时间序列，j＝1,2,3…，上述参数均为已知；
Step.4双组分系统的总质量平衡方程为将理想气体状态方程带入上述总质量平衡方程，得到其中ε为床层的空隙率，z为吸附床轴向坐标，C为混合组分总的摩尔浓度,以上参数均为已知；
Step.5根据能量守恒关系，得到有关床温变化的能量平衡方程， 其中λ为床壁的导热系数，cg为空气比热，ρg为空气的密度，cs为吸附相的摩尔浓度，ρb为氮气的密度，H为吸附热，h为管道的热交换系数，Tw为管壁温度，以上参数均为已知；
Step.6设置温度边界条件，令TZ＝0＝T入口，L为床体长度，联立Step.4和Step.5的方程可计算出当前时间序列i组分的气体流动速度u(i,j)和当前时间序列i组分的气体温度T(i,j)；
Step.7通过冲洗孔孔眼的气体流量为通过孔眼的气体流量受临界压比v比的影响而变化，当时，当时，其中k为氧气的传质系数，P上和P下分别为孔眼的上下游压力，T上为上游气体温度；Step.8将理想气体状态方程带入流体质量平衡方程 得到计算氧气浓度的质量平衡方程 其中T为当前时刻的气体温度，ya为氧气浓度，和分别为氧气和氮气的平均吸附量，DL为轴向扩散系数；
Step.9当床体处于吸附状态时，床体的实际出口流量为Q出＝Q产-Q冲，氧气回收率为由于采用双床循环吸附，因此床1的Q冲即为床2解吸的入口流量；
Step.8设实际出口流量的氧气浓度下限为α，氧气回收率下限为β，设当前床1处于吸附状态，床2处于解吸状态时，当冲击孔的孔径增加时，冲洗流量增大，对床2的反向清洗更彻底，再生效果好，可提高床2下一次的氧气浓度，但会使当前床1的出口流量降低，氧气回收率降低，能耗升高；当吸氧量增高时，出口流量与氧气浓度均会下降，缩小冲击孔的孔径从而增大出口流量，氧气回收率同样上升，能耗比下降，但冲洗效果下降会影响下一次生成的氧气浓度；通过安装可变孔径流量调节阀，利用遗传算法对孔径进行实施调节，在满足氧气实际出口流量及浓度的同时，提高氧气回收率，降低能耗；
Step.9设可变孔径流量调节阀的孔径变化范围为[1mm,10mm]，精度为0.0001mm，随机在孔径变化范围内取N个不同的孔径值，N的范围为[500，1000]，设适应度函数为且yai≥a，Fi最小时的孔径值i，令计算个体的生存概率其中i为第i个孔径值；
Step.10按照个体生存概率，选择N/2个孔径值进行复制，将孔径值转化为二进制，以概率pc进行两两交叉操作，交叉位置为二进制孔径值的第2、3、7位，交叉后的孔径值满足[1mm,10mm]；设变异概率为pm,变异时将二进制孔径值的第4、5、7位取反；若则令否则不变；继续迭代100次后取Fi最小时的可求出使为最大时的孔径值i。具体实施例
设吸附床数量为2，床长154mm,床体内径122mm，原料气管道9mm，剩余管道8mm，DL＝2.1cm2/s,λL＝12.5w/m.K,ka＝30.5/s-1,kb＝11.5/s-1s,h＝12.5w/m2.K,ρg＝12.5kg/m3,cg＝12.5kJ/kg.K,Ha＝13.188kJ/mol,Hb＝18.942kJ/mol,q＝6130mol/m3,Ka＝4.7,Kb＝14.8,孔径变化范围为[1mm,10mm]，精度为0.0001mm，随机在孔径变化范围内取800个不同的孔径值，设适应度函数为且yai≥a，pc＝0.94，pm＝0.02，迭代次数为100，模拟环境为变压吸附循环30次后，下表为重复10次所取得的最佳孔径值及预测氧气浓度和氧气回收率。
从上表可以看出，当孔径值取7.5时预测氧气浓度及氧气回收率达到最高值，由于遗传算法存在易收敛于局部最优解的缺陷，因此可在计算时增加运算次数，取其中最高值即可。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (1)

1.一种基于LDF模型的PSA优化策略，包括以下步骤：
Step.1针对变压吸附双塔循环制氧机，利用扩展Langmuir等温线方程计算氧气的平衡吸附量与氮气的平衡吸附量 其中a为氧气，b为氮气，n为混合气体中的组分数，i为混合气体中的气体组分，i＝a,b,bi为i组分的吸附等温线常数，Ci为i组分的气相摩尔浓度，qis为i组分的饱和吸附量，上述参数均为已知；
Step.2；利用LDF模型的质量传递率方程计算当前时刻的吸附率与 其中ki为i组分LDF模型传质系数，qi为分子筛中i组分的吸附量，上述参数为已知；
Step.3计算下一时刻i组分的吸附量qi(i,j+1), 其中Δt为时间步长，取值区间为[0.005，0.01]，j为时间序列，j＝1,2,3…，上述参数均为已知；
Step.4双组分系统的总质量平衡方程为将理想气体状态方程带入上述总质量平衡方程，得到其中ε为床层的空隙率，z为吸附床轴向坐标，C为混合组分总的摩尔浓度,以上参数均为已知；
Step.5根据能量守恒关系，得到有关床温变化的能量平衡方程， 其中λ为床壁的导热系数，cg为空气比热，ρg为空气的密度，cs为吸附相的摩尔浓度，ρb为氮气的密度，H为吸附热，h为管道的热交换系数，Tw为管壁温度，以上参数均为已知；
Step.6设置温度边界条件，令TZ＝0＝T入口，L为床体长度，联立Step.4和Step.5的方程可计算出当前时间序列i组分的气体流动速度u(i,j)和当前时间序列i组分的气体温度T(i,j)；
Step.7通过冲洗孔孔眼的气体流量为通过孔眼的气体流量受临界压比v比的影响而变化，当时，当时，其中k为氧气的传质系数，P上和P下分别为孔眼的上下游压力，T上为上游气体温度；
Step.8将理想气体状态方程带入流体质量平衡方程 得到计算氧气浓度的质量平衡方程 其中T为当前时刻的气体温度，ya为氧气浓度，和分别为氧气和氮气的平均吸附量，DL为轴向扩散系数；
Step.9当床体处于吸附状态时，床体的实际出口流量为Q出＝Q产-Q冲，氧气回收率为由于采用双床循环吸附，因此床1的Q冲即为床2解吸的入口流量；
Step.8设实际出口流量的氧气浓度下限为α，氧气回收率下限为β，设当前床1处于吸附状态，床2处于解吸状态时，当冲击孔的孔径增加时，冲洗流量增大，对床2的反向清洗更彻底，再生效果好，可提高床2下一次的氧气浓度，但会使当前床1的出口流量降低，氧气回收率降低，能耗升高；当吸氧量增高时，出口流量与氧气浓度均会下降，缩小冲击孔的孔径从而增大出口流量，氧气回收率同样上升，能耗比下降，但冲洗效果下降会影响下一次生成的氧气浓度；通过安装可变孔径流量调节阀，利用遗传算法对孔径进行实施调节，在满足氧气实际出口流量及浓度的同时，提高氧气回收率，降低能耗；
Step.9设可变孔径流量调节阀的孔径变化范围为[1mm,10mm]，精度为0.0001mm，随机在孔径变化范围内取N个不同的孔径值，N的范围为[500，1000]，设适应度函数为且yai≥a，当Fi最小时，令为计算个体的生存概率其中i为第i个孔径值；
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