流化床颗粒运动及焦炭燃烧的统计学模型研究

摘要

随着计算机科学的发展，基于CFD（Computational Fluid Dynamics）的数值模拟方法已经成为研究气-固流化床的重要手段之一。经过几十年的研究，诸如CFD-DEM（Discrete Element Method）等模型日臻成熟，已经能够较为准确的模拟出流化床中详细的气固流动，但计算负荷高和计算速度慢的缺陷一直是此类模型进一步应用于大型工业装置的瓶颈。而应用于颗粒系统的MCM（Markov chain method）统计学模型则具有计算简单、高效及适用性强等特点，发展流化床颗粒运动MCM模型，并进一步耦合气相运动、化学反应、传热及传质，不失为一条突破流化床传统数值模拟方法发展瓶颈的潜在路线。 本文结合流化床统计学模型的发展难点以及流化床富氧燃烧碳减排技术这一热点问题，对流化床颗粒运动和焦炭燃烧的统计学模型进行了深入的研究和探索，取得的主要创新性研究成果总结归纳如下： （1）为克服以往流化床颗粒运动MCM模型无法给出颗粒具体位置信息的缺陷，以CFD-DEM模型的计算结果作为采样样本，从中提取颗粒运动统计学规律，基于流化床物理空间划分网格，定义颗粒的Markov状态空间，建立了模拟鼓泡流化床和循环流化床提升段颗粒运动的MCM模型。就流化床颗粒运动是否具有Markov特性，以及MCM模型参数的独立性进行了探索性的讨论。相比CFD-DEM模型，MCM模型的计算速度几乎提高了两个数量级，且对计算负荷的需求很低。MCM模型能够比较准确的模拟出流化床中颗粒运动的宏观规律，并能够跟踪到每一颗颗粒。 （2）为改进颗粒运动MCM模型无法模拟出鼓泡流化床气泡运动以及瞬时性颗粒运动规律的缺点，提取鼓泡流化床CFD-DEM模型计算结果中的气泡信息，基于统计学理念创新性的建立了气泡随机发展模型（Stochastic bubble developing model,SBDM），并将其与MCM模型耦合。SBDM-MCM模型具有和MCM模型近似的高计算速度和低运算负荷，且成功将气泡对颗粒运动的影响引入了MCM模型中，重现了样本数据中颗粒运动的瞬时性规律。 （3）为改进颗粒运动MCM模型无法模拟出循环流化床提升段颗粒絮团运动以及瞬时性颗粒运动规律的缺点，提取循环流化床提升段CFD-DEM模型计算结果中的颗粒絮团信息，基于统计学理念创新性的建立了絮团随机发展模型（Stochastic cluster developling model,SCDM），并将其与MCM模型耦合。SCDM-MCM模型同样高效且节约计算资源，并且在模拟结果中有效体现了絮团对颗粒运动特性的瞬时影响，对比表明SCDM-MCM模型对样本数据中颗粒运动规律的拟合程度要明显高于MCM模型。 （4）为解决SBDM-MCM模型无法模拟出气相信息，导致后续耦合化学反应存在困难的问题，创新性的将经典的流态化两相模型对气相流动和相间传质的描述引入SBDM-MCM模型，并耦合单颗粒焦炭燃烧模型，创建了鼓泡流化床SBDM-MCM反应模型。SBDM-MCM反应模型的计算速度可达到CFD-DEM反应模型的115倍左右，且计算负荷较低。不同O2浓度的O2/N2和O2/CO2气氛下，SBDM-MCM反应模型和CFD-DEM反应模型对流化床焦炭燃烧的数值模拟结果对比表明，SBDM-MCM反应模型不仅对样本数据中石英砂和焦炭颗粒的运动规律具有很高的拟合度，其预测的流化床内焦炭的碳消耗速率，以及流化床整体的气相分布规律都能够与CFD-DEM反应模型的计算结果吻合的很好。

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摘 要

Abstract

目 录

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 流化床数值模拟

1.1.2 课题的提出与意义

1.2 研究进展

1.2.1 马尔可夫链

1.2.2颗粒运动MCM模型

1.3 本论文的研究目标和研究任务

1.4 本章小结

参考文献

第二章 流化床颗粒运动马尔可夫链模型

2.1 引言

2.2 数学模型

2.2.1 模拟对象

2.2.2 CFD-DEM模型

2.2.3 马尔可夫链

2.3 马尔可夫链模型的建立及算法

2.3.1 颗粒状态空间划分

2.3.2 转移概率矩阵计算

2.3.3 颗粒运动马尔可夫过程

2.4 流化床颗粒运动马尔可夫特性

2.5 马尔可夫链模型参数确定

2.5.1 鼓泡床颗粒位置概率分布

2.5.2 循环床提升段RTD

2.5.3 流化床颗粒混合规律

2.6 鼓泡床计算结果与讨论

2.6.1 计算耗时

2.6.2 转移概率矩阵分析

2.6.3 颗粒瞬态分布

2.6.4 颗粒混合规律

2.7 循环床提升段计算结果与讨论

2.7.1 计算耗时

2.7.2 转移概率矩阵分析

2.7.3 颗粒瞬态分布

2.7.4 颗粒混合规律

2.7.5 RTD对比

2.8 本章小结

符号说明

参考文献

第三章 鼓泡流化床颗粒运动统计学模型

3.1 引言

3.2 数学模型

3.2.1 气泡随机产生子模型

3.2.2 气泡随机运动及长大子模型

3.2.3 气泡随机成型子模型

3.3 计算结果与讨论

3.3.1 计算耗时

3.3.2 颗粒瞬态分布

3.3.3 颗粒混合规律

3.4 本章小结

符号说明

参考文献

第四章 循环流化床提升段颗粒运动统计学模型

4.1 引言

4.2 数学模型

4.2.1 絮团的图像识别

4.2.2 絮团随机运动子模型

4.2.3 絮团随机成型子模型

4.3 计算结果与讨论

4.3.1 计算耗时

4.3.2 颗粒停留时间分布

4.3.3 颗粒瞬态分布

4.3.4 颗粒混合规律

4.4 本章小结

符号说明

参考文献

第五章 基于统计学模型的流化床焦炭富氧燃烧数值模拟

5.1 引言

5.2 数学模型

5.2.1 模拟对象

5.2.2 CFD-DEM反应模型

5.2.3 焦炭燃烧模型

5.2.4 SBDM-MCM反应模型

5.3 计算结果与讨论

5.3.1 计算耗时

5.3.2 颗粒瞬态分布

5.3.3 气相分布云图

5.3.4 出床气体成分

5.3.5 沿床高时均浓度

5.3.6 焦炭反应速率

5.4 本章小结

符号说明

参考文献

第六章 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 进一步研究建议

致 谢

作者简介

攻读博士学位期间的学术成果