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基于计算流体力学和多目标遗传算法的气液搅拌反应器模拟与优化

陈苗娜  
【摘要】:气液搅拌反应器因具有操作灵活性强、传质效果好、混合效率高等优点在过程工业中广泛应用。反应器结构是影响内部物料流动、混合、传质及反应的重要因素,对气液搅拌反应器结构进行优化意义重大。早期对气液搅拌釜的优化研究依赖于实验手段,测量方法受限,需反复试验,太过耗时且成本较高。随着计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)技术的发展,能快速而相对准确地获取反应器内部详细的流场信息。然而基于CFD的优化过程通常只考虑单参数变化,涉及多个参数则需要通过大量的模拟才能筛选出较优结果,加上多相体系固有的复杂性,导致计算量巨大且只能得到局部最优解。多目标遗传算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)具有全局优化、并行搜索、快速收敛等特点。本文针对上述问题,提出了将CFD技术与优化算法相结合的解决方法。以双层桨气液搅拌反应器为例进行结构优化,验证了该方法的可行性和有效性。主要工作与研究结果如下:(1)基于实验与CFD分析,建立了一种适用于气液搅拌反应器设计的多目标优化方法。借助双电导电极探针和扭矩测量等实验技术验证CFD模型,并在MATLAB平台上整合CFD分析模块和优化算法模块,引入参数化建模和自动网格生成技术,利用CFD模拟获取反应器内部流场信息,以此指导快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)在庞大的求解空间中高效并行寻优。通过创建模块接口,实现全自动优化过程,可以显著地减少计算量,获取全局最优解。(2)在转速300 rpm,表观气速0.02 m/s的空气-水体系中,采用均一气泡尺寸假设,将多目标优化方法应用于双层桨气液搅拌釜的优化,从而实现节能和良好的气体分散。首先建立以桨叶结构参数为优化变量,以最大气含率和最小搅拌功率为目标函数的优化命题,利用CFD和NSGA-Ⅱ算法耦合求解,得到了PCBDT-PTD(下层斜凹叶圆盘涡轮桨-上层下压斜叶桨)优化桨组合。随后探讨了桨组合类型和设计变量对目标函数的影响,发现上层桨为上翻斜叶桨(PTU)时气体分布效果较差,为PTD时气体分散性能最好,随着桨叶倾斜角度增大,气体分布更均匀,搅拌功率先增加,待倾角大于90°后逐渐减小;下层桨为凹叶桨时载气性能良好,凹叶片的长径比增大,载气性能提高,而叶片切角越大,搅拌功率越低。最后考察了优化结果的可靠性,测得优化桨组合的气含率较高且沿轴向均匀分布,明显改善了两桨之间的气体分散状况。优化后能耗大幅降低,较标准的RT-RT(双层六直叶圆盘涡轮桨)组合至少降低了 25%。(3)针对反应器内部气泡大小分布不均的问题,引入了关联湍流耗散率与气泡直径的气泡尺寸模型,在模型验证的基础上,对双层桨气液搅拌反应器进行多目标优化。首先以桨叶结构参数为优化变量,以最大气液比相界面积和最小搅拌功率为目标建立优化命题,得到了 PCBDT-PTU(斜凹叶圆盘涡轮桨-上翻斜叶桨)和PCBDT-PTD(斜凹叶圆盘涡轮桨-下压斜叶桨)两种优化桨组合。然后利用不同桨型揭示了反应器内部气泡尺寸分布规律,阐明了桨组合类型对目标函数的影响。研究发现,叶轮区的气泡尺寸沿着排出流方向先变小后逐渐变大,在循环区和液面附近气泡相对较大。此外,PCBDT-PTU优化桨组合的局部相界面积峰值最高,而PCBDT-PTD优化桨组合的相界面积分布最均匀,均能在低功耗下实现高效传质。最后,验证了优化结果的准确性,实验测得PCBDT-PTU优化桨组合的氧传质系数接近RT-RT标准桨组合的两倍,能耗较RT-RT降低了 29%。


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