基于Aspen-Plus的偶氮二甲酰胺(ADC)发泡剂氨氮废水汽提脱氨过程模拟与优化
- 张立中
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2020-04-22 21:42:15
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第43卷第4期2016年北京化工大学学报(自然科学版)JournalofBeijingUniversityofChemicalTechnology(NaturalScience)Vol.43,No.42016基于Aspen-Plus的偶氮二甲酰胺(ADC)发泡剂氨氮废水汽提脱氨过程模拟与优化陈位宾摇郭天宇摇文利雄*(北京化工大学化学工程学院有机无机复合材料国家重点实验室,北京100029)摘摇要:使用Aspen-Plus软件模拟分析了氨氮废水汽提过程及含氨蒸汽吸收过程,优化了汽提塔理论板数、废水温度、废水pH等工艺参数以及工艺流程。在此基础上,模拟优化了蒸汽循环汽提/NH3·H2O-硫酸吸收工艺,模拟结果表明优化后可将蒸汽单耗降低到48kg/t废水,并可将处理后废水中的无机氨氮量降到零水准。本文研究结果可为氨氮废水的处理与装置改造等提供指导。关键词:偶氮二甲酰胺(ADC)发泡剂;氨氮废水;蒸汽汽提;流程模拟;Aspen-Plus中图分类号:TQ028摇摇DOI:10.13543/j.bhxbzr.2016.04.004收稿日期:2016-01-21基金项目:国家自然科学基金(21376015/21576012)第一作者:男,1990年生,硕士生*通讯联系人E鄄mail:wenlx@mail.buct.edu.cn引摇言偶氮二甲酰胺(ADC)发泡剂广泛应用于ABS塑料、聚苯乙烯、聚氯乙烯等合成材料的发泡过程,其使用量达化学发泡剂总用量的90%,然而ADC发泡剂生产过程中产生的大量氨氮废水会给环境带来严重的污染[1]。经过预处理后的氨氮废水常常需要汽提、吹脱[2]等操作去除其中的无机氨氮[3],而传统蒸汽汽提技术存在蒸汽单耗过高、氨氮去除不彻底等问题。近年来不断涌现出新型的氨氮废水汽提处理技术,如北京化工大学提出的氨氮废水蒸汽循环高效汽提技术[4],可将蒸汽消耗降低70%左右,将该技术应用于处理国内某公司25t/h含氨氮废水时,效果为:处理质量浓度为17000mg/L的高浓度氨氮废水时的蒸汽耗量约为60kg/t废水,处理后氨氮量为26mg/L左右。近年来计算机模拟技术逐渐广泛地应用于化工过程的研究与开发,其中稳态模拟技术已用于含电解质反应体系的化工过程。如Aspen-Plus软件中的电解质活度系数模型(ELECNRTL)可以用来模拟研究含电解质反应体系的过程[5]、炼化厂含硫废水体系的汽提过程[6]以及含氨氮废水的汽提过程[7],模拟结果为相关的含氨含硫污水汽提技术的改进、优化操作提供了有益的指导作用。本文使用Aspen-Plus软件模拟了发泡剂氨氮废水汽提和含氨蒸汽吸收两个过程,讨论了理论板数、废水温度、废水pH等工艺条件对氨氮脱除效果的影响,并基于国内某公司的废水数据建立了蒸汽循环汽提/NH3·H2O-硫酸吸收工艺流程模型,利用硫酸吸收含氨蒸汽,除氨后再将蒸汽循环回汽提塔中,从而降低了蒸汽单耗,并可实现无机氨氮含量零排放。1摇蒸汽汽提塔工艺流程模拟1郾1摇蒸汽汽提工艺流程蒸汽汽提过程的工艺流程如图1所示。经过预处理的发泡剂氨氮废水(NH+4)在混合器中与碱液混合调节pH后,经泵输送到一定高度的汽提塔顶端,其中泵与塔之间设有换热器用以调节废水温度。从塔顶进入的废水与塔底进入的蒸汽经过逆流接触后,废水中的无机氨氮被蒸汽夹带成气态氨(NH3)的形式由塔顶流出,处理后的废水由塔底流出经储罐收集,塔顶流出的NH3可经不同操作制成硫酸铵、氨水、液态氨等产品进行回收利用。1郾2摇Aspen-Plus热力学模型与模块选取Aspen-Plus热力学模型是一系列模型和物性方法,用于计算传递性质和热力学物性,不同的体系和工况需选用不同的热力学模型[8]。本文选择Aspen-Plus中的Radfrac模块进行氨氮废水汽提塔图1摇蒸汽汽提工艺流程图Fig.1摇Flowchartofthesteamstrippingprocess的模拟与优化,Radfrac能精确模拟各种多级气液精馏操作,主要包括蒸馏、共沸精馏、萃取、汽提、再沸汽提、吸收、再沸吸收等[8]。李章平等[6]采用Aspen-Plus中的ELECNRTL模型和Radfrac模块,针对某炼油厂的含硫含氨废水进行了汽提模拟,模拟结果与实际数据吻合较好;赵莹莹[9]采用ELECNRTL模型和Radfrac模块,针对不同工厂的含氨含硫废水汽提过程的标定数据进行了模拟计算,模拟结果与实际数据相近。上述研究表明,Aspen-Plus中的电解质模型可以精确应用于模拟优化含氨、含硫废水汽提处理过程及工艺设计改进等工艺过程。本文研究的内容涉及氨氮废水的汽提过程,由于氨在水溶液中存在电离平衡NH3+H2O圮NH+4+OH-,压力较低,属于电解质系统,因此选用Aspen-Plus中的ELECNRTL模型作为本研究的
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