多相催化反应动力学模型建立方法2

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1、多相催化反应动力学模型建立方法在烷坯催化裂化反应的动力学研究中,人们普遍采用两种动力学模型:一种是简单的一级反应动力学模型,另一种是基于理想吸附层表面的Langmuir-Hinshelwood模型。一级动力学模型的表达式如式(1-7):dx(l-x)(1+£T)(1-7)其中,x是总的转化率,W是催化剂的质量,F()是反应物的摩尔流量,k是表观反应速率常数,8是膨胀系数,Co是反应物的摩尔浓度,(p是催化剂的失活函数。这一模型没有考虑反应物和产物在催化剂上的吸附。Langmuir-Hinshelwo

2、od模型是基于Langmuir吸附等温方程的。假设反应过程是以单分子反应为主,在催化剂表面存在反应物和产物的竞争吸附,且表面反应是整个过程的控制步骤,则动力学方程表达式为(1-8)dv_A(l-x)(1+£x)cd(W斤J-1+Ml-x)(1+朮)'D、kc°1+5SC。Sic1+》K”°°其中,ki是反应物所进行的平行反应中每一反应的速率常数,K是反应物的吸附平衡常数,&是各产物的吸附平衡常数,口是化学计量系数,G)是反应物的初始浓度。很多学者[37,44]认为一级反应模型是可以应用在烷炷的催化裂

3、化反应中的,尤其是在反应温度较高的条件下。但是Abbot等人[45〜48]认为在反应过程中必须考虑吸附的影响,即动力学研究应该采用Langmuir-Hinshelwood模型。1.2石油镭分催化反应的动力学模型石油憾分催化反应动力学模型的研究半个世纪以来得到了长足的发展,从最初的关联模型到近几年发展起来的分子尺度动力学模型。而且针对不同的工艺过程,各国的学者也开发了不同的动力学模型。本节详细介绍各国学者针对催化裂化、催化裂解工艺以及汽油二次反应过程所建立的动力学模型,对各模型的特点进行归纳总结。1.

4、2.1关联模型关联模型[49]通常以某种动力学方程式为基础,依据各种中试装置的实验数据或生产装置的实测数据,采用数学回归等工具,整理岀计算各产品产率和有关性质的关联式。关联模型在数学形式上比较简单,通常采用幕函数的形式。以催化裂化过程为例,其关联模型通常由两部分组成:第一部分是关联原料油特性参数的计算;第二部分是催化裂化反应■再牛系统的数学模型,一般是基于Blanding方程的关联模型。原料油特性参数的关联主要是依据大量纯绘的物性数据,并收集齐种不同原料油的物性数据,从而开发出原料油特性参数的各种关

5、联式,甚至包括由原料油的简单常规分析数据计算其分子结构参数的关联式。例如吴青等的桂族组成关联式,不但关联了不同徭分的怪族组成,还关联了其结构族组成。而对于产率关联模型,则是基于Blanding方程,将各种影响因素进行关联,使其适应新的工艺和设备。70年代,美国ESSO公司采用先进的原料油分析方法和催化剂评价技术,在大量中型实验数据的基础上,将产品的产率、质量和各种各样的操作参数进行了关联,对原来的模型进行了改进。改进的关联模型采用详细的芳桂类型分析方法,将芳桂组分划分为一环、二环、三环和四环以上四种

6、类型,从而使其对原料油组分变化的适应性更好,提高了预测精度。模型中还采用了各种单个动力学模型,预测总的C5以及更轻的产品产率和焦炭产率,并且能够进行热平衡计算。Amoco公司开发的催化裂化工艺模型适用于范围较宽的原料和操作条件,不仅能预测产品的产率和质量,而且还能预算水、电、汽等的需用量和投资额。Profimatics关联模型可以定量的确定再生温度弹性、反应器稀相催化剂藏量、不同机理的焦炭产量以及进料和产品的氧含量差等重要参数,这些参数都是该模型用来模拟和优化FCC操作的关键参数。Profimati

7、csFCC模型分为再生器、反应器、焦炭和产品产率四个模型。再生器模型由密相、稀相和集气室三个动力学段组成;反应器模型包括单独的裂化进料提升管模型和反应器模型,包括了各种比较严格的动力学表达式,包含了反应温度、压力、催化剂活性、停留时间以及原料油性质等参数,并且考虑了氢转移反应;焦炭模型可以分别计算附加焦、催化焦、污染焦和剂油比焦四种不同生焦机理的生焦量;产品产率模型使用理论计算和实验数据预测产品的产率,并且每个理论计算公式都包括一个校正因子,使其可以预测不同实验条件的产品产率。国内在催化裂化关联模型

8、方面也有较大进展。张立新以n-d-M法作为原料性质分析的基础,对包括催化剂失活影响在内的瞬时反应速率表达式进行积分求解,建立了提升管催化裂化转化率和剂油比及反应时间的关系,并综合现场标定数据和小型实验的数据及理论分析确定催化裂化的反应活化能、再牛催化剂的含碳量和催化剂相对活性的影响。曹汉昌根据我国一些提升管催化裂化装置现场操作的实测数据,建立了在一定范围内适用的预测我国分子筛催化剂提升管催化裂化的转化率和焦炭产率的近似计算公式。李松年等人根据催化裂化掺炼渣油的反应原理

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