康智强， 董建男， 杨光华， 陈文仲

(1.沈阳建筑大学， 辽宁 沈阳 110168；2.沈阳铝镁设计研究院， 辽宁 沈阳 110001； 3.东北大学， 辽宁 沈阳 110004)

设备及自动化

电解铝阳极焙烧炉模型实验与数值模拟

康智强1， 董建男1， 杨光华2,3， 陈文仲3

(1.沈阳建筑大学， 辽宁 沈阳 110168；2.沈阳铝镁设计研究院， 辽宁 沈阳 110001； 3.东北大学， 辽宁 沈阳 110004)

为降低阳极焙烧炉实炉测试的成本与难度，搭建阳极焙烧炉模型试验平台，采用试验的方法获得了焙烧炉模型内阳极炭块与火道的温升曲线，试验结果表明沿炉体方向火道温度由高到低分布，同时阳极炭块的升温速率呈先提高后下降的趋势。采用CFD数值模拟的方法模拟了焙烧炉模型内的温度分布情况，并获得了四个温度监测点随时间变化的升温曲线。将实验模型与数值模拟结果进行对比，表明数值模拟的结果与实际升温过程基本相符，因此可将模型算法推广到实际应用中去。

阳极焙烧炉； 模型试验； 数值模拟； 温升曲线

阳极焙烧炉外形庞大，实炉测试工作较为复杂[1]。因此，采用模型试验的方法可以降低焙烧炉测试工作的难度，提高测试效率[2]。焙烧炉模型试验是用模型试验方法研究焙烧炉的焙烧过程，摸清焙烧炉内的温度分布状况，获得温度分布曲线[3]。同时引入数值模拟的方法研究焙烧炉的焙烧过程，通过对比试验模型测试结果和计算机数值模拟结果[4-5]，可验证计算机数值模拟的准确性，进而提出更好的数学模型，重新进行计算，并且可将该数学模型推广到实际生产中去，减少因实炉试验投入的巨额费用[6]。通过数值模拟与试验相结合的方法来研究焙烧炉的焙烧过程，试验与修正工作反复进行，最终获得最佳优化设计与操作方案[7]。

1 模型试验

1.1 试验模型

试验模型与实际焙烧炉的料箱及火道尺寸相同，加热过程相似。该焙烧炉模型共拥有2个火焰系统，有34个炉室，每个炉室有9个火道和8个料箱，每个料箱分三层装料，每层可装7块预焙阳极炭块。模型全长4.3 m，宽2.8 m，高3 m，整个模型由火道、料箱及排烟系统组成[8]。本次模型试验使用三块单重为1 050 kg的生阳极炭块以及500 kg石油焦。

1.2 测点布置

首先将燃烧器分别安装在火道头部预先设置的位置上。火道温度测点布置在2火道，料箱温度测点布置在与1火道相靠近一侧，测点布置如图1所示。共布置10个测点，其中t2,t3,t4,t7,t8,t9测量阳极炭块表面及中心的温度；t1,t10测量火道温度；t5,t6测量料箱温度。

1.3 结果分析

1.3.1 火道升温状况分析

加热22 h以后，2火道头部与尾部的温度随加热时间的变化曲线如图2所示。在燃烧22 h以后，1火道头部与尾部两个不同位置温度相差仍较大。从炉体结构来看，这是因为1号热电偶布置在火道内燃烧器附近，此处属于燃料燃烧区，热流较大，火道墙温度上升也较快；而10号热电偶测的是火道尾部温度，即从火道头部排过来的烟气温度，烟气的热量随着流动逐渐传递给火道墙，温度降低，因此t1较高。

图1 温度测点布置图

燃烧开始一段时间后，焙烧炉利用烟气加热火道墙，当烟气到达火道尾部时，其温度已很低，因此10号热电偶所测温度较1号低；加热一段时间后，由于火道墙内积蓄了一定热量，此时10号热电偶附近烟气温度上升较快。因此，两个位置的火道温差呈逐渐减小的趋势。到了测试末期，焙烧炉火道温度趋于平稳，这是因为加热到一定时间后，整个系统达到热平衡状态，火道温度分布也趋于稳定。

1.3.2 阳极升温状况分析

在本次试验中对阳极炭块的水平温差进行了分析。图3描述了阳极炭块左侧系列测点的升温曲线。可以看出，靠近1火道的阳极炭块边侧测点t2的温度略低于另一侧测点t4的温度，主要是测点t2到阳极炭块中心线的距离小于测点t4到阳极炭块中心线的距离所致。

图3 阳极炭块左侧升温曲线

阳极炭块吸收从火道传递过来的热量而使其自身温度不断上升。在沿焙烧炉炉长方向，阳极炭块的温度由高到低分布，即头高尾低；在沿焙烧炉炉宽方向，阳极炭块的温度按两边高、中心低分布。

2 数值模拟

2.1 模型与算法

采用CFD模拟软件模拟阳极和火道温度随时间的变化情况[9, 10]。数值模拟以焙烧炉模型为原型，将其简化，仅对火道墙、料箱和阳极炭块的温度场进行非稳态数值模拟，模拟过程一共73.5 h。模拟监视点与试验模型测试点位置保持一致，即火道温度监视点(对应模型试验中t1)、料箱温度监视点(对应模型试验中t5)、阳极表面温度监视点(对应模型试验中t2)、阳极中心温度监视点(对应模型试验中t3)[11]。

数值模拟过程中物性参数的取值采用试验测定和现场测试相结合的方法，反复验证物性参数的准确性。模型应该在现有炉子实测数据的基础上进行反复修正，多次校核后才能作为工具应用于新炉设计工作中。

2.2 结果分析

2.2.1 温度场

通过非稳态的数值模拟，可得到73.5 h以内的任意时刻的温度分布情况。本文截取了六个具有代表性的不同时刻的温度分布图，如图4所示。图中(a)、(b)、(c)、(d)、(e)和(f)分别为第72 s、第54 h、第55 h 30 min、第61 h 36 min、第69 h 17 min和第73 h的料箱剖面温度分布图，反映了焙烧炉试验模型加热起始时刻、火道最高温时刻、填充焦最高温时刻、阳极表面最高温时刻、阳极中心最高温时刻和冷却终了时刻[12]。

图4 六个时刻料箱内温度场

可以看出，试验模型在第54 h(图b)，火道温度达到本次试验模型试验的最高温度999 K；在第55 h30 min(图c)，填充焦温度达到本次试验模型试验的最高温度924.81 K；试验模型在第61 h 36 min(图d)，即火道温降开始7 h 36 min后，温降的传热滞后才传到阳极表面，此时阳极表面温度为整个试验过程的最高温685.15 K。由此可知，在火道开始降温的同时火道与阳极中心的温差开始逐渐缩小，大约火道温降7 h后，火道和阳极中心温度处于同一值。之后两者之间温差逐渐增大，且火道温降大于阳极温降；试验模型在第69 h时 17 min(图e)，即火道温降开始15 h 36 min后(火道温降影响滞后15.6 h传到阳极中心)，阳极中心监测点温度达到本次试验模型试验的最高温度668.98 K，同时阳极中心最高温度697 K处于阳极炭块的下部。由此可见模型试验在61 h之后，火道与阳极温差逐渐增大。

2.2.2 升温曲线

图5为三个监控点的升温曲线图，从图中可明显看出试验模型升温73.5 h时间段内，不同时刻三点的温度值及其温差。由于试验模型所处环境温度较低(零下10 ℃)，因此散热较大，导致填充焦与阳极温差较大。同时，也是火道温度难以达到1 000 ℃以上的主要原因。作为边界条件的火道温度在20 h之前以平均18.25 ℃/h的升温速率升温，之后在940 K至990 K温度范围内持续38 h，最后开始降温，且前3 h温降较大。

图5 试验模型升温曲线

3 结果对比

本次模型试验的数值模拟是以火道测点温度作为火道墙温度以第一类边界条件输入模型中[13]，其边界条件每h输入一次，即没有考虑整点之间火道温度波动的任何因素，因此试验测试的升温曲线与数值模拟所得的升温曲线有一定的差距。但是在火道温度波动范围不大的情况下，数值模拟结果的准确性在误差允许范围内是可信的。

图6 阳极中心升温曲线

从图6可以看出，对于阳极炭块升温状况，模拟结果与试验结果相吻合，误差不超过10%。这就说明数值模拟的结果与实际升温过程基本相符，以此证明了本次数值模拟的准确性。本次焙烧炉试验模型的数值模拟是建立在实际测试基础之上较为简单的一维导热问题，问题的求解采用模拟软件中的能量方程。因此，只要定解条件和物性条件准确无误，则模拟结果必然准确。

4 结论

本次阳极焙烧炉模型试验与非稳态数值模拟以实炉为原型，通过数值模拟计算结果与实测结果相对比，可以得到结论如下:

(1)沿焙烧炉炉长方向，火道温度由高到低分布，即头部温度高，尾部温度低，这是由燃烧器的布置位置决定的，因此合理布置燃烧器对优化炉内温度场起到了重要作用。

(2)阳极炭块的升温速率随加热的进行，先上升后下降。且在升温开始与终了时，阳极炭块中心的升温速率较低，中间升温速率最高，高达7 ℃/h。

(3)将模型试验结果与数值模拟结果相比较，两者吻合较好，以此验证了计算机数值模拟的准确性。因此可以将此次数值模拟的模型算法进行推广，应用到实际生产中去。

[1] 吕博. 国内铝用阳极焙烧炉技术现状及发展方向[J]. 轻金属, 2014，(1):41-43.

[2] 张平, 施海云. 焙烧曲线调整与预焙阳极质量[J]. 炭素技术, 2003，(1):45-48.

[3] 张立麒, 郑楚光, 徐明厚. 环式阳极焙烧炉热工过程的数值模拟[J]. 中国有色金属学报, 2003，(6):1528-1533.

[4] 张立麒. 阳极焙烧炉焙烧过程的数值模拟与试验研究[D]. 武汉:华中科技大学,能源与动力工程学院, 2004.

[5] 康智强. 阳极焙烧炉能量平衡与数值模拟的研究[D]. 沈阳:东北大学,冶金学院, 2006.

[6] 关淮, 许海飞. 国内外阳极焙烧技术的比较分析[J]. 轻金属, 2014，(8):43-45.

[7] 李健元. 优化焙烧升温曲线,提高预焙阳极质量实践[J]. 价值工程, 2015，31:116-118.

[8] 杨光华, 陈文仲. 阳极焙烧炉的热工测试及分析[J]. 轻金属, 2007，(6):40-44.

[9] 康智强, 陈文仲, 冯明杰, 等. 阳极焙烧炉三维数值模拟与优化设计[J]. 轻金属, 2009，(3):39-42.

[10] 李浩, 闫红杰, 周孑民, 等. 阳极焙烧炉火道数值模拟研究[J]. 轻金属, 2010，(1):43-45.

[11] 王春华, 陈文仲, 刘伟娜. 炭素回转窑内煅烧石油焦热物性参数的测试与研究[J]. 冶金能源, 2007，(3):61-63.

[12] 陈宁, 孙学信, 翁文成. 数值模拟在焙烧炉设计中的应用[J]. 炭素技术, 2003，(2):28-32.

[13] 陈文仲, 王春华, 田远航, 等. 回转窑热工状况影响参数的数值模拟[J]. 化工学报, 2011，(1):47-52.

Model experiment and numerical simulation of anode roasting furnace for aluminum electrolysis

KANG Zhi-qiang, DONG Jian-nan, YANG Guang-hua, CHEN Wen-zhong

To reduce the cost and difficulty of the anode roasting furnace test, experimental platform of roasting furnace model was built. And temperature rise curve of anode and flue in the furnace model were achieved through experiment. As is shown in the result, the temperature of flue is distributed from high to low along the furnace body, and at the same time the temperature rising speed rises at first and then drops. And CFD numerical simulation was used to simulate the temperature field inside the furnace, and the temperature rise curves of four monitoring points were obtained. The results of model experiment and numerical simulation were compared, which showed the result of numerical simulation is basically in accordance with the exact process of temperature rising. Therefore, the algorithm model can be applied in practice.

anode roasting furnace; model experiment; numerical simulation; temperature rise curve

沈阳建筑大学学科涵育项目(XKHY2-48)；沈阳建筑大学博士后基金(SJZUBSH201620)。

康智强(1980—)，女，辽宁鞍山人，副教授，硕士研究生导师。主要从事传热、传质、传动量等物理过程的数值模拟和实测研究工作。

TF801； TF806.1

B