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基于深度置信网络的滴流床反应器持液量预测

2021-01-23李立毅延会波韩念琛

天然气化工—C1化学与化工 2020年6期
关键词:模型

翟 剑,张 玮*,李立毅,延会波,韩念琛,黄 伟

(1. 太原理工大学 化学化工学院,山西 太原 030024;2. 太原理工大学 煤科学与技术教育部和山西省重点实验室,山西 太原 030024)

滴流床反应器是一种典型的气-液-固三相固定床反应器,广泛应用于化工领域。持液量(εL)是滴流床反应器设计的一个重要指标,直接影响催化剂的润湿效率、传热传质系数,是液相停留时间和转化率的决定因素[1]。 精确预测滴流床反应器持液量一直是反应器放大设计过程中的一个难题。

滴流床反应器持液量的估算方法主要有经验关联式、一维现象模型和计算流体力学等方法。 经验关联式是最简单的估算方法,文献[2-4]都是基于实验数据对持液量进行经验关联,但由于滴流床反应器流动状况复杂, 导致了经验公式泛化性差的问题。 Holub等[5]基于气液两相在催化剂床层中的一维流动现象提出了狭缝模型,此模型描述了滴流床反应器持液量与流体经过多孔介质的粘性阻力、惯性阻力及床层结构的关系[6-8],具有明确的物理意义,但此模型是基于一系列假设且拥有大量经验性的参数,这极大地影响了一维模型的准确性。 Rabbani等[9]、Janecki等[10]利用计算流体力学软件对流场进行模拟,以实现滴流床反应器持液量的预测,但是模型的网格尺寸、时间步长等因素严重影响了模拟结果。 因此基于实验数据的理论与半经验关联式仍然是持液量估算的主要方法, 而寻找一种简单高效、具有通用性的建模方式是未来的研究重点。……

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