气固流化床中颗粒涡的形成、演化及其调控的机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91434205
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0803.反应工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Agglomerations and slags, caused by dynamic particle vortices, are important meso-scale structures in gas-solid fluidized beds. The behavior of these meso-scale structures exist extensively in numerous key industrial setups such as gas-phase polymerization, mineral fuel thermal conversion as well as granulation drying, and are of great significance in the operational reliability and security of these units. The project proposes to study formation and evolution of meso-scale particle vortex structures using novel experimental apparatus and methods. The self-designed polyethylene/aluminum composite microsphere particles with a core-shell structure are used as the tracking particles or fluidizing particles in the fluidized beds. The composite particles are heated by an electromagnetic induction pulse heating system to simulate heat release from reactions. Taking advantage of the highly cohesive feature of PE particle at high temperature, particles melt quickly and thus the dynamic particle vortex structures can be captured and sampled. Moreover, the sampled agglomerations will be analyzed by both Nuclear Magnetic Resonance and micro-Raman Spectrum for tomoscan and slice analysis. From the results of cross-sectional morphology, such as the distribution of crystallinity and voidage, it is feasible to backtrack the particle vortex formation and its development. In this project, acoustic emission technique will be used to measure the velocity/concentration fluctuation and the dynamic size of the agglomerates. Besides, effects of liquid flash evaporation and melting point variation on the regulation and control of particle agglomerations will be investigated. In combination with Discrete Element Method (DEM) simulations and wavelet analysis for the particle fluctuation parameters, the evolution law of agglomeration precursors, including particle vortex and wake structures, will be revealed explicitly. The ultimate objective is to establish a competitive evolution model for particle vortex meso-scale structures and to further give guidelines for scale-up and operation of industrial fluidized bed reactors.
由颗粒涡动态形成导致的颗粒团聚、结块结渣是气固流化床中重要的介尺度行为,广泛存在于气相聚合反应、矿物燃料热转化以及造粒干燥等关键工业装置中,直接操纵装置的安全可靠性。本申请拟采用创新的实验模拟体系和方法对颗粒涡介尺度结构形成及演化规律进行研究,设计具有核壳结构的聚乙烯/铝粉复合微球作为示踪颗粒或流化颗粒,通过电磁感应脉冲加热铝粉,模拟反应放热,利用聚乙烯受热易粘结的特性,快速“熔结”捕捉颗粒涡动态结构;采用核磁与显微拉曼光谱等技术对颗粒聚团样品进行断层扫描和切片分析,根据切面形态,孔隙率和结晶度的分布,追踪反演颗粒涡的形成与演化过程;采用声发射等技术在线检测颗粒聚团的动态尺寸和脉动量等,研究液体闪蒸和熔点改变对聚团的调控作用;联合离散元模拟和颗粒脉动参数的小波分析,研究颗粒聚团前驱体—涡旋/尾涡的演化规律,最终目标是建立颗粒涡介尺度结构的竞争演化模型,有效指导流化床工业反应器的放大和运行。

结项摘要

由颗粒涡动态形成导致的颗粒团聚、结块结渣是气固流化床中重要的介尺度行为,广泛存在于聚合反应、矿物燃料热转化以及造粒干燥等关键工业装置中,决定了工业装置的稳定运行、产品性能及其产能。为揭示流化床反应器中颗粒涡对催化剂细颗粒的作用机制,本项目研究了尾涡对不同粒径的颗粒具有选择性交换作用;采用计算流体力学模拟方法,研究了颗粒涡对壁面注入催化剂细颗粒的扩散混合行为的影响。本研究建立了气泡颗粒涡传热模型,匹配颗粒涡寿命、催化剂动力学和喷液参数,实现了颗粒涡内催化剂细颗粒的可控释放和传热强化,构建差异化环境中的交替聚合。通过在侧壁喷液流化床中建立电磁感应加热外覆石蜡的石墨颗粒的方法,模拟了液体存在下活性颗粒的反应放热过程,揭示了液桥力、固桥力及二者协同作用下的颗粒团聚流态化行为及转变规律。通过建立颗粒团聚力和破碎力与颗粒流态化行为的物理关联,提出基于颗粒团聚力与破碎力之比分布的流态化转变判据。本项目由此建立了聚团竞争演化模型,确定了多温区流化床的流体力学稳定操作域。进一步地,本项目耦合颗粒涡和颗粒聚团特征项,建立了多温区流化床的两区三相反应器模型及反应系统动态模型,揭示了反应器和反应系统的热稳定性特征及操作域,提出了放大过程热稳定性相似性的判据基于流化床反应器两相模型。选取Hopf分叉点为判据对催化剂进料速率和活化能操作空间进行划分,为持液气固流化床的流体力学稳定操作域和气液法流化床工业反应器的优化操作提供了指导。本项目形成的多温区流化床聚乙烯成套技术已成功应用于天津石化14万吨/年工业装置,成功生产热收缩膜等高端专用料,经济效益显著。本项目研究结果为气液法工艺中反应器的优化放大提供了重要的理论依据,有效地支撑了30万吨/年装置的反应器设计和工艺开发。

项目成果

期刊论文数量(37)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(7)
CFD simulation of electrostatic effect on gas interchange, vortex and heat transfer in the gas-solid fluidized bed
静电效应对气固流化床气体交换、涡流及传热的CFD模拟
  • DOI:
    10.1016/j.apt.2018.03.026
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Wang Haotong;Lungu Musango;Huang Zhengliang;Wang Jingdai;Yang Yao;Yang Yongrong
  • 通讯作者:
    Yang Yongrong
Multi-Scale Analysis of Acoustic Emission Signals in Dense-Phase Pneumatic Conveying of Pulverized Coal at High Pressure
高压浓相气力输送煤粉声发射信号的多尺度分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    AICHE Journal
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Lelu He;Yao Yang;Zhengliang Huang;Zuwei Liao;Jingdai Wang;Yongrong Yang
  • 通讯作者:
    Yongrong Yang
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液桥、固桥耦合作用的气固流化床反应器颗粒团聚与控制
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017-12-15
  • 期刊:
    CHEMICAL ENGINEERING JOURNAL
  • 影响因子:
    15.1
  • 作者:
    Zhou, Yefeng;Shi, Qiang;Yang, Yongrong
  • 通讯作者:
    Yang, Yongrong
Investigating Agglomeration Behaviors in High Temperature Gas-Solid Fluidized Beds with Liquid Injection
研究液体喷射高温气固流化床中的团聚行为
  • DOI:
    10.1021/acs.iecr.8b00311
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Industrial & Engineering Chemistry Research
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Shi Qiang;Li Shaoshuo;Tian Sihang;Huang Zhengliang;Yang Yao;Liao Zuwei;Sun Jingyuan;Wang Jingdai;Yang Yongrong
  • 通讯作者:
    Yang Yongrong
PFG-NMR measurement of self-diffusion coefficients of long-chain -olefins and their mixtures in semi-crystalline polyethylene
PFG-NMR测量半结晶聚乙烯中长链烯烃及其混合物的自扩散系数
  • DOI:
    10.1002/app.44143
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Applied Polymer Science
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Sun Jingyuan;Chen Meijuan;Wang Haotong;Jiang Binbo;Mattea Carlos;Stapf Siegfried;Wang Jingdai;Liao Zuwei;Yang Yongrong
  • 通讯作者:
    Yang Yongrong

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其他文献

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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    阳永荣
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    高等学校化学学报
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  • 作者:
    杜丽君;王靖岱;阳永荣;Siegfried Stapf;Carlos Mettea;蒋斌波
  • 通讯作者:
    蒋斌波

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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