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随着人们对生态环境的日益重视,天然气和沼气等清洁能源需求日益增加。然而,绝大部分的天然气和沼气中都含有硫化氢(H2S)和二氧化碳(CO2)等杂质,必须进行净化处理才能满足使用要求。其中,酸性气体(H2S、CO2)的脱除是净化过程的关键环节。国家标准中对燃料气中H2S和CO2含量有着明确要求,硫化氢有剧毒,且会在输送过程中腐蚀管道,因此必须深度脱除到6 ppm以下,二氧化碳的存在会影响燃料的热值,因此国家标准中要求二氧化碳的含量要在3%以下。然而,若处理中气体中的CO2浓度过低则会影响生产企业的经济效益,为了兼顾国家标准和经济效益,开发一种更加经济、节能和可控的脱除工艺是十分必要的。相比传统设备,超重力设备体积小且传质效率高,应用在工业具有较高的经济效益。为此,本课题采用甲基二乙醇胺(MDEA)作为主吸收剂,哌嗪(PZ)和二乙烯三胺(DETA)作为添加剂,分别以水和有机溶剂为溶剂,在旋转填充床(RPB)内进行了 H2S和CO2的共同脱除实验,考察了溶剂类型、超重力水平、液体流量、温度、胺含量对H2S和CO2吸收率的影响,获取了最佳工艺条件,建立并优化了神经网络模型用以预测体系的传质系数和吸收率,并对MDEA/PZ体系的再生规律进行了初步研究,考察了再生时间和循环次数对吸收过程的影响。主要研究成果如下:(1)以MDEA/PZ水溶液为吸收剂:随着超重力水平(β)、液体流量(L)和温度(T)的增加,H2S和CO2吸收率先增加后趋于平缓;随着MDEA浓度(CMDEA)的增加,H2S吸收率先增加后趋于平缓,CO2吸收率先增加后降低;随着PZ浓度(CPZ)的增加,H2S吸收率略微下降,CO2吸收率不断增加。当CMDEA=1.68 mol/L,CPZ=0.35 mol/L,L=47.6 L/h,β=122.5 时,H2S 和 CO2 的吸收率分别可达 99.98%和96.51%,处理后气体中H2S和CO2含量分别为2.51 ppm和1.49%,达到GB/T 17820-2018的要求。同时,神经网络模型被用于RPB内KGa和吸收率的预测,预测结果和实验值的误差在±10%以内。(2)以MDEA/DETA有机溶剂为吸收剂:溶剂筛选结果表明,乙二醇(EG)作为溶剂时,体系具有较高的CO2负载。RPB吸收实验结果表明,随着超重力水平、温度和液体流量的增加,H2S和CO2吸收率先增加后趋于平缓;随着CDETA/CMDEA 比值的增加,H2S吸收率略微下降,CO2吸收率先增加后趋于平缓。当β为160,CMDEA为1.01 mol/L,CDETA为 1.74 mol/L,L 为 47.6 L/h,T为 333K 时,H2S和CO2吸收率分别达到99.98%和94.12%,处理后气体中的H2S和CO2含量分别为1.41 ppm和2.48%,满足国家标准对燃料气的要求。从研究结果来看,以MDEA/DETA为吸收剂,EG溶液为溶剂,在RPB反应器内可以实现H2S和CO2的共同脱除。