考慮污垢影響的換熱器網絡清洗時序優(yōu)化研究進展

考慮污垢影響的換熱器網絡清洗時序優(yōu)化研究進展

張艷禹 ， 張芳軍 ， 陳鵬鵬

(惠生工程(中國)有限公司 ， 河南 鄭州450018)

摘要：在化工生產中，換熱器存在普遍結垢現象，這給生產和操作帶來了一定的損失。通過定期清洗換熱設備，能夠有效地減少損失。本文首先對換熱設備表面結垢及應對方法進行介紹，在此基礎上系統地概述了國內外換熱器網絡清洗時序優(yōu)化的研究進展及其應用情況，并且對現有的求解方法及開發(fā)軟件進行對比分析。最后針對目前研究狀況，本文提出了幾點展望。

關鍵詞：換熱器網絡 ； 清洗時序 ； 優(yōu)化

中圖分類號：TQ050.2

收稿日期：2015-01-16

作者簡介：張艷禹(1964-)，男，高級工程師，從事化工設計工作；聯系作者：張芳軍(1975-)，工程師，從事化工工藝設計工作，電話：13526674038。

Research Progress of Heat Exchanger Network Cleaning Timing

Optimization Which Considering the Effect of Fouling

ZHANG Yanyu , ZHANG Fangjun , CHEN Pengpeng

(Vison Engineering China Co.Ltd , Zhengzhou450018 , China)

Abstract:The heat exchanger surface scaling and its countmeasures are introduced.On the basis,the research progress and its application situation of heat exchanger network cleaming timing optimization at home and aboard are system summarized,the existing solving method and developing software are contrastive analysised.Finally,according to the present research status,some prospect are point out.

Key words:heat exchanger network ; cleaning timing ; optimization

0引言

換熱器是食品及化工生產中常用的換熱設備。據調查，目前九成以上的換熱器存在不同程度的結垢現象。污垢的沉積降低了換熱設備的傳熱性能，夏新民[1]曾對此進行估算：當換熱面的污垢達到2 mm厚時，設備的傳熱性能將比潔凈狀態(tài)降低30%。此外污垢的存在增加了流體流動的阻力，導致泵和風機的功率能耗增加。為了降低由污垢造成的損失，需要定期對設備進行清洗來去除污垢。

目前，針對單個換熱器的清洗時序的研究比較成熟，單個設備的最優(yōu)清洗時序可以通過確定性的、統計學的最優(yōu)控制的方法獲得。但是對于換熱網絡而言，各個換熱器通過流股相互關聯，當一個換熱器離線清洗，網絡的構型將發(fā)生變化，各換熱器的熱負荷就會被重新分配，那么其它換熱器甚至整個網絡的換熱也將會受到影響，這會導致公用工程的消耗增加，產品的質量下降。對連續(xù)過程而言，工廠由于清洗導致的停車所造成的減產損失遠遠大于清洗費用本身。因此，針對換熱網絡，什么時間對哪臺換熱器清洗是一個很復雜的時序優(yōu)化問題，需要在清洗費用、公用工程消耗和清洗導致的產品損失之間進行權衡[2]。

目前，針對換熱器網絡清洗時序優(yōu)化的研究已經取得了一定的進展，下面將從三個層次進行描述：①換熱設備結垢及清洗方法研究；②換熱器網絡清洗時序優(yōu)化數學模型描述及其應用；③解算方法及現有開發(fā)軟件概述。

1換熱設備結垢及清洗方法

1.1換熱設備結垢研究

不潔凈的氣體或液體流經傳熱表面逐漸積聚形成的固體層即為污垢。按照污垢形成過程，液體傳熱表面污垢主要分為：飽和液體中無機鹽在換熱表面析出的結晶污垢、重力作用懸浮顆粒在固體表面聚集的微粒污垢、化學反應生成物形成的污垢、換熱器材料參與化學反應形成的腐蝕污垢、微生物附著在換熱面上形成的生物污垢以及高濃度的液體在過冷換熱面上形成的凝固污垢等[3]。在換熱器表面，可能同時存在多種污垢。影響污垢形成的因素很多，不僅包括流體本身的性質、實際工況的操作條件，還包含換熱器的材質、構型等。

雖然對污垢的研究已經取得了很大的進展，但是由于缺乏污垢生長的特性數據，并且研究者對污垢形成的起始和老化階段某些機制不是很清楚，目前很難提出一個具有普適性并且能夠精確表征污垢特性的理論模型，面對換熱器及換熱網絡設計，通常使用一些經驗預測模型。這些模型是在一定的簡化假定下，結合實測數據提出的。

常見的經驗型污垢模型有線性增長模型、降率模型和漸近線型增長模型，如圖1中線1、2和3所示。目前工業(yè)生產和實驗室中遇到的污垢大多數呈漸進線型增長[4]。

1.2換熱設備清洗方法研究

常用的換熱設備清洗方法有：機械清洗和化學清洗。化學清洗也叫做溶劑清洗，針對不同的污垢組成，清洗液的組成可能是除垢劑、酸或酶?；瘜W清洗利用泵將清洗液打入換熱器內，幾次循環(huán)之后，再用清水沖洗換熱器的內管和殼層。機械清洗是利用機械沖擊力來去除污垢的方法，通常采用高壓水槍或者高壓蒸汽噴射實現。機械清洗與化學清洗各有利弊，如表1所示。對換熱器進行清洗時，應根據實際情況具體選擇。

圖1　污垢隨時間變化曲線

換熱設備清洗方法機械清洗化學清洗利可以除去化學清洗不能除去的硬質污垢鋼材損耗少清洗時可以對損壞的換熱器進行修補不用拆開設備清洗均勻一致勞動強度小,費用少弊需將換熱器拆開耗時長費用高不能用于換熱器內堵塞的情況需要對清洗液進行處理當清洗液選擇不合適時會腐蝕鋼管

2換熱器網絡清洗時序優(yōu)化數學模型

換熱網絡清洗時序優(yōu)化通常被設計成一個混合整數規(guī)劃問題：采用0-1變量表示設備處于操作或者清洗的狀態(tài)，在系統運行期間以操作費用最小或系統運行周期最長為目標函數，通過動態(tài)模擬換熱器網絡各臺設備的運行，建立NLP/MINLP數學模型。

研究初期，Smaili[5]通過對工廠一段時間內生產數據進行分析，獲得換熱器污垢生長的線性模型，由于各臺換熱器結垢程度不同，定性地選擇需要清洗的換熱器。生產過程中，當換熱器網絡中某一臺換熱器清洗時，通過增加加熱蒸汽的用量來保證系統的正常運行。根據加熱溫度不同，選用不同等級的熱源。最后以加熱蒸汽的用量最小為目標來確定什么時間，清洗哪臺換熱器?？紤]到流體壓降與泵等因素對連續(xù)運行的換熱器網絡操作的影響，Ceorgiadis[6]采用非線性的模型來預測設備換熱表面污垢的生長情況，提出聯合用電消耗、維護費用和清洗費用等條件建立了操作費用最小的經濟學目標函數。在此基礎上，針對實際生產中外界環(huán)境變化，將不確定的經濟因素和管理因素(例如天然氣和燃料等期貨價格、原油中污垢的生長速率和蒸餾裝置中采用的不同種類的原油等)加入模型中，該模型能夠對當前最佳決策進行評估，為工程師提供合理的建議[7]。

大多數的換熱器網絡經過改造之后，原油被加熱到更高的溫度，而溫度越高，污垢生長的速率越快。也就是說污垢的存在影響了網絡的熱回收性能，而高溫環(huán)境加速設備結垢，二者相互制約，因此無論換熱器網絡設計還是改造，需要同時考慮能量、污染物排放以及由污垢所造成的損失。Rodriguez[8]通過將影響換熱器結垢的操作條件(例如換熱器壁面溫度、管內流體的流速等)與換熱器網絡的清洗時序同時優(yōu)化，從根本上減少了污垢的生長，這種方法更節(jié)省能量，并且對下游工序的影響最小。

此外，在煉油系統中，靠近加熱爐的換熱器，換熱面上的污垢長期處于高溫環(huán)境逐漸形成焦化層(coke)。針對這種現象，Ishiyama[9]提出了雙層污垢的概念，定量描述污垢的焦化程度，如圖2所示。在食品和化工行業(yè)，將污垢類似的變化稱為老化現象(ageing)。污垢層與老化層差異表現在：污垢層生長較快，并且疏松多孔，較易去除；而老化層質地堅硬，普通的化學方法很難去除。考慮到污垢老化現象，Ishiyama等[10-12]提出不同時期對換熱器采取不同的清洗方式：化學清洗和機械清洗。兩種清洗方法的操作費用、耗用時間及對污垢的去除能力不同。在換熱器網絡中，通過對各臺換熱器的清洗時序和清洗方式進行優(yōu)化，能夠有效地延長換熱器網絡的運行時間，降低網絡的操作費用，提高其傳熱效率。

圖2　污垢及其老化的生長示意圖

3解算方法及現有開發(fā)軟件概述

目前對換熱器網絡清洗時序優(yōu)化所建立的數學模型包括：MINLP和MILP。兩種模型各有利弊，MINLP對問題的描述更為精確，但是由于模型的非凸性，求解相對復雜，不僅不能獲得全局最優(yōu)解，而且需要從多個初值點的優(yōu)化結果選擇最好的結果，也就是說其最優(yōu)解對初值的依賴性很強。MILP求解相對簡單，可以獲得全局最優(yōu)解，但是需要對對數平均溫度和污垢模型進行線性化的處理，而且只能用于小規(guī)模的換熱網絡清洗時序優(yōu)化問題。

針對兩種模型求解的工具大體上分為兩類：①數學規(guī)劃軟件GAMS中DICOPT++求解器；②采用貪婪算法或者其它隨機算法。2002年Smaili[13]分別采用GAMS中外推法和隨機優(yōu)化算法中門限接受算法(BTA)對MINLP模型進行求解，通過兩個算例證明BTA算法相對比較簡單、穩(wěn)定，適用于大規(guī)模的問題(例如時間間隔或設備數目很多)求解。兩種解算方法中，前者求解方便，但是由于求解者對軟件后臺不了解，因此容易陷入局部最優(yōu)解，并且對求解的初值要求較高。后者更容易獲得全局最優(yōu)解，但是需要在C或者C++環(huán)境下對模型求解，因此對研究者的編程能力要求較高。

在上述研究的基礎上，SepehrSanaye和BehzadNiroomand[14]在Visual Basic 6環(huán)境下，開發(fā)了換熱網絡清洗時序優(yōu)化軟件。該軟件的界面簡單，在進行模擬計算時，使用者只需輸入冷熱流體流率、進口溫度、污垢模型參數、換熱器面積、公用工程單價、清洗費用等參數，運行該優(yōu)化軟件后，即可獲得最佳清洗時序及其對應的最小操作費用。

4結論及展望

換熱設備結垢是一種很普遍的現象，考慮到污垢對設備傳熱效率及流體力學的影響，實際生產中需要定期對換熱設備進行清洗。針對換熱器網絡，通過對各臺換熱器的清洗時序進行優(yōu)化，不僅能夠延長生產運行周期，增加產品產量，而且能夠有效的降低系統的操作費用。

目前對換熱器網絡清洗時序優(yōu)化的研究雖然取得了一定的進展，但是仍存在一些問題有待解決：①現階段研究中缺乏換熱設備污垢生長模型數據，這將會影響到換熱器網絡清洗時序優(yōu)化中對污垢熱阻的動態(tài)描述；②由于大規(guī)模換熱網絡清洗時序優(yōu)化的MINLP模型中包含的整型變量較多，并且GAMS對該問題的求解并不能取得很好的結果，因此對于MNILP問題的求解，無論是使用GAMS還是進一步完善或開發(fā)以貪婪算法為代表的啟發(fā)式算法都是下一步的研究重點之一。

參考文獻：

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煤制乙二醇工業(yè)技術實現新跨越

從華東理工大學獲悉，由該校教授李偉研發(fā)的煤制乙二醇技術成果在內蒙古億利資源集團和安徽淮化集團“落地開花”，正式投料開車的兩大型裝置每年分別可生產30萬t和10萬t的優(yōu)等級乙二醇。

據專家介紹，該技術催化劑指標先進，且單臺套達10萬t/a的規(guī)模，是我國煤制乙二醇工業(yè)技術的一次跨越。

乙二醇是日常生活中聚酯纖維與礦泉水瓶中經常使用的主要原料，長期主要由石油加工而來，但國產自給率卻一直不足30%。用煤基合成氣制乙二醇，則可部分替代石油。我國是個貧煤少油的國家，通過煤基合成氣制乙二醇，對國家經濟發(fā)展具有戰(zhàn)略意義，而且相對于石油化工路線來說，經濟效益也較好。

據悉，1998年，華東理工大學聯合化學反應工程研究所開始了煤基合成氣制乙二醇技術的研究工作。2009年，該校與上海浦景化工技術有限公司、安徽淮化集團達成合作協議，在安徽淮化集團建設煤基合成氣制乙二醇1 000 t/a的中試裝置。2011年8月，中試成功，產出優(yōu)等級乙二醇產品，驗證了技術的合理性，并取得了進一步放大的數據，為該技術的產業(yè)化奠定了堅實的基礎。到目前為止，華理技術成果已授權客戶6個，達到7套裝置總計160萬t/a的規(guī)模，各套裝置皆在工業(yè)化實施過程之中。

?開發(fā)與研究?