氯乙烯精餾過程Aspen模擬

韓 飛

(長安大學理學院，陜西西安 710064)

近些年來，隨著工業和經濟的發展，市場對聚氯乙烯(PVC)的需求快速增加，應用范圍也在逐步提高，國內的PVC產量已經逐漸不能迎合市場的需求［1］，而改良生產PVC的裝置成為一個可行的突破口［2］。在生產PVC的時候，尤其是氯乙烯的精餾，是非常關鍵的一個過程［3］。以往的科學家為了討論不同的熱力學模型，用了很多不同的化工流程模擬軟件，做了精餾塔物料衡算及精餾塔熱量的衡算［4-7］，可極少有人對操作參數是否會影響整個系統做出研究分析。

本文將以化工過程模擬軟件Aspen Plus為工具，研究氯乙烯分離工藝，建立粗氯乙烯的流程模擬系統［8-9］。分析討論操作參數是否會影響整個系統。

1 精餾塔的模擬分析

恰當的選擇一個熱力學模型，可以大大提高計算的物性的精確度［10］，甚至會影響到模擬結果的精確程度。Aspen Plus軟件提供的有通用化學方程(UNIQUAC)、有規雙液方程(NRTL)以及威爾遜方程(Wilson)。該體系的分離模擬計算，以上3種模型都適用，而利用NRTL模型計算的結果最佳。

表1 低沸塔及高沸塔輸入數據Table1 The input data of low boiling tower and high boiling tower

圖1為氯乙烯精餾工藝流程簡圖。

圖1 精餾塔工藝流程圖Fig.1 The process flow diagram of distillation column

粗氯乙烯首先進入低沸塔(T1)，從塔釜輸出經緩沖槽(B)進入高沸塔(T2)。進料液中VC摩爾分數為 98.76%;重組分為 1，2-二氯乙烷(EDC)，摩爾分數為0.53%;輕組分為乙炔 (C2H2)，摩爾分數為0.11%;其余為水。其中C2H2等低沸點雜質通過T1首先從塔頂被采出，EDC等高沸點雜質經高沸塔從塔釜吸收，最后精VC由高沸塔塔頂產出。使用Aspen Plus中的靈敏度分析模塊，可以方便的確定過程對關鍵操作變量和設計變量的對應關系。其中涉及到的靈敏度參數有回流比R、餾出比D/F以及進料位置F。

1.1 低沸塔靈敏度分析

1.1.1 餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系 由圖2可知，隨著餾出比的增加，塔頂氯乙烯摩爾分數快速上升，并在0.3處達到最高，之后氯乙烯含量趨于穩定，不再增加。

圖2 低沸塔餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.2 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower top for the low-boiler tower

1.1.2 餾出比和塔釜出料氯乙烯摩爾分數的關系見圖3。

由圖3可知，隨著餾出比增加，塔釜VC的摩爾分數短暫的上升，D/F=0.3時達到最大值，然后隨著D/F的增大而不斷減小。故餾出比0.3時為最佳。

圖3 低沸塔餾出比和塔釜氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.3 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower bottom for the low-boiler tower

1.1.3 回流比R 規定塔板數和進料位置，回流比增加，將導致塔釜溫度降低影響塔底產品的純度;減小回流比R，會導致氣液相間傳質推動力減小，無法保證產品質量，低沸塔選定在第二塊板進料，對冷凝器再沸器換熱量的靈敏度分析表明，最佳回流比為0.8。

1.1.4 進料位置F 隨著進料板的位置下降，塔釜VCM含量逐漸增加，塔頂VCM含量逐漸減小，但再沸器熱負荷逐漸增加。因此，在保證塔釜出料純度的前提下，盡量降低低沸塔的操作費用，選擇在第二塊塔板進料是最合適的。

1.2 高沸塔靈敏度分析

1.2.1 D/F和高沸塔塔頂氯乙烯摩爾分數關系見圖4。

圖4 高沸塔餾出比和塔頂氯乙烯摩爾分數的關系曲線Fig.4 Relation between distillate to feed ratio and VCcontent at the tower top for the high-boiler tower

由圖4可知，餾出比的增加導致塔頂純度先線性增加，在D/F 0.95時達到最大值，之后下降。故而最佳餾出比取0.95。

1.2.2 高沸塔回流比 回流比增加，塔頂VCM 純度提高，塔釜出料VCM含量逐步降低，相應的再沸器和冷凝器的換熱量也逐漸增大。但回流比大于0.9之后，塔頂出料VCM純度變化不大，而冷凝器和再沸器負荷增加較多。考慮到減少高沸塔的操作費用，選取0.9作為最佳回流比。

1.2.3 高沸塔進料位置 塔頂氯乙烯濃度在進料位置大于第四塊板以后趨于穩定，且在第四塊板處達到最大，故取第四塊板為高沸塔進料位置。

2 模擬優化結果

模擬優化結果見表2。

表2 低沸塔及高沸塔優化結果Table2 Low boiling tower and high tower’s optimization results

3 結論

應用Aspen Plus對氯乙烯精餾的低沸塔和高沸塔進行了模擬分析。結果表明，低沸塔進料位置在第二塊板時最佳，餾出比由0.25優化到0.3，回流比由0.5優化到0.8;高沸塔優化為第四塊板進料，餾出比從0.93優化到0.95。回流比從0.8優化到0.9。

［1］ 錢伯章，朱建芳.聚氯乙烯的市場分析和技術進展［J］.中國氯堿，2005(11):1-5.

［2］ 劉志強.如何看待電石法 PVC發展［J］.聚氯乙烯，2006(6):45-46.

［3］ 王伯英.聚氯乙烯大全(第二卷)［M］.北京:化學工業出版社，1985.

［4］ 王文慶，李延輝.Aspen軟件在大型聚乙烯裝置上的應用［J］.合成樹脂及塑料，2004，21(3):43-46.

［5］ 楊國恒，彭昌軍，何秉忠.氯乙烯精餾塔的計算［J］.武漢化工學院學報，1999，21(4):13-16.

［6］ 吳雪妹.氯乙烯精餾中低沸塔系統的物料衡算電算法［J］.聚氯乙烯，2001(1):49-56.

［7］ 廖麗華.氯乙烯精制裝置流程模擬［J］.氯堿工業，1994(11):22-23.

［8］ 趙琛琛.工業系統流程模擬利器Aspen Plus［J］.電站系統工程，2003，19(2):56-58.

［9］ 謝安俊，劉世軍，張華巖，等.大型化工流程模擬軟件Aspen Plus［J］.石油與天然氣化工，1995，24(4):247-251.

［10］戚一文，放運進.物性估算在 ASPEN PLUS軟件中的應用［J］.浙江化工，2007，38(1):9-11.