徐海良,胡文港,楊放瓊
?
天然氣水合物輸送管道的壓力損失規(guī)律
徐海良1, 2,胡文港1,楊放瓊1, 2
(1. 中南大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙,410083;2. 中南大學(xué) 高性能復(fù)雜制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長(zhǎng)沙,410083)
為了研究海底天然氣水合物絞吸式開采水力輸送系統(tǒng)中管徑、流速、體積分?jǐn)?shù)和顆粒粒徑對(duì)輸送系統(tǒng)壓力損失的影響規(guī)律,確定各參數(shù)的合理選擇范圍;建立輸送管道三維流場(chǎng)模型,采用控制變量的方法,運(yùn)用計(jì)算流體力學(xué)理論和Fluent仿真軟件對(duì)輸送管道內(nèi)固液兩相流場(chǎng)進(jìn)行仿真分析。研究結(jié)果表明:輸送系統(tǒng)壓力損失梯度隨管徑的增大而減?。划?dāng)管徑增大到0.4 m時(shí),繼續(xù)增大管徑對(duì)壓力損失梯度影響越來越??;壓力損失梯度隨漿體流速的增大先減小后增大,存在1個(gè)最優(yōu)流速,在2.5~4.0 m/s之間,且顆粒粒徑和體積分?jǐn)?shù)越大,對(duì)應(yīng)的最優(yōu)流速就越大,壓力損失梯度隨體積分?jǐn)?shù)的增大呈線性增大;壓力損失梯度隨著顆粒粒徑增大而增大,但增大幅度很小。
天然氣水合物;水力輸送;壓力損失;模擬仿真
傳統(tǒng)化石燃料的大量開采使人類面臨資源枯竭和環(huán)境污染兩大難題,近年來,人們對(duì)新型清潔能源的探索和開發(fā)顯得尤為迫切。天然氣水合物是天然氣和水在低溫高壓條件下形成的結(jié)晶體,在地球上儲(chǔ)量巨大,能量密度高而且燃燒后不會(huì)產(chǎn)生污染物,因此,天然氣水合物的開采方案研發(fā)成為全世界的焦點(diǎn)[1?3]。地球上已探明的天然氣水合物90%以上存在于300~ 4 000 m深的海底,目前提出的天然氣水合物開采方案有降壓開采法、熱激發(fā)開采法、化學(xué)試劑注入開采法、二氧化碳置換法和固態(tài)開采法等[4?6]。天然氣水合物絞吸式開采方案[7]是結(jié)合開采深海錳結(jié)核和絞吸式挖泥船提出的一種新的天然氣水合物固態(tài)開采方案,天然氣水合物在海底經(jīng)采礦車絞刀破碎后再通過垂直硬管輸送至海面分解。其中,使用管道將天然氣水合物運(yùn)輸?shù)胶C媸窃摲桨傅年P(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,天然氣水合物在輸送到某一高度達(dá)到其分解溫壓條件時(shí)會(huì)分解出氣體,所以,天然氣水合物管道輸送可以分為臨界分解面以下的固液兩相流輸送和分解面以上的固液氣三相流輸送[8]。對(duì)于固液兩相輸送,CHRISTIAN等[9]研究了鐵精礦長(zhǎng)距離管道輸送過程中輸送參數(shù)變化對(duì)能量利用率的影響;VáCLAV等[10]結(jié)合已有管道漿體摩擦壓降模型給出了水平流中有固定床的管道漿體輸送摩擦壓降的半經(jīng)驗(yàn)公式,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了公式的有效性;VAN WIJK[11]等結(jié)合流化理論對(duì)垂直水力輸送系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了該理論的預(yù)測(cè)結(jié)果在一定條件下符合實(shí)際情況;黃中華等[12]采用理論分析和數(shù)值計(jì)算相結(jié)合的方法分析了多金屬硫化物顆粒垂直管道水力提升規(guī)律;邱灝等[13]結(jié)合不同學(xué)者對(duì)粗顆粒輸送的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,提出了粗顆粒在管道輸送中不淤臨界流速的計(jì)算式;趙國(guó)景等[14]通過理論分析得出動(dòng)態(tài)管道內(nèi)壓力損失大于靜態(tài)管道內(nèi)壓力損失,并通過仿真分析得到了動(dòng)態(tài)管道內(nèi)顆粒碰撞情況;唐達(dá)生等[15]通過理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)合的方法得到了錳結(jié)核、富鈷結(jié)殼、多金屬硫化物和模擬結(jié)核的單顆粒以及非均勻顆粒群浮游速度的半經(jīng)驗(yàn)半理論公式。研究者對(duì)固液兩相流的研究大多涉及沉降速度、臨界速度和輸送參數(shù)對(duì)輸送系統(tǒng)流態(tài)及穩(wěn)定性的影響,研究對(duì)象多為泥沙顆粒和金屬結(jié)核等,而對(duì)于天然氣水合物輸送過程中系統(tǒng)參數(shù)變化對(duì)系統(tǒng)壓力損失的影響規(guī)律的研究較少。為此,本文作者以穩(wěn)態(tài)條件下天然氣水合物垂直輸送管道為研究對(duì)象,結(jié)合原有漿體輸送理論,運(yùn)用計(jì)算流體力學(xué)和Fluent流體計(jì)算仿真軟件對(duì)天然氣水合物輸送過程進(jìn)行仿真分析,得到輸送管徑、漿體流速、顆粒粒徑和體積分?jǐn)?shù)變化對(duì)輸送系統(tǒng)壓力損失的影響規(guī)律,以便為實(shí)際天然氣水合物輸送系統(tǒng)設(shè)計(jì)確定合理的參數(shù)范圍。
對(duì)比分析5,10和20 m長(zhǎng)三維全流道管道模型的仿真計(jì)算結(jié)果,其中,10 m和20 m長(zhǎng)模型仿真計(jì)算結(jié)果基本相同,且與5 m長(zhǎng)模型結(jié)果相差較大,最后選擇10 m長(zhǎng)管道模型作為研究對(duì)象。管道模型三維結(jié)構(gòu)網(wǎng)格如圖1所示。借助ICEM網(wǎng)格劃分工具,采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對(duì)管道模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分,網(wǎng)格數(shù)量為250萬個(gè),繼續(xù)加密網(wǎng)格計(jì)算誤差均小于1.8%,滿足計(jì)算精度和時(shí)間要求。

圖1 管道模型三維結(jié)構(gòu)網(wǎng)格
天然氣水合物管道水力輸送系統(tǒng)中固相顆粒粒徑大于10 mm,體積分?jǐn)?shù)大于10%,屬于大顆粒高體積分?jǐn)?shù)固液兩相流分析,且固相顆粒在整個(gè)流體中都有分布,兩相之間存在強(qiáng)烈的相互作用,所以,選擇Fluent中的Eulerian模型。不考慮溫度影響,輸送管道內(nèi)固液兩相流動(dòng)的控制方程包括質(zhì)量守恒方程、動(dòng)量守恒方程和湍流方程[16?18]。
1.2.1 液相控制方程
連續(xù)方程為

動(dòng)量方程為
(2)
輸送管道內(nèi)流體液相采用Fluent提供的標(biāo)準(zhǔn)?ε模型,采用該模型可以得到流動(dòng)的詳細(xì)信息,適合管道流體湍流流動(dòng)的仿真計(jì)算。具體的湍動(dòng)能和湍動(dòng)耗散率的輸送方程參見文獻(xiàn)[19?20]。
1.2.2 固相控制方程
連續(xù)方程為

動(dòng)量方程為

式中:s為液相速度矢量;s為固相密度;s為固相受到的應(yīng)力張量;s為固相單位質(zhì)量外力;s為相間作用力。
1) 固相平均密度[21]:天然氣水合物密度為 930 kg/m3,海底沉積物密度為1 600~2 200 kg/m3。按照天然氣水合物體積分?jǐn)?shù)為30%,海底沉積物密度 2 000 kg/m3可得固相顆粒的平均密度s為 1 679 kg/m3。
2) 進(jìn)口條件:定義進(jìn)口邊界為速度入口,設(shè)定進(jìn)口速度和固相濃度,速度方向沿管道軸線方向,定義湍流強(qiáng)度和水力直徑。
3) 出口條件:選用壓力出口,定義出口壓力、湍流強(qiáng)度和水力直徑。
4) 壁面:采用無滑移固定壁面邊界。
輸送管道直徑、漿體流速、顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)對(duì)天然氣水合物輸送系統(tǒng)壓力損失有直接影響,系統(tǒng)壓力損失直接決定主泵的選型。研究上述參數(shù)變化對(duì)輸送系統(tǒng)壓力損失的影響,對(duì)于輸送系統(tǒng)設(shè)計(jì)和入口流體特性參數(shù)的確定都有重要意義。采用控制變量法依次改變上述4個(gè)參數(shù)進(jìn)行仿真計(jì)算,研究各參數(shù)對(duì)輸送系統(tǒng)壓力損失的影響規(guī)律,確定各參數(shù)的合理范圍。
Fluent后處理軟件可以在選定的面上對(duì)壓力進(jìn)行積分運(yùn)算,對(duì)于固液兩相流體無法直接積分得出總壓,但可以分別計(jì)算得到選定面上的靜壓及兩相的動(dòng)壓,兩者相加即可得到該面上的總壓。用管道進(jìn)口總壓減去出口總壓再除以管道的長(zhǎng)度,即得到該段管道內(nèi)的壓力損失梯度,公式為

式中:Δ為壓力損失梯度,Pa/m;in管道為進(jìn)口總壓,Pa;out為出口總壓,Pa;為管道長(zhǎng)度。
總壓的計(jì)算公式為

式中:i為總壓,Pa;si為靜壓,Pa;ki為固相動(dòng)壓,Pa;wi為液相動(dòng)壓,Pa。
不同輸送參數(shù)下壓力損失沿管道軸向變化規(guī)律如圖2所示。從圖2可見:輸送系統(tǒng)在4種不同的工作參數(shù)(管徑、速度、顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù))下,流體的壓力損失梯度相差很大,但壓力損失梯度沿管道軸向變化規(guī)律基本相同;在入口后4 m和出口前1 m的范圍內(nèi)壓力損失梯度變幅較大,在4~9 m范圍內(nèi)壓力損失梯度基本穩(wěn)定。因?yàn)楣滔囝w粒在進(jìn)入管道后,由于重力原因速度會(huì)變慢,導(dǎo)致固相顆粒在入口處積累使固相體積分?jǐn)?shù)變大,而后進(jìn)來的顆粒與減速后的顆粒發(fā)生碰撞使入口處漿體流動(dòng)混亂,顆粒與管壁以及顆粒與顆粒之間碰撞的概率增大,致使壓力損失增大?;靵y的固相在液相的推動(dòng)下繼續(xù)上升并趨于平穩(wěn),壓力損失也慢慢降低,最終在進(jìn)入管道3 m左右達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。在到達(dá)出口時(shí)前面沒有漿體流動(dòng),顆粒之間的碰撞減少,壓力損失梯度稍微變小。取仿真模型中4~9 m的管段為有效工作段進(jìn)行壓力損失梯度計(jì)算,更加符合天然氣水合物輸送系統(tǒng)實(shí)際工況。

1—管徑為0.15 m,速度為2.0 m/s,顆粒粒徑為0.01 m,固相體積分?jǐn)?shù)為10%;2—管徑為0.20 m,速度為2.0 m/s,顆粒粒徑為0.02 m,固相體積分?jǐn)?shù)為20%;3—管徑為0.30 m,速度為3.0 m/s,顆粒粒徑為0.01 m,固相體積分?jǐn)?shù)為10%;4—管徑為0.40 m,速度為3.0 m/s,顆粒粒徑為0.15 m,固相體積分?jǐn)?shù)為20%。
輸送系統(tǒng)管道直徑在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)被確定并且在工作過程中無法更改,所以,管徑的選擇必須慎重。設(shè)定管徑變化范圍為0.15~0.55 m。為了研究管徑的影響規(guī)律是否具有普遍性,選擇3種不同的流體入口參數(shù)(速度、顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù))組合,仿真結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出:不同入口參數(shù)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)壓力損失梯度差別很大,但各組參數(shù)對(duì)應(yīng)的壓力損失梯度隨管道直徑的變化規(guī)律相同,其規(guī)律表現(xiàn)為壓力損失梯度隨著管徑的增加而減小,因?yàn)殡S著管徑增大,單位體積漿體與管道的接觸面積減小,相應(yīng)的漿體與管道的摩擦損失及顆粒與管壁碰撞的能量損失減少;當(dāng)管徑增大到0.3 m以后,繼續(xù)增大管徑,壓力損失減小量越來越少,因?yàn)楣軓捷^小時(shí),漿體與管道的摩擦損失及顆粒與管壁碰撞的能量損失在壓力損失中占比較大,隨著管徑增加,該部分能量損失占比越來越小,對(duì)壓力損失的影響程度減弱。總體來說,天然氣水合物輸送系統(tǒng)可以通過增加輸送管徑的方法來減少壓力損失,但當(dāng)管徑超過一定值以后,繼續(xù)增大管徑對(duì)總壓損失的影響較小,初步選擇管徑為0.3~0.4 m。

1—速度為3 m/s,顆粒粒徑為0.01 m,固相體積分?jǐn)?shù)為10%;2—速度為3 m/s,顆粒粒徑為0.02 m,固相體積分?jǐn)?shù)為20%;3—速度為4 m/s,顆粒粒徑為0.01 m,固相體積分?jǐn)?shù)為10%;4—速度為4 m/s,顆粒粒徑為0.02 m,固相體積分?jǐn)?shù)為20%。
從圖3還可以看出:當(dāng)漿體速度相同而顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)不同時(shí),系統(tǒng)壓力損失梯度之間的差值為30%~50%;當(dāng)漿體速度不同而顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)相同時(shí),系統(tǒng)壓力損失梯度之間的差值小于20%,這說明顆粒粒徑或固相體積分?jǐn)?shù)對(duì)輸送系統(tǒng)壓力損失的影響要比漿體速度的影響大;當(dāng)管徑大于0.4 m且顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)相同時(shí),輸送系統(tǒng)在不同漿體速度下的的壓力損失梯度相差很小,這是由于管徑增大導(dǎo)致漿體與管道的摩擦損失及顆粒與管壁碰撞的能量損失在壓力損失中占比減小。
選擇管道直徑為0.35 m,固相顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)組合如下:顆粒粒徑為0.01 m,體積分?jǐn)?shù)為10%;顆粒粒徑為0.02 m,體積分?jǐn)?shù)為20%;顆粒粒徑為0.03 m,體積分?jǐn)?shù)為30%。研究這3種不同工況下漿體速度在2.0~6.0 m/s之間變化時(shí)壓力損失梯度的變化規(guī)律,仿真結(jié)果如圖4所示。從圖4可見:在這3種不同粒徑和體積分?jǐn)?shù)的組合下,壓力損失梯度的差值很大,說明顆粒粒徑或者體積分?jǐn)?shù)對(duì)系統(tǒng)壓力損失的影響很大;在這3種工況下,漿體速度對(duì)壓力損失梯度的影響規(guī)律相似,隨著漿體速度增大,壓力損失梯度先減小后增大,即存在1個(gè)最優(yōu)流速;當(dāng)漿體速度在最優(yōu)流速附近變化時(shí),壓力損失梯度變化較??;當(dāng)速度增大或減小到一定值后,壓力損失梯度與速度呈指數(shù)變化的關(guān)系。這是因?yàn)楣腆w顆粒進(jìn)入管道后由于重力作用速度會(huì)減小,固相與液相之間會(huì)出現(xiàn)滑移,漿體速度越小,滑移速度越大,滑移使固相出現(xiàn)累積而使固相體積分?jǐn)?shù)增大,導(dǎo)致顆粒與顆粒之間的碰撞和顆粒與管壁之間的碰撞增加,從而導(dǎo)致系統(tǒng)壓力損失增大;增大漿體速度可以減小固液兩相之間的滑移,進(jìn)而使固相體積分?jǐn)?shù)減小,因滑移和碰撞而產(chǎn)生的壓力損失也隨著減小;當(dāng)漿體速度達(dá)到一定值時(shí),繼續(xù)增大漿體速度對(duì)固液兩相之間滑移的影響很小,固相體積分?jǐn)?shù)也基本保持不變,固相顆粒的高速流動(dòng)反而導(dǎo)致顆粒與顆粒以及顆粒和管徑之間的碰撞大量增加,所以,壓力損失又會(huì)呈現(xiàn)快速增大的現(xiàn)象,即壓力損失梯度隨漿體速度的變化是固液兩相之間的滑移所致。
壓力損失梯度隨漿體速度的增加先減小后增大,達(dá)到最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的漿體速度稱為最佳速度。從圖4還可以看出:隨著顆粒粒徑和固相體積分?jǐn)?shù)增大,最佳速度也增大,3組工況對(duì)應(yīng)的最佳速度分別為2.5,3.0和3.5 m/s。這是因?yàn)轭w粒粒徑越大,固液兩相之間的滑移越大,要使兩相之間的滑移達(dá)到穩(wěn)定就需要更大的漿體速度。在實(shí)際開采中,如何選擇漿體流速要根據(jù)礦石顆粒粒徑來確定,合理的漿體速度范圍為2.5~4.0 m/s,速度大就需要系統(tǒng)提供更大的功率,而相應(yīng)的壓力損失也會(huì)增大。
選擇管道直徑為0.35 m,漿體流速為3.5 m/s,仿真計(jì)算固相顆粒粒徑分別為0.01,0.03和0.05 m時(shí),輸送系統(tǒng)壓力損失梯度隨固相體積分?jǐn)?shù)的變化規(guī)律,其中固相體積分?jǐn)?shù)為8%~32%,仿真結(jié)果如圖5所示。從圖5可見:在同一體積分?jǐn)?shù)下,固相顆粒粒徑越大,系統(tǒng)壓力損失就越大。這是因?yàn)轭w粒粒徑越大,固相與液相之間的相對(duì)滑移就越大,固液兩相之間滑移產(chǎn)生的壓力損失也就越大。

(a) 顆粒粒徑為0.03 m,固相體積分?jǐn)?shù)為30%; (b) 顆粒粒徑為0.02 m,固相體積分?jǐn)?shù)為20%; (c) 顆粒粒徑為0.01 m,固相體積分?jǐn)?shù)為10%
Fig. 4 Influence of slurry speed on pressure loss gradient at different particle sizes and volume fraction
在3種顆粒粒徑條件下,壓力損失梯度隨固相體積分?jǐn)?shù)的變化規(guī)律完全相同:隨著固相體積分?jǐn)?shù)增大,壓力損失梯度呈線性增加,固相體積分?jǐn)?shù)增大1%,壓力損失梯度便增大70 Pa/m左右。一方面,固相體積分?jǐn)?shù)增大使?jié){體密度增大,在漿體輸送過程中位能損失增大;另一方面,固相體積分?jǐn)?shù)增大使單位體積漿體內(nèi)固相顆粒數(shù)量增加,這就導(dǎo)致固相顆粒之間、固相顆粒與管壁之間的碰撞次數(shù)變多,輸送系統(tǒng)因碰撞而產(chǎn)生的壓力損失增大。在實(shí)際生產(chǎn)過程中,考慮到系統(tǒng)功率限制,要控制輸送漿體固相體積分?jǐn)?shù)不能太大。固相體積分?jǐn)?shù)太大容易造成堵管,而固相體積分?jǐn)?shù)太小,則生產(chǎn)效率太低,所以,初步選定固相體積分?jǐn)?shù)在15%~25%之間。

顆粒粒徑/m:1—0.01;2—0.03;3—0.05。
選擇管道直徑為0.35 m,漿體流速為3.5 m/s,固相體積分?jǐn)?shù)為20%,仿真分析顆粒粒徑在0.01~0.05 m之間變化時(shí)輸送系統(tǒng)壓力損失梯度的變化規(guī)律,結(jié)果如圖6所示。從圖6可見:壓力損失梯度隨顆粒粒徑的增大基本呈線性增大。其主要原因是顆粒粒徑變大使固液兩相之間的相對(duì)滑移增大,但增幅度不大,顆粒粒徑每增大0.01 m,壓力損失梯度增加50 Pa/m左右。在實(shí)際生產(chǎn)中,在保證不堵管的前提下,可以選擇較大的顆粒粒徑,這樣,在采礦車對(duì)顆粒進(jìn)行破碎時(shí)可使功率消耗較少。結(jié)合以上分析可知,顆粒粒徑對(duì)壓力損失梯度的影響較小,固相體積分?jǐn)?shù)對(duì)壓力損失梯度的影響較大。

圖6 顆粒粒徑對(duì)壓力損失梯度的影響
中南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院與長(zhǎng)沙礦冶研究院聯(lián)合建立了深海礦產(chǎn)資源開發(fā)利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,實(shí)驗(yàn)室在“中國(guó)大洋協(xié)會(huì)”資助下建立了高為20 m、管徑為0.2 m的深海采礦揚(yáng)礦試驗(yàn)臺(tái),可通過施加背壓的方法模擬深海揚(yáng)礦工況。為驗(yàn)證仿真結(jié)果的正確性,以模擬礦石(密度1 700 kg/m3)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,通過該試驗(yàn)臺(tái)測(cè)量輸送管道直徑為0.2 m時(shí)不同漿體輸送參數(shù)壓力損失梯度。實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果如表1所示。從表1可見:壓力損失梯度實(shí)驗(yàn)結(jié)果普遍比仿真結(jié)果大,因?yàn)閷?shí)驗(yàn)所用礦石比仿真所用礦石固相密度大,兩者之間的相對(duì)誤差在7.2%以內(nèi),表明仿真結(jié)果精度較高。

表1 壓力損失梯度模擬值與實(shí)驗(yàn)值對(duì)比
1) 壓力損失梯度隨著輸送管道直徑的增大而減小,當(dāng)直徑增加到0.4 m時(shí),繼續(xù)增大管道直徑,對(duì)壓力損失的影響較小,初步選定輸送系統(tǒng)管道設(shè)計(jì)直徑在0.3~0.4 m之間。
2) 隨著漿體流速增大,壓力損失梯度先減小后增大,存在1個(gè)最優(yōu)流速,流速在最優(yōu)流速附近變化時(shí),壓力損失梯度變化較??;當(dāng)流速和最優(yōu)流速相差較大時(shí),壓力損失梯度和流速呈指數(shù)變化關(guān)系;對(duì)于不同粒徑的顆粒,輸送最優(yōu)流速也不同,顆粒粒徑越大,最優(yōu)流速也越大,基本保持在2.5~4.0 m/s之間。
3) 壓力損失梯度隨固相體積分?jǐn)?shù)的增大呈線性增大,體積分?jǐn)?shù)增加1%,壓力損失梯度增加70 Pa/m左右,在實(shí)際生產(chǎn)中,建議選擇體積分?jǐn)?shù)在15%~25%之間。
4) 壓力損失梯度隨顆粒粒徑增大呈線性增大,但是變化幅度較小,顆粒粒徑每增大0.01 m,壓力損失梯度增加50 Pa/m左右。
5) 在天然氣水合物管道輸送過程中,固相體積分?jǐn)?shù)對(duì)壓力損失梯度的影響較大,漿體流速和管道直徑的影響次之,顆粒粒徑的影響最小。
6) 實(shí)驗(yàn)測(cè)得的輸送管道壓力損失梯度與仿真結(jié)果相對(duì)誤差在7.2%以內(nèi),表明仿真結(jié)果精度較高。
[1] MAKOGON Y F. Natural gas hydrates-a promising source of energy[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2010, 2(1): 49?59.
[2] RAJNAUTH J, BARRUFET M. Monetizing gas:focusing on developments in gas hydrate as a mode of transportation[J]. Energy Science and Technology, 2012, 4(2): 61?68.
[3] MOHEBBI V, BEHBAHANI R M. Experimental study on gas hydrate formation from natural gas mixture[J]. Journal of Natural Gas Science & Engineering, 2014, 18: 47?52.
[4] 吳傳芝, 趙克斌, 孫長(zhǎng)青, 等. 天然氣水合物開采研究現(xiàn)狀[J]. 地質(zhì)科技情報(bào), 2008, 27(1): 47?51. WU Chuanzhi, ZHAO Kebin, SUN Changqing, et al. Current research in natural gas hydrate production[J]. Geological Science and Technology Information, 2008, 27(1): 47?51.
[5] 劉建軍, 邵祖亮, 鄭永香. 天然氣水合物降壓分解過程的數(shù)值模擬[J]. 西南石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017, 39(1): 80?90. LIU Jianjun, SHAO Zuliang, ZHENG Yongxiang. Numerical Simulation of the Decomposition of Natural Gas Hydrates by Depressurization[J]. Journal of Southwest Petroleum University(Science & Technology Edition), 2017, 39(1): 80?90.
[6] 徐純剛, 李小森, 蔡晶, 等. 二氧化碳置換法模擬開采天然氣水合物的研究進(jìn)展[J]. 化工學(xué)報(bào), 2013, 64(7): 2309?2315. XU Chungang, LI Xiaosen, CAI Jin, et al. Advance on simulation exploitation of natural gas hydrate by replacement with CO2[J]. Journal of Chemical Industry and Engineering. 2013, 64(7): 2309?2315.
[7] 徐海良, 林良程, 吳萬榮, 等. 海底天然氣水合物絞吸式開采方法研究[J]. 中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2011, 50(3): 48?52. XU Hailiang, LIN Liangcheng, WU Wanrong, et al. Cutter-suction Exploitation Mode of Marine Gas Hydrate[J]. Transactions of the British Mycological Society, 2011, 50(3): 48?52.
[8] 徐海良, 孔維陽, 楊放瓊. 天然氣水合物在水力提升管道中的分解特性[J]. 天然氣工業(yè), 2018, 38(7): 129?137. XU Hailiang, KONG Weiyang, YANG Fangqiong. Decomposition characteristics of natural gas hydrates in hydraulic lifting pipelines[J]. Natural Gas Industry, 2018, 38(7): 129?137.
[9] CHRISTIAN F I, SANTIAGO M S, ALDO T B. A cost perspective for long distance ore pipeline water and energy utilization. Part II: effect of input parameter variability[J]. International Journal of Mineral Processing, 2013, 122(122): 54?58.
[10] VáCLAV M. Predictive model for frictional pressure drop in settling-slurry pipe with stationary deposit[J]. Powder Technology, 2009, 192(3): 367?374.
[11] VAN WIJK J M, TALMON A M, VAN RHEE C. Stability of vertical hydraulic transport processes for deep ocean mining:an experimental study[J]. Ocean Engineering, 2016, 125: 203?213.
[12] 黃中華, 曹躍, 謝雅. 多金屬硫化物顆粒水力提升性能仿真[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究, 2015, 31(2): 85?88. HUANG Zhonghua, CAO Yue, XIE Ya. Simulation of hydraulic lifting performance of polymetallic sulfide particles[J]. Machine Design and Research, 2015, 31(2): 85?88.
[13] 邱灝, 曹斌, 夏建新. 粗顆粒物料管道水力輸送不淤臨界流速計(jì)算[J]. 水利水運(yùn)工程學(xué)報(bào), 2016(6): 103?108. QIU Hao, CAO Bin, XIA Jianxin. Non-silting critical velocity calculation of coarse-grained materials in hydraulic pipeline[J]. Hydro-Science and Engineering, 2016(6): 103?108.
[14] 趙國(guó)景, 夏建新, 黃家楨. 錳結(jié)核動(dòng)態(tài)管道水力提升[J]. 礦冶工程, 2000, 20(3): 18?24. ZHAO Guojing, XIA Jianxin, HUANG Jiazhen. Hydraulic lifting of dynamic pipeline for manganese nodules[J]. Mining and Metallurgical Engineering, 2000, 20(3): 18?24.
[15] 唐達(dá)生, 肖紅, 宋躍文, 等. 深海粗顆粒礦石浮游速度的試驗(yàn)研究[J]. 礦冶工程, 2016, 36(3): 1?8. TANG Dasheng, XIAO Hong, SONG Yuewen, et al. Experimental study on floating velocity of coarse ore particles in deep sea[J]. Mining and Metallurgical Engineering, 2016, 36(3): 1?8.
[16] 李萬, 錢忠東, 郜元勇. 4種湍流模型對(duì)混流式水輪機(jī)壓力脈動(dòng)模擬的比較[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2013, 46(2): 174?179. LI Wan, QIAN Zhongdong, GAO Yuanyong. Comparison of pressure oscillation characteristics in a Francis hydraulic turbine with four different turbulence models[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2013, 46(2): 174?179.
[17] 徐海良, 周剛, 吳萬榮, 等. 深海采礦儲(chǔ)料罐輸送設(shè)備固液兩相流數(shù)值計(jì)算與分析[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012, 43(1): 111?117. XU Hailiang, ZHOU Gang, WU Wanrong, et al. Numerical calculation and analysis of solid-liquid two-phase flow intank transporting equipment for deep-sea mining[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2012, 43(1): 111?117.
[18] 喻黎明, 鄒小艷, 譚弘, 等. 基于CFD-DEM耦合的水力旋流器水沙運(yùn)動(dòng)三維數(shù)值模擬[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2016, 47(1): 126?132. YU Liming, ZOU Xiaoyan, TAN Hong, et al. 3D numerical simulation of water and sediment flow inhydrocyclone based on coupled CFD-DEM[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(1): 126?132.
[19] 李秋龍. 赤泥沉降槽內(nèi)多相流動(dòng)和絮凝沉降的數(shù)值仿真與優(yōu)化[D]. 長(zhǎng)沙: 中南大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院, 2014: 26?27. LI Qiulong. Numerical simulation and optimization on multiphase flow and flocculation, sedimentation in the red mud thickener[D]. Changsha: Central South University. School of Energy Science and Engineering, 2014: 26?27.
[20] QI Nana, ZHANG Hu, ZHANG Kai, et al. CFD simulation of particle suspension in a stirred tank[J]. Particuology, 2013, 11(3): 317?326.
[21] 徐海良, 陳旺, 吳波, 等. 海底天然氣水合物絞吸式開采切削頭絞吸特性[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版), 2016, 48(6): 126?131. XU Hailiang, CHEN Wang, WU Bo, et al. Characteristic of Cutting Head in Marine Gas Hydrate by Cutter Suction Exploitation[J]. Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition) , 2016, 48(6): 126?131.
Pressure loss of conveying pipeline of natural gas hydrate
XU Hailiang1, 2, HU Wengang1, YANG Fangqiong1, 2
(1. School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China; 2. State Key Laboratory of High Performance Complex Manufacturing, Central South University, Changsha 410083, China)
To study the influence law between pressure loss of conveyor system and parameters of hydraulic transmission system for cutter-suction mining in submarine natural gas hydrate exploitation, such as diameter, velocity, volume fraction and particle size, and to determine the reasonable selection of the parameters, the three-dimensional flow field model of pipeline was established, and the method of controlling variables, the computational fluid dynamics theory and Fluent simulation software were used for numerical analysis in the solid liquid two-phase flow field of the pipeline. The results show that the pressure loss gradient of the conveying system decreases with the increase of the pipe diameter, and when the diameter of the pipe increases to 0.4 m, the effect of increasing the pipe diameter on pressure loss gradient is smaller and smaller. The pressure loss gradient decreases first and then increases with the increase of the flow velocity of the slurry, and there is an optimal velocity, which is between 2.5 m/s and 4.0 m/s, and the larger the particle size and volume fraction, the greater the corresponding optimal velocity. The pressure loss gradient increases linearly with the increase of volume fraction. The pressure loss gradient increases with the increase of particle size, but the increase is small.
gas hydrates; hydraulic transmission; pressure loss; simulation
10.11817/j.issn.1672?7207.2019.02.008
P744;TD807
A
1672?7207(2019)02?0304?07
2018?03?12;
2018?05?22
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51775561)(Project(51775561) supported by the National Natural Science Foundation of China)
楊放瓊,博士,教授,從事深海采礦研究;E-mail:376212096@qq.com
(編輯 陳燦華)