什么是超级关键流体?

超临界流体存在于临界点以上的温度和压力下,这种热力学状态使得不同的液体和气体相位不再存在。 在这个单一条件下,流体呈现出一种独特的液体密度和气体粘度和偏差混合。 这种双重性质使得超临界流体能够像气体一样有效地穿透多孔材料,同时溶解液体的溶解力。 最工业相关的超临界流体包括二氧化碳(scCO2)和水(scH2O),它们根据应用情况提供具体的优势。

物质的临界温度和压力决定了它从次临界行为向超临界行为的过渡。 对于二氧化碳,这些值是31.1 °C和73.8巴;对于水,这些值是374 °C和220.6巴。 在这些阈值之上,密度、粘度和热导性等特性可以通过调整压力和温度来不断调节,提供了一种对传统溶剂不可能实现的显著的工艺控制。

CFD在超临界流体模型设计中的作用

计算流体动力学提供了一个框架,可以解决流体运动的方程 — — 质量、动力和能量的保持 — — 超越一个盘状域。 当适用于超临界流体时,CFD必须说明临界点附近的强烈非理想热力学行为和大块物力梯度。 这些挑战使得分析或经验方法不足以满足现实的工业几何要求。

通过整合彭-罗宾逊,苏维-雷德利希-克沃恩等真实流体态方程(EOS),或者更精确的Span-瓦格纳CO2模型,CFD解析器可以在超临界条件下预测密度, ⁇ ,运输属性. 解析器同时计算热传导,动荡混合,以及潜在的相位过渡,使工程师能够模拟高忠诚度的提取柱,反应堆,热交换器.

模拟挑战

  • 复杂热力学性质 – 临界点附近,特定的热容量和压缩率突起,引起数值僵硬,需要专门的解析算法.
  • 相位过渡模型[ – 即使是在超临界区域,操作条件也可以跨越共存曲线,导致两相流机制,需要等同位平衡模型或双流模型等多相流体模型.
  • 高压条件 – 超临界流体的高密度和低偏差常导致对边界粗糙度和几何细节敏感的拉米纳或过渡流体制度.
  • 电流模型 — 标准扰动模型(k- ⁇ ,k- ⁇ SST)可能需要校准超临界条件. 大Eddy模拟(LES)在提取和反应应用中越来越多地用于精确的混合预测.

模拟技术

  • 量法 – 商业CFD代码中的主要方法,使用保存的可变配方,确保数字稳定性与真实流体特性.
  • Real-fluid属性模型 –通过用户定义的函数(UDF)或内置属性库与流量解析器合并,这些函数将NIST REFPROP或CoolProp的表格数据插入其中.
  • 多相流模型 – 流体量(VOF)或Eulerian-Eulerian框架的轨道接口或分散相,当部分凝聚或闪烁发生时.
  • 状态集成的方程 – 立方EOS具有多元件系统的高级混合规则,外加Helmholtz基于能量的EOS用于高精度单元件模拟.

使用CFD来制造超临界流体的好处

由于极端压力和腐蚀的可能性,对超临界工艺的实验试验费用昂贵,而且危险。

  • 降低开发成本 – 验证设计概念需要较少的物理原型和实验.
  • 变热和质量转移[ – 将提取柱或反应堆内的温度和浓度场可视化,从而能够进行几何学改进,增加产量.
  • 改进的工艺安全[] – CFD可以预测高热应力或压力积聚的区域,指导救济系统的布置和绝缘.
  • 可伸缩性透视 – 模拟实验室尺度,试验尺度,以及具有一致物理的全尺寸设备支持自信的放大.

工业应用

超临界二氧化碳提取

在食品和制药工业中,scCO2是咖啡豆中提取咖啡因、草药中的必要油料和植物中活性API的首选溶剂。这些包装床或喷雾柱提取器的CFD模型预测流速、粒度和溶解度对提取动力学的影响。最近的研究将CFD与人口平衡模型结合在一起,以说明加工过程中的粒子断裂和凝聚。科学定点剖析超临界液体提取。

超临界水氧化(SCWO)

超临界水中氧化有机废物(T > 374 °C,P > 220巴),工艺达到>99.9%的销毁效率,产生无害副产品. CFD有助于设计反应堆内部,以避免盐降水和腐蚀. 模拟转炉壁反应堆的动荡混合导致设计能够保持统一温度特征,防止热点. EPA对SCWO的研究.

强化石油回收(EOR)

将scCO2注入耗竭的油库会降低油粘度,使油量膨胀,提高流动性. CFD模拟库规模CO2洪灾模型多相流、化学反应与形成水的复杂相互作用以及扩散. 这些模拟指导了注入井的放置和循环时间,导致回收系数增加. DOE增强油回收概述.

材料加工和结晶

超临界流体通过快速膨胀或抗溶剂技术用于生产纳米粒子,气凝胶,以及高级涂层. CFD 的喷管膨胀过程模型捕捉了决定粒量分布的速率,温度,超饱和场,模拟使得能设计出为药物配方产生统一大小的颗粒的喷管.

医药和生物加工

制药业利用超临界液体进行微化、多态控制和消毒。 CFD与人口平衡模型一起预测了理想晶体形式的产值,避免了不稳定多态的形成。 这一方法减少了早期开发过程中试验和反常实验的必要性。

验证和实验一体化

CFD结果只和基础物理和数值近似值一样可靠. 对照实验数据进行验证至关重要,特别是对于临界点附近的属性预测. 高分辨率粒子影像速率测量(PIV)和平面激光引起的荧光(PLIF)提供流场和浓度测量,以基准模拟. 工业最佳做法涉及系统验证和验证(V&V)协议,从简单的几何计算开始,并逐渐增加复杂性.

此外,正在高压钻机内部使用新兴的非侵入测量技术,如拉曼光谱学和X射线计算成像法,以提供原位密度和组成数据。 这些实验使CFD模型制造者能够改进他们的扰动和反应模型,以应对超临界状况。

未来展望

机器学习集成

在大型CFD数据库上训练的机器学习模型可以起到代用模型的作用,预测流动行为以毫秒而不是小时计算. 这些加速器可以实现实时过程控制和优化,特别是用于压力挥动提取等动态操作. 混合物理知情神经网络也正在开发中,以直接解决制约方程,有可能降低网格分辨率要求.

多比例模型

纳米尺度的分子动力学(MD)与宏观尺度的连续CFD(英语:CFD)的关联仍然是一项巨大的挑战。 粗细的加成和多网格解析器的进步现在允许简单的超临界系统(如流经纳米膜的ScCO2)进行MD-CFD模拟。 这些多尺度模型有望揭示局部分子结构对宏观迁移的真正影响。

实时数字双胞胎

随着工业IOT的兴起,高纯度CFD模型被嵌入了超临界植物的数码双胞胎中。 这些双胞胎与物理资产平行运行,不断同化传感器数据,以更新温度分布、腐蚀率和剩余设备寿命的预测。 结果是预测性维护,并缩短了计划外的停产时间。

可持续工艺设计

CFD 使超临界过程的设计能够将能量消耗和溶剂浪费降到最低. 例如,scCO2提取过程可以优化,以通过降低压力或减少热输入来实现高纯度. 由于工业面临更严格的环境法规,这些优化成为可持续制造的核心. NIST计算热力学程序.

结论

CFD已经发展成为工业过程中超临界流体复杂行为模型的不可或缺的工具,从真实流体热力学的基本挑战到降低实验成本和增强安全性的实际好处,计算方法和超临界技术之间的协同效应继续推动创新,随着模型的忠实性改善和计算成本的降低,可以模拟的范围只会扩大,打开可再生能源,先进制造,绿色化学中的新应用. CFD的未来本质上是数字化的,其核心是CFD.