综述：重油提质用沸腾床反应器的技术、流体动力学与计算模型综合评述

本综述系统分析沸腾床反应器（EBR）技术，首次将计算流体动力学（CFD）演进与工业实施挑战相联系，揭示当前预测能力局限（如工业规模验证精度降至±25%），提出多尺度建模与机器学习（ML，R2>0.99）融合新方向，为重油升级（380–440°C，10–20 MPa）提供关键见解。

　　

Introduction and Background

全球能源格局正经历重大转型。随着常规轻质原油储量减少，炼油工业将焦点转向重油、超重油和沥青等非常规资源，这些资源约占全球石油储量的70%。加拿大（如阿萨巴斯卡油砂）、委内瑞拉（如奥里诺科带）等主要沉积层推动了对先进转化技术的需求。沸腾床反应器（Ebullated Bed Reactor, EBR）作为重油加氢处理的核心装置，能够在高温（380–440°C）、高压（10–20 MPa）条件下操作，将重质原料转化为轻质高价值产品。

Fundamentals of ebullated bed reactors

沸腾床反应器是一种复杂的三相系统，涉及气体（主要为氢气）、液体（如减压渣油）和固体（催化剂颗粒）。与固定床或浆态反应器不同，EBR通过液体和气体的向上流动使催化剂床层膨胀并流化，从而实现连续反应和催化剂替换。这种独特机制允许处理高金属和沥青质含量的进料，同时减少催化剂堵塞和床层压降问题。

Hydroprocessing chemistry and kinetics

EBR主要用于加氢操作，其中复杂的化学反应在多相环境中同时发生。加氢处理反应包括加氢脱硫（HDS）、加氢脱氮（HDN）、加氢脱金属（HDM）和裂化反应。沥青质（Asphaltenes）作为石油中最重和最复杂的组分，其转化对反应效率至关重要。催化剂失活（Catalyst deactivation）主要由焦炭形成和金属沉积引起，直接影响反应器性能和催化剂寿命。

Multiphase flow phenomena in ebullated beds

沸腾床的流体动力学以复杂多相流现象为特征，包括气泡聚并（Bubble coalescence）、气泡破裂（Bubble breakup）和相间质量传递。工业沸腾床通常在催化剂床区域具有超过25%的气含率（Gas holdup），在自由板区域高达50%。这些流动动力学直接影响转化率、选择性和整体性能。

CFD modeling approaches for ebullated beds

计算流体动力学（CFD）已成为理解EBR复杂流体动力学的强大工具。建模方法从欧拉-欧拉（Eulerian-Eulerian, E-E）到欧拉-拉格朗日（Eulerian-Lagrangian, E-L）框架，但在高气含率条件下，曳力闭合模型（Drag closure models）存在基本局限性。多尺度建模方法显示出潜力，但需要基于物理的约束。

Validation techniques

CFD模型的稳健发展需要针对实验数据进行严格验证。然而，在工业相关条件下获取可靠测量存在重大挑战， due to the high-pressure, high-temperature environment and opaque nature of the multiphase system。验证精度从 pilot scale 的±8%降至商业规模的±25%，突显了外推局限性。

Phase holdups and distribution

相含率是直接影响反应器性能的基本流体动力学参数。气含率随气体速度和压力增加，但对液体性质和催化剂特性表现出复杂依赖性。固含率（Solid holdup）分布不均匀，在反应器底部浓度较高，影响反应速率和催化剂利用率。

Computational limitations and multi-scale solutions

当前建模面临计算限制、建模不确定性和集成要求。机器学习（ML）与CFD的混合方法显示出 promise（如气含率预测R²>0.99），但超出训练条件时性能下降。未来研究重点包括开发工业条件下经过验证的闭合关系、通过原位表征推进中间相（Mesophase）建模，以及建立稳健的ML框架用于可持续重油升级优化。

Conclusions

本综述表明，沸腾床反应器通过其独特的三相流化机制，是重油升级的关键技术。在极端条件（10–20 MPa, 380–440°C）下的复杂多相流现象 fundamentally determine conversion, selectivity, and operational stability。尽管CFD和ML取得了进展，但工业规模预测仍存在显著差距。未来工作需要多学科合作，以开发更准确的模型和优化策略，满足全球能源需求。