工业催化裂化装置再生器中催化剂损失机制的分析

《Chemical Engineering Journal》：Analysis of catalyst loss mechanism in regenerator of industrial catalytic cracking unit

　　

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  阐明了1.2 Mt/a同轴FCC再生器中催化剂异常损失的机制。
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  利用理论计算、CFD模拟和工业验证构建了闭环故障诊断框架。
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  建立了高精度催化剂损失预测模型，并确定了其临界损失阈值。
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  将开发的诊断方法应用于指导类似FCC单元的运行调整。

引言

流化催化裂化（FCC）是现代炼油工业中重油升级的核心工艺[1]，占中国总炼油产量的40%以上。近年来，随着原油质量的不断恶化以及炼油厂对更高轻油产量的不懈追求，包括再生器焦炭燃烧负荷增加、由于焦炭燃烧不完全导致的稀相后燃[2]以及频繁的催化剂损失等问题成为了限制FCC单元长周期运行的突出瓶颈。在FCC单元运行过程中，催化剂会恢复活性并循环通过反应-再生系统。作为再生裂化反应后废弃催化剂的核心设备，再生器内的气固两相流行为直接决定了焦炭燃烧效率以及催化剂回收的稳定性。催化剂损失是再生器运行中的一个典型故障。虽然表面上看似是催化剂与反应油气或再生烟气一起被带走，但实际上它是由多种因素共同作用的结果：旋风分离性能、工艺操作参数、催化剂物理性质以及设备结构设计等。例如，在一个1.0 Mt/a的FCC单元的再生器旋风分离器中，由于磨损损坏导致了催化剂损失，这不仅引发了分离效率和压力降的异常变化，还改变了催化剂的物理性质，如粒径分布[3]。此外，由催化剂损失携带的粉尘加剧了烟气轮机和余热锅炉管束的侵蚀和磨损，缩短了设备使用寿命。同时，还导致下游脱硫和脱氮系统堵塞，降低了烟气处理效率，并造成过量的粉尘排放。一些炼油厂由于未能准确定位催化剂损失的根本原因，采取了盲目的催化剂补充和临时操作调整等措施。这些措施不仅未能根本解决问题，反而可能加剧设备磨损和经济损失。

FCC再生器的流化床效率主要取决于流体力学，因为气固两相流控制着质量和热传递过程[4]。在旋风结构优化方面，李等人[5]将故障树分析与CFD模拟相结合，定义了三个中间事件（催化剂破裂、工艺故障和机械故障），并建立了一种具有定量标准的催化剂损失诊断方法。然而，大多数相关研究都集中在“硬故障”上，如旋风筒体的结构故障（例如，焊接断裂、磨损穿孔），而对于由流化恶化引起的“软故障”（导致旋风入口过载）的机制关注不足。在操作参数调节方面，彭等人[6]研究了再循环催化剂竖管中的流动状态对高效再生器性能的影响，并分析了不同再生过程中的催化剂传输特性。尽管如此，关于负载增加时催化剂 inventory 持续上升的动态情景的系统研究仍然很少。传统的经验相关性无法预测在高催化剂 inventory 条件下流化床状态从稳定转变为不稳定的临界点。在数值模拟领域，杨等人[7]通过MP-PIC模拟探讨了废弃催化剂分布和水平挡板对工业FCC再生器性能的影响。以往的大多数数值模拟研究都集中在稳态操作条件下的工艺优化上。很少有研究使用高催化剂 inventory 和主气流波动的耦合连续梯度变化作为边界条件进行全尺寸三维模拟，也没有开发出将模拟结果与多参数耦合计算相结合的系统诊断框架。因此，工业单元仍然受到操作复杂性和对多尺度流体力学理解不足的制约。

为了解决上述研究空白，本研究以一个1.2 Mt/a的FCC单元作为研究对象。首次将诊断视角扩展到再生器的密相床流动状态，并建立了一个整合了“TDH、双相材料密封和入口浓度”的多参数耦合催化剂损失评判体系。遵循“分析排除法+理论和模拟的双重验证”的研究逻辑，进行了系统的故障诊断和分析。本着化学工程研究应平衡模型严谨性和工业适用性的原则，本研究通过CFD进行了故障诊断情景分析，并构建了一个由“机理分析、数据计算、Barracuda模拟和工业验证”组成的闭环诊断工作流程。通过建立数值模型并结合工业现场测量数据进行推导和计算，揭示了高 inventory 条件下催化剂损失的链式演化机制，并实现了对催化剂损失情景的准确模拟和定量评估。这项工作为减少催化剂损失、确保单元长期稳定运行以及提高炼油厂的经济效益和环境性能提供了技术支持。

章节摘录

设备工艺流程

该单元的反应-再生系统详细流程如图1所示。上升管反应器采用了MIP技术[8]，同轴结构的再生器由核心组件组成：密相流化床、稀相沉降段、主空气分配器和两级旋风分离器。原料油通过进料喷嘴进入上升管反应器的下部，在这里与高温再生的催化剂充分接触进行催化裂化

旋风分离器的入口管线速度

再生器旋风分离器的入口速度过低或过高都会直接导致分离效率急剧下降，并引发催化剂损失[11]，[12]，[13]。当入口速度过低时，旋风内的离心力不足以有效将催化剂细粒推向壁面[14]。此外，气流中容易出现涡流和流场分布不均等现象，从而导致催化剂持续被带走

模型和模拟设置

进行了定量数据计算，以分析催化剂 inventory 对再生器内气固夹带特性和催化剂损失的影响，并初步阐明了高催化剂负荷引起的异常催化剂损失的宏观机制。然而，依赖传统经验相关性的计算仅能进行宏观参数的稳态计算。这些方法无法直接可视化介观尺度的动态过程

催化剂储存梯度操作条件

为了系统地揭示不同催化剂 inventory 范围对再生器内气固流体力学特性、流场畸变规律和催化剂损失行为的影响，准确解释高 inventory 操作条件下催化剂损失逐渐加剧的核心原因，并弥补现有研究中缺乏连续梯度机理分析的不足

结论

本研究解决了FCC再生器中严重的催化剂损失问题，这是限制炼油厂长期经济运行的关键瓶颈。研究了由于单位容量扩张期间密相催化剂 inventory 过高引发的流化软故障。选择了一个1.2 Mt/a的同轴FCC单元作为研究目标，并建立了一个结合工业现场诊断、定量理论计算和全尺寸三维瞬态模拟的闭环研究框架

CRediT作者贡献声明

彭伟：撰写——初稿，资金获取，概念构思。罗家欣：撰写——初稿，方法论，正式分析，数据管理。雷天凯：调查，正式分析，数据管理。王超：正式分析，数据管理。张洛圆：正式分析，数据管理。谭聪：监督，方法论，调查。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

作者衷心感谢中国石油大学（北京）卡拉玛依校区创新人才研究启动计划（XQZX20260018）和新疆维吾尔自治区战略性人才引进“特别资助”计划（XZT3-5）提供的财务支持。

Peng Wei|Luo Jiaxin|Lei Tiankai|Wang Chao|Zhang Luoyuan|Tan Cong