大数据-算法-共轭环填料萃取塔的性能研究及数学模型.pdf

【大数据与算法在共轭环填料萃取塔性能研究中的应用】 大数据技术在现代工业生产中的作用日益凸显，尤其在化工和环保领域，通过对大量数据的分析和挖掘，能够优化设备性能，提高生产效率。本研究聚焦于共轭环填料萃取塔，这是一种在化工、环保等行业广泛使用的萃取设备。共轭环填料是近年来新型塔填料的代表，具有较高的传质效率和生产能力。 在共轭环填料萃取塔的性能研究中，大数据算法扮演着关键角色。通过对实验数据的收集、整理和分析，可以建立数学模型，以预测和优化填料塔的运行参数。例如，通过对不同流速下的分散相存留分数和液泛速度的测定，可以了解填料性能的差异。例如，共轭环填料在相同两相流速下，其分散相存留分数较小，而液泛速度较大，显示出较好的流体力学特性。 在本研究中，选择了正丁醇-丁二酸-水和30%TBP（煤油）-醋酸-水两种不同的体系进行试验，以评估共轭环填料与其他传统填料（鲍尔环、拉西环和9环）的性能对比。实验结果显示，共轭环填料的液泛速度比其他填料显著更高，这意味着其处理能力更强，但同时也需要更精细的操作控制以防止过早发生液泛现象。 此外，通过Godfrey关联式关联两相流速和存留分数，以及Laddha和Venkataraman关联式关联液泛速度，可以更深入地理解这些填料的动态行为。对于表观传质单元高度的测试，共轭环填料的表现优于其他填料，降低了整体的传质单元高度，提高了传质效率。 在萃取塔的浓度剖面和轴向返混问题上，修正通用扩散模型并采用拉格郎日插值法和单参数搜索法，可以更准确地描述和关联填料塔内的浓度分布和返混现象。尤其值得注意的是，共轭环填料的轴向返混小，表明其在保持流体分离效果方面的优越性。 界面张力的高低对萃取过程有显著影响。研究发现，界面张力高的体系在相同两相流速下具有较大的表观传质单元高度，这表明共轭环填料在中低界面张力体系中的应用更具优势。 总结来说，大数据算法的应用使得我们能够深入理解共轭环填料萃取塔的性能，优化设计并预测其在实际工业操作中的表现。通过提出结合修正模型的新设计方法，为萃取塔的正确设计提供了科学依据。共轭环填料因其较高的液泛速度、较小的轴向返混和较低的表观传质单元高度，展现出优秀的流体力学和传质性能，预示着其在液-液萃取过程中的广泛应用前景。