2. 江苏科技大学 机电与动力工程学院,江苏 张家港 215600;
3. 江苏科技大学 海洋装备研究院,江苏 镇江 212003
2. School of Mechatronics and Power Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhangjiagang 215600, China;
3. Marine Equipment and Technology, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China
液化天然气(LNG)是将常温的天然气经过净化处理,通过冷冻工艺液化而成的液体(−163 ℃),其体积是标准状态下的1/650,有利于长距离输送。一般 LNG经船运抵达接收站后需要重新气化为气态天然气才能获得利用,气化过程释放的冷能约为840 kJ/kg。随着全球环保监管越来越严格,LNG作为一种清洁能源,在海运领域推广应用成了热点议题[1]。因此,合理利用LNG气化冷量,避免传统气化过程对环境影响,降低船舶能耗,符合绿色船舶的发展趋势。
当前,LNG冷能利用方式单一,存在技术研究不足的问题。LNG冷能利用项目越多,冷能利用率就越高。现有的LNG冷能梯级利用的方案是提高冷能合理利用的有效途径[2-5]。因此,LNG冷能利用具有广阔的市场前景,近年来受到国内外学者关注。LNG冷能在液化天然气气化站上研究梁莹等[6]提出了一套利用LNG冷能与布雷德循环及ORC联合发电系统,将㶲效率提高到40.39%。黄美斌等[7]提出了LNG用于低温冷库,并根据中间冷媒有无相变提出了2种流程。Moghimi等[8]提出了利用LNG冷能的朗肯循环、有机循环以及斯特林循环联合循环系统,㶲效率提至47.43%。Koo等[9]提出了LNG动力船回收LNG冷能的新解决方案,提出并优化了6个不同的有机朗肯循环(ORC)系统(3个用于高压双燃料发动机,3个用于中压双燃料发动机)并研究了9种不同的工作冷媒;根据优化结果减少了ORC系统的年度成本。LNG冷能在船舶上应用如马哲树[10]针对3 000 t LNG动力船设计LNG冷能用于空调的方案,以60%乙二醇溶液为循环工质。姚寿广[11]以25000 t LNG 燃料动力化学品船为研究对象,将主机废气进行余热回收发电,LNG冷能用于低温冷库,高温冷库以及空调,方案㶲效率达到 62.87%。
本文以LNG气化量596.4 kg/h的LNG运输船为设计对象,基于“温度对口,梯级利用”的原则,将LNG气化的冷能用于有机朗肯发电,海水淡化以及冷库。从能量梯级利用的角度提出多种适应原船的能源利用方案,并采用Aspen HYSYS进行仿真模拟,对各方案做比较分析,筛选出最优方案。通过Matlab的遗传算法对重要参数进一步优化,提高系统总的㶲效率。
1 原船系统介绍及方案设计 1.1 原船相关信息LNG储罐出口压力约为0.6 MPa,温度为−163 ℃;主机燃气进口温度为0~60 ℃,进口压力为600 kPa。主机原船相关信息见表1。
由于LNG冷量㶲分布具有随温度升高冷量㶲递减的趋势。根据“温度对口,梯级利用”的原则,发电模块所需冷量远高于其他模块对冷量的需求,因此考虑将高品位的冷能利用于有机朗肯发电模块。LNG经过发电模块后温度上升到−101 ℃左右,设过程中压降为10 kPa。LNG气化成−101 ℃左右的天然气(NG),此时还有大量的冷能,此时的温度和冷量均符合冷量需求较大的海水淡化模块。NG经过换热后温度上升到−60 ℃左右。再经过冷库换热器换热温度升至−19 ℃左右,最后一级利用为空调模块,温度升至10 ℃。低温朗肯循环使用冷媒R170;海水淡化循环使用冷媒R601a,冷库循环使用冷媒R290,空调循环使用冷媒R601。
1.2.2 方案2在方案2冷能利用设计中,考虑到发电模块㶲损较大,冷量㶲没有得到充分利用。将对冷量需求较小的低温冷库放入发电模块膨胀机入口前,LNG经过发电模块温度升至−101 ℃,再通过海水淡化模块换热升至−30 ℃,最后经过空调模块换热升至10 ℃。各模块冷媒与方案1相同。
1.2.3 方案3方案1与方案2冷能利用都考虑到空调模块,但空调模块位置最后一级冷能利用。空调获得冷量达不到设计计算的冷负荷。考虑到船舶在靠岸、发动机在柴油模式等情况下,无法获取LNG释放的冷能,这种情况下海水淡化、冷库没有冷量来源,需要单独再配置制冷装置。因此可以采用蓄冷的方式应对这些情况,为海水淡化、冷库提供冷量。方案3冷能梯级利用为低温朗肯发电模块、海水淡化、蓄冷。LNG通过发电模块温度升至−101 ℃,再经过海水淡化模式温度升至−26 ℃,NG经过蓄冷换热温度升至−4 ℃,最后通过缸套水加热至15 ℃送入主机。低温朗肯循环使用冷媒R170;海水淡化循环使用冷媒R601a;蓄冷循环使用冷媒50%乙二醇溶液。
1.2.4 方案4方案4冷能利用与方案3相比,在低温朗肯循环膨胀机入口前加入冷库。作为方案2对照,其各模块温度区间与方案3相同。低温朗肯循环使用冷媒R170;海水淡化循环使用冷媒R601a,冷库循环使用冷媒R290;蓄冷循环使用冷媒50%乙二醇溶液。
1.3 各模块冷负荷表2为各模块所需的冷负荷,估算汇总了海水淡化,低温冷库,空调所需的冷负荷。
利用Aspen HYSYS软件对各方案进行模拟分析,如图1~图4所示。其中冷媒物性方程选取P-R方程,套缸冷却水物性方程选取NBS-steam。
㶲是衡量冷能大小的重要指标,冷量㶲分析不仅能从数量上反映能量传递及变换,还可以揭示系统内不可逆损失的大小与成因,为合理利用冷能提供指导。本文通过分析LNG的㶲效率来反映其冷能的利用程度,4种方案的㶲效率如表3所示。可以看出方案4㶲效率最高(37.33%),为最优方案。
从各方案分析中看出,朗肯循环选择不同的工质,㶲效率有较大差异。考虑到不同冷媒的物理性质以及冷媒需具有以下特性:
1)臭氧消耗潜值(ODP)、全球变暖潜值(GWP)应尽可能低。
2)冷媒安全性高,无爆炸危险,低毒性。
3)冷媒传热性能良好、凝固点低,避免在降温冷却过程中,凝固阻塞管道。
4)冷媒成本低,方便在市场购买。
5)冷媒动力黏度应尽可能小,有利于减少管程阻力。
为了防止冷媒冻结,朗肯循环主要选择的工质有:R50,R170,R290,R1270,在不同蒸发压力下各工质㶲效率对比如图5所示。
由图5可知,朗肯循环的最优工质是乙烷,由于对单一工质分析如果选用混合工质其中必定有乙烷。通过乙烷与丙烷混合,进行㶲效率对比。结果表明混合工质的朗肯循环㶲效率没有超过单一工质乙烷的㶲效率,因此朗肯循环最优工质为乙烷。
3.2 遗传算法优化参数遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
由于优化过程是涉及多变量的非线性问题,试算或者靠经验调整参数不仅费时而且精度不高[12-13]。因此采用Matlab与Aspen HYSYS连用,利用遗传算法进行参数优化。找到对整个系统㶲效率影响最大的几个参数,再针对这几个参数进行总体优化。
通过㶲分析得知,低温朗肯循环发电模块的㶲损失占总㶲损失的66.7%。因此针对发电模块进行敏感参数优化。由图6和图7可知,朗肯循环蒸发压力和冷凝压力对㶲效率影响较大,因此对蒸发压力和冷凝压力进行优化,参数优化前后对比表如表4所示,优化后发电模块㶲效率提升了3.43%。
本文针对基于6ACD320双燃料发动机的江海直达船舶,开展LNG冷能利用和余热利用以及蓄冷的研究,得到LNG汽化冷能梯级综合利最优方案,结论如下:
1)通过几个方案的对比,找到各方案的优缺点,并针对缺点进行优化,最终选择低温朗肯循环发电、冷库、海水淡化和蓄冷相结合的方案。
2)通过㶲效率的计算与分析,选定了最优工质,以及通过参数优化后将最终的㶲效率提升到40.04%,并且在满足船上冷库和海水淡化冷量需求的前提下,用余下的冷量进行朗肯循环发电最终每小时额外获得38.13 kW·h的发电量。
[1] |
吴小华, 蔡磊, 李庭宇, 等. LNG冷能利用技术的最新进展[J]. 油气储运, 2017, 36(6): 624-635. |
[2] |
王雷, 万正权, 汪雪良, 等. 液化天然气运输船关键技术研究综述[J]. 舰船科学技术, 2015(6): 5-9. |
[3] |
姚寿广, 孔祥恩, 冯国增, 等. 16300 t LNG燃料动力化学品船能量利用系统的模拟分析与优化[J]. 船舶工程, 2019, 41(4): 114-118. |
[4] |
鹿院卫, 杨红昌, 吕鹏飞, 等. 液化天然气冷能发电系统参数分析与工质选择[J]. 北京工业大学学报, 2011, 37(12): 1874-1879. |
[5] |
杨强. 中小型双燃料燃气轮机发展现状及应用前景分析[J]. 舰船科学技术, 2019, 41(3): 1-8. |
[6] |
梁莹, 管延文, 蔡磊, 等. 利用LNG冷能与Brayton循环及ORC联合发电系统[J]. 煤气与热力, 2017, 37(12): 1-7. |
[7] |
黄美斌, 林文胜, 顾安忠. 利用LNG冷能的低温冷库流程比较[J]. 制冷学报, 2009, 30(4): 58-62. DOI:10.3969/j.issn.0253-4339.2009.04.058 |
[8] |
MOGHIMI M, RASHIDZADEH S, HOSSEINALIPOUR S M, et al. Exergy and energy analysis of a novel power cycle utilizing the cold energy of liquefied natural gas[J]. Heat & Mass Transfer, 2019, 1-16. |
[9] |
KOO J, OH S, CHOI Y, et al. Optimization of an Organic Rankine Cycle System for an LNG Powered Ship[J]. Energies, 2019, 12(10). |
[10] |
马哲树, 董瑞, 葛鹰, 等. 应用LNG冷能的船舶空调系统设计及分析[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版), 2016, 30(3): 237-241+253. |
[11] |
姚寿广, 杭建伟, 冯国增, 等. 25000 t LNG燃料动力化学品船能量利用系统的设计及优化分析[J]. 化工学报, 2018, 69(S2): 330-340. |
[12] |
薛菲尔, 陈煜, 巨永林. 基于LNG冷能的低温动力循环研究进展[J]. 制冷学报, 2016, 37(3): 60-68+80. DOI:10.3969/j.issn.0253-4339.2016.03.060 |
[13] |
宋畅, 吕松, 伍勇. 基于遗传算法优化双燃料发动机LNG气化流程的研究[J]. 内燃机, 2017(1): 16-18+23. DOI:10.3969/j.issn.1000-6494.2017.01.004 |
[14] |
MOSAFFA A H, MOKARRAM N H, FARSHI L G, et al. Thermo-economic analysis of combined different ORCs geothermal power plants and LNG cold energy[J]. Geothermics, 2017, 113-125. |
[15] |
MOSAFFA A H, FARSHI L G. Exergoeconomic and environmental analyses of an air conditioning system using thermal energy storage[J]. Applied Energy, 2016, 515-526. |