数値モデリングによる環境に優しいアノードベーキングプロセスの設計

オランダのデルフト工科大学では, マルチフィジックスシミュレーションを使用して, アノード製造会社であるAluchemieと共同で環境に優しいアノードベーキングプロセスを設計しています.

Rachel Keatley 著
2020 7月

地球の地殻で3番目に豊富な元素であるアルミニウムは, 昨夜の夕食の残り物を保存するホイルから, 世界中を移動する飛行機の胴体まで, あらゆるものに含まれています. アルミニウムを使用してこのようなさまざまなアイテムを製造する前に, Hall–Héroult 法で製錬および抽出する必要があります. このプロセス中に, 環境に優しい陽極を使用して, アルミニウムが豊富な岩石であるボーキサイトからアルミニウムが除去されます. Hall–Héroult 法で効果を発揮するには, グリーンアノードの反応性が低く, 強度と導電性が高い必要があります. これらの品質を得るには, アノードをベークする必要があります.

デルフト工科大学(TUデルフト)の博士課程の学生であるPrajakta Nakate 氏は, アノードベーキングプロセスの設計を研究している研究チームの一員です. このプロジェクトは, オランダのカーボンアノードベーキング会社である Aluchemie と共同で行われています. アルミニウム生産を増やすためのアノードベーキングプロセスを理解して最適化するために, チームは数値シミュレーションに目を向けました.

シェフにふさわしいアノードベーキングプロセス

ケーキを焼くとき, 適切な一貫性, 食感, 風味を得るためにさまざまな材料が必要です. アノードベーキングプロセスは, ケーキを焼くようなものだと考えてください. ただし, 材料が乱流, 燃焼プロセス, 共役熱伝達, 放射などのマルチフィジックス現象で構成されている場合を除きます. 最終製品は, よく焼かれたペストリーの代わりに, アルミニウム抽出のための Hall–Héroult 法で使用されます. 「私がこのプロジェクトに興味をもったのは, これがマルチフィジックスの問題だったからです」とNakate氏は語ります. ケーキを焼くのとは異なり, アノードベーキングプロセスは, 均一な熱, エネルギー使用量の削減, 燃焼中の煤の形成の減少など, 複数の目標を達成しなければなりません.

このアノードベーキングプロセスは非常にエネルギーを消費し, 窒素酸化物(NOx)などの環境に危険な排出物を放出します. この有毒ガスは一般的な大気汚染物質であり, スモッグや酸性雨を形成する可能性があります. Nakate 氏の研究は, アノードベーキングプロセス中に放出されるNOxを削減して, プロセスが環境に及ぼす悪影響を制限することに焦点を当てています. 「環境研究においては, 化学プロセスは常に非難されます. それが, アノードベーキングプロセスの最適化に取り組み, 環境への影響を最小限に抑えるように私を動機付けた理由です」とNakate 氏は述べています.

アノードベーキング中のNOxの形成を減らすために, 最初にプロセスに関係するすべてのパラメータを理解することが重要です. Nakate 氏は, 「これらすべてを理解するには, より洗練されたアプローチが必要であり, これらのパラメータを理解するための数学的モデルを持つことが最良の選択です」と述べます.

数値モデリング:理想的なアノードベーキングプロセスを設計するための秘訣

デルフト工科大学と提携する前に, Aluchemieは試行錯誤を繰り返してアノードベーキング炉(図1)を最適化しようとしましたが, この方法には時間がかかることがわかりました. 「このプロジェクトの最も重要な部分は, アノードベーキングプロセスの問題領域を特定することです. これはシミュレーションでのみ可能だと思います」と Nakate 氏は述べています. アノードベーキングプロセスのモデリングに関しては, デルフト工科大学の研究チームは, この特定のプロジェクトに不可欠なマルチフィジックス環境を提供するため, COMSOL Multiphysics® ソフトウェアを使用しました.

図1.Aluchemieのアノードベーキング炉

研究者らは, 2つのモデルを使用してアノードベーキングプロセスを研究しました. 最初のモデルは, 炉内の空気と燃料(メタン)の非反応性乱流を分析し, 2番目のモデルでは, 炉内の放射を伴う反応性流れを分析しました. 2番目のモデルも最初のモデルの続きでした. アノードベーキングプロセスに関連する複数の物理現象は, これらの数値モデルの基礎を形成する一連の数式に変換されるモデルで説明されました.

どちらのモデルにも同じジオメトリが含まれています. つまり, 炉の加熱ゾーンからの2Dセクションです(図2). Nakate 氏によると, 複雑な形状での作業は, このプロジェクトの最も困難な側面の1つでした. 炉の形状には, 炉の各セクションに3つのバッフルと約60~70個のタイブリックが含まれています. 「異なる位置でタイを交換すると, 炉内の流れが変化し, アノードベーキングプロセスの化学種の分布と温度に影響します」とNakate 氏は述べています. タイブリックとバッフルは, 炉の排気が放出される炉の煙道壁に構造的強度を提供します.

図2. COMSOL Multiphysics® でモデル化されたアノードベーキング炉の境界に沿った形状. (炉の最も重要な部分は, 水平の赤い線の下にあります. )

非反応性および反応性乱流モデル

非反応性乱流モデルで作業するとき, Nakate 氏とチームは2つの乱流モデル(Spalart-Allmarasモデルとk-εモデル)をシミュレートして比較しました. これらのモデルは両方とも, 特にアノードベーキングの分析に関して, 独自の利点があります.

チームは, 別のシミュレーション環境を介して提供されたIB Raptorコードを使用して, Spalart-Allmaras モデルによって生成された流れ場の結果を検証しました. 「IB Raptor コードは主に流れソルバーです. 流れシミュレーション専用のソフトウェアで結果を検証したかったのです」と Nakate 氏は述べています. COMSOL Multiphysics® とIBRaptorコードは, 炉内で同様の速度と粘度の流れの結果を生成しました(図3).

図3.速度(a)と粘度比(b)に関する COMSOL Multiphysics® とIB Raptorコードのシミュレーション結果の比較

研究チームは, COMSOL Multiphysics® のアドオン製品である化学反応工学モジュールと熱伝達モジュールを使用して, メタン (CH) のシングルステップ燃焼反応と, 関与媒体での放射を含む熱伝達を追加することにより, 最初のモデルを拡張しました. 輻射を伴う反応流モデルのシミュレーション結果は, チームに合理的な結果を提供し(図4), NOx炉のより深い理解と最適化のためのモデルのさらなる改善への道を開きました.

図4.反応性乱流モデルにおけるCHの質量分率

アノードベーキング研究のための新しいモデルの作成

シミュレーションにより, TUデルフトチームとNakate 氏はアノードベーキング炉の重要な領域を分析および特定することができました. これは, 炉のサイズが大きいため, 実験だけでは不可能でした. 「バーナーを外して赤外線カメラで写真を撮るだけで炉を上から見ることができますが, 炉内の実際の温度や化学種の分布を見ることができるのはシ ミュレーションだけです」とNakate 氏は語ります.

将来の研究に関しては, TU Delftチームは現在アノードベーキングプロセスの2Dモデルを3D過渡モデルに拡張することに取り組んでいます. 彼らはまた, 新しいモデルで燃焼を徹底的に調査することを計画しています. これはアノードベーキングプロセスでのNOx削減についてさらに学ぶのに役立ちます. アノードベーキングプロセスの主要な物理現象である輻射も, 拡張モデルでさらに分析されます.

Nakate 氏は, 自身の個人的な目標について話し合いながら, 「産業に直接適用され, 環境にプラスの影響を与えるプロジェクトに取り組みたかった」と語ります. したがって, Aluchemieと一緒にアノードベーキングプロセスを研究することは, 彼女の目標の完璧な組み合わせでした. 得られた知識により, TUデルフトチームとNakate 氏は, 研究を継続し, シミュレーションを使用して最適化されたアノードベーキングプロセスを設計する新しい方法を見つけることに自信を持っています.

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