搅拌式反应器的模拟与优化设计

2005 年 4 月 The Chinese Journal of Process Engineering Apr. 2005收稿日期：2004−07−29，修回日期：2004−09−27作者简介：洪厚胜(1965−)，男，江西省鄱阳市人，博士，副教授，主要从事生化工程及生化反应器的研究.搅拌生物反应器混合特性的数值模拟与实验研究　洪厚胜，　张庆文，　万红贵，　欧阳平凯　(南京工业大学制药与生命科学学院，江苏 南京 210009)摘 要：以工程流体计算软件CFX −4.4为工具，对不同规模的机械搅拌生物反应器的混合特性进行数值模拟，研究了不同操作条件下反应器混合时间的变化规律. 采用pH 电极在位监测[H +]的方法实验测定混合时间. 模拟结果与实验测定值之间的误差随反应器容积增大而逐渐减小，对容积为25 m 3的反应器误差小于11.6%. 关键词：搅拌生物反应器；混合时间；计算流体力学；数值模拟中图分类号：TQ018 文献标识码：A 文章编号：1009−606X(2005)02−0131−04１ 前　言　尽管目前已开发出许多新型的生物反应器，但机械搅拌式生物反应器因其搅拌桨结构的多样性、混合与传质方面的高弹性而具有通用性强、操作范围宽等特点，在食品发酵、生物制药等生物技术行业中的应用仍占统治地位，而且这种趋势在近期不会改变[1]. 反应器的混合时间是衡量其混合传质性能的重要指标，主要受反应器的结构与操作条件的影响[2]，对反应器的设计放大及操作优化具有重要的参考价值.传统的混合时间测量方法主要有脱色法[3]、光学法[4]及电导法[5,6]等，这些测量方法都存在着一定的局限性，应用于大型生物反应器混合传质研究往往成本高、精度低、操作困难. 本工作用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics ，简称CFD)技术对0.05, 1.0, 25.0 m 3三种规模的机械搅拌式生物反应器的混合行为进行数值模拟，研究在不同操作条件下混合时间的变化规律，并将模拟结果与实测结果进行比较，验证CFD 模拟技术用于机械搅拌生物反应器混合性能研究的可行性，以期为工程应用建立基础.２ 实　验　２．１　实验设备　实验设备是常用的机械搅拌式通风发酵罐，又称标准罐，如图1所示，主要由椭圆封头、挡板、标准六平叶圆盘涡轮搅拌桨(Rushton 型)构成. 挡板与器壁间空隙取反应器内径的1%，具体尺寸见表1.位点A 及B 分别为测定混合时间时的加料点和监测点，加料点A 高度在上搅拌桨的上边缘位置，监测点B 高度约在下两个搅拌桨高度的中点处，两位点均在相邻两挡板之间的中点且离器壁0.1 m 左右处. 反应器内图1 机械搅拌生物反应器几何结构示意图Fig.1 Sketch of stirred biochemical reactor 表１　实验设备主要尺寸　Table 1 Main dimensions of experimental apparatus料液装填系数为78%. ２．２　混合时间测量方法　实验在25℃下进行，用HCl 溶液作为酸性示踪剂，在加料点A 处瞬间注入，同时通过安装在监测点B 处的pH 电极和与之相联的计算机记录液体pH 值的变化，从Tank dataTank 1 Tank 2 Tank 3 Liquid volume, V (m ) 0.05 1.0 25.0 Liquid height, H L (m) 0.5 1.42 4.0 Tank diameter, D T (m) 0.3 0.8 2.4 Number of baffles, N B 3 4 4 Number of impellers, N I 2 3 3 Baffle width, W (m) 0.03 0.06 0.24 Baffle depth, H B (m) 0.425 1.3 4.03 Impeller diameter, D I (m)0.125 0.28 0.75 Space between impellers, S I (m) 0.25 0.56 1.4 Bottom-impeller elevation, S B (m)0.025−0.165而反映液体中[H +]浓度的变化. 典型的[H +]变化过程如图2所示[7]. 一般混合过程中示踪剂浓度变化曲线的振幅随时间指数递减，而其频率与时间无关，混合时间可以从曲线上读出. 混合时间t m 是指示踪剂注入反应器至达到一定混匀程度的时间. 混匀程度的定义为0.5100%C Cm C ∝∝−∆=×. 通常认为m 达到95%时，流体即混合均匀，此时的混合时间常用t 95来表示.３ ＣＦＤ数值模拟　３．１　基本原理　3.1.1 基本数学模型在工业生产常用的操作条件下，生物反应器内液体湍流运动可由时均方程组来描述，其流动守恒方程组由张量表示的通用形式描述如下：()()()k k k kv S t x x x φφφρφρφΓ∂∂∂∂+=+∂∂∂∂, 式中，φ表示质量组分、速度、压力、湍流动能、湍流耗散等变量，S φ为源项，Γφ为湍流扩散，在计算示踪剂浓度场时，Γφ=ρD φ+µT /σφ, D φ为示踪剂分子扩散系数，µT 为湍流动力粘度，其值取于速度场湍流k −ε双方程模型，σφ为湍流Prandtl 数. 3.1.2 混合时间模拟生物反应器中物料在混合过程中的浓度分布随时间变化的非稳态过程通常有两种数值计算方法，一种是联立所有方程进行求解，另一种是假设速度场稳定，单独进行流场计算. 本研究的混合时间计算采用后一种方法. 具体模拟分两步进行：第一步，用单物质模型计算稳态流场，模拟的单物质是水；第二步，在上述稳态流场的基础上引入双物质模型(如水和示踪剂)进行非稳态计算. 在加料点设置初始示踪剂的注入量，在计算过程中求解监测点示踪剂的浓度变化，当混匀程度达到95%时，即认为达到了完全混合. 这段时间就称为搅拌反应器的混合时间，记为t 95. ３．２　数值计算　3.2.1 几何模型的构建及网格划分对于带有六平叶圆盘涡轮桨及挡板的搅拌生物反应器，由于其结构的对称性，故可以用通过轴心的垂直截面将其分成对称的若干部分. 如1.0 m 3机械搅拌发酵罐就可以对称地分成两部分，只对其中一部分进行几何体构建及网格划分. 机械搅拌生物反应器中搅拌桨与挡板之间相对移动的动界面可采用滑移网格法处理. 这种方法将计算区域分为两部分，如图3所示，一部分包含了运动的搅拌桨叶，另一部分包含反应器的其他静止部分，两部分网格之间要求彼此独立，两者之间的物质、动量传递通过定义接触边界面的粘联来实现.网格划分采用在正交圆柱坐标下的结构化网格，同时采用分块网格技术，在反应器中心部位网格线较密、外围较疏，这也是由流动的特点决定的. 这样可以减少假扩散，对解的收敛和求解速度都十分有利. 其对应的3种反应器(0.05, 1.0, 25.0 m 3)几何体划分的网格总数分别为158268, 215712和246996，网格的划分对求解已经达到了无关性标准. 1.0 m 3反应器具体网格空间划分见图3所示.设定流体在反应器壁处的流动速度为0，即无滑移边界条件；假定流体表面与大气无摩擦，在反应器的液体表面采用所谓的自由滑移边界条件；在轮轴处采用无移动及轴对称设定. 3.2.3 数值求解整个方程组的求解通过流体工程软件CFX −4.4完(a)(b)第2期 洪厚胜等：搅拌生物反应器混合特性的数值模拟与实验研究 133　成，通过有限体积法将微分方程组离散成差分代数方程组后，各变量差分方程用沿主流方向逐线扫描的低松弛迭代求解. 压力−速度耦合求解采用SIMPLEC 算法.４ 结果与讨论　对于大多数生化反应，物料的混匀效果和混合速率决定着反应效率和生产成本，对生物反应器的混合特性的研究具有现实意义. 在搅拌生物反应器中，物料的混合作用主要由主体流动、湍流及分子扩散这3种机理的协同作用引起. 图4所示是0.05 m 3反应器在230 r/min 的搅拌转速下不同时刻示踪剂浓度值的分布. 从图中可以很直观地观察到示踪剂的混合过程. 图5为不同体积搅拌生物反应器的混合时间模拟结果与实验结果的比较. 从图中可以看出，模拟结果在趋势上与实验结果有很好的一致性，随着搅拌转速的提高，反应器混合时间逐渐变小. 从图也清楚地看出数值模拟得到的搅拌混合时间均比实验验证值要大，产生此误差的原因有很多，主要是由采用的计算方法所引起的. 因为这种方法计算首先要假设流场稳定，而实际搅拌反应器内流场并不是稳定不变的，而是呈无规则变化的非稳态过程，但流场的不稳定可以促进传质的进行，从而使混合时间减小. 就这一点来看，本研究的模拟结果与Schmalzriedt 等[8]、Bujalski 等[9]所描述的情况基本一致. 混合时间的模拟与实验结果的误差比较见表2.图5 混合时间的模拟与实验结果比较Fig.5 Comparison between simulative and experimental mixing timest =20 s10020030040020406080100120140t 95 (s )R (r/min)6080100120140160100110120130140150160170R (r/min)14016018020022024040455055606570758085R (r/min)134 过 程 工 程 学 报 第5卷表２　混合时间的模拟与实验误差比较　Table 2 Comparison of deviations between simulative and experimental mixing timesTank 1 Tank 2 Tank 3 .50 230 400 150170 190 210 230 70 90 110 130 150 Simulation value (s) 137.5 27.9 18.0 81.9 72.2 64.6 57.2 51.1 167.4 151.1 135.3 118.3 105.0 Experiment value (s) 104.0 17.0 11.0 73.0 60.0 53.0 49.0 43.0 165.0 140.0 129.0 106.0 102.0 Deviation (%)32.264.1 63.612.220.321.916.7 18.8 1.5 7.94.911.6 2.9分析比较图5和表2所给数据还可以得知，它们的误差分别在64.1%, 21.9%及11.6%以下. 随着搅拌生物反应器容积的增大，数值模拟与实验结果之间的误差逐渐变小，模拟的可靠性逐渐增大. 对容积为25 m 3的工业规模的生物反应器，模拟与验证之间的误差值小于11.6%，完全符合当前数值模拟的工程应用要求. 产生这种现象可能是小反应器中流场的无规则周期性振荡更甚，偏离本研究数值计算的第一步流场稳定的假设条件更远所致.５ 结　论　以流体工程软件CFX −4.4为工具，对不同规模的机械搅拌生物反应器的混合特性进行了数值模拟，建立了最大容积为25 m 3的工业规模冷模实验装置和混合时间测定方法，并对模拟结果进行了验证. 研究结果表明，本工作建立的数学模型及采用的算法是可行的；CFD 技术可用于机械搅拌式生物反应器混合传质的基础研究和反应器的优化设计及工程放大的应用研究.符号表：S L两搅拌桨间距 (m)W挡板宽度 (m)t 时间 (s) x k 坐标位置 (m) t m 混合时间 (s) ρ 流体密度 (kg/m 3)t 95 混匀程度95%的混合时间 (s) ∆C信号波峰值波动范围 (mol/L) v 流体质点的速度 (m/s) µT 湍流动力粘度 [kg/(m ⋅s)] V反应器体积 (m 3)σφ湍流Prandtl 数参考文献：[1] 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Des., 2002, 80(A1): 97−104.Numerical Simulation and Experimental Study on Mixing Characteristics of Stirred BioreactorHONG Hou-sheng, ZHANG Qing-wen, WAN Hong-gui, OUYANG Ping-kai(College of Pharmacy and Life Science, Nanjing University of Technology, Nanjing, Jiangsu 210009, China )Abstract: By commercial CFD package CFX-4.4, mixing characteristics of stirred bioreactor were simulated and the mixing time variation under various operation conditions was investigated. The liquid mixing time was measured by means of detecting the concentration variety of [H +] with a pH probe. The deviation between simulation and experiment becomes smaller as the bioreactor volume is increased, and the error for 25 m 3 bioreactor is less than 11.6%.Key words: stirred bioreactor; mixing time; computational fluid dynamics; numerical simulationC ∝ 理想完全混匀浓度 (mol/L) m混匀程度 D I 搅拌桨直径 (m) N B 挡板个数 D T 反应器内径 (m) N L 搅拌桨个数 H B 挡板深度 (m) R 搅拌转速 (r/min)H L液位高度 (m)S B下搅拌桨距筒体底间距 (m)。

化学反应器的设计及工艺优化化学反应器是生产化学品和药品的重要装置，其设计和工艺优化对生产效率和质量具有重要影响。

本文将以某化工企业制备二氯化钛为例，探讨化学反应器的设计及工艺优化。

一、反应器设计1.1 物料选择在选择反应器物料时，应考虑其耐腐蚀性、导热性以及承受压力等因素。

针对本工艺，应选择耐腐蚀性好的材料，如不锈钢、陶瓷等。

1.2 容积计算容积是反应器设计中的一个重要参数，它决定了反应器的生产能力和成本效益。

在计算反应器容积时，需要考虑反应物的摩尔质量、反应的摩尔比、反应速率以及反应温度等因素，并根据化学平衡常数计算出反应物的理论输出量，最终得到反应器所需容积。

1.3 设计压力和温度反应器设计中还需考虑到设计压力和温度等参数。

工艺要求反应温度为150℃，反应压力为1.5 Mpa。

因此，反应器应根据这些参数来选择合适的设计参数。

二、工艺优化2.1 温度控制对于反应温度的控制，应根据反应的特性来确定加热方式、加热时间和加热速率等参数。

针对本工艺，可以采用内外循环水浴加热的方式来控制反应温度。

同时，可以利用反应器配备的温度控制装置和反应监测装置来实时监测反应温度，确保反应的稳定和可控。

2.2 搅拌控制搅拌是反应过程中的另一个关键参数，它直接影响到反应物的混合和传质。

在设计反应器搅拌时，需要考虑到反应物的黏度、流动性以及反应的速率等因素，以确保搅拌强度适宜。

对于本工艺，可以采用高速搅拌器来保证反应物的混合均匀。

2.3 底部排料底部排料也是反应器设计的一个重要环节，它直接影响到反应物的排出和产品收集的效率。

在设计反应器底部排料时，需要考虑到反应物的黏度、密度、流动性等因素，以确保排料顺畅。

针对本工艺，可以采用在反应器底部安装套筒的方式来实现底部排料。

2.4 生产效率优化除了反应器本身的优化，还需考虑到整个生产线的优化。

比如，在改进产品收集方式、优化原材料贮存方式、改善运输和储存条件等方面，都可以带来生产效率的提升和质量的保障。

搅拌式反应器的模拟与优化设计摘要在综述了计算流体力学(CFD)技术在搅拌式反应器中的研究进展的基础上，着重讨论了搅拌式反应器中流场的模拟方法, 包括“黑箱”模型法、内外迭代法、多重参考系法和滑移网格法, 并指出了CFD技术的发展方向。

在此基础上, 对反应器内流场的数学模型进行了介绍与评价。

最后提出应用人工神经网络技术与遗传算法, 优化生物反应的工艺操作条件, 并结合CFD技术, 实现生物反应器的结构优化, 从而达到对生物反应系统整体优化的目的, 以指导实验与工业生产。

关键词计算流体力学，搅拌式反应器，数值模拟，人工神经网络，优化设计Simulation and optimization design ofStirred reactorAbstract：Base on the overview of computational fluid dynamics (CFD) technology in the stirred reactor research,we focused on the mixing reactor simulation of the flow field, including "black box" model of law, internal and external iteration, multiple reference frame method and the sliding mesh method, and pointed out the direction of development of CFD technology. On these basis,we described and evaluated the reactor flow mathematical model.We concludes with the application of artificial neural network and genetic algorithm to optimize the process operating conditions, biological response, and results combined CFD technology to achieve optimization of the structure of the bioreactor, so as to achieve overall optimization of the bioreactor system aims to guide experiments and industrial production.Keyword: computational fluid dynamics, stirred reactor, numerical simulation, artificial neural networks, optimization第1章前言搅拌式反应器( Stirred Tank Reactor, STR)因其结构灵活、操作方式多样等特点, 广泛应用于生物化工、冶金、食品、医药及环境等领域。

生物反应器的混合特性与优化在生物工程和生物技术领域，生物反应器是至关重要的设备，其性能直接影响着生物过程的效率和产物质量。

其中，混合特性是生物反应器的一个关键参数，对细胞生长、代谢产物生成以及反应过程的稳定性都有着深远的影响。

因此，深入研究生物反应器的混合特性并进行优化具有重要的意义。

生物反应器中的混合主要包括物料的混合和热量的传递。

物料混合的均匀程度决定了反应物在反应体系中的分布，进而影响反应的速率和选择性。

如果混合不均匀，局部可能会出现反应物浓度过高或过低的情况，导致副反应的发生或者反应效率的降低。

热量传递的效果则关系到反应体系温度的均匀性，温度的波动可能会影响酶的活性、细胞的生理状态甚至导致细胞死亡。

在实际应用中，不同类型的生物反应器具有不同的混合特性。

搅拌式生物反应器通过搅拌桨的旋转来实现混合，其混合效果受到搅拌桨的类型、转速、安装位置等因素的影响。

气升式生物反应器则利用气体的上升和循环来促进混合，气体流速和分布器的设计对混合性能起着关键作用。

此外，还有流化床式生物反应器等，它们各自具有独特的混合特点和适用范围。

为了准确描述生物反应器的混合特性，研究人员采用了多种方法和指标。

其中，停留时间分布（RTD）是一种常用的方法。

通过向反应器中注入示踪剂，并监测其在体系中的浓度变化，可以得到停留时间分布曲线，从而分析混合的程度和特征。

混合时间也是一个重要的指标，它表示达到一定混合程度所需的时间。

另外，功率消耗和传热系数等参数也能从不同角度反映生物反应器的混合性能。

了解了生物反应器的混合特性，接下来就是如何对其进行优化。

优化的目标通常是提高混合效率、降低能耗、增强反应的稳定性和产物质量。

在搅拌式生物反应器中，可以通过优化搅拌桨的设计来实现。

例如，采用新型的搅拌桨结构，如多层桨叶、倾斜桨叶等，能够改善流场分布，提高混合效果。

调整搅拌桨的转速也是一种常见的方法，但需要注意的是，转速过高可能会导致剪切力过大，对细胞造成损伤。