PSA Vessel에서의 Flow Distribution을 최적화하기 위한 simulation 연구

태진숙, 천경태, 이문용

영남대학교 응용화학공학부

Simulation Study for Uniform Flow Distribution in PSA Vessel

Jin-Sook Tae, Kyung-Tai Chun, Moon-yong Lee

School of Chemical Engineering and Technology, Yeungnam University

서론

Separation process에는 Distillation, Adsorption, Absorption, Granular Filtration 등이 있는데, 이 중 Adsorption process에서 Cycling Adsortipn process에는 Pressure Swing Adsorption(PSA), Vacuum Swing Adsorption(VSA), Temperature Swing Adsorption(TSA) model 등이 있다. 이중 PSA process는 정화(Purifying)뿐만 아니라 체적 분리를 위해 현장에서 많이 사용되고 있다. PSA는 Repressurization, Adsorption, Blowndown, 그리고 Desorption의 4가지 단계를 가지고 일정한 조업 주기를 가지며, 일반적으로 Two Bed 이상을 사용하여 운전된다. 그러나 이러한 공정을 운전하기 위해서는 흡착제의 물성과 크기뿐만 아니라 적절한 조업 조건을 잡기도 힘들고 에너지를 과도하게 소비하고도 좋은 수율을 획득하기가 어렵고 그에 따라 안정적 조업도 힘들다.

PSA process의 수율에 영향을 주는 인자들에 대한 연구들도 지속적으로 이루어지고 있다[1-2]. 또한 PSA은 Cycling 주기와 온도 압력 등의 영향을 설명할 수 있는 여러 numerical model들이 연구 개발되어 왔으며, Cycling Adsorption Processes(PSA, VSA, TSA)의 Simulation Package가 제안되어 있는 실정이다[3-5].

본 연구는 CFD Applications를 이용하여 PSA Vessel 내의 Flow Distribution을 미리 Simulation함으로써 PSA Vessel 구조에 따른 Flow Distribution을 예측하고 수율을 높일 수 있는 PSA Vessel의 최적 구조를 제시하기 위한 것이다. 최적 구조를 제시하기 위해서 제안된 구조에서 Nozzle의 크기, Nozzle Distributer pipe의 높이, pipe의 간격, Nozzle의 개수와 Nozzle 간의 간격 등을 설계 변수로 놓고, 이 값들을 달리하여 Simulation하고, 그 결과를 비교하여 일반화시키고자 했다.

본 연구에서 사용된 CFD Application은 일반적으로 유체 거동 모사에 많이 사용되고 있는 상용 모사 프로그램인 Star-CD이다. 이 Star-CD는 analysis에 Finite Volume Method를 기본으로 사용하고 있다. 이 Finite Volume Method는 적분형 표시의 Euler 방정식에 MacComack법을 적용한 것으로, 격자가 원활하지 않은 경우에도 적용될 수 있어 격자형성법이 보급되기 전부터 널리 사용되어 왔으며, 사용하기 간편하고, 경계조건을 다루기 싶다는 장점을 가지는 method이다.

연구 방법

PSA Vessel 내의 Flow Distribution을 모사하기 위해서 Star-CD를 사용하면서, 계산에는 Steady-state SIMPLE method와 □-□ turbulence model을 이용하고, geometry 형성은 Prostar를 사용하였다. 모든 Simulation은 double precision을 사용하여 maximum 1000 iteration을 수행했다.

본 Simulation 연구에서 수행하고자 한 PSA Vessel의 기본 구조를 Figure 1에 나타내었으며, 적용시킨 초기 조건으로는 Inlet에서의 Pressure는 108.8 psia, 온도는 59.0 ◁, 입력 유량은 11,606 lbmol/hr이다. Outlet에서의 Pressure는 106.0 psia, 온도는 67.3 ◁ 이다.

Figure 1. Design of PSA Vessel

Table 1. PSA Vessel Design Dimension

Index	note	size
A	Inlet	Diameter = 600 mm(24 in)
B	Outlet	Diameter = 900 mm(35 in)
C	Distributer pipe	Diameter = 388 mm(14.40 in) Length = 2640 mm(104 in)
①	Distributer pipe height	Design variable
②	Nozzle size	Design variable
③	Distributer pipe clearance	Design variable
④	Nozzle clearance	Design variable
⑤	Distributer height	762 mm
⑥	Distributer width	915 mm
⑦		42 mm

기본적인 Simulation을 위한 참고 값으로는 Nozzle의 크기는 129.33 mm, Distributer pipe의 높이는 600 mm, pipe의 간격은 670 mm, Nozzle의 개수는 5개이다. 참고 값들과 설계 변수는 Table 1에 나타내었다. 여기서 Nozzle의 크기는 Distributer pipe의 Diameter를 기준으로 단계적으로 변화시키면서 Simulation을 수행하고, 다른 변수들도 같은 방법으로 단계적으로 변화시켜 Simulation해서 결과를 비교했다. Nozzle의 간격과 개수의 경우 5개를 기준으로 맨 처음 등간격으로 Simulation한 후 그 결과를 토대로 시작점(Distributer)으로부터 거리를 차등으로 나누어 Simulation해서 일반화한 후 uniform한 Flow Distribution을 갖도록 nozzle 개수를 조절하여 Simulation했다.

결과

PSA Vessel 내의 flow distribution을 고르게 만들기 위하여 설계 변수들의 값을 달리하면서  simulation을 수행하였다. 주어진 참고값들을 이용하여 비교대상 기준 simulation을 수행한 후, 설계 변수의 값을 달리하여 simulation 하고 그 결과를 서로 비교한 후 이후의 설계 변수의 값을 설정하고 다시 simulation 하는 방법으로 uniform한 flow distribution을 가질 수 있는 PSA Vessel 구조를 찾는 simulation을 하였다.

Figure 2는 기준이 되는 것으로서 참고값을 이용하여 simulation한 결과로써 같은 크기를 가지는 nozzle이 등간격으로 배열되어 있을 때의 flow distribution을 보여준다. Figure 2에서 중심 distributer에서 멀어질수록 flow의 양이 커지며, flow의 방향이 가장자리로 향하는 것을 볼 수 있다. condition 1의 경우 기준의 결과를 토대로 중심 distributer에서

Table 2. simulation condition

	nozzle 크기 (중심->가장자리)	nozzle 간격 (중심->가장자리)
기준	1 : 1 : 1 : 1 : 1	1 : 1 : 1 : 1
condition 1	2.0736:1.728:1.44:1.2:1	기준과 동일
condition 2	기준과 동일	1:1.2:1.44:1.728

가까운 nozzle에서의 flow의 양을 많게 하기 위해서 중심 distributer에 가까운 nozzle의 크기를 가장자리로 갈수록 그 크기를 작게 만들어서 simulation 한 것으로 Figure 3에 그 결과를 나타내었다. Figure 3에서 가장자리고 모이는 flow의 양이 어느 정도는 중심으로 분산되는 것을 알 수 있으며, 이후의 simulation에서 nozzle 크기를 변화시킴으로써 좋은 flow distribution을 얻을 수 있음을 알 수 있다. condition 2의 경우 기준에서 보이는 가장자리로 모이는 flow의 양을 분산하기 위해서 nozzle의 크기는 같지만 그 간격을 달리하여 simulation한 결과로서 Figure 4에 그 결과를 나타내었다. Figure 4에서 Figure 2에 비하여 가장자리로 모이는 flow distribution이 작은 정도이지만 어느 정도 개선되는 것을 알 수 있다. condition 1과 condition 2의 결과를 조합하여 nozzle 크기와 nozzle의 간격을 적당히 조절하면 simulation하면, uniform한 flow distribution을 얻을 수 있음을 알 수 있다. condition의 구체적인 값은 table 2에 나타내었다.

Figure 2. 기준

Velocity Magnitude trend.

Figure 3. Condition 1

Velocity Magnitude trend.

Figure 4. Condition 2

Velocity Magnitude trend.

참고문헌

[1] W.E. Waldron; S. Sircar, Adsorption, 6, 179-188(2000).

[2] M. Pons, Adsorption, 4, 299-311(1998).

[3] Atanas Serbezov; Stratis V. Sotirichos, Adsorption, 4, 93-111(1998).

[4] Francisco A. Da Silva; Jose A. Silva; Alirio E. Rodrigues, Adsorption, 5, 229-244(1999).

[5] S. Nilchan; C.C. Pantelides, Adsorption, 4, 113-147(1998).

[6] S.C. Kler; J.T. Lavin, Gas Separation and Purification, 1, september, 55-61(1987)