郭媛媛, 魏鶴鳴, 潘 振, 韋麗娃, 商麗艷
基于LNG冷能的聯(lián)合循環(huán)系統(tǒng)多目標(biāo)性能
郭媛媛1, 魏鶴鳴2, 潘 振1, 韋麗娃3, 商麗艷4
(1. 遼寧石油化工大學(xué) 石油天然氣工程學(xué)院, 遼寧 撫順 113001;2. 中國(guó)石油天然氣股份有限公司大連石化分公司, 遼寧 大連 116000;3. 遼寧石油化工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 遼寧 撫順 113001;4.遼寧石油化工大學(xué) 環(huán)境與安全工程學(xué)院, 遼寧 撫順 113001)
為了更有效地利用液化天然氣(LNG)接收站的LNG冷能,提出一個(gè)由雙級(jí)有機(jī)朗肯循環(huán)(DORC)和跨臨界有機(jī)閃蒸循環(huán)(TOFC)組合的新型冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)(CCHP)。構(gòu)建新的數(shù)學(xué)模型,討論關(guān)鍵參數(shù)對(duì)系統(tǒng)熱力學(xué)性能、經(jīng)濟(jì)性能及環(huán)境性能3個(gè)方面的影響。并與一個(gè)單級(jí)有機(jī)朗肯循環(huán)(SORC)和亞臨界有機(jī)閃蒸循環(huán)(BOFC)組合的CCHP系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,前者性能優(yōu)于后者;對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化后,在最佳運(yùn)行工況時(shí),系統(tǒng)?效率為47.23%、總單位產(chǎn)品成本率為44.20 $×GJ-1、總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率為40.06 mPts×GJ-1。
液化天然氣冷能;?經(jīng)濟(jì);?環(huán)境;優(yōu)化
天然氣(NG)作為具有高熱值且產(chǎn)量豐富的清潔能源,正在逐漸取代煤、石油等化石燃料,成為能源市場(chǎng)中的主要能源之一[1]。將液化天然氣(LNG)接收站的LNG氣化,可獲得能夠提供給用戶使用的天然氣。在LNG的氣化過程中,會(huì)產(chǎn)生830~860 kJ×kg-1的冷能[2]?;厥誏NG氣化過程中產(chǎn)生的冷能可以提高能源利用率,減少對(duì)環(huán)境的破壞[3-4]。
Rao等[5]將太陽(yáng)能驅(qū)動(dòng)的單級(jí)有機(jī)朗肯循環(huán)(SORC)與LNG直接膨脹結(jié)合形成聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng),但?效率僅為10.62%。Abdollahpour等[6]將太陽(yáng)能作為熱源,設(shè)計(jì)了以CO2為工質(zhì)的跨臨界有機(jī)朗肯循環(huán)(TORC)與LNG直接膨脹相結(jié)合的系統(tǒng),而系統(tǒng)的?效率僅為8.53%。以上2篇文獻(xiàn)說明SORC與LNG直接膨脹結(jié)合的系統(tǒng)?效率較低。主要原因是SORC的蒸發(fā)器中冷、熱流股的溫差較大,導(dǎo)致?損增加[7]。Bao等[8]對(duì)雙級(jí)有機(jī)朗肯循環(huán)(DORC)進(jìn)行了研究,系統(tǒng)的熱效率和?效率分別提高了42.91% 和52.31%。Sun等[9]分別將SORC和DORC與LNG直接膨脹相結(jié)合,對(duì)2種系統(tǒng)進(jìn)行比較和優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明DORC系統(tǒng)擁有更好的性能。Li等[10]將有機(jī)閃蒸循環(huán)(OFC)、有機(jī)三邊循環(huán)(TLC)和SORC進(jìn)行對(duì)比,證明OFC的性能更具優(yōu)勢(shì)。Ho等[11]對(duì)OFC、以CO2為工質(zhì)的TORC、以氨水為工質(zhì)的有機(jī)朗肯循環(huán)(ORC)和優(yōu)化后的ORC進(jìn)行對(duì)比。發(fā)現(xiàn)使用芳烴作為工質(zhì)時(shí),OFC能效提高了5%~20%。Lee等[12]將帶有兩相膨脹機(jī)的有機(jī)閃蒸循環(huán)(OFCT)與亞臨界有機(jī)閃蒸循環(huán)(BOFC)和SORC進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果發(fā)現(xiàn)OFCT的?效率高于其余2種循環(huán),文獻(xiàn)證明使用兩相膨脹機(jī)可明顯改善單級(jí)OFC的性能。
從以上的研究發(fā)現(xiàn)DORC和OFC均可用于發(fā)電,但只利用其中一種循環(huán),系統(tǒng)性能較低。此外,未見有將DORC和跨臨界有機(jī)閃蒸循環(huán)(TOFC)相結(jié)合的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的相關(guān)研究。因此,本研究以LNG為冷源,將2種循環(huán)相結(jié)合設(shè)計(jì)出新型冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)(CCHP)。構(gòu)建全新的數(shù)學(xué)模型,討論重要參數(shù)對(duì)系統(tǒng)的影響。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,獲得系統(tǒng)的最優(yōu)熱力性能、經(jīng)濟(jì)性能以及環(huán)境性能。
在沿海的LNG接收站周邊建立太陽(yáng)能集熱系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能與LNG冷能的有效結(jié)合。圖1為提出的CCHP系統(tǒng)流程圖,系統(tǒng)包括太陽(yáng)能集熱子系統(tǒng)、DORC、TOFC和LNG膨脹系統(tǒng)。
太陽(yáng)能集熱子系統(tǒng)中therminol-66(流股s2)經(jīng)過泵1(PUM1)增壓后,在槽式太陽(yáng)能集熱器(PTC)中由太陽(yáng)能加熱,流經(jīng)儲(chǔ)熱罐(TST)為CCHP系統(tǒng)提供能量。
在DORC中,高壓狀態(tài)的工質(zhì)R134a(流股6)進(jìn)入換熱器1(HX1)吸收therminol-66的熱量達(dá)到飽和蒸氣狀態(tài)。高壓的蒸氣(流股7)通過分流器(TEE)分成2個(gè)流股,其中一股(流股8)進(jìn)入膨脹機(jī)1(TUR1)做功發(fā)電,之后低壓工質(zhì)為ORC-Ⅱ提供熱量;另一股(流股9)用于制熱,隨后與增壓后的工質(zhì)在混合器1(Mix1)中混合。過冷狀態(tài)CO2(流股12)通過泵4(PUM4)增壓后,在換熱器4(HX4)中吸收ORC-Ⅰ的余熱(流股11)。而后,飽和蒸氣狀態(tài)的CO2(流股14)進(jìn)入膨脹機(jī)2(TUR2)發(fā)電,最后,在冷凝器2(CON2)與LNG換熱冷卻為液態(tài)。
在TOFC中,液態(tài)工質(zhì)R32(流股16)通過泵5(PUM5)增壓后,在換熱器2(HX2)中吸收therminol-66的熱量,達(dá)到超臨界蒸氣狀態(tài)。隨后超臨界狀態(tài)的蒸氣進(jìn)入膨脹機(jī)3(TUR3)做功發(fā)電。氣液混合的工質(zhì)在閃蒸罐(FT)中進(jìn)行閃蒸,其中閃蒸蒸氣(流股20)進(jìn)入膨脹機(jī)4(TUR4)發(fā)電,而分離出的液態(tài)工質(zhì)(流股21)通過節(jié)流閥(Valve)降壓后在混合器2(Mix2)中與排氣(流股22)混合。低壓的工質(zhì)在冷凝器1(CON1)中與LNG換熱冷卻至液體狀態(tài)。
在LNG膨脹系統(tǒng)中,液態(tài)LNG(流股25)通過泵6(PUM6)增壓,進(jìn)入冷凝器1(CON1)吸收低壓氣態(tài)的R32(流股24)的熱量,再經(jīng)過冷凝器2(CON2)被低壓狀態(tài)的CO2(流股15)加熱。隨后通過膨脹機(jī)5(TUR5)做功發(fā)電。最后在換熱器5(HX5)中與熱空氣換熱,達(dá)到環(huán)境溫度,從而達(dá)到供冷的目的。
為了更好地研究作者設(shè)計(jì)的CCHP系統(tǒng)性能,需要做出如下假設(shè)[13-15]:
(1) 底部CCHP系統(tǒng)在穩(wěn)定狀態(tài)下運(yùn)行。
(2) 底部CCHP系統(tǒng)中換熱器及冷凝器為管殼式換熱器,泵為潛液泵,膨脹機(jī)為向心透平膨脹機(jī)。
(3) 假定氣液分離過程為理想過程;節(jié)流過程為等焓過程。
(4) 膨脹機(jī)和泵的等熵效率為恒定值,為85%。
基于熱力學(xué)第一定律和熱力學(xué)第二定律,從能量和?2個(gè)方面分析CCHP系統(tǒng)的性能。
圖1 CCHP系統(tǒng)流程圖
1-35, s1-s3. stream
3.1.1 太陽(yáng)能集熱子系統(tǒng)能量分析
輸入PTC的總能量為
式中:in為輸入熱流量,kW;B為太陽(yáng)直接輻射強(qiáng)度,kW×m-2;ap為光圈面積,m2。
從PTC中獲得的有用能為[16-17]
式中:u為有用熱流量,kW;R為熱遷移因子;o為光學(xué)效率;r為接收器面積,m2;L為熱損失系數(shù),kW×(m2×K)-1;in為進(jìn)口熱力學(xué)溫度,K;0為環(huán)境熱力學(xué)溫度,K。
TST中能量公式為[18]
式中:HTF、TST分別為熱傳導(dǎo)流體(HTF)和TST的密度,kg×m-3;HTF、TST分別為熱傳導(dǎo)流體和TST的體積,m3;cHTF、cTST分別為熱傳導(dǎo)流體和TST的比熱容,kJ×(kg×K)-1;TST為TST中的熱力學(xué)溫度,K;為時(shí)間,s;load為底部聯(lián)合循環(huán)所需熱流量,kW;L為TST與環(huán)境之間的熱流量損失,kW。
load以及L計(jì)算公式如下[18-19]:
PUM1的輸入功為
式中:PUM1為PUM1的輸入功率,kW;,s2為流量節(jié)點(diǎn)s2的質(zhì)量流量,kg×s-1;s2為流量節(jié)點(diǎn)s2的質(zhì)量焓,kJ×kg-1;s3為流量節(jié)點(diǎn)s3的質(zhì)量焓,kJ×kg-1。
3.1.2 底部CCHP系統(tǒng)能量分析
泵的輸入功為
式中:PUM為底部CCHP系統(tǒng)泵的輸入功率,kW;為質(zhì)量流量,kg×s-1;out為出口質(zhì)量焓,kJ×kg-1;in為進(jìn)口的質(zhì)量焓,kJ×kg-1。
膨脹機(jī)做功為
式中:TUR為底部CCHP系統(tǒng)膨脹機(jī)的輸出功率,kW。
CCHP系統(tǒng)總凈輸出功為
式中:net為CCHP系統(tǒng)凈輸出功率,kW;∑TUR,k為個(gè)膨脹機(jī)輸出功率的總和,kW;∑PUM,k為第個(gè)泵輸入功率的總和,kW。
CCHP系統(tǒng)產(chǎn)生的冷流量表示為
式中:C為CCHP系統(tǒng)的冷流量,kW;,31為流量節(jié)點(diǎn)31的質(zhì)量流量,kg×s-1;32為流量節(jié)點(diǎn)32的質(zhì)量焓,kJ×kg-1;31為流量節(jié)點(diǎn)31的質(zhì)量焓,kJ×kg-1。
CCHP系統(tǒng)產(chǎn)生的熱流量表示為
式中:H為CCHP系統(tǒng)的熱流量,kW;,34為流量節(jié)點(diǎn)34質(zhì)量流量,kg×s-1;34為流量節(jié)點(diǎn)34的質(zhì)量焓,kJ×kg-1;35為流量節(jié)點(diǎn)35的質(zhì)量焓,kJ×kg-1。
3.1.3 ?分析
工質(zhì)的?值為[20]
式中:E為工質(zhì)的?值,kW;q為流量節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量流量,kg×s-1;h為流量節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量焓,kJ×kg-1;0為環(huán)境溫度的質(zhì)量焓,kJ×kg-1。s為流量節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量熵,kJ×(kg×K)-1;0為環(huán)境溫度的質(zhì)量熵,kJ×(kg×K)-1。
太陽(yáng)輻射的?值為[21]
式中:s為太陽(yáng)能?值,kW;s為太陽(yáng)能熱力學(xué)溫度,K。
LNG的?值為
式中:LNG為L(zhǎng)NG?值,kW;,25為流量節(jié)點(diǎn)25的質(zhì)量流量,kg×s-1;25為流量節(jié)點(diǎn)25的質(zhì)量焓,kJ×kg-1;25為流量節(jié)點(diǎn)25的質(zhì)量熵,kJ×(kg×K)-1。
3.2.1 ?經(jīng)濟(jì)
?經(jīng)濟(jì)是將?分析和經(jīng)濟(jì)相結(jié)合,是評(píng)估熱力系統(tǒng)能效的重要方式[22]。第個(gè)組件?成本平衡方程可描述為[13]
式中:為成本率,$×h-1;為?單位成本,$×GJ-1。
組件投資成本率表示為[13,23]
式中:Z,k為組件投資成本,$;各組件投資成本公式詳見文獻(xiàn)[16]和[24]。為年工作時(shí)長(zhǎng),取8 000 h;為維持系數(shù),取1.06。CRF為資本回收因子;r為利率,本文取10%;為系統(tǒng)壽命,取20 a。
3.2.2 ?環(huán)境
?環(huán)境分析用來(lái)評(píng)估系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的影響。環(huán)境影響平衡方程為[25-26]
式中:∑in,k為組件進(jìn)口環(huán)境影響率總和,mPts×h-1;Z,k為組件相關(guān)環(huán)境影響率,mPts×h-1;∑out,k為組件出口環(huán)境影響率總和,mPts×h-1;為環(huán)境影響率,mPts×h-1;為單位環(huán)境影響率,mPts×GJ-1 [18]。
環(huán)境影響率可表示為[25-26]
為了從熱力學(xué)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境3個(gè)方面綜合評(píng)估提出的CCHP系統(tǒng)的性能,選擇?效率、總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
提出系統(tǒng)?效率公式為
式中:ex為?效率,%。
總單位產(chǎn)品成本率可表示為
式中:p,tot為總單位產(chǎn)品成本率,$×GJ-1;∑Z,k為組件投資成本率總和,$×h-1;LNG為L(zhǎng)NG的成本率,$×h-1;s為太陽(yáng)能的成本率,$×h-1;32為流量節(jié)點(diǎn)32的?值,kW;35為流量節(jié)點(diǎn)35的?值,kW。
總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率可表示為
本研究設(shè)計(jì)的CCHP系統(tǒng)采用Matlab建立數(shù)學(xué)計(jì)算模型,系統(tǒng)模擬應(yīng)用HYSYS。太陽(yáng)能子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與計(jì)算參考文獻(xiàn)[6]、[16]和[28]。提出的系統(tǒng)在基礎(chǔ)工況運(yùn)行時(shí)的輸入?yún)?shù)如表1所示。系統(tǒng)選用的LNG為混合物,組分詳見參考文獻(xiàn)[29]。
圖2為TUR1進(jìn)口熱力學(xué)溫度8對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率、總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響。從圖2(a)中可以看出,隨著TUR1進(jìn)口溫度8增加,系統(tǒng)凈輸出功增加且系統(tǒng)?效率增長(zhǎng)。在TUR1、TUR3和PUM3的流量保持恒定的情況下,8的升高使這3個(gè)設(shè)備的焓差增加,進(jìn)而使得TUR1、TUR3的做功量增多,且PUM3的耗功量增加。8的增加導(dǎo)致TUR4中的流量增加,TUR4的做功量增加。由于TUR1、TUR3和TUR4的做功量共增長(zhǎng)26.04 kW,PUM3的耗功量增加5.28 kW,所以系統(tǒng)的凈輸出功增加。HX3中熱源出口溫度和流量不變,9隨8的升高而增加,使得HX3中的焓差降低,系統(tǒng)的熱量降低6.10 kW。在系統(tǒng)冷量保持不變的情況下,由于系統(tǒng)凈輸出功的增加量多于熱量的改變量,所以系統(tǒng)的?效率呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。從圖2(b)中可以看出,隨TUR1進(jìn)口熱力學(xué)溫度8升高,總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率均降低。主要原因是LNG的成本率恒定且太陽(yáng)能的成本率為0,隨著8的增加,TUR1、TUR3、TUR4以及PUM3的投資成本率增加量為0.58 $×h-1,整體大于HX3的投資成本率減少量0.20 $×h-1。凈輸出功的增加量為20.76 kW,多于流股32的?流量減少量0.61 kW,所以總單位產(chǎn)品成本率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。從圖中可以看出與總單位產(chǎn)品成本率的變化趨勢(shì)相似,總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率呈降低趨勢(shì)。原因?yàn)?增加,TUR1、TUR3、TUR4和PUM3的環(huán)境影響率的增長(zhǎng)量為0.33 mPts×h-1,HX3的環(huán)境影響率的減少量為0.02 mPts×h-1,使得組件總環(huán)境影響率表現(xiàn)為增加。凈輸出功與流股32的?流量關(guān)系如前所述,所以總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率表現(xiàn)為下降趨勢(shì)。
圖2 T8對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率以及總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響
圖3為HX3中R134a進(jìn)口質(zhì)量流量q,9對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率、總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響。從圖3(a)中可以看出,凈輸出功隨q,9的增加而減少。隨著q,9的增加,TUR3中的流量減少,在TUR3的焓差不變的情況下,TUR3的做功量降低;TUR4和TUR5中的流量不變,焓差的降低使得TUR4和TUR5的做功量減少。TUR3-5做功量總體減少56.63 kW,所以系統(tǒng)凈輸出功呈下降趨勢(shì)。在HX3中熱源的焓差恒定的情況下,隨q,9的增加,系統(tǒng)產(chǎn)生的熱量升高,增加量為94.48 kW。系統(tǒng)的產(chǎn)熱量的增加量高于凈輸出功的減少量,所以?效率升高。從圖3(b)中可以看出,總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率隨q,9的增加而增加。主要原因?yàn)?i>q,9增加使得HX3的投資成本率和環(huán)境影響率增加,TUR3-5的投資成本率和環(huán)境影響率減少,投資成本率和環(huán)境影響率總體分別減少0.65 $×h-1和0.46 mPts×h-1。流股32的?流量隨q,9的增加而增加,增加量為4.00 kW,總體低于凈輸出功的減少量。投資成本率和環(huán)境影響率的變化速率低于凈輸出功的變化速率,所以總產(chǎn)品單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率呈升高的趨勢(shì)。
圖3 qm,9對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率以及總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響
圖4為PUM6出口壓力26對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率、總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響。從圖4(a)中可以看出,凈輸出功隨PUM6出口壓力26的增加而增加。在TUR5和PUM6流量不變的情況下,26的增加使得TUR5和PUM6的焓差增加,TUR5的做功量增加119.18 kW,PUM6的耗功量增加26.49 kW,所以凈輸出功為上升趨勢(shì)。在HX5中冷源的流量不變,26的增加使得HX5產(chǎn)出的冷量增加,為93.18 kW。所以在系統(tǒng)產(chǎn)熱量為定值時(shí),冷量和凈輸出功同時(shí)升高,所以?效率表現(xiàn)為增長(zhǎng)的趨勢(shì)。從圖4(b)中可以看出,隨PUM6出口壓力26的增加,總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率均降低。原因?yàn)?6的增加,一方面使得組件PUM6、TUR5和HX5的投資成本率和環(huán)境影響率增加,分別增加1.69 $×h-1和1.35 mPts×h-1;另一方面促進(jìn)系統(tǒng)凈輸出功的升高,流股35的?流量增加量為1.07 kW。凈輸出功和流股35的?流量的增長(zhǎng)速度高于投資成本率和環(huán)境影響率,所以總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率逐漸減小。
圖4 p26對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率以及總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響
圖5為FT進(jìn)口壓力19對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率、總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響。從圖5(a)中可以看出,凈輸出功和?效率隨FT進(jìn)口壓力19的增加而降低。原因?yàn)門UR3的流量不變,19的增加使得TUR3中的焓差減小,進(jìn)而TUR3的做功量減少,減少量為83.16 kW。TUR4的進(jìn)口流量以及焓差隨19的升高而增加,使得TUR4的做功量增加72.44 kW,所以凈輸出功呈下降趨勢(shì)。在系統(tǒng)熱量和冷量恒定時(shí),凈輸出功減少,導(dǎo)致系統(tǒng)?效率減少。從圖5(b)中可以看出,總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率隨19的增加而增加。原因?yàn)?9的增加使得TUR3的投資成本率和環(huán)境影響率分別減少1.02 $×h-1和0.60 mPts×h-1,TUR4的投資成本率和環(huán)境影響率分別增加0.97 $×h-1和0.56 mPts×h-1。流股32的?流值與流股35的?流值不變,系統(tǒng)凈輸出功降低,投資成本率和環(huán)境影響率的變化速率均小于凈輸出功的變化速率,所以總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率升高。
圖5 p19對(duì)凈輸出功、?效率、總單位產(chǎn)品成本率以及總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的影響
如圖6所示,為了檢驗(yàn)DORC與TOFC組成的CCHP系統(tǒng)性能(定義為DORC-TOFC),建立了SORC與BOFC組成的CCHP系統(tǒng)(定義為SORC-BOFC),2個(gè)系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)均相同。
表2展示了2個(gè)CCHP系統(tǒng)的對(duì)比結(jié)果。從表中可以看出,2個(gè)系統(tǒng)的產(chǎn)熱量相同,但是DORC-TOFC系統(tǒng)的凈輸出功、冷量和?效率均高于SORC-BOFC系統(tǒng)。
圖6 SORC-BOFC系統(tǒng)流程圖
1-31, s1-s3. stream
本研究選擇系統(tǒng)?效率分析系統(tǒng)的熱力性能;應(yīng)用總單位產(chǎn)品成本率分析系統(tǒng)的?經(jīng)濟(jì)性能;采用總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率分析系統(tǒng)的?環(huán)境性能。4個(gè)決策變量8、q9、26以及19的取值范圍如表3所示。
表2 DORC-TOFC與SORC-BORC對(duì)比結(jié)果
表3 決策變量取值范圍
圖7 系統(tǒng)3目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果
采用NSGA-II方法對(duì)CCHP系統(tǒng)進(jìn)行3目標(biāo)優(yōu)化。圖7為?效率、總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率的帕累托前沿。圖中點(diǎn)為最優(yōu)解,此時(shí)8為372.80 K、q9為0.32 kg×s-1、26為6 991.91 kPa以及19為302.33 kPa,得到的系統(tǒng)?效率、總單位產(chǎn)品成本率以及總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率分別為47.23%、44.20 $×GJ-1和40.06 mPts×GJ-1。
本研究將DORC和TOFC相結(jié)合建立了以太陽(yáng)能為熱源、LNG冷能為冷源的新型CCHP系統(tǒng)。從系統(tǒng)的熱力性能、?經(jīng)濟(jì)和?環(huán)境3個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了分析,建立了3目標(biāo)優(yōu)化模型。得出如下結(jié)論:
(1) 與SORC-BOFC系統(tǒng)相比,新型DORC-TOFC系統(tǒng)的性能更好。
(2) 可根據(jù)使用者對(duì)凈輸出功、熱量和冷量的不同需求對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)。
(3) 總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率具有相同的變化趨勢(shì)??梢酝ㄟ^適當(dāng)降低HX3的進(jìn)口流量和FT的進(jìn)口壓力,降低總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率;降低以上2個(gè)參數(shù)可減少成本并降低對(duì)環(huán)境的影響。
(4) 最佳運(yùn)行工況時(shí),系統(tǒng)?效率、總單位產(chǎn)品成本率和總單位產(chǎn)品環(huán)境影響率分別為47.23%,44.20 $×GJ-1,40.06 mPts×GJ-1。
[1] 吳小華, 蔡磊, 李庭宇, 等. LNG冷能利用技術(shù)的最新進(jìn)展[J]. 油氣儲(chǔ)運(yùn), 2017, 36(6): 624-635.
WU X H, CAI L, LI T Y,. Latest progress of LNG cold energy utilization technology [J]. Oil & Gas Storage and Transportation, 2017, 36(6): 624-635.
[2] 潘本藝, 楊帆, 周莉, 等. 液化天然氣冷能利用的聯(lián)合動(dòng)力循環(huán)[J]. 高?;瘜W(xué)工程學(xué)報(bào), 2021, 35(4): 702-710.
PAN B Y, YANG F, ZHOU L,. Combined power cycle for cold energy utilization of liquefied natural gas [J]. Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities, 2021, 35(4): 702-710.
[3] LI C H, LIU J W, ZHENG S Y,. Performance analysis of an improved power generation system utilizing the cold energy of LNG and solar energy [J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 159: 113937.
[4] INVERNIZZI C M, IORA P. The exploitation of the physical exergy of liquid natural gas by closed power thermodynamic cycles. An overview [J]. Energy, 2016, 105: 2-15.
[5] RAO W J, ZHAO L J, LIU C,. A combined cycle utilizing LNG and low-temperature solar energy [J]. Applied Thermal Engineering, 2013, 60(1/2): 51-60.
[6] ABDOLLAHPOUR A, GHASEMPOUR R, KASAEIAN A,. Exergoeconomic analysis and optimization of a transcritical CO2power cycle driven by solar energy based on nanofluid with liquefied natural gas as its heat sink [J]. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2020, 139(1): 451-473.
[7] SADREDDINI A, ASHJARJ M A, FANI M,. Thermodynamic analysis of a new cascade ORC and transcritical CO2cycle to recover energy from medium temperature heat source and liquefied natural gas [J]. Energy Conversion and Management, 2018, 167: 9-20.
[8] BAO J J, LIN Y, ZHANG R X,. Strengthening power generation efficiency utilizing liquefied natural gas cold energy by a novel two-stage condensation Rankine cycle (TCRC) system [J]. Energy Conversion and Management, 2017, 143: 312-325.
[9] SUN Z X, LAI J P, WANG S J,. Thermodynamic optimization and comparative study of different ORC configurations utilizing the exergies of LNG and low grade heat of different temperatures [J]. Energy, 2018, 147: 688-700.
[10] LI Z, LU Y, HUANG Y Q,. Comparison study of trilateral Rankine cycle, organic flash cycle and basic organic Rankine cycle for low grade heat recovery [J]. Energy Procedia, 2017, 142: 1441-1447.
[11] HO T, MAO S S, GREIF R. Comparison of the organic flash cycle (OFC) to other advanced vapor cycles for intermediate and high temperature waste heat reclamation and solar thermal energy [J]. Energy, 2012, 42(1): 213-223.
[12] LEE H Y, PARK S H, KIM K H. Comparative analysis of thermodynamic performance and optimization of organic flash cycle (OFC) and organic Rankine cycle (ORC) [J]. Applied Thermal Engineering, 2016. 100: 680-690.
[13] SARABCHI N, MAHMOUDI S M S, YARI M,. Exergoeconomic analysis and optimization of a novel hybrid cogeneration system: High-temperature proton exchange membrane fuel cell/Kalina cycle, driven by solar energy [J]. Energy Conversion and Management, 2019, 190: 14-33.
[14] BOYAGHCHI F, CHAVOSHI M. Multi-criteria optimization of a micro solar-geothermal CCHP system applying water/ CuO nanofluidbased on exergy, exergoeconomic and exergoenvironmental concepts [J]. Applied Thermal Engineering, 2017, 112: 660-675.
[15] 王德鵬, 黃永, 魏林瑞. 利用液化天然氣冷能發(fā)電新流程及模擬分析[J]. 化學(xué)工業(yè), 2019, 37(2): 14-18.
WANG D P, HUANG Y, WEI L R. New process and simulation analysis of power generation using LNG cold energy [J]. Chemical Industry, 2019, 37(2): 14-18.
[16] BOYAGHCHI F, SABAGHIAN M. Multi objective optimisation of a Kalina power cycle integrated with parabolic trough solar collectors based on exergy and exergoeconomic concept [J]. International Journal of Energy Technology and Policy, 2016, 12(2): 154-180.
[17] 張鶴飛. 太陽(yáng)能熱利用原理與計(jì)算機(jī)模擬[M]. 2版. 西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社, 2004: 34-108.
ZHANG H F. Solar thermal utilization principle and computer simulation [M]. 2nd ed. Xi'an: Northwestern Polytechnical University Press, 2004: 34-108.
[18] BOYAGHCHI F A, SOHBATLOO A. Assessment and optimization of a novel solar driven natural gas liquefaction based on cascade ORC integrated with linear fresnel collectors [J]. Energy Conversion and Management, 2018, 162: 77-89.
[19] WANG J F, YAN Z Q, WANG M,. Parametric analysis and optimization of a building cooling heating power system driven by solar energy based on organic working fluid [J]. International Journal of Energy Research, 2013, 37(12): 1465-1474.
[20] ZHANG L, PAN Z, YU J,. Multiobjective optimization for exergoeconomic analysis of an integrated cogeneration system [J]. International Journal of Energy Research, 2019, 43(5): 1868-1881.
[21] WANG J J, LU Z R, LI M,. Energy, exergy, exergoeconomic and environmental (4E) analysis of a distributed generation solar-assisted CHP (cooling, heating and power) gas turbine system [J]. Energy, 2019, 175: 1246-1258.
[22] MANESH M H K, NAVID P, MARIGORTA A M B,. New procedure for optimal design and evaluation of cogeneration system based on advanced exergoeconomic and exergoenvironmental analyses [J]. Energy, 2013, 59: 314-333.
[23] TALEBIZADEHSARDARI P, EHYAEI M A, AHMADI A,. Energy, exergy, economic, exergoeconomic, and exergoenvironmental(5E) analyses of a triple cycle with carbon capture [J]. Journal of CO2Utilization, 2020, 41: 101258.
[24] FANG Z, SHANG L, PAN Z,. Exergoeconomic analysis and optimization of a combined cooling, heating and power system based on organic Rankine and Kalina cycles using liquified natural gas cold energy [J]. Energy Conversion and Management, 2021, 238: 114148.
[25] BOYAGHCHI F A, ASGARI S. A comparative study on exergetic, exergoeconomic and exergoenvironmental assessments of two internal auto-cascade refrigeration cycles [J]. Applied Thermal Engineering, 2017, 122: 723-737.
[26] CAVALCANTI E J C. Exergoeconomic and exergoenvironmental analyses of an integrated solar combined cycle system[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 67: 507-519.
[27] ZHANG C, LIU C, XU X X,. Energetic, exergetic, economic and environmental (4E) analysis and multi-factor evaluation method of low GWP fluids intrans-critical organic Rankine cycles [J]. Energy, 2018, 168: 332-345.
[28] DING Y, LIU C, ZHANG C,. Exergoenvironmental model of organic Rankine cycle system including the manufacture and leakage of working fluid [J]. Energy, 2017, 145: 52-64.
[29] YANG X Y, ZHAO H B. Thermodynamic performance study of the SOFC-STIG distributed energy system fueled by LNG with CO2recovery [J]. Energy, 2019, 186: 115860.
Multi-objective performance of combined cycle systems using LNG cold energy
GUO Yuan-yuan1, WEI He-ming2, PAN Zhen1, WEI Li-wa3, SHANG Li-yan4
(1. College of Petroleum Engineering, Liaoning Petrochemical University, Fushun 113001, China;2. Dalian Petrochemical Company, PetroChina Company Limited, Dalian 116000, China;. School of Mechanical Engineering, Liaoning Petrochemical University, Fushun 113001, China;4. School of Environmental & Safety Engineering, Liaoning Petrochemical University, Fushun 113001, China)
In order to effectively use LNG cold energy in liquefied natural gas (LNG) receiving stations, a new combined cooling, heating and power system (CCHP) integrating two-stage organic Rankine cycle (DORC) and transcritical flash cycle (TOFC) was proposed, and a new mathematical model was established. The impact of key parameters on thermodynamic, economic and environmental performance of the system were discussed. The performance were compared with a combined CCHP system using single-stage organic Rankine cycle (SORC) and subcritical flash cycle (BOFC). The results show that the studied system has better performance and after multi-objective optimization under the best operating conditions, the system energy efficiency is 47.23%, the total unit product cost rate is 44.20 $×GJ-1and the total unit product environment impact rate is 40.06 mPts×GJ-1.
LNG cold energy; exergoeconomic; exergoenvironmetal; optimization
1003-9015(2022)06-0870-09
TE09
A
10.3969/j.issn.1003-9015.2022.06.012
2021-10-01;
2021-12-13。
遼寧省博士科研啟動(dòng)基金計(jì)劃項(xiàng)目(2019-BS-159);遼寧省教育廳科學(xué)研究經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(L2019024,LJKZ0381);遼寧省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(L2020002)。
郭媛媛(1989-),女,遼寧撫順人,遼寧石油化工大學(xué)碩士生。
潘振,E-mail:panzhen@lnpu.edu.cn
郭媛媛, 魏鶴鳴, 潘振, 韋麗娃, 商麗艷.基于LNG冷能的聯(lián)合循環(huán)系統(tǒng)多目標(biāo)性能 [J]. 高校化學(xué)工程學(xué)報(bào), 2022, 36(6): 870-878.
:GUO Yuan-yuan, WEI He-ming, PAN Zhen, WEI Li-wa, SHANG Li-yan. Multi-objective performance of combined cycle systems using LNG cold energy [J]. Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities, 2022, 36(6): 870-878.