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L’amélioration des procédés chimiques passe régulièrement par l’introduction de nouvelles géométries d’internes dans les réacteurs. Classiquement, les modèles de réacteurs en lit fixe utilisent une description trop simple de l’hydrodynamique, selon une configuration de réacteur de type « piston ». Cette description trouve ses limites lorsque l’on cherche à modéliser certaines technologies spécifiques et leur impact sur les performances des procédés.

Coupler une hydrodynamique complexe avec des modèles cinétiques eux-mêmes complexes interdirait leur incorporation dans des codes CFD, sauf au prix de temps de calcul rédhibitoires. Pour les besoins de la simulation des réacteurs, il a donc fallu mettre au point une méthodologie permettant d’obtenir une modélisation suffisamment représentative de l’hydrodynamique, et compatible avec l’utilisation de modèles cinétiques complexes. Pour ce faire, une approche rigoureuse a été utilisée pour se donner une représentation 1D de l’impact de l’hydrodynamique à partir de simulations 3D en CFD. Pour construire ces modèles monodimensionnels tenant compte de l’hydrodynamique, on a eu recours à la théorie de transport des âges internesdans le réacteur.

fraction liquide
(a) Évolution de fraction liquide et de réactif le long d’un réacteur Trickle Bed d’hydrotraitement.
(b) Illustration du principe de calcul 1D.



À titre d’exemple, un modèle diphasique Euler-Euler a été employé pour modéliser un réacteur à lit fixe (figure), sujet à une mauvaise distribution de liquide du fait de l’obturation partielle d’un plateau distributeur(1). Afin d’évaluer l’impact de cette avarie sur les performances réactionnelles, dans le cas d’un hydrotraitement, des simulations de transport d’espèces chimiques ont été effectuées. Au final, le modèle 1D piston-dispersion multisortie fournit une excellente prédiction des performances, équivalente aux simulations complexes 3D du réacteur.


a - qui consiste à calculer l'âge moyen des molécules en tout point du réacteur
 


(1) M. Fourati, F. Augier, Y. Haroun, Canadian Journal of Chemical Engineering, Vol. 95, No 2, 2017, pp. 222-230.
DOI 10.1002/cjce.22618

 

Contact scientifique : yacine.haroun@ifpen.fr

>> NUMÉRO 40 DE SCIENCE@IFPEN