Prozesssimulation der großtechnischen Wirbelschicht-Sprühgranulation

Prozesssimulation der großtechnischen Wirbelschicht-Sprühgranulation von Lau,  Philipp Kristian
Die Wirbelschicht-Sprühgranulation kombiniert die Schritte der Feststoffbildung und Produktformulierung in einem Apparat und wird bei der großtechnischen Herstellung von Düngemittelgranulat eingesetzt. Hierbei werden Keimpartikel in hintereinandergeschalteten und miteinander verbundenen Kompartimenten fluidisiert und mittels auf dem Lochboden befestigten Zweistoffdüsen mit wässriger Düngemittellösung besprüht. Die Tröpfchen bilden einen flüssigen Film, der zu einer Feststoffschicht kristallisiert. Durch das wiederholte Aufbringen der Lösung können Granulatpartikel mit definierten Produkteigenschaften hergestellt werden. Nach der Partikelvergrößerung im Granulator werden die Keime über eine externe Sieb-Mahl-Vorrichtung geführt, wobei Granulat mit gewünschter Partikelgröße aus dem Prozess geschleust wird. Das Überkorn wird zerkleinert und zusammen mit dem Unterkorn aus dem Sieb zurück in das erste Kompartiment geführt. Für die Minimierung des Rücklaufverhältnisses ist die Kenntnis der aus dem Granulator austretenden Partikelgrößenverteilung (PGV) in Abhängigkeit verschiedener Prozessparameter erforderlich. Diese PGV kann mit Hilfe eines numerischen Rechenwerkzeugs, bestehend aus numerischer Strömungssimulation (CFD) und Populationsbilanzen, berechnet werden. Mit Hilfe von CFD-Simulationen und unter Verwendung eines Düsenmodells, repräsentativer Stützstellen zur Modellierung einer PGV und unter Berücksichtigung der Fluiddynamik und relevanter Wärme- und Stoffübertragungsmechanismen im Wirbelbett des Granulators, können Wachstumsgeschwindigkeiten für kurze Prozesszeiten berechnet werden. Mit diesen Wachstumsgeschwindigkeiten lassen sich Prozesszustände für längere Prozesszeiten unter Verwendung von Populationsbilanzen (PB) berechnen. Der Vergleich der aus diesem CFD-PB-Modell berechneten Simulationsergebnisse mit Messdaten aus experimentellen Untersuchungen zeigt eine sehr gute Übereinstimmung in der Vorhersage des zeitlichen Verlaufs der PGVs.
Aktualisiert: 2020-12-26
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