钢铁生产过程中会产生大量富含氢气和碳氧化物的炉气。通过数字孪生技术对净化废气转化为甲醇的工艺进行建模，有助于优化流程并显著提升生产效率。
弗劳恩霍夫太阳能系统研究所（ISE）通过微型试验装置，在超过5000小时的运行中将净化后的钢厂废气转化为甲醇。借助该装置的数字孪生模型进行工艺模拟，研究人员成功优化流程并大幅提高生产率。所开发的仿真平台现已可拓展应用于航空燃料生产等其他领域。
甲醇作为基础化学品，在未来能源体系中具有成为氢载体的巨大潜力。由于目前以天然气或煤炭为原料的生产方式会产生大量温室气体，未来必须转向可再生能源或含碳氢废气进行生产。钢铁行业恰好能提供此类废气：焦炭与铁矿石熔炼过程中会产生大量焦炉煤气、高炉煤气和转炉煤气，这使得德国约6%的二氧化碳排放来自钢铁企业。位于杜伊斯堡的蒂森克虏伯欧洲钢铁公司正是"Carbon2Chem"研究项目的核心，该项目联合工业界、科研机构与高校共同探索上述钢厂气体的资源化利用。在项目第二阶段，弗劳恩霍夫ISE通过微型装置从净化钢厂气体中累计生产约2000升粗甲醇。
数字孪生加速工艺优化进程
在实际试验的同时，该研究所开发了可作为甲醇合成微型装置数字孪生体的仿真平台。
"数字孪生的基础在于掌握能高精度描述反应机理的动力学模型，"弗劳恩霍夫ISE的弗洛里安·内斯特勒博士解释道，"通过在我们的仿真程序中将其与详细的反应器及工艺模型结合，可以计算整个化工厂的稳态和动态运行条件。"其同事阿希姆·沙德特博士补充说，这为下一步开展稳健的技术经济优化奠定了基础。
数字孪生对特定装置的价值源于其对设备特性的适配能力，包括反应器几何结构、所用催化剂及可调操作参数等。利用杜伊斯堡钢厂微型装置5000多运行小时的真实测量数据，数字孪生体经过校准后能高精度还原实际装置运行状态。
随后，数字孪生的优化算法在装置操作窗口内搜索可实现超高生产率的运行参数，并将优化建议应用于实际装置。总体而言，这种模型辅助的优化方式比纯实验性寻优方法效率显著提升。
项目负责人马克斯·哈德里希表示："我们对Carbon2Chem项目的实践与仿真成果非常满意。当前阶段工作完成后，我们正致力于收集二甲醚、航空燃料等其他产品的可比数据，并运用仿真平台为更多工业装置创建数字孪生体。"
在杜伊斯堡的实际运行中，弗劳恩霍夫ISE通过调整反应器入口温度、循环比和氢气混合比例，使甲醇产量（使用氢气与高炉煤气）提升了39%。
消息来源：弗劳恩霍夫ISE

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