«СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ Ретроспектива научных направлений СЭИ–ИСЭМ Ответственный редактор член-корреспондент РАН Н.И. Воропай НОВОСИБИРСК НАУКА 2010 УДК 621.311.1 ББК 31.2 С 34 Системные исследования в ...»

Таблица 2.1. Иерархия и особенности уровней рассмотрения технологий (масштаб) технологий эффективности ограничений исследования Системы или регион В технологических исследованиях особым оказывается уровень предприятия или населенного пункта. Развитие объектов этого уровня в значительной мере регулируется правовыми нормами, а их особенностью является небольшое число вариантов оборудования и используемых энергоносителей. Это обусловлено как небольшой глубиной прогноза, так и определенностью конкретных условий применения технологий. На данном уровне масштаба следует различать два класса задач: (1) развитие конкретных систем энергоснабжения и (2) выбор направлений развития технологий. К сожалению, даже специалисты-энергетики часто не понимают такого различия, а между тем оно принципиально. В задачах первого класса требуется выбрать технологию, отвечающую текущим условиям конкретного населенного пункта со сложившимися спецификой потребления энергии, уровнем эксплуатации генерирующего оборудования и систем транспорта, отношениями собственности и т.п. Такие задачи решаются повсеместно путем попарного сопоставления небольшого числа вариантов, сформированных на основе анализа современного предложения на рынке оборудования. Как правило, побеждает решение, обеспечивающее наиболее короткий срок окупаемости (инвестиционный критерий). При исследовании направлений развития технологий необходимо рассмотреть не только существующие, промышленно освоенные технологии, но и перспективные, показатели которых можно спрогнозировать с той или иной долей уверенности.

При этом нельзя ориентироваться на их современную стоимость, а следует предусмотреть изменение (снижение) соответствующих капитальных и эксплуатационных затрат в ходе промышленного освоения. Здесь предпочтение должно быть отдано технологии, в наилучшей степени отвечающей общим условиям применения у большой части потребителей. Таким образом, во втором случае оптимальное решение отвечает инновационному критерию (соответствие сегменту рынка технологий). Только в задачах второго класса возможно выбрать оптимальную структуру затрат в производство генерирующих установок и на НИОКР в области их создания, сформулировать требования к отдельной технологии вплоть до рекомендуемого типоразмерного ряда. Этот подход получил название системного сопоставления технологий.

С ростом уровня анализа и масштаба технических систем происходит агрегирование данных, полученных на предшествующих уровнях. Данные о процессах предстают в моделях установок в обобщенном виде – в форме моделей, передающих основные закономерности процесса, важные для данной технологии. Разнообразие конкретных установок в системных моделях уровня региона и выше передается обобщенными характеристиками, средними для класса аналогичных установок. Аналогичным образом агрегируется информация о потребителях и об условиях применения технологий.

Иерархия уровней рассмотрения технологий, в свою очередь, согласуется с иерархией задач системных технологических исследований в энергетике. Выше мы уже отметили некоторые частные задачи, теперь необходимо проиллюстрировать их взаимосвязь (рис. 2.1). Информационную основу для системного исследования энергетических технологий составляет описание объекта исследования в форме текущих и ретроспективных показателей эффективности технологических процессов и установок. Состав рассматриваемых технологий и оцениваемых параметров, как правило, избыточный, т.е. шире, чем требуется для конкретного исследования. Характеристики технологий включают формальные показатели – абсолютные и удельные характеристики мощности, КПД, стоимости, выбросов и др., а также специфические показатели – условия применения (топливо, график нагрузки, климатические и др.), технологические схемы, состав оборудования и др. На уровне информационного обеспечения происходит анализ частных случаев, создаются детальные классификации энергетических технологий, установок и их разновидностей.

Следующий иерархический уровень задач предполагает содержательный анализ показателей и оценку их совершенства. Основным инструментом исследования на этом уровне выступают математические модели процессов и установок. Двумя основными подходами являются: (1) оптимизация схем и параметров установок, т.е. оценка максимально достижимых показателей эффективности при заданных технических ограничениях, и (2) оценка предельных показателей эффективности процессов на основе наиболее общих физико-химических ограничений. Разработка таких инструментов обсуждена в разд. 2.2 и 2.4. Указанные два подхода являются родственными – оба направлены на поиск наиболее эффективных способов организации целевого процесса, оба исследуют систему действующих ограничений, модели в рамках второго подхода могут выступать структурными блоками в моделях первого подхода. Вместе с тем есть и различия: прежде всего, в составе критериев эффективности (см. табл. 2.1). Кроме того, ключевым объектом в первом подходе является схема конкретной технологической установки, тогда как во втором она учитывается предельно идеализированно. Наконец, первый подход учитывает графики нагрузок и явно оперирует стоимостями. Второй, не будучи привязан к технической реализации процессов, исследует закономерности фундаментальных превращений, протекающих вне временных рамок и социально-экономического контекста. На данном уровне задач обеспечивается обоснование агрегированных показателей НТП на основе прогнозов улучшения конкретных технологий, т.е.

увязка макроэкономического и физико-технического подходов к развитию технологий.

Рис. 2.1. Иерархия задач системных технологических исследований в энергетике.

Три верхних уровня задач тесно взаимосвязаны и соответствуют уровню систем в иерархии масштабов. При этом системное сопоставление технологий предполагает: (а) их генерализацию, т.е. агрегированное представление типовых технологий для типовых же условий их применения и (б) всесторонний охват факторов, значимых для коммерциализации технологий, включая социальные и рыночные. Целями системного сопоставления могут выступать: (1) анализ рынка технологий (установок) и энергоносителей;

(2) получение осредненных характеристик технологий для использования в системных энергетических моделях; (3) обоснование приоритетных областей и направлений развития энергетической техники. Третье неразрывно связано с задачей следующего уровня – с выбором приоритетных направлений НИР и ОКР, развития энергетического машиностроения и областей инвестиций. Отличием задач выбора является всесторонний учет критериев эффективности, главным образом нетехнических, в том числе таких, какие оказываются «иррациональными» с позиций хозяйственной эффективности.

Примерами последнего служат политические критерии и конкурентные войны. В конечном счете, выбор определяется целями субъекта принятия решения и не обязательно оптимален с технической точки зрения.

Высший уровень постановок задач предполагает прогноз состава и роли технологий на перспективу. Объект исследований на уровне прогнозирования отличается значительными масштабами как технической системы, так и времени. Как правило, он выполняется применительно к стране, региону мира или миру в целом, а его глубина превышает период реновации соответствующего оборудования – 25–30 лет и более. Особенность задач данного уровня – максимально полный охват множества существующих и перспективных технологий. Прогнозирование является ключевым элементом управления развитием технологий (рис. 2.2). Действительно, управление развитием технологий подразумевает стадии анализа, характерные для известных в бизнесе маркетинговых исследований (маркетинг, бенчмаркинг). Однако именно наличие стадий прогнозирования, выполняемых с использованием методов системных исследований, отличает обоснование технической политики от коммерческой деятельности по продвижению товаров и услуг. Практические вопросы управления НТП обсуждаются в разд. 2.5.

Оценка современного рынка энергетических технологий   Оценка конкурентных качеств современных энергетических  характеристик технологий (модели процессов и установок)  Оценка перспективных конкурентных качеств технологий   Концентрация сил и средств на небольшом числе  Рис. 2.2. Механизм управления развитием технологий.

Системное моделирование энергетических технологий. Инструментом исследования структуры технологий являются системные технологические модели (модели технологической структуры). Они представляют собой разновидность системных энергетических моделей, используемых, в частности, для оптимизации развития ТЭК, формулируются в виде задачи математического программирования и в общем виде имеют следующую принципиальную структуру:

при ограничениях:

Здесь x – экстенсивная переменная, описывающая суммарную установленную мощность технологии; c – интенсивная экономическая характеристика технологии;

i = 1, n – узлы энергосистемы; j = 1, m – технологии; b = [b1,..., bk ] – вектор энергетических нагрузок; A = [ a ]m p – матрица коэффициентов удельной эффективности технологий в отношении p видов энергии; g = [ g1,..., g p ] – экстенсивная количественная характеристика ресурсов, включая ископаемые, возобновляемые, вторичные, а также капитала, трудозатрат, пропускной способности транспортных путей, экологического воздействия и т.д.; D = [ d ]mq – матрица коэффициентов удельной ресурсной емкости технологий. Задачу решают для одного или нескольких периодов по времени. В случае нескольких периодов задают зависимости a( ) и d( ).

Первые модели такого типа появились в 1950-х годах и сводились к транспортной задаче. Они описывали поставку энергоносителей потребителям без учета энергоэкономического эффекта у потребителей, использующих разные виды топлива [5]. Затем появились более сложные модели топливно-энергетического баланса. Развитие и детализация этого подхода применительно к большим системам энергетики составил одно из направлений исследований при создании Сибирского энергетического института, ныне ИСЭМ СО РАН. В 1960-х годах создание единой модели энергетического хозяйства страны, совместно рассматривающей все отрасли ТЭК, приводило к задачам такой размерности, которая оказалась несовместима с возможностями вычислительной техники. Тогда в СЭИ под руководством А.А. Макарова была разработана система моделей, представляющая собой совокупность четырех отраслевых моделей (Единой электроэнергетической системы, Единой системы газоснабжения, нефтяной промышленности и угольной промышленности) и территориальных моделей [6, 7]. Для взаимной увязки решений в СЭИ был разработан специальный метод блочного линейного программирования. Долгое время этот подход оставался основным в отечественных исследованиях ТЭК. В 1970-х годах предпринимались попытки построения моделей ТЭК мира [8]. Создание единых моделей ТЭК стало возможным в начале 1980-х годах с появлением более производительных компьютеров. В этот же период под влиянием политических процессов в бывшем СССР произошло усиление международного фактора в экономике энергетики. В 1992–1993 гг., вслед за рядом зарубежных моделей, в СЭИ по инициативе Ю.Н. Руденко разработана первая глобальная энергетическая модель, основная задача которой заключалась в оценке вариантов развития энергетических технологий [9].

Развитие идей при моделировании топливно-энергетического комплекса страны и мира обсуждается в гл. 4. Здесь же представляется необходимым обсудить важнейшие разновидности системных энергетических моделей. Объект моделирования можно схематично представить так, как показано на рис. 2.3. Многообразие существующих моделей можно классифицировать по основаниям пространственного или временного масштаба, способу учета динамических свойств объекта, замкнутости системы и др. На практике важным основанием классификации оказывается степень детализации описания отдельных частей моделируемой системы.

Наиболее распространены модели ТЭК, предназначенные для определения пропорций развития отраслевых систем энергетики и отличающиеся детальным описанием нагрузок и ресурсов, в первую очередь сырьевых. Детализация узлов обычно весьма высока, ресурсы и нагрузки (потребители энергии) могут быть соотнесены с конкретными географическими пунктами. Прочие отрасли экономики в явном виде не рассматриваются, а взаимосвязи ТЭК с ними учитываются косвенно, в основном через параметры соответствующих нагрузок. Технологии в моделях ТЭК описываются весьма обобщенно и, как правило, с позиций современных показателей их техникоэкономической и экологической эффективности. НТП, если учитывают, обычно задают регрессионными уравнениями при расчете коэффициентов матриц A и D, а также вектора с. Типичная структура блока технологий: производство электроэнергии на ГЭС, АЭС и ТЭС; производство тепла на ТЭС и прочих установках (на ископаемом топливе);

переработка угля, нефти и газа [10].

Рис. 2.3. Структура объекта моделирования в системных энергетических моделях.

Второй крупный класс системных энергетических моделей предполагает как раз детальное описание взаимосвязей между ТЭК и другими отраслями экономики (например, [11, 12]). Эти модели подробно учитывают динамику населения и энергопотребление по отраслям экономики. Основное назначение моделей второго класса – исследование влияния макроэкономических показателей на темпы роста энергетического сектора и наоборот. В макроэкономических моделях энергетики весь ТЭК на уровне мира, страны или крупного региона, как правило, описывается укрупненно, без «привязки»

производителей и потребителей энергоресурсов к географическим пунктам. Еще одним отличием от моделей первого класса является использование стохастических (вероятностных) подходов, которые не свойственны первому классу моделей. Для описания НТП в моделях связей энергетики и экономики зачастую достаточно производственных функций – эконометрических зависимостей, связывающих удельную стоимость технологии с объемом ее внедрения.

Наконец, третий класс системных энергетических моделей составляют модели структуры технологий (системные технологические модели). Их отличают наиболее подробный учет множества технологий производства и преобразования энергии (до нескольких десятков), сравнительно укрупненное описание производства первичных энергоресурсов, отсутствие «географической привязки» потребителей. Сектор конечного потребления энергии детализируют по основанию графика потребления энергии и уровню мощности присоединенной нагрузки. Выделение узлов и групп потребителей производится по принципу единообразия условий применения технологий, например, по ценовым условиям топливоснабжения и уровню мощности нагрузок. В результате различные множества потребителей могут располагаться на одной и той же территории и описываться различными переменными. В этом состоит принципиальное отличие моделей структуры технологий от моделей ТЭК. Идеология построения системных технологических моделей обсуждена в монографии [13].

Разработка единого инструмента, в равной степени детализирующего узлы системы, взаимосвязи с другими отраслями экономики и технологии, не имеет смысла.

Описанные классы моделей ориентированы на решение разных задач и имеют принципиально различную структуру переменных. Кроме того, детализация описания какойлибо части системы влечет необходимость соответствующей детализации исходной информации. При этом размерность задачи возрастает в геометрической прогрессии.

Даже при неограниченных вычислительных ресурсах возникают ограничения, связанные с неприемлемой стоимостью сбора исходной информации и возможностью интерпретации получаемых результатов.

Первые модели структуры технологий появились в IIASA в 1980-х годах [14, 15].

Их разработка продолжается там по сей день [16]. В СЭИ первая модель структуры технологий создана С.П. Филипповым и И.Я. Кавелиным в начале 1980-х годов по инициативе Л.С. Беляева. Она была предназначена для исследования перспектив развития процессов переработки и сжигания канско-ачинских углей (КАУ) на период 20–30 лет [17]. В тот период обсуждалась проблема масштабного получения из КАУ качественных энергоносителей. Модель была двухузловой: первый узел описывал КанскоАчинский топливно-энергетический комплекс, а второй – ТЭК страны в весьма агрегированном виде. Учитывались четыре вида первичных энергоресурсов: уголь, нефть, природный газ и ядерное топливо. Уголь и нефть делились на две группы. Деление угля на КАУ и прочие угли преследовало цель исследовать конкуренцию между ними. Деление нефти на «традиционную» (с современной стоимостью) и перспективную «дорогую» предполагало анализ конкуренции между последней и искусственным жидким топливом из КАУ. В состав технологий включили производство облагороженного твердого топлива, искусственного жидкого топлива, искусственного газа (ЗПГ), моторного топлива, топливного метанола, водорода, а также несколько вариантов ПТУ, ПГУ (в том числе с внутрицикловой газификацией), МГД-установки, каталитические генераторы тепла и др. В результате были оценены условия, при которых становится экономически оправданным применение отдельных технологий переработки КАУ, а также приоритеты внутри множества таких технологий. Например, показано, что с увеличением стоимости традиционной нефти повышается экономическая эффективность флэшпиролиза, а внедрение технологий гидрогенизации и синтеза Фишера–Тропша возможно только при условии удорожания замыкающей дорогой нефти [17]. При существовавших тогда показателях эффективности технологий преобразования в оптимальных решениях не оказалось искусственных углеводородных газов (ЗПГ), метанола и водорода. Сегодня, с учетом современного мирового опыта, можно заключить, что эти прогнозы развития технологий оправдались. Примечательно также, что подобные комплексные исследования в области энерготехнологического использования КАУ до сих пор востребованы [18].

Впоследствии в институте были разработаны еще несколько вариантов системных технологических моделей, в том числе мировые и региональные. Мировые рассмотрены в разд. 4.3, а среди региональных следует выделить две. В первую очередь необходимо отметить модель BEEM (Baikal Energy Environment Model), разработанную С.П. Филипповым и В.Н. Тыртышным в 1995–1996 гг., в период выполнения институтом крупного международного проекта «Экологически чистое энергоснабжение региона оз. Байкал». Проект был поддержан Евросоюзом по программе TACIS. Уже из названий модели и проекта следует выраженная направленность модели BEEM на углубленное рассмотрение экологических ограничений.

Экологические ограничения учитывались в системных энергетических моделях, начиная с 1970-х годов. Способы их описания совершенствовались, однако сохранялись некоторые принципиальные трудности, связанные с нелинейностью и вариабельностью воздействия объектов энергетики на окружающую среду в пространстве и во времени.

Это объективно обусловливает трудности при получении агрегированных данных для узлов модели. Наиболее простым, однако и наиболее грубым, способом учета экологических ограничений является задание ограничений на валовые выбросы загрязняющих веществ. Они легко рассчитываются на основе удельных выбросов, известных для подавляющего большинства технологий. Вместе с тем величина выбросов никак не отражает меру допустимого воздействия на окружающую среду. Более строгий подход должен быть основан на рассмотрении концентраций загрязняющих веществ, для которых разработаны нормативы ПДК (предельно допустимых концентраций). Трудность использования концентраций в качестве ограничений заключается в том, что они помимо массы выбросов определяются условиями выброса (высота, температура, скорость истечения), а также орографическими, климатическими и метеорологическими условиями. Детальный учет этих чрезвычайно изменчивых факторов возможен в моделях атмосферной динамики. Использовать такую модель как процедуру системной технологической модели невозможно, поскольку (а) эти модели требуют достаточно значительных вычислительных ресурсов и (б) эти модели разномасштабны по времени и пространственной дискретизации, что требует сложной процедуры их согласования.

Для выработки оптимального способа учета ограничений на концентрации в институте выполнено специальное исследование, в котором сопоставлены особенности существующих моделей рассевания [19]. В результате предложена методика, в соответствии с которой: (1) выполняется расчет рассеивания для крайних вариантов выбросов из состава условий системной модели; (2) на местности выбираются контрольные точки, в которых достигаются наибольшие превышения ПДК; (3) производится поузловая дискретизация результатов расчета рассеивания; (4) строятся регрессионные зависимости, описывающие отклик поля загрязнений в контрольных точках на выброс единицы загрязняющего вещества. При этом каждый загрязнитель и каждая технология, естественно, рассматриваются раздельно. Полученные полиномы допускают использование при расчете соответствующих «экологических» коэффициентов матрицы D. Один из промежуточных результатов исследования представлен в табл. 2.2 и иллюстрирует многокритериальность влияния экологических ограничений на выбор технологии.

Представленный в таблице результат привел ряд субъектов принятия решений к пересмотру представлений о приоритетах развития системы энергоснабжения региона.

Таблица 2.2. Относительный вклад отдельных технологий в среднюю за зиму концентрацию загрязнителей в атмосфере г. Иркутска. Диапазон вариаций по территории города, % Модель BEEM использовала метод контрольных точек. Рекомендации, полученные при анализе ее результатов, легли в основу Программы энергосбережения Иркутской области [20] и дали начало нескольким направлениям работ в энергетике Байкальского региона. В числе последних следует выделить разработку в 1998–2002 гг. серии высокоэффективных малых угольных котлов, выполненную в ИСЭМ СО РАН по заказу Администрации области. Объем внедрения этих котлов только в Иркутской области к 2008 г. превысил 500 шт. Определенное влияние результаты исследования оказали и на выбор направлений использования природного газа в энергетике Иркутской области.

Вторая заслуживающая упоминания здесь региональная модель структуры технологий разрабатывалась коллективом авторов под условным названием СТМ в 2002– 2004 гг. Ее значение состоит в нескольких новациях. Во-первых, разрабатывалась методика создания программно-вычислительного комплекса, позволяющего моделировать системы произвольного уровня – от отдельного предприятия до мировой энергосистемы. Определяющий вклад в этой части сделан С.П. Филипповым и А.В. Лебедевым. Вовторых, была предпринята попытка унифицировать методики агрегирования информации о технологиях, причем сделана особая детализация сектора конечного потребления энергии. Наконец, наиболее существенной особенностью модели СТМ явилась ее ориентация на исследование распределенной генерации энергии. Выяснилось, что распределенные генераторы имеют весьма сложные связи (технические, логические, финансовые) с другими составляющими системы и поэтому представляют значительную трудность для системного моделирования. Некоторые из поставленных при разработке СТМ вопросов до сих пор не решены, однако работа не оказалась напрасной, поскольку созданный программно-вычислительный комплекс продолжает использоваться для моделирования глобальной энергетической системы [21, 22].

Обзор системных технологических моделей будет неполным, если не упомянуть модели автономных энергосистем. Довольно большое число таких моделей создано в институте, начиная с середины 1990-х годов, в связи с оценками эффективности технологий нетрадиционной и возобновляемой энергетики. Подавляющее их большинство являются одноузловыми. Автономные системы энергоснабжения характеризуются стохастическим режимом работы возобновляемых источников энергии, резкой неравномерностью во времени электрических нагрузок и следующими из этого повышенными требованиями к резервированию мощности. Кроме того, они отличаются разнообразием возможных технологий и вариантов организации, а в реальных условиях их функционирования имеется значительный разброс стоимости топлива ископаемого происхождения. Отметим многочисленные разработки в области ряда возобновляемых источников и способов аккумулирования энергии, сделанные О.В. Марченко и С.В. Соломиным [23, 24], модели С.П. Попова и соавторов [25, 26], модели теплонасосных установок А.Ю. Маринченко и А.М. Клера [27, 28] и модели установок малой мощности на низкосортном твердом топливе А.В. Кейко [29].

Немаловажным вопросом при прогнозировании развития энергетики является согласование сектора генерации энергии и присущих ему темпов совершенствования технологий с НТП в секторе конечного потребления. Актуальность этого согласования определяется задачами в сфере энергосбережения, особенно в масштабе регионов и страны. Большое разнообразие промышленных потребителей энергии и сложное описание их энергопотребления делают прогноз спроса в секторе конечного потребления весьма трудоемким. Наиболее системная структуризация сектора конечного потребления, основанная на видах экономической деятельности, реализована в ИНЭИ РАН [228]. В этом подходе базовые тренды изменения энергоемкости отдельных видов деятельности рассчитывают исходя из внешних макроэкономических параметров. Альтернативный подход, предполагающий анализ энергетических балансов на различных иерархических уровнях промышленного производства по продуктово-технологическому принципу, хотя и является более основательным, на практике сталкивается с дефицитом адекватных исходных данных. В условиях рыночной экономики выполнить подобный анализ для ряда видов деятельности просто невозможно. В условиях же плановой экономики анализ производственных связей в энергопотреблении был востребован даже вне системного технологического моделирования и позволял планировать меры по энергосбережению. Такие исследования выполнены в СЭИ применительно к цветной и черной металлургии В.С. Степановым и соавторами [229, 230].

Термодинамическое моделирование. Физико-химический анализ технологических процессов сегодня – очевидная и неотъемлемая составляющая исследования всякой технологии получения, преобразования, транспорта и потребления энергии. Современному представлению о его значении, его основных положениях и направлениях развития посвящен разд. 2.2, поэтому здесь мы лишь кратко изложим основные этапы становления термодинамических подходов в институте.

Впервые целенаправленное исследование термодинамики физико-химических процессов было предпринято Б.М. Кагановичем и С.П. Филипповым в начале 1980-х годов в связи с оценкой перспективных энерготехнологических процессов использования ископаемого угля [17]. Для ряда технологий, уже упомянутых при обсуждении системных технологических моделей, были построены простейшие модели, учитывающие соотношения материального баланса, возможность осуществления превращений и термохимические эффекты. С их помощью оценены предельные показатели эффективности переработки угля в соответствующие целевые продукты. Они могли быть сопоставлены с типичными показателями известных в то время процессов и установок и отражали пределы их совершенствования.

К началу 1980-х годов относятся и предпринятые в институте попытки применить другой метод классического термодинамического анализа – поиск конечного равновесия с помощью экстремальных многокомпонентных моделей. Они привели к осознанию того, что модели конечных равновесий ограниченно применимы для описания процессов, целевые продукты которых образуются и расходуются на промежуточных стадиях до достижения системой конечного равновесия.

В 1985–1986 гг. в результате подробного анализа математической постановки задачи Б.М. Кагановичем и соавторами была предложена модель экстремальных промежуточных состояний (МЭПС). Идея МЭПС заключалась в поиске термодинамически допустимых состояний системы с заданными требованиями к ее составу. Критерий допустимости – существование такого пути перехода из начального состояния, вдоль которого монотонно изменяется характеристическая термодинамическая функция. Своим появлением идея МЭПС во многом обязана Е.Г. Анциферову, талантливому и разностороннему математику, который не только предложил и реализовал алгоритмы для решения этой задачи, но и выполнил глубокий математический анализ исходной постановки [30, 31]. Во второй половине 1980-х годов совершенствовались постановки задачи МЭПС. Предложены модификации модели, направленные на поиск экстремального выхода целевых продуктов при экономном расходовании исходных реагентов, при ограничении на выход побочных или вредных продуктов и др.

Первые МЭПС рассматривали системы, состоящие из газообразных и чистых конденсированных веществ, что удовлетворяло потребностям исследования технологий переработки топлив. С начала 1990-х годов началась разработка модификаций модели, специализированных по типу описываемых систем. В том числе разработаны модель идеальных растворов, модель растворов электролитов, модель поверхностного газа (адсорбированного на поверхности), модель дисперсных систем. В этот период с помощью МЭПС решали задачи, связанные с горением топлив, образованием вредных примесей, жидкофазной очисткой промышленных выбросов, некоторыми процессами химической промышленности. В середине 1990-х годов в круг решаемых прикладных вопросов вошли анализ процессов загрязнения воздуха, включая образование вторичных загрязнителей, экологическая совместимость энергетических и других промышленных производств. Предложенный тогда метод оценки химической чувствительности атмосферы [32] рассматривался как возможный способ учета экологических ограничений в системных технологических моделях.

Несколько модификаций МЭПС, созданных на стыке термодинамики и теории гидравлических цепей, предложены Б.М. Кагановичем в 1990-х годах. В их числе необходимо отметить группу моделей химических цепей (МЭПС с переменными потоками), позволивших исследовать ограничения, налагаемые механизмом химических реакций.

Модели химических цепей были реализованы на ЭВМ в 1990–1991 гг. Е.Г. Анциферовым и Е.В. Таировой и прошли апробацию на задаче синтеза метанола из синтез-газа.

Вторая группа моделей этого же класса – модели гетерогенных гидравлических цепей, описывающие потокораспределение в гидравлических системах с многофазными химически реагирующими потоками [33]. Наконец, третью группу составляют модели пространственно неоднородных систем, идея которых явилась логическим продолжением моделей предыдущей группы. Областью их применения являются как системы с естественным ограничением потоков, например системы вентиляции, так и сплошные среды – топки энергетических котлов, реакторы промышленных установок, свободная атмосфера. Наиболее полное обсуждение моделей экстремальных промежуточных состояний сделано в монографиях [34, 35].

Отдельно следует остановиться на вопросе об осуществимости промежуточных состояний. Уже в результатах первых расчетов на МЭПС были замечены особенности, представляющие трудность при интерпретации решений. Например, в экстремальном состоянии могли одновременно присутствовать вещества, в реальных условиях быстро реагирующие между собой, такие как спирт и карбоновая кислота. Для интерпретации этих результатов требовалось привлечь дополнительную феноменологическую информацию. Это обстоятельство предшествовало появлению ключевого современного направления в развитии МЭПС – термодинамического анализа макрокинетических ограничений. Подходы к исследованию осуществимости равновесий начали формироваться в конце 1990-х годов. Было предложено расширить формулировку задачи МЭПС путем введения в нее дополнительных ограничений, выраженных в термодинамическом виде, т.е. без переменной времени [36]. Была также предложена общая методика исследования неполных равновесий, позволяющая получить решение, сколь угодно близкое к экспериментально наблюдаемому поведению химической системы [37]. Последовательное наложение ограничений и сопоставление с экспериментом продолжится до тех пор, пока не будет найдено активное ограничение (или их совокупность). В этом случае совпадет с экспериментом не только экстремальное состояние, но и найденное при тех же условиях состояние конечного равновесия. Результатом исследования является как собственно последовательность ограничений, так и рекомендации о путях воздействия на них с целью оптимизации моделируемого процесса. Термодинамический анализ процессов выходит на качественно новый уровень: помимо технических пределов эффективности он предлагает еще и обоснование направлений НИОКР, ориентированных на совершенствование технологии. Таким образом, появляется новый самостоятельный инструмент, для которого МЭПС выступает основой, последовательно заполняемой формализованными представлениями отношений движения (кинетическими, теплообменными, диффузионными и др.). Осмысление данного подхода [38] привело к тому, что сегодня называют «технологией термодинамического моделирования» (см. разд. 2.2).

Развитие «технологии моделирования» невозможно в отрыве от решения полномасштабных прикладных задач, и выше мы уже привели некоторые примеры объектов ее приложения. В настоящее время в числе таких объектов рассматриваются процессы шлакования топочных поверхностей [39] и газотурбинные установки для малой энергетики [40]. С начала 2000-х годов «полигоном» для наиболее полной и последовательной апробации МЭПС стали исследования технологий термохимической переработки низкосортных твердых топлив. Исследуемые процессы протекают в гетерогенной системе.

Отсутствие единой физико-химической теории гетерогенных взаимодействий определяет значительные ограничения для применения детальных диффузионно-кинетических моделей, требующих большого количества инструментально получаемых и весьма вариабельных констант. Кроме того, объективное наличие конкурирующих диффузионных и кинетических ограничений позволяет сопоставить способы задания макрокинетических ограничений в МЭПС. Наконец, в процессе конверсии топлива образуются неравновесные жидкие продукты. В рамках работ по термохимической переработке твердых топлив обоснование МЭПС происходит с использованием как инструментальных методов (синхронный термический анализ, сорбтометрия и др.), так и полномасштабного натурного эксперимента [29].

Ретроспектива отдельных направлений и задач технологических исследований. В формате настоящей книги едва ли возможно рассмотреть постановки задач и результаты всех работ института, выполненных в области системного исследования энергетических технологий за 50 лет. Ряд таких работ уже были отмечены выше и обсуждаются в следующих разделах этой главы. Здесь мы рассмотрим лишь некоторые из тех проектов института, которые не получили подробного освещения в других разделах книги. Они не были одинаково результативны, однако были востребованы на определенных этапах развития системных технологических исследований в энергетике. Многие работы не утратили своей актуальности и по сей день.

Методология исследования НТП в энергетике. В первую очередь необходимо отметить ряд теоретических работ, заложивших основу методологии для системной оценки эффективности энергетических технологий. Их содержание во многом отражено в начале разд. 2.1 при обсуждении сущности НТП в энергетике и его роли в исследованиях больших систем энергетики. Методология системного исследования энергетических технологий берет начало в работах Л.С. Беляева, С.П. Филиппова, Б.М. Кагановича и др. Эти работы явились развитием общего подхода к изучению энергетики, обоснованного Л.А. Мелентьевым при создании дисциплины «Общая энергетика» [1, 41].

В нескольких публикациях, подготовленных в институте в первой половине 1980-х годов, совокупность технологий получения, преобразования, транспорта и потребления энергии рассмотрена с точки зрения свойств, присущих большим системам – свойств целостности, иерархичности, неопределенности, адаптивности [42–44]. Обосновано, что эта совокупность образует единую технологическую цепь и обладает собственными закономерностями и тенденциями развития, требующими учета при планировании развития ТЭК страны и ее регионов, а также при планировании НИОКР [42]. Определены структура, цели и содержание направления, объектом исследования в котором является НТП в энергетике, состав необходимых моделей [44]. Исходя из требований разумной заблаговременности решений по управлению развитием энергетики, обоснован временной горизонт прогноза НТП [45]. Определено место прогноза НТП в системе моделей энергетического комплекса, ориентированных на долго- и среднесрочный прогноз развития энергетики [2, 46]. Проработка системных технологических моделей в тот период только начиналась, поэтому прогноз НТП в производстве и использовании энергии выполнялся преимущественно эвристическими методами на основе данных о динамике ввода производственных мощностей, о составе и техникоэкономических показателях технологий, возможностях отраслей по выпуску необходимых видов продукции [46]. Такой подход был объективно продиктован существованием плановой системы хозяйства. Для определения оптимальной структуры технологий рассматривались все допустимые комбинации вводов новых мощностей, принадлежащих одной укрупненной технологии.

Параллельно в институте выполнялась детализация собственно моделей, предназначенных для исследования НТП в энергетике. Были обоснованы принципы построения и взаимного согласования таких моделей, включая модели процессов, установок и систем [17, 47]. Впервые технико-экономическое исследование схем и циклов энергетических установок дополнили физико-химическим анализом. Появились первые термодинамические модели, предложена идея МЭПС, разработан математический аппарат для анализа экстремальных промежуточных состояний [30].

Разработка методических основ системного исследования энергетических технологий происходила и происходит на фоне решения конкретных задач. По мере накопления опыта анализа конкретных технологий и установок предпринимались попытки обобщения методологии. Одно из наиболее поздних обобщений сделано С.П. Филипповым и А.М. Клером в монографии [12].

Интегрированные энергетические системы (ИЭС). Концепция ИЭС впервые выдвинута в конце 1970-х годов В. Хефеле и соавт. [48, 49] в Юлихском исследовательском центре, ФРГ и предполагала следующее. Все собственные и привозные энергоресурсы заданной территории, включая органические, ядерные и т.д., преобразуются в один или несколько качественных и универсальных промежуточных энергоносителей, которые доставляются всем потребителям, а в некоторых схемах могут возвращаться в центр переработки первичной энергии. В зарубежных исследованиях применительно к таким системам получил распространение термин «новые ИЭС», противопоставляющий их многопродуктовому энергетическому производству на базе когенерации. Одна из наиболее известных схем ИЭС, получившая название «Адам-Ева», предполагала дальний транспорт энергии в форме химической энергии: тепловую энергию было предложено использовать для паровой конверсии метана, полученный синтез-газ транспортировался к потребителю, у которого производился экзотермический синтез метана, метан передавался обратно к источнику тепла. Предложены и другие хемотермические системы, основанные на обратимых процессах гидрирования этилена или нафталина, хлорировании этилена с получением хлорэтана, синтеза метанола из синтезгаза, а также экзотические схемы, использующие в качестве энергоносителя фосген COCl2, серную кислоту или гидриды металлов (см., например [50]). Некоторые из хемотермических технологий рассматриваются и в наши дни – как в качестве ИЭС, так и в качестве технологий аккумулирования энергии [51]. Например, перспективны системы на базе гидридов и формиатов щелочных металлов. Вместе с тем интерес представляют и более простые ИЭС, предполагающие многопродуктовое производство, как правило, на основе переработки низкосортных твердых топлив.

Исследования ИЭС проводились в IIASA, в том числе с участием сотрудников СЭИ СО АН СССР [52]. В СЭИ были развернуты работы, направленные на определение возможных районов, экономической эффективности и оптимальных масштабов внедрения ИЭС в СССР. В частности, Ю.Д. Кононовым и В.З. Ткаченко разработаны математические модели для комплексной оценки роли ИЭС в национальной экономике, относящиеся к классу моделей взаимосвязей экономики и энергетики [53, 54] (см. выше разд. «Системные энергетические модели»). На примере КАТЭКа были определены необходимые на создание ИЭС затраты и возможные сроки внедрения, исследованы ресурсные ограничения. Показано, что для создания ИЭС в Красноярском крае наиболее жесткими окажутся ограничения, связанные с подготовкой и привлечением квалифицированных кадров, а вероятные сроки составят от 15 до 25 лет. Возможные параметры технологической структуры ИЭС КАТЭКа исследованы Л.С. Беляевым, С.П.

Филипповым и Б.М. Кагановичем [55]. В этой работе было показано, что существенное наращивание установленной мощности в зоне КАТЭК невозможно без перехода на новые, более экологичные технологии глубокой переработки угля. В рамках этой же работы реализована первая в институте системная технологическая модель [56]. Кроме того, сформулированы рекомендации относительно состава НИОКР, необходимых для реализации угольной ИЭС [17, 57]. Наиболее полное изложение перспектив масштабного освоения месторождений канско-ачинских углей сделано С.П. Филипповым в отчете [58].

Идея интегрированных энергетических систем не прошла бесследно: сегодня она трансформировалась в несколько более узких перспективных направлений развития энергетики. В числе очевидных «наследников» концепции ИЭС следует отметить концепцию водородной экономики, концепцию экологически чистой угольной энергетики, создание энерготехнологических комплексов синтеза метанола и синтезов Фишера– Тропша. Структуру и экономическую эффективность интегрированных систем на основе газификации угля, предназначенных для совместного производства водорода, жидких моторных топлив, электроэнергии, а также улавливания и захоронения CO2, сегодня исследуют в IIASA [59], в Центре технологий газификации (г. Фрайберг, Германия) [60] и нескольких других мировых научных центрах. В ИСЭМ СО РАН работы аналогичной направленности выполняются Э.А. Тюриной и соавт. [61, 62]. В частности, они исследовали возможности схемно-параметрической оптимизации ряда энерготехнологических установок, а также сопоставили экономическую эффективность производства и транспорта альтернативных энергоносителей в зависимости от масштабов переработки и дальности поставок. Более подробно эти работы обсуждены в разд. 2.4. В настоящее время некоторые многопродуктовые производственные системы, отвечающие определению ИЭС, исследуются в интересах отдельных субъектов Российской Федерации. Тем не менее термин ИЭС практически вышел из употребления.

Исследования ядерных энергоустановок и хемотермических циклов на основе атомной энергии, выполнявшиеся в институте, тесно примыкают к работам по прогнозированию ИЭС. Это естественно, коль скоро атомные станции рассматривались в качестве основного источника энергии для новых ИЭС. Расцвет этих исследований пришелся на конец 1970-х – 1980-е годов. Позже события вокруг аварии на Чернобыльской АЭС и экономические потрясения в стране надолго затормозили развитие отечественной ядерной энергетики. Как на заре атомной энергетики, так и сегодня основным способом преобразования ядерной энергии в электрическую остается относительно низкоэффективный паросиловой цикл. Сохраняется проблема утилизации сбросного тепла от АЭС. В этой связи остается актуальной разработка новых способов получения конечных энергоносителей на основе ядерного деления. При этом важной особенностью ядерной энергетики является ее «многопродуктовость», подразумевающая одновременное производство энергии и вторичного ядерного горючего. Это обстоятельство заметно усложняет моделирование и планирование развития атомных энергосистем.

Исследования института в области технологий атомной энергетики были достаточно разнообразны и потребовали значительных трудозатрат, а их вдохновителем выступил Л.С. Попырин. В разное время работы выполнялись в тесном контакте с Курчатовским институтом, ИБРАЭ РАН, ФЭИ им. А.И. Лейпунского. Ю.В. Наумов, А.Л. Малевский, В.В. Лесных и другие исследовали особенности описания топливных балансов ядерной энергетики, предложили оптимизационные модели ядерно-топливного комплекса, рассмотрели вопросы обоснования выбора типа энергоисточника [63, 64]. Ими же разработаны модели реакторов ряда конструкций, включая газоохлаждаемые и на быстрых нейтронах. Паросиловую часть исследовали А.А. Иванов и Т.Ф. Ковалева.

А.Ф. Лашин рассматривал подходы к сопоставлению альтернативных ядерных топливных циклов, включая урановый, плутониевый, уран-плутониевый (смешанный), ториевый. Л.Д. Измайлов и А.В. Федяев исследовали эффективность применения атомных ТЭЦ в системах централизованного теплоснабжения, включая хемотермические системы [65, 66].

В связи с атомной энергетикой в институте получили развитие и некоторые другие, самостоятельные направления исследований. Так, в начале 1990-х годов О.В. Марченко с соавт. [67] подробно исследовали свойства и методы расчета термоэлектрических генераторов – технологии прямого преобразования тепловой энергии в электрическую. В частности, было показано, что термоэлектрические генераторы могут найти эффективное применение в малой энергетике удаленных и северных территорий.

Для исследования быстрых теплогидравлических процессов, характерных для паросиловой части ядерных энергоустановок, в институте создана и эксплуатируется по сей день уникальная установка – Высокотемпературный контур. Работы в этой области, начавшиеся под руководством Б.П. Королькова и продолжающиеся под руководством Э.А. Таирова, направлены на анализ как нормальных режимов работы оборудования, так и особенностей нестационарного теплообмена в аварийных ситуациях [68–70].

С начала 2000-х годов исследования в области ядерной энергетики продолжались группой под руководством О.В. Марченко применительно к атомным электростанциям малой мощности, включая мобильные. Кроме того, институт принял участие в анализе сценариев развития ядерной энергетики в XXI в., выполненном под эгидой МАГАТЭ международной группой специалистов в составе шести организаций [71]. В этом проекте использовалась системная технологическая модель мира GEM-10R.

МГД-генераторы замкнутого цикла стали объектом исследования в 1980–1990-х годах. Работы по тематике МГД-преобразования энергии, выполнявшиеся в контакте с Токийским университетом, включали анализ термодинамических циклов и возможных технологических схем установок, а также ряд физико-технических вопросов, касающихся способов и качества распределения присадки в МГД-каналах [72–74]. Сопоставление перспективных и традиционных установок выявило ограничения для эффективного применения МГД-установок и показало, что их использование целесообразно при адиабатическом КПД не ниже 65 %. Последнее требование оказалось трудновыполнимым для уровня техники по состоянию на начало 1990-х годов. Как бы то ни было, с повышением рабочих параметров серийных газовых турбин и появлением коммерческих ПГУ с КПД на уровне 55–60 % работы в области МГД-преобразования энергии утратили свою актуальность.

Энергетические системы с компонентами космического базирования (космические энергосистемы) по инициативе Ю.Н. Руденко исследовали в 1990-х годах Л.С. Беляев, С.П. Филиппов и Г.Б. Славин при определении направлений долгосрочного развития энергетики мира [75, 76]. Объективными причинами интереса к тематике космической энергетики выступили (а) принятая в 1992 г. в Рио-де-Жанейро концепция устойчивого развития и (б) необходимость ослабления зависимости глобальной энергетики от геополитических отношений между промышленно развитым «Севером» и богатым энергоресурсами развивающимся «Югом». В России, кроме этого, существовала и собственная субъективная причина: в условиях экономического спада, последовавшего за фрагментацией СССР, требовались новые применения для высокозатратного, однако сохраняющего мировое лидерство, гражданского сектора ракетно-космической отрасли.

В 1991 г. в программе Отделения физико-технических проблем энергетики (ОФТПЭ РАН) выделено новое научное направление «Глобальные и космические энергетические системы», в котором СЭИ СО РАН являлся головным исполнителем наряду с НИИ тепловых процессов (НИИТП РКА). В 1992 г. образован одноименный Объединенный научный совет РАН и Российского космического агентства, который до 1994 г. возглавлял академик Ю.Н. Руденко.

Из трех возможных способов организации космической энергосистемы рассматривались два: (1) создание солнечных энергетических спутников единичной мощностью порядка 5 ГВт(э) на геостационарной орбите Земли и (2) создание лунной энергетической системы мощностью до 20 ТВт(э) с передачей энергии на Землю посредством спутников-ретрансляторов. В этих способах излучение Солнца преобразуется фотоэлектрическими устройствами в электроэнергию, которая передается на Землю микроволновым или СВЧ-излучением. Третий способ, связанный с добычей на Луне изотопа He и его транспортировкой на Землю для последующего использования в термоядерных реакторах, не рассматривался в связи с неопределенностью сроков возможного освоения термоядерных энергетических установок. Особенность космических энергосистем – доставка на околоземную орбиту и Луну необходимой массы грузов с Земли, которая влечет неприемлемые экологические и экономические издержки, поэтому единственной возможностью создания космической энергосистемы является создание на Луне обитаемой промышленной базы, достаточной для изготовления из лунных материалов большей части оборудования для компонентов космического базирования. Для оценки целесообразности создания космической энергосистемы была построена специализированная системно-технологическая модель (модификация модели GEM-10R), учитывающая мировые и региональные системы нефте-, газо- и углеснабжения, системы ядерной и возобновляемой энергетики, электроэнергетические системы и связанные с ними энергохимические комплексы. Больших усилий потребовала оценка технических и экономических показателей компонентов космического базирования. Временной горизонт анализа составил 100 лет – от 2000 до 2100 гг. В результате было показано, что (1) лунная энергосистема оказывается более универсальной, чем орбитальная;

(2) затраты на создание космических энергосистем окажутся приемлемыми только в случае одновременного ограничения на выбросы углекислого газа (на уровне 1990 г.) и моратория на использование ядерной энергии; (3) наибольший эффект от применения космической энергосистемы проявится в Японии и Южной Корее, в Западной Европе, затем в Юго-Восточной Азии и Северной Америке; (4) полученные ранее в США и Западной Европе оценки капитальных затрат на создание космической энергосистемы и себестоимости электроэнергии сильно занижены – как минимум, в 4 раза.

Более подробно исследования мировой энергетики рассмотрены в разд. 4.3. Рассматривалась также возможность создания межконтинентальных электрических связей через спутники на геостационарной орбите Земли, однако детальное системное сопоставление не выполнялось.

Технологии переработки твердых топлив представляют собой одно из научных направлений, развиваемых в институте с момента его создания, хотя и с перерывами. В 1950-х годах на уровне Совета Министров СССР рассматривался вопрос о создании на территории страны третьего металлургического района – в дополнение к криворожскому и уральскому. Его центром предполагалось сделать Иркутскую область (АнгароИлимский железорудный бассейн). Тогда в составе Института химии и энергетики ВСФ АН СССР, основанного в Иркутске в 1949 г., была создана Лаборатория новой техники полукоксования под руководством А.Л. Перепелицы. Задачей лаборатории было исследование процессов полукоксования углей Иркутского бассейна с получением качественных бездымных топлив и металлургического кокса. В 1961 г. лаборатория в полном составе переведена в состав вновь созданного СЭИ СО АН СССР. Она располагала экспериментальной базой в Иркутске и опытно-промышленным производством в г. Черемхове. Создано несколько опытно-промышленных установок полукоксования черемховского угля с твердым теплоносителем мощностью до 500 кг/ч (2,5 МВт). Полученные в этих работах данные о физико-химических и технических свойствах иркутских углей в процессах их термической переработки до сих пор представляют интерес в аналогичных исследованиях [77, 78].

К 1966 г., когда А.Л. Перепелица ушел из жизни, создание третьего металлургического района было отложено, и лабораторию расформировали. Однако уже в середине 1970-х годов интерес к переработке угля возобновился в связи с планами расширенного освоения зоны КАТЭК. Тогда начались описанные выше исследования в области технологий глубокой переработки канско-ачинских углей. Исследования перспектив их использования завершились в 1992 г. подготовкой обобщающего отчета [58]. В 1995– 1997 гг. Ю.В. Наумов, А.А. Иванов и П.П. Павлов выполнили исследование по сопоставительному сжиганию ряда углей Восточной Сибири в отопительных котлах небольшой единичной мощности. Были обследованы десятки котлов, проведено около двухсот натурных экспериментов с использованием современной измерительной аппаратуры.

Цель работы – выработка рекомендаций по повышению энергетической и экологической эффективности промышленных и коммунальных котельных региона. Соответствующие рекомендации были сформулированы, однако были выявлены и некоторые недостатки, требующие более радикальных решений. Оказалось, что КПД исследованных котлов составляет в среднем 62 %, что является следствием исключительно низкого уровня эксплуатации как собственно котлов, так и локальных систем теплоснабжения.

Кроме того, в котельных сжигали рядовые угли, отличающиеся от проектных высокой влажностью и высоким содержанием мелочи. Наконец, ремонты котлов производились зачастую в кустарных условиях и сопровождались кустарной же реконструкцией, что привело к фактическому отклонению параметров оборудования от проектных. Результатом полученных неутешительных выводов стала разработка в 1998–2001 гг. этой же группой сотрудников серии слоевых котлов (рис. 2.4), допускавших работу на рядовых углях, менее прихотливых к качеству подпиточной воды и существенно более ремонтопригодных. Даже при неблагоприятных условиях эксплуатации КПД котлов оказывался не ниже 74 %, а при грамотной эксплуатации удавалось достичь уровня 90 %, достаточно редкого для твердотопливной техники. Получен патент на конструкцию котлов.

Рис. 2.4. Общий вид котла конструкции ИСЭМ мощностью 1,5 Гкал/ч.

В начале XXI в. в фокус внимания снова попали технологии термохимической переработки низкосортных твердых топлив, на этот раз – в связи с исследованиями технологий распределенной генерации энергии. Было показано, что технологии термохимической конверсии уже слишком долго, более полувека, находятся на рубеже своего широкого внедрения. При этом КПД преобразования химической энергии исходного топлива в химическую энергию горючих газов (КПДхим) не превышает 70–75 %. Для исследования физико-технических ограничений на повышение энергетической эффективности были проведены теоретические исследования с помощью МЭПС, показавшие возможность повышения КПДхим до уровня 95–98 %. Натурная апробация термодинамически допустимых режимов конверсии с определением вида и силы макрокинетических ограничений выполнена и продолжается с использованием созданного в институте стенда термохимической конверсии. Результаты этих исследований получили отражение в брошюре [29] и других публикациях. В частности, было показано влияние начальной экзотермической стадии внутреннего горения топлив на эффективность процесса конверсии. Для низкосортных твердых топлив с высоким содержанием кислорода эта стадия обусловливает возникновение в реагирующей системе отрицательных обратных связей, препятствующих управляющим воздействиям на ход процесса. Примечательно, что в современных исследованиях термохимической конверсии исследуются фактически те же характеристики процессов, что и в работах А.Л. Перепелицы. Более того, изменение характеристик топлива по ходу цикла его переработки А.Л. Перепелица и сотрудники измеряли с помощью тех же методов, которые применяют и сегодня, хотя и на новом техническом уровне, А.Н. Козлов и Д.А. Свищев – термический анализ и сорбтометрию [79–81].

Современные задачи исследований НТП в энергетике. Тематические области, составляющие сегодня сферу актуальных задач системных технологических исследований в энергетике, достаточно очевидны. В теоретическом плане интерес представляют следующие вопросы.

1. Требуется переосмысление используемых методических подходов к прогнозированию энергетических технологий и выработка таких способов обоснования решений, чтобы они в лучшей степени отвечали потребностям принятия решений по достоверности, информативности, глубине и своевременности. В первую очередь следует ориентироваться на научное сопровождение деятельности по осуществлению властных полномочий органами государственной власти и выработке экономических механизмов поддержки перспективных энергетических технологий.

2. Необходимо развитие технологии термодинамического моделирования и реализация ее методов в форме вычислительных инструментов и простых методик их применения. Особый интерес представляют способы учета макрокинетических ограничений в гетерогенных и пористых (фильтрационных) реагирующих системах. Детальная программа исследований в этой области сформулирована в работе [82].

3. Крайне целесообразна унификация исходной информационной базы, используемой в исследованиях энергетических систем различного уровня. Такая база нашла бы применение не только при исследованиях НТП в энергетике, но и в других, смежных подразделах энергетической науки.

4. Целесообразно выполнить работу, в которой был бы осуществлен целенаправленный анализ институциональной среды развития энергетических технологий. В первую очередь речь идет о нормативном правовом обеспечении энергетического производства и инноваций в сфере энергетики. Сегодня известно много примеров несогласованности нормативных положений, однако систематическое представление направлений развития законодательства пока не сделано.

Практические аспекты развития энергетических технологий, представляющие интерес для изучения, включают следующие задачи.

5. До сих пор не решены многие вопросы, касающиеся возможных сроков внедрения и оптимальной структуры систем распределенной генерации энергии в России.

В первую очередь это связано с тем, что рыночные механизмы в данной сфере пока не заработали, а, следовательно, требуется выработка системы мер, включая законодательные, направленных на уточнение приоритетов развития малой энергетики в стране.

6. Сохраняется актуальность исследований в области межгосударственных электрических связей. По-прежнему отмечается высокая неопределенность относительно создания межгосударственных энергообъединений с участием России, с одной стороны, и Китая, Северной и Южной Кореи, Японии, Монголии – с другой. Технических проблем создание таких систем не встречает, однако необходима выработка принципов и механизмов согласования политических решений.

7. Нет ответа на вопрос, возможно ли эффективное использование низкосортных твердых топлив в установках малой единичной мощности. Этот вопрос был сформулирован еще 6 лет назад [83], однако имеющиеся знания о процессах термохимической конверсии низкосортных топлив пока не позволяют ответить на него однозначно. Необходимо, как минимум, завершить исследование макрокинетических ограничений, присущих этим процессам. В частности, заслуживают внимания ступенчатые схемы, ранее не получившие достаточного внимания.

8. Необходимо продолжить анализ условий применения технологий, которые быстро изменяются под влиянием различных факторов как экономического, так и внеэкономического характера. Например, пока неизвестно, как скажется планируемое расширение малоэтажного строительства на конкурентных свойствах технологий получения и транспорта энергии.

2.2. Физико–химический анализ технологических процессов в энергетике Физико-химический анализ – исходный пункт оценки технико-экономической, экологической, социальной, индивидуальной и системной эффективностей технологий.

Действительно, физика процесса в наибольшей степени определяет конструкцию технологической установки, а от конструкции зависят надежность и удобство в эксплуатации, вредные воздействия на человека и окружающую среду. Кроме того, физикой оказывается сильное, а часто и решающее влияние на особенности и сложность математического моделирования исследуемых объектов.

При исключительно широком «спектре» решаемых в ИСЭМ технологических проблем разрабатывается соответственно и большое количество разнообразных математических моделей, модифицируемых с учетом специфики изучаемых явлений. Представление о содержании и методике анализа конкретных установок читатель получит из текста следующих разделов данной главы. Здесь мы обсудим развитие в институте технологии моделирования физико-химических процессов на основе положений классической равновесной термодинамики.

Именно термодинамика в силу универсальности, а в пространстве макроскопических переменных и всеобщности, своих положений наилучшим образом способствует установлению единства в анализе физико–химических и технико-экономических задач и созданию единого языка описания междисциплинарных проблем энергетики. Возможности термодинамического моделирования уже рассматривались в разд. 1.3. В развитии этого моделирования была намечена цель создания «замкнутой» технологии, позволяющей решать любые задачи, которые относятся к области приложений равновесной термодинамики. Термин «технология» в данном случае соответствует его смыслу, предложенному в работе А.Н. Горбаня и И.В. Карлина [84], в которой сформулирована научная дисциплина – «Технология моделирования» («Model Engineering»), получившая дальнейшее развитие в [85]. Содержание этой дисциплины составило построение исследуемой математической модели, наиболее удобной как с вычислительной точки зрения, так и с точки зрения содержательного анализа. Удобство достигается в результате оптимальной редукции, описывающей изучаемый объект системы уравнений. Одним из распространенных способов редукции стал перевод исходного формализованного описания проблемы из кинетического пространства в пространство термодинамических переменных, в котором соблюдается второй закон термодинамики.

В использовании термодинамики для редукции моделей движения (траекторий), в свою очередь, можно выделить три подхода: 1) преобразование уравнений траектории путем перехода от кинетических к термодинамическим переменным; 2) переход от кинетического описания траектории к термодинамическому описанию ее конечной точки – состояния полного равновесия – xeq и 3) замена описания траектории термодинамическим описанием достигаемого из заданного исходного состояния моделируемой системы множества равновесных состояний. Первый подход получил всестороннее развитие в работах А.Н. Горбаня [84, 86], М. Файнберга [87] и др. Второй подход представляет традиционный метод классической равновесной термодинамики. Третий, развиваемый в ИСЭМ, в рамках этой же термодинамики составляет новое оригинальное направление.

Инструментом для составляющего суть третьего подхода преобразования описаний движения в описания покоя стала кратко изложенная в разд. 1.3 модель экстремальных промежуточных состояний (МЭПС). В последние годы создаются ее модификации, которые включают ограничения на необратимую макроскопическую кинетику вида (1.5), конкретизируемые применительно к относящимся к предмету энергетических исследований химическим превращениям и процессам переноса.

Работы по термодинамическому моделированию на основе МЭПС включают четыре естественных направления:

1) обоснование допустимых областей равновесного моделирования и, в частности, возможностей его распространения на необратимые процессы и открытые системы;

2) создание достаточно представительного набора модификаций МЭПС, позволяющего анализировать широкий круг интересных в теоретическом и прикладном отношениях энергетических проблем;

3) сопоставление достоинств и недостатков МЭПС и их конкурентов (моделей химической кинетики, неравновесной термодинамики, синергетики, теории динамических систем и др.) и разграничение областей эффективного применения тех и других;

4) решение по возможности большего числа конкретных задач и анализ накапливаемого опыта моделирования.

В первом направлении был выполнен анализ использования принципов равновесия и, в том числе, термодинамических интерпретаций равновесных состояний классиками физики и математики [35, 82, 88]. Основополагающим в формализации равновесных описаний разнообразных движений и состояний стало лагранжево построение всего здания ньютоновской механики, исходя из уравнения равновесия механической системы [89]. По образцу Лагранжа в дальнейшем были изложены макросокпическая термодинамика Д.В. Гиббсом [90] и математическая экономика Л. Вальрасом [91]. Данные Лагранжем математические трактовки равновесных состояний и траекторий явились базой для создания математического аппарата равновесного моделирования: метода множителей, вариационного исчисления и математического программирования.

В работах Кирхгофа по теории электрических цепей 40-х годов XIX в., имеющих явно термодинамический характер, дано, исходя из условия равновесия между положительно и отрицательно заряженными «электрическими жидкостями», доказательство закона Ома, согласующее электростатику и электродинамику, [92] и за несколько десятилетий до формулировки Рэлеем принципа минимальной диссипации энергии и примерно за 100 лет до выводов Онсагером и Пригожиным теоремы о минимуме производства энтропии доказана теорема о минимальном в случае изотермического движения зарядов выделении теплоты в пассивной (без источников электродвижущих сил) электрической цепи.

Обоснование положений равновесной термодинамики привело к созданию статистической физики и раскрытию взаимосвязей между равновесием и вероятностью. Из предложенных Больцманом и Гиббсом вероятностных трактовок равновесных процессов выяснилась возможность их объяснений как необратимых. Действительно, направленность этих процессов к точке максимума энтропии (или экстремума какой-либо другой характеристической функции) связана с последовательными переходами из менее вероятных в более вероятные состояния. Движение в обратном направлении от состояний с большими вероятностями осуществления к маловероятным практически трудно реализуемо. Идея строгого доказательства необратимого характера равновесных процессов была предварительно намечена супругами Эренфест [93, 94] и в наше время реализована А.Н. Горбанем с соавт. [95]. Яркие примеры равновесных описаний разнообразных необратимостей содержится в работах Гиббса (воспламенения, горения и взрывов водорода в кислороде [90]), Планка (излучения света [96]), Эйнштейна (поглощения света [97], опалесценции [98], диффузии [99]) и других классиков физики.

В ИСЭМ предложена двойственная трактовка равновесных процессов как одновременно обратимых (с точки зрения взаимодействия моделируемой системы с окружающей средой), так и необратимых (с точки зрения их внутренней природы). «Обратимую» трактовку удобно использовать в анализе эффективности тепловых двигателей и холодильных установок, а «необратимую» – при изучении принципиально необратимых явлений (тепло- и массообмена, движения вязкой жидкости, взрывов, гидравлического удара и др.). Непосредственно на основе второго закона даны интерпретации главных положений неравновесной термодинамики (соотношений Онсагера, теоремы Пригожина, принципа симметрии). Для случаев невозможности строгих обоснований равновесных описаний раскрыты допустимость и эффективность применения равновесных аппроксимаций.

В рамках второго направления разрабатываются три основных класса МЭПС: 1) с переменными параметрами, 2) с переменными потоками и 3) пространственно неоднородных систем. Модели второго класса, в свою очередь, делятся на две группы: с реальными потоками, распределяющимися на схемах в виде графов, и с условными потоками на условных графах, ветви которых отображают отдельные стадии происходящего в моделируемой системе физико-химического процесса (химические реакции или процессы переноса). Все создаваемые модификации МЭПС формулируются и анализируются на языке математического программирования – математическом языке равновесий.

Наиболее разработанными и нашедшими наибольшее практическое применение на сегодня являются МЭПС с переменными параметрами. Они многократно и успешно использовались в энергетическом и экологическом анализах процессов сжигания и переработки топлив, сопоставлении различных способов очистки уходящих газов технологических установок от соединений серы и азота, оценке воздействия энергетических и других антропогенных выбросов на загрязнение атмосферы.

Уже из первых применений параметрических МЭПС выявилось основное преимущество развиваемого в ИСЭМ подхода по сравнению с традиционной постановкой задачи равновесной термодинамики (поиском точки конечного равновесия) – возможность анализа технологических и природных процессов, в которых полного, конечного равновесия не достигается. Эта возможность резко расширила область приложений равновесного моделирования. Например, стала доступной для него химия атмосферы, считавшаяся многими специалистами «запретной» для термодинамических исследований. В области переработки топлив был «снят запрет» на термодинамическое описание гидрогенизации и пиролиза угля.

В настоящее время модернизация и создание новых модификаций параметрических МЭПС связаны в основном с развитием способов формализации ограничений на макроскопическую кинетику и их конкретизации применительно к специфике исследуемых проблем. Именно использование этих ограничений позволяет значительно повысить точность оценок достижимых на пути к конечному равновесию промежуточных состояний. Реализация потенциальных возможностей термодинамического (не включающего переменную времени) описания макрокинетики, конечно, представляет далеко не тривиальную задачу. Так, применительно к МЭПС пока не удалось использовать предложенный А.Н. Горбанем способ, связанный с преобразованием правых частей уравнений химической кинетики и заменой переменных концентраций переменными потенциалами, поскольку он предназначен для употребления в рамках первого из упомянутых выше методов редукции моделей траекторий и трудно применим к моделям состояний.

Нашли применение и развиваются в рамках МЭПС три способа формализации кинетических ограничений [82]: 1) предполагающий использование интегралов кинетических уравнений, лимитирующих отдельные стадии механизма изучаемого процесса;

2) заключающийся в лимитировании этих стадий заданием дополнительных термодинамических соотношений и 3) основанный на непосредственном выводе из условий равновесия термодинамической формулировки кинетических уравнений и кинетических коэффициентов.

В решении прикладных задач в настоящее время используются исключительно два первых способа. В то же время именно третий способ в наибольшей мере обеспечивает цельность термодинамического построения МЭПС и наиболее ярко иллюстрирует всемогущество (неограниченность области применений) термодинамики. Для реализации этого способа очень многое можно заимствовать у классиков. Прежде всего надо помнить и использовать опыт Лагранжа в построении уравнений траекторий механических систем, исходя из уравнения их равновесия. Непосредственно к макрокинетике относятся уже упомянутые «равновесные» выводы закона Ома Кирхгофом, закона диффузии Фика Эйнштейном, законов лучистого теплообмена Планком и Эйнштейном.

Ряд аналогичных выводов приведен в работах ИСЭМ [35, 88]: закона действия масс, формул Аррениуса и гидравлического удара. Для полного обоснования и обеспечения широкого применения третьего способа формализации макроскопических ограничений предполагается вывести из условий равновесия уравнения всех важнейших процессов переноса вещества, энергии и зарядов. Для ясного понимания взаимосвязей между теориями и моделями движения и покоя, траекторий и состояний требуется уточнить смысл понятий «кинетическое уравнение» и «кинетический коэффициент». Трактовки научных понятий и терминов определяются содержанием теории, в рамках которой они используются. Если при построении МЭПС входящие в систему ограничений уравнения кинетики мы выводим из анализа термодинамического равновесия и используем для характеристики возможных состояний, то и трактовать эти уравнения и входящие в них коэффициенты в данном случае логичнее не как кинетические, а как термодинамические. Логичность таких трактовок подтверждается и формулировкой МЭПС на языке МП – математической теории решения задач поиска равновесий. Приведенные рассуждения позволяют аргументировано возразить специалистам, которые при обсуждениях потоковых модификаций МЭПС высказывали мнение, что эти модификации следует относить к моделям неравновесной термодинамики, поскольку в них используются «кинетические» коэффициенты.

Термодинамические модели потокораспределения в многоконтурных гидравлических системах создавались в ИСЭМ в ходе подготовительного этапа к построению МЭПС механизмов физико-химических процессов и первоначально предназначались для проверки плодотворности идеи термодинамического моделирования на графах.

МЭПС изотермического стационарного потокораспределения в активной цепи была сформулирована в виде:

найти:

при условиях:

Использованные в системе (2.5)–(2.9) обозначения уже разъяснялись в примечаниях к модели (1.1)–(1.5). Целевая функция (2.5), представляющая суммарную диссипацию кинетической энергии потоков, при изотермическом движении жидкости пропорциональна производству энтропии в цепи и ее передаче в окружающую среду, т.е.

пропорциональна накоплению энтропии изолированной системой (объединением цепи и окружения). Очевидно, что точка максимума этой функции соответствует состоянию конечного равновесия моделируемой системы. Таким образом, модель (2.5)–(2.9) позволяет на основе положений равновесной термодинамики определять результаты такого принципиально необратимого процесса переноса, как движение вязкой жидкости.

Понятно, что потоки в МЭПС в соответствии с приведенными выше разъяснениями трактуются статически как координаты состояний.

С помощью модели (2.5)–(2.9) могут быть описаны гидравлические цепи и с сосредоточенными, и с регулируемыми, и с распределенными параметрами [35, 82, 88].

Разумеется, в зависимости от типа цепей будут меняться виды функций f i ( xi ) в равенствах (2.9) (замыкающих соотношениях). В [33] система (2.5)–(2.9) была видоизменена применительно к описанию потокораспределения в гетерогенных цепях, в которых потоки на ветвях подвергаются химическим превращениям и фазовым переходам. В анализе таких цепей экстремальный термодинамический подход в наибольшей мере выявляет свои преимущества относительно использования замкнутых систем уравнений. В частности, он оказывается наипростейшим в практической реализации. В ИСЭМ разработана и модель нестационарного потокораспределения [82, 88], в которой переходный режим движения жидкости представляется последовательностью состояний частичных равновесий. В [82, 88] МЭПС вида (2.5)–(2.9) использовались в качестве составных частей для построения более общих моделей технико-экономической оптимизации (оптимального синтеза) трубопроводных энергетических систем. В моделях синтеза положения термодинамики распространялись одновременно и на физические, и на экономические явления (см. разд. 1.3).

Модели вида (2.5)–(2.9) и построенные на их основе более общие МЭПС дали возможность определять критерии экстремальности для различных случаев взаимодействия гидравлических систем с окружающей средой, что в течение долгого времени оставалось нерешенной проблемой в развитии ТГЦ, и выявлять сводимость решаемых задач к задачам выпуклого программирования.

С использованием накопленного при создании МЭПС гидравлических систем опыта разработана модель механизмов (совокупностей стадий) физико-химических процессов:

найти:

при условиях:

где = (1,..., m ) T ; i – степень (координата) i -й реакции или i -го процесса переноса; – стехиометрический коэффициент. Уравнение (2.11) описывает материальный баланс приращений i -го компонента системы. Кинетическое ограничение (2.13) аналогично (2.8), но формулируется с учетом зависимостей между лимитируемыми функциями (скоростями реакций, максимально достижимыми концентрациями реагентов и др.) и степенями полноты реакций.

Модель (2.10)–(2.15) определяет механизм физико-химического процесса, оптимальный с точки зрения образования искомой экстремальной концентрации заданного набора ранжируемых по важности веществ ( c j x j ). Хотя она уже нашла некоторые применения, например в анализе задачи выбора катализаторов (см. [35, 82, 88] и разд.

1.3), моделирование механизмов находится на ранней стадии своего развития и требует существенного расширения области приложений. Определенные заделы для такого расширения уже созданы. Так, в [40] предложены формулировки термодинамических ограничений на скорость лучистого теплообмена. Для построения блока микроскопических ограничений МЭПС может быть использована и приведенная в книге А.Н. Горбаня [86] запись закона теплопроводности Фурье как уравнения условной стадии «химических» превращений. Замечания, аналогичные сделанным об уровне и проблемах развития моделей механизмов, полностью относятся и к МЭПС пространственно неоднородных систем. При разработке новых модификаций этих МЭПС полезным окажется опыт, приобретенный при моделировании процессов в различных зонах котельных топок, камер сгорания газотурбинных двигателей и газогенераторов.

В третьем направлении развития технологии моделирования на основе МЭПС (сопоставительном анализе) в качестве основных объектов сравнения до сих пор использовались химическая кинетика и неравновесная термодинамика.

В анализе областей эффективных применений рассматривались достоинства и недостатки моделирования открытых и замкнутых (изолированных) систем, достижимых результатов обратимых и необратимых процессов и их механизмов. Для всех отмеченных областей работы ИСЭМ позволили обосновать возможности успешной конкуренции МЭПС с моделями траекторий. При моделировании на основе положений равновесной термодинамики открытых систем характеристическая, монотонно стремящаяся к точке экстремума функция может быть определена путем условного объединения изучаемой системы с окружающей средой, выявления из условий взаимодействия полученных подсистем сохраняющихся неизменными параметров и последующем выводе из второго закона (принципа равновесия объединенной изолированной системы) свойств состояния равновесия открытой подсистемы. В анализе конкурентоспособности моделей движения и моделей покоя в исследовании необратимых процессов выявилась возможность поиска любых вероятных состояний на любых допустимых траекториях.

Сравнительная простота проведения на основе МЭПС вычислительных экспериментов связана, прежде всего, с простотой и универсальностью исходных предпосылок ее построения, т.е. простотой и либеральностью законов термодинамики. Использование таких предпосылок позволяет избавиться от включения в формулировки решаемых задач более частных положений, например, правила фаз Гиббса, принципа Ле Шателье – Брауна, условия равенства химических потенциалов в равновесии фаз, законов Рауля и Генри для разбавленных растворов, предположения о линейности уравнений движения.

Погрешности описания процессов в линейной неравновесной термодинамике [100] как раз связаны с излишней при использовании МЭПС предпосылкой о линейности их уравнений. К таковым относится одно из основных уравнений этой термодинамики связывающее потоки J j с вызывающими их силами Fk. На предположении о линейности дифференциальных уравнений, описывающих флуктуации, основаны выводы соотношений Онсагера и теоремы Пригожина. Эти предпосылки приводят к неточности формул для онсагеровских кинетических коэффициентов L. Приведем некоторые из них [100]:

Формулы относятся: (2.17) к теплопроводности; (2.18) к электрическому току;

(2.19) к диффузии в двухкомпонентной смеси; (2.20) к растворению в идеальном растворе; (2.21) к одностадийной химической реакции. В формулах: k – коэффициент теплопроводности; r – электрическое сопротивление на единицу длины проводника; D1 – коэффициент диффузии растворяемого вещества; v и n – удельный объем и количество молей соответственно; R f.eq и Rr.eq – скорости прямой и обратной реакций в состоянии равновесия; R – универсальная газовая постоянная.

Анализ формул (2.17)–(2.21) показывает, что онсагеровские коэффициенты связаны с константами соответствующих процессов ( k, r, D ) через величины ( T, v, n,, R f, Rr ), которые изменяются в ходе релаксации к состоянию равновесия. Понятно, что в процессе теплопроводности значительно изменяется T, при диффузии и растворении – v, n и, в химических реакциях – R f и Rr, поэтому постоянство онсагеровских коэффициентов соблюдается только вблизи состояния равновесия. Это приводит к погрешностям вычислений даже при анализе простейших идеальных систем.

Анализ сложных реальных систем большой размерности, во-первых, требует для вывода формул, подобных (2.17)–(2.21), знания полного механизма моделируемого процесса, что обычно невозможно, и, во-вторых, оказывается выполнимым лишь в случае существенной аппроксимации полученных аналитических соотношений. Отсюда становится ясной трудность применения моделей неравновесной термодинамики при решении сложных вычислительных задач из-за неизбежной во многих случаях низкой точности получаемых результатов.

Конечно, отсутствие требований к линейности каких-либо соотношений не отрицает допустимости использования при моделировании на основе МЭПС линейных аппроксимаций, обеспечивающих удобную с вычислительной точки зрения постановку решаемой задачи.

Простота исходных предпосылок построения МЭПС в значительной мере обусловливает и сравнительные простоту используемого математического аппарата и легкость подготовки исходной информации. Упрощение математических описаний относительно кинетики и неравновесной термодинамики, прежде всего, выражается в переходе от дифференциальных уравнений к алгебраическим и трансцендентным и резким сокращением числа используемых сложных аналитических зависимостей.

Сокращение объема исходной информации во многом определяется отсутствием потребности в знании полного механизма изучаемого процесса. При использовании МЭПС с переменными параметрами (1.8)–(1.16) требуются сведения лишь об отдельных лимитирующих стадиях. Замена задания списка реакций заданием списка веществ представляет одно из основных вычислительных достоинств данной модификации МЭПС.

Серьезным вычислительным преимуществом модели экстремальных промежуточных состояний по сравнению с моделями кинетики и неравновесной термодинамики является упрощение решения или полное исключение проблемы разделения переменных на быстрые и медленные. Исключение проблемы имеет место в случае отсутствия в равновесных моделях ограничений на макроскопическую кинетику. Ведь поиски состояний, соответствующих окончательному равновесию только быстрых величин, и состояний, включающих окончательные равновесные координаты обоих типов величин, с помощью этих моделей алгоритмически не отличаются друг от друга. При наличии кинетических ограничений задача разделения решается одним из трех указанных выше методов, которые в большинстве случаев используются применительно к лимитирующим результаты основного изучаемого процесса медленным переменным.

В целом простота исходных предпосылок и соответственно сравнительная простота математической формулировки МЭПС позволяют достаточно легко включать в нее описания самых разнообразных условий, оказывающих существенное влияние на результаты происходящих в исследуемой системе процессов. В частности, становится возможным с исчерпывающей полнотой учитывать ограничения на кинетику; перенос и обмен энергии, вещества и зарядов; фиксирование параметров окружающей среды и в различных зонах моделируемого объекта. Детализация модели, в свою очередь, делает осуществимым проведение на ее основе всестороннего и глубокого анализа, обогащающего как теоретическое понимание рассматриваемых явлений, так и прикладные знания, необходимые технологу, конструктору или проектировщику.

Достижения в четвертом направлении исследований МЭПС (решении конкретных задач) проиллюстрируем на примере анализа образования оксидов азота при горении угля. Расчеты с помощью блоков поиска конечных равновесий показали, что концентрации NO в состоянии xeq значительно превосходят достигаемые в реальных топочных процессах. Это свидетельствует о достижении моделируемой системой только промежуточного частичного равновесия, допустимого кинетическими ограничениями.

Для получения достаточно точных оценок состояний таких равновесий в период до создания МЭПС, включающих макрокинетические блоки, анализ образования NO проводился на основе совместного с моделями экстремальных промежуточных состояний использования моделей химической кинетики и натурных экспериментов [35].

МЭПС вида (1.8)–(1.16) позволили без привлечения дополнительного исследовательского инструмента получать результаты, примерно совпадающие по точности с результатами одновременного использования разнородных методов анализа. При конкретизации модели (1.8)–(1.16) применительно к изучению образования NO ограничение (1.14) было представлено в виде системы условий, отображающей лимитирующие стадии трех основных механизмов получения оксидов азота: топливных, термических и быстрых.

Полученная система неравенств, заменившая (2.18):

где b, f и – времена прохождения реагирующей смеси через топочное пространство, сгорания летучих и диффузии компонентов пиролиза с поверхности частицы угля в турбулентную реакционную область соответственно; k и K – константы скоростей и равновесия реакций соответственно; N(carbon) и H(carbon) – количества азота и водорода в угле; K f – коэффициент, определяющий долю летучих веществ, которые перехоdaf daf дят из угольной частицы в газовую фазу за время D ; K N и K CH – коэффициенты, зависящие от состава летучих.

Система (2.22)–(2.25) линейна относительно переменных x j. С ее помощью одновременно учитываются и различные механизмы образования оксидов азота, и разные стадии процесса горения (пиролиз, сгорание летучих, горение кокса), и скорости химических реакций и процессов переноса (диффузии), и особенности изменения как быстрых, так и медленных переменных. Для анализа разных типов переменных на основе уравнений (2.22)–(2.25) фактически сочетаются два отмеченных выше способа формализации кинетических ограничений: использование интегралов кинетических уравнений и задание дополнительных термодинамических ограничений на изменение быстрых переменных. К последним в обсуждаемом примере отнесены xOH и x0, их предельные значения определены из равенств:

На рис. 2.5 показаны результаты расчетов на основе МЭПС, включающей макрокинетический блок (2.22)–(2.25), в сравнении с полученными ранее расчетными и экспериментальными данными.

Несколько завышенные результаты расчетов по сравнению с натурными замерами в низкотемпературной области, возможно, объясняются тем, что в модели не учтены реакции NO с азотом восстановленных форм, таких как NH, NH 2, NH 3 и др., например NO + NH 2 N 2 + H 2 O или NO + NH N 2 + OH, которые характерны для сравнительно низких температур.

Рис. 2.5. Теоретические и экспериментальные выходы NO при сжигании угля, рассчитанные на основе МЭПС, которая включает макрокинетический блок (2.22)–(2.25), (кривая 7) и приведенные в [35]; соответствующие состоянию конечного равновесия x (1), максимально достижимые (2), экспериментальные (3–5); сжигание в кипящем слое (3), низкотемпературное сжигание бурых углей (4), высокотемпературное сжигание каменных углей (5), усредненные для угольных котлов (6); NO: А – быстрые, В – топливные; С – термические.

Отсутствие потребности в использовании специальных кинетических моделей и натурных экспериментов резко сокращает затраты времени и труда на проведение исследований. При этом возникают новые принципиальные возможности для анализа способов сокращения выбросов при эксплуатации котельных установок, так как при раздельном моделировании разных механизмов вероятны ситуации, когда исходные решения могут приводить как к благоприятным, так и к неблагоприятным последствиям для каждого из них.

Чтобы с использованием рассмотренного примера сопоставить возможности термодинамических и кинетических моделей в анализе горения угля, прежде всего, отметим, что при кинетическом моделировании необходимо детально описать каждую из трех основных составляющих суммарный процесс стадий: пиролиз угля, горение летучих и горение кокса, – и объединить их материальным и энергетическим балансами. В МЭПС достаточно оценить скорости несложных лимитирующих стадий, например, для учета пиролиза надо знать только скорость выхода летучих, для чего пригодны и при моделировании рассмотренного процесса использовались полуэмпирические и даже эмпирические соотношения. Для кинетического описания пиролиза требуются сведения не только о химическом механизме процесса, но и о диффузионных коэффициентах на поверхности угольной частицы и в поверхностном слое. Поскольку молекулярный химический состав используемого угля точно не известен, даже составление списка химических реакций до настоящего времени представляет сложную научную проблему. О величинах диффузионных коэффициентов на реакционной поверхности и в объеме поверхностного слоя можно только догадываться, поскольку их измерение или теоретическое описание исключительно сложно и ненадежно, ввиду неоднородности и изменения поверхности угольной частицы в процессе горения. Таким образом, пиролиз кинетически описывается только грубыми эмпирическими (в лучшем случае – полуэмпирическими) соотношениями, которые справедливы лишь в узком интервале условий, не экстраполируемым на другие случаи.

В МЭПС применительно к анализу приведенного примера описание горения летучих не потребовалось. Состав вектора x определялся трудоемкостью подготовки исходной информации и проведения вычислений и обеспечением принципиально достижимой точности вычислений. Количество химических компонентов было принято равным 68. В кинетической модели отсутствие определенности в составе летучих веществ делает невозможным описание их горения, основанное на элементарной кинетике, которое должно также учитывать процессы испарения с поверхности частицы и диффузию. Параметры этих процессов, как правило, тоже неизвестны.

С непреодолимыми трудностями связано и чисто теоретическое кинетическое описание гетерогенного процесса горения кокса. Его моделирование включает поиск математических выражений адсорбции молекул на поверхности, поверхностных реакций, десорбции продуктов реакций, диффузии сквозь поры и диффузии на поверхности частицы. Большинство из этих процессов для кокса в настоящее время относительно мало изучено. Основным отличием поверхностных реакций от реакций в газовой фазе является необходимость привлечения для их описания понятий поверхностных активных центров и адсорбированных частиц. При этом различная природа активных центров (различная энергия дислокаций) приводит к необходимости рассматривать в кинетических моделях адсорбированные на них одинаковые частицы как различные соединения из-за различных констант поверхностных скоростей. В МЭПС таким частицам приписываются различные фазовые состояния, что приводит только к увеличению размерности векторов x и y. В отличие от констант скоростей поверхностных реакций, теоретический расчет которых представляет сложную проблему, а измерения имеют низкую воспроизводимость, определение термодинамических параметров возможно с достаточно высокой степенью точности из спектральных данных и статистических расчетов. Отмеченные преимущества термодинамики понятны, поскольку характеристики состояний покоя по сравнению с характеристиками траекторий движения должны не только легче подвергаться теоретическим описаниям, но и значительно легче измеряться.

Из-за невозможности построения строгой теоретической модели кинетики горения угля, объединяющей все три основные стадии, широкое распространение находят эмпирические модели, основанные на выделении и экспериментальном изучении лимитирующих стадий. Такие модели по отдельности не позволяют делать какие-либо обобщающие выводы. МЭПС, предназначенная для анализа всей области достижимости, делает возможным исследование преобразований любого компонента моделируемой системы в целом в зависимости от разнообразных кинетических ограничений, записываемых достаточно просто даже для таких сложных процессов как горение угля.

Преимущества моделирования на основе МЭПС рассмотренных процессов образования оксидов азота по сравнению с использованием моделей неравновесной термодинамики оказываются еще более понятными и значительными, чем преимущества относительно кинетического анализа. Достаточно упомянуть лишь несколько обстоятельств. Незнание механизма процесса не позволяет составить требуемое неравновесной термодинамикой его аналитическое описание. Представляется весьма затруднительной формализация ограничений на время протекания отдельных стадий и концентрации отдельных компонентов. Очень сложно для некоторых процессов переноса найти формулы онсагеровских коэффициентов, например, для диффузии в многокомпонентной гетерогенной среде. На точность вычислений сильное отрицательное влияние, бесспорно, окажет предпосылка о линейности уравнений движения.

Для того чтобы обладающие многими неоспоримыми достоинствами равновесные термодинамические модели физико-химических процессов стали достоянием широкого круга энергетиков, необходимо выполнить еще большой объем научных работ.

Следует вывести непосредственно из условий равновесия уравнения основных макрокинетических процессов и создать модификации МЭПС, включающих соответствующие кинетические блоки. Особое внимание надо уделить построению моделей электрофизических процессов, в том числе прямого преобразования солнечной, тепловой и химической энергий в электрическую. Требуют решения и многие вычислительные проблемы применения МЭПС.