钢铁生产过程中会产生大量富含氢气和碳氧化物的高炉煤气。通过数字孪生技术对净化废气转化为甲醇的工艺进行建模，有助于优化流程并显著提升生产效率。
在Carbon2Chem项目中，工业界与研究机构的合作伙伴共同探索钢铁高炉煤气的资源化利用。弗劳恩霍夫太阳能系统研究所（ISE）通过微型试验装置，在超过5000小时的运行中成功将钢厂净化废气转化为甲醇。利用装置数字孪生模型对工艺进行建模，帮助研究人员优化流程并使生产效率显著提升。所构建的模拟平台现也可用于航空燃料生产等其他应用领域。
甲醇是一种基础化学品，在未来能源体系中具有作为氢载体的巨大潜力。由于目前以天然气或煤炭为原料的生产过程会产生大量温室气体排放，未来必须转向可再生能源或含碳氢废气制备甲醇的路径。
钢铁行业恰好具备此类废气资源：焦炭与铁矿石冶炼过程中会产生大量焦炉煤气、高炉煤气和转炉煤气，这使得德国约6%的二氧化碳排放源自钢铁企业。蒂森克虏伯欧洲钢铁公司杜伊斯堡厂区作为Carbon2Chem研究项目的核心基地，汇集了工业界、科研机构与高校合作伙伴，共同探索上述高炉煤气的资源化利用。在项目第二阶段，弗劳恩霍夫ISE通过微型试验装置，利用净化高炉煤气累计生产约2000升粗甲醇。
数字孪生加速工艺优化进程
在开展实际试验的同时，该研究所开发了可作为甲醇合成微型装置数字孪生的模拟平台。弗劳恩霍夫ISE的弗洛里安·内斯特勒博士解释道：“数字孪生的基础在于掌握能高精度描述底层反应机理的动力学模型。通过将其与我们模拟程序中的详细反应器及工艺模型相结合，可以计算出整个化工装置的稳态与动态运行状态。”其同事阿希姆·沙德特博士补充说，基于此平台可进一步开展可靠的技术经济优化分析。
数字孪生对特定装置的实际指导价值，取决于其与装置特征参数（如反应器几何结构、所用催化剂及可调操作参数）的适配程度。通过整合杜伊斯堡钢厂微型装置超过5000小时运行的真实测量数据，数字孪生模型得以精准匹配实际装置，实现与真实运行状态的高度吻合。随后，数字孪生的优化算法在装置运行窗口内搜寻能实现超高生产率的操作参数，并将算法建议应用于实际装置调整。总体而言，这种模型辅助优化方式比纯实验性寻优过程效率显著提升。
项目负责人马克斯·哈德里希表示：“我们对Carbon2Chem项目取得的实践与模拟成果非常满意。现阶段工作重点已转向收集二甲醚、航空燃料等其他产品的可比数据，并将模拟平台拓展至更多装置的数字孪生构建。”在杜伊斯堡的实际装置运行中，弗劳恩霍夫ISE通过调整反应器入口温度、循环比和氢气混合比例，使甲醇产量（使用氢气与高炉煤气时）提升39%。
来源：弗劳恩霍夫ISE

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