Simulation modeling of black liquor combustion subsystem in a recovery boiler furnace

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A simulation model of the subsystem for black liquor burning in the recovery boiler furnace has been developed to effectively address problem of obtaining target products resulted from black liquor combustion – sodium carbonate and sodium sulfide. The model developed enables the following processes to be simulated: black liquor combustion: to study influence of black liquor composition, air flow rate, temperature and other factors on the recovery boiler efficiency; sodium sulfate reduction: to study the influence of temperature, gas composition and carbon content on the rate of sodium sulfate reduction to sodium sulfide in the recovery boiler. Application of the simulation model allows optimizing the combustion process, minimizing pollutants emitted into the air, diminishing the use of resources and the generation of waste, and increasing the overall efficiency of the regenerative cycle.

About the authors

D. A. Kovalev

Higher School of Technology and Power Engineering, Saint Petersburg State University of Industrial Technology and Design

Author for correspondence.
Email: d.a.kovalyov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0668-8593
SPIN-code: 3884-5685

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Automation of technological processes and productions

Russian Federation, Ivan Chernykh street, 4, Saint Petersburg, Russia, 198095

References

  1. Almeida G.J., Vakkilainen G., Laryshyn E. et al. Comparing a linear transfer function-noise model and a neural network to model boiler bank fouling in a kraft recovery boiler. TAPPI Journal. 2024. Vol. 23. Pp. 374–384. doi: 10.32964/TJ23.7.374
  2. Aniskin S.V., Kurov V.S. Recovery and purification of gas emissions from pulp production. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Lesnoy zhurnal [News of higher educational institutions. Forestry Bulletin]. 2024. No. 1(397). Pp. 182–194. doi: 10.37482/0536-1036-2024-1-182-194. EDN: FAGREG. (In Russian)
  3. Belisário A.B., Edberg A., Björk M. et al. On the diagnosis of a fouling condition in a kraft recovery boiler: combining process knowledge and data-based insights. TAPPI Journal. 2023. Vol. 22. Pp. 162–171. doi: 10.32964/TJ22.3.162
  4. Wang Y., Xu Y., Guo K., Yin X. Atomization numerical simulation of high solids content bamboo pulping black liquor based on VOF model. Nordic Pulp & Paper Research Journal. 2025. doi: 10.1515/npprj-2024-0063
  5. da Silva P.S.P., Engblom P., Brink M. et al. An ignition delay time based criterion for the presence of envelope flame during black liquor droplet combustion. Fuel. 2025. Vol. 388. doi: 10.1016/j.fuel.2025.134473
  6. Jafarihonar F., Vainio E., Hupa L., Hupa M.M. Deposit sintering in modern Kraft recovery boilers − The role of NaOH? Fuel. 2024. Vol. 371(12). P. 132138. doi: 10.1016/j.fuel.2024.132138
  7. Niemi J., Balint R., Engblom M. et al. Equilibrium model approach to predict local chemical changes in recovery boiler deposits. Energy. 2024. Vol. 306. P. 132507. doi: 10.1016/j.energy.2024.132507
  8. Niemi J., Balint R., Engblom M., Lindberg D. Modeling of Temperature Gradient-Induced Melt Movement within Kraft Recovery Boiler Ash Deposits. Energy & Fuels. 2025. Vol. 39(1). Pp. 454–464. doi: 10.1021/acs.energyfuels.4c04516
  9. Tekhnologiya tsellyulozno-bumazhnogo proizvodstva: v 3 t. T. 3 [Pulp and paper production technology in 3 volumes. Vol. 3]. [Automation, standardization, economics and environmental protection in the pulp and paper industry]. Part 1. Avtomatizatsiya, standartizatsiya i ekonomika v TSBP [Automation, standardization and economics in the pulp and paper industry]. St. Petersburg: Politekhnika, 2008. 621 p. (In Russian)
  10. Balint R., Engblom M., Vainio E. et al. Changes in chlorine content over time – Probe deposit sampling in a Finnish kraft recovery boiler. Fuel. 2023. Vol. 340. P. 127599. doi: 10.1016/j.fuel.2023.127599
  11. Aniskin S.V., Kurov V.S. Effect of intensive oxidation of hydrogen sulfide in flue gases of a soda recovery boiler in the production of cellulose. Izvestija vysshih uchebnyh zavedeniy. Lesnoy zhurnal [News of higher educational institutions. Forestry journal]. 2024. No. 5(401). Pp. 188–202. doi: 10.37482/0536-1036-2024-5-188-202. EDN: WBEORK. (In Russian)
  12. Novikova M.A., Kovalev D.A. Modeling the process of black liquor combustion in the furnace of a soda recovery boiler. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo instituta (tekhnicheskogo universiteta) [Bulletin of the St. Petersburg State Technological Institute (Technical University)]. 2024. Vol. 68. No. 94. Pp. 106–109. doi: 10.36807/1998-9849-2024-68-94-106-109. EDN: DKNRXR. (In Russian)
  13. Kovalev D.A., Kurkina V.V., Rusinov L.A. Modeling the degree of sodium sulfate reduction in the melt for the process of burning black liquor in the furnace of a soda recovery boiler. Vserossiyskaya nauchnaya konferentsiya po problemam upravleniya v tekhnicheskikh sistemakh [All-Russian Scientific Conference on Control Problems in Technical Systems]. 2023. Vol. 1. Pp. 69–72. EDN: YWDMNH. (In Russian)
  14. Kovalev D.A. Decomposition of a soda recovery boiler unit as a complex control object. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskiye nauki [Bulletin of Tula State University. Technical sciences]. 2025. No. 2. P. 566–577. doi: 10.24412/2071-6168-2025-2-566-567. EDN: XSGIZB. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Kovalev D.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».