天然气与煤联合气化的热力学模拟研究

天然气与煤联合气化工艺通过改变进料条件，能够直接得到H2／CO比可调合成气。为探索进料条件对合成气H2／CO比和温度的影响规律，本文建立了描述天然气与煤联合气化制合成气热力学模型，根据该模型计算了不同进料条件对合成气H2／CO和出口温度的影响。计算结果表明，进料中CH2／O2比例的增加可同时显著提高合成气的H2／CO比和降低反应温度；进料中H2O／O2比例的增加只是显著降低反应温度，而对合成气H2／CO比的影响较小；提高进料温度和操作压力对合成气生产有利。     

德士古水煤浆气化过程模拟

以神东长焰煤为反应原料,采用Aspen Plus流程模拟软件,选择反应平衡模型并应用Gibbs自由能最小化方法对水煤浆气化工艺过程进行了流程模拟,并将模拟数据与工业数据进行了对比,表明模型基本正确。以此模型分析了水煤浆浓度、氧煤比和压力对合成气组成、温度以及有效气流量的影响。结果表明,水煤浆浓度和氧煤比是影响出口合成气的主要因素,在气化炉不超温的情况下应尽量提高水煤浆的浓度以提高煤的利用率,针对不同的化工过程确定了氧煤比的适宜范围为0.84~1.05,压力对气化过程则基本没有影响。同时分析了碳洗塔压力和冷凝液流量对合成气水气比的影响,由于压力一般不多做调节,则冷凝液流量成为影响水气比的主要因素,适当降低冷凝液流量可以提高合成气的水气比。     

水煤浆气化过程的计算机模拟

以60万吨/年煤制甲醇装置为背景,采用.Aspen Plus模拟了其中的水煤浆气化过程。将复杂的水煤浆气化过程分解为煤裂解、挥发分燃烧、气化反应、水激冷、灰分分离等子过程,由子过程的组合构成完整的气化炉模型。用现场装置实际运行数据验证了模型的可靠性,模型计算结果与现场数据吻合良好。以此模型分析了主要操作条件一水煤浆浓度、氧煤比、气化温度、气化压力一对气化过程的影响,结果是,水煤浆浓度和氧煤比对粗煤气组成和温度影响明显:提高水煤浆浓度,粗煤气温度及有效气成分（CO+H₂）的含量均升高;提高氧煤比,粗煤气温度上升,有效气成分（CO+H₂）含量下降。     

德士古水煤浆气化过程的建模与优化分析

根据德士古水煤浆气化工艺的操作特性和装置特点,采集实际工业运行数据,基于Aspen Plus软件平台,建立了气化炉和水洗过程的模型,模拟结果与实际生产较吻合。基于所建立的模型,进行了水煤浆浓度、气化反应温度对气化结果的灵敏度分析,并讨论了过程的节水,分析了高温汽提冷凝液对废水排放与合成气水汽比的影响。结果表明:在现有工况下,提高水煤浆浓度和反应温度,有效合成气收率会提高;适当减少高温、汽提冷凝液,有利于装置的废水排放和提高合成气水汽比。     

Shell粉煤气化及Texaco水煤浆气化模拟对比及分析

以Aspen Plus为模拟工具,选择反应平衡模型,应用Gibbs自由能最小化方法建立了Shell粉煤气化模型及Texaco水煤浆气化模型,运用灵敏度分析研究了不同操作条件对气化工艺的影响,结果表明:对于Shell气化工艺,蒸汽煤比和氧煤比是影响Shell气化炉的出口组成的主要因素,当蒸汽煤质量比为0.08～0.11,氧煤质量比为0.8～0.9时进行气化较为合适;对于Texaco气化工艺,水煤浆浓度和氧煤比是影响Texaco气化炉的出口组成的主要因素,当水煤浆浓度在65％(wt)左右,氧煤质量比为0.95～1.05时进行气化较为合适.通过对两种气化工艺的对比与分析,为IGCC、煤气化等过程的气化工艺选择提供了重要的参考.     

蒸汽煤比及氧煤比对GSP煤粉气化和GE水煤浆气化过程的影响—基于Aspen Plus模拟的双因素分析比较研究

利用Aspen Plus、基于Gibbs自由能最小化方法建立GSP煤粉气化模型及GE水煤浆气化模型,运用灵敏度分析工具,对比研究了蒸汽煤比及氧煤比双因素同时变化对2种气化炉的产气量、合成气组成、粗煤气氢碳比和煤气热值的影响。结果表明:采用Aspen Plus建立的气化炉模型模拟结果与生产数据吻合;与GE水煤浆气化相比,相同的氧煤比及蒸汽煤比条件下,GSP粉煤气化产生的有效气(CO+H2)含量高约8.4%;GSP和GE气化最佳氧煤比范围均在0.7 Kg/Kg~0.8 Kg/Kg;当氧煤比从0.5Kg/Kg增加至1.0 Kg/Kg,有效气含量随氧煤比的增加均呈先上升后下降的趋势,GSP有效气含量变化幅度达28%,而GE有效气含量变化仅18%;GE粗煤气中氢碳比约在0.56~1.03,GSP粗煤气中氢碳比约在0.22~0.52;相同氧煤比及蒸汽煤比范围内,GSP气化产生的煤气热值较高,氧煤比由0.5 Kg/Kg升至1.0 Kg/Kg,GSP煤气热值下降约35%,GE煤气热值下降约29%。相较于GE气化,GSP气化的有效气量大、粗煤气的氢碳比低、煤气热值高,气化过程受氧煤比的影响更为显著。     

非熔渣-熔渣氧气分级气化技术探讨

煤气化技术是煤制甲醇工艺过程的核心。本文借助PROⅡ模拟软件对非熔渣-熔渣氧气分级气化技术进行了探讨,包括关键工艺参数对煤浆制备和气化操作的影响,烧嘴和排渣系统等关键设备及水煤浆、氧气、黑水及灰水等关键管线的设计等问题,为非熔渣-熔渣氧气分级气化装置的设计提供了重要依据。研究表明,氧煤比显著影响炉温和合成气的组成。随着变换冷凝液流量的增加,洗涤塔出口合成气水气比逐渐降低。增加灰水循环量和降低灰水温度均可降低洗涤塔出口合成气的水气比。排渣系统循环操作周期可以依据锁斗的容积进行适当的调整。     

合成气非预混燃烧的数值模拟

针对合成气非预混火焰结构开展数值模拟和试验验证,分析天然气改烧合成气后燃烧特性的变化规律.结果表明,大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)在速度分布和温度分布的预测中与试验结果比较吻合,而在对燃烧过程产物(如OH自由基)预测中则与试验结果有所差异.采用数值模拟与试验测量相结合的方法,探讨和分析合成气燃烧特性的变化规律:与天然气火焰相比,合成气燃烧时高温区域更大,火焰稳定性较好;随着当量比提高,燃烧室热负荷不断增大,同时最高回流速度增大,火焰根部受到压缩,逐渐呈现出推举火焰特征.     

不同H/C比煤质对水煤浆气化过程的影响分析

以GE水煤浆气化炉为研究对象,在分析煤质组成中H/C比的基础上,利用C_(16)H1_0、C_(18)H_(30)和SO_2代替原煤,应用Aspen Dynamics建立水煤浆气化反应过程动态模型,动态模拟分析煤中不同H/C比等因素对气化过程的影响。模拟结果表明,在同等干煤负荷下,相比于煤中H/C比含量,煤中灰质含量对气化反应器温度、CO含量、冷煤气效率以及H_2S的影响较大,对H_2影响较小,对CH_4含量的影响基本不变。该研究结果为实际生产控制过程中的选煤、配煤等提供指导。     

水煤浆气化装置水洗过程的建模与优化

煤气化技术的发展不仅提高了煤炭的高效清洁综合利用,同时也减小了煤直接燃烧造成的环境污染.煤气化过程的建模与优化具有十分重要的现实意义.本文基于化工分离技术,建立了水煤浆气化装置水洗过程的模型,并实现了流程模拟.模拟结果与实际工业过程数据相符,模型具有一定的精度.通过灵敏度分析,考察了变换冷凝液的流量和温度,水洗塔出口压力,进口粗合成气的温度、压力、负荷等关键操作参数对出口合成气水汽比的影响.分析结果表明,合成气中的水汽比随着变换冷凝液流量的增加而减小,温度的升高而增加;进口粗合成气对水汽比的大小影响较大,流量越大、温度越高,则水汽比越大;而水洗塔出口压力对水汽比的影响较小,随着压力增加水汽比有一定的减小.根据灵敏度分析的结果,对水煤浆气化装置进行了工艺操作参数的优化,提高了合成气中的水汽比,使之更利于后续工段的生产.     

用数字图像分析气化炉内燃烧状态的试验研究

基于数字图像处理技术,研究气流床气化炉内多喷嘴对撞气化火焰几何特征,分析气化稳定燃烧和不稳定燃烧两种状态。运用火焰的相对亮度面积、形心坐标和火焰图像的平均灰度值等3个方面的变化趋势,说明气化燃烧状况,从分析结果中可以得到以下结论:当3个方面的变化趋势都很平稳时,说明燃烧状态较稳定;当前两个变化幅度较大时,说明气化燃烧状态不稳定。研究结果为预测气化炉内气化燃烧趋势,提供了理论参考。     

遗传算法优化BP网络及其在灰渣粘度预测中的应用

气流床气化技术受到广泛关注,一般工艺要求液态排渣,而灰渣粘度决定着气化炉排渣能否顺利。在灰渣粘度预测中,粘度与灰渣呈复杂的非线性映射关系,而目前尚未有成熟的模型。本文拟从模糊模型人手,采用遗传算法(GA)优化神经网络(BP)的初始权阈值,优化后的神经网络模型,再预测灰渣粘度值。预测过14组样本,将预测值同三种不同机理模型预测值比较,证明GA-BP模型预测值同实验值最接近,且精度明显较其它模型高。     

浆态床费托合成反应神经网络建模与遗传算法优化

在实验基础上,利用神经网络对浆态床费托合成反应温度、压力、流量和氢碳比等操作参数及CO转化率、H2转化率和合成气转化率建立三层神经网络模型,通过BP算法对其训练,并将试验值和神经网络仿真值对比,说明了所建神经网络是精确可靠的。同时将神经网络模型嵌入到遗传算法当中,将操作参数编制成21位二进制编码,通过遗传算法对费托合成反应条件进行优化,分别将CO转化率、H2转化率和合成气转化率作为遗传算法的适应度函数,计算出一系列的优化操作参数群体,为研究费托合成操作条件与产物之间的关系提出了一个新的思路。     

两段式气化工艺流程的ASPEN PLUS软件模拟

针对目前Shell、Texaco气化技术的不足,本文提出了一种新型的两段气化工艺,以达到充分利用煤气显热的目的.借助Aspen Plus过程模拟平台,运用Gibbs自由能最小化方法,模拟两段式水煤浆进料的气化工艺流程,同时建立二段固定床气化模型.考察了加入二段同定床气化炉内的煤虽及蒸汽煤比对出口煤气组分、温度及整个气化工艺的冷煤气效率、有效气产率等气化指标的影响.结果两段式气化工艺能有效利用一段炉煤气中的显热,提高气化炉的冷煤气效率.同时通过研究,还得到了不同工艺下的最佳条件.本论文所得结论为进一步研究该新型组合式气化工艺提供参考.     

水煤浆气化炉温智能软测量建模

水煤浆气化装置是实现煤炭资源清洁、高效利用的重要途径.气化炉反应温度是关系到装置能否安全,稳定并长期运行的关键技术指标.针对热电偶测温元件在高温、高压、强气流冲刷环境下难以长周期工作这一问题,以一多喷嘴对置式水煤浆气化炉为研究对象,在气化反应过程机理分析的基础上,结合相关系数法,确定辅助变量,并采用最小二乘支持向量机建立了气化炉温度的智能软测量模型.经模型仿真与实际工业运行数据验证结果表明,该模型拟合精度较高、模型泛化能力较强,可以在热电偶失效的情况下进行气化炉反应温度的监测.     

Performance evaluation of optimal PI controller for ALSTOM gasifier during coal quality variations

Coal gasifier, an essential part of Integrated Gasification Combined Cycle (IGCC) converts coal into synthesis gas (syngas or producer gas) under certain pressure and temperature. The quality of syngas is highly influenced by quality of coal (calorific value) and hence greatly affects the power generation. Gasifier control seems to be highly difficult since it involves many variables and inherent nonlinearity. The baseline PI controller provided with ALSTOM benchmark challenge II (benchmark model of coal gasifier) fails to satisfy the constraints at 0% load for sinusoidal pressure disturbance and coal quality variations (±18%). This paper evaluates the tuning parameters of ALSTOM benchmark challenge II using Multi-Objective Particle Swarm Optimisation (MOPSO) algorithm. Robustness of the optimal PI controller is tested under sinusoidal and step pressure disturbance tests at 100%, 50% and 0% load conditions with decreased and increased coal quality variations. Test results show that the optimal PI controller meets all the constraints comfortably at all load conditions and provides better results for coal quality variations.     

Inventory and flow control of the IGCC process with CO2 recycles

We present control strategies for an Integrated Gasification Combined Cycle (IGCC) power plant with CO₂ recycles. One recycle allows for composition control and is useful when the side objective is to produce synthesis gas for chemicals. The second recycle enables temperature control in the gas turbine by using CO₂ as a diluent. The main advantages of the second recycle are that NO_x is not produced and that CO₂/H₂O separation is significantly easier than CO₂/N₂ separation, which reduces cost if the CO₂ is to be sequestered. Models and control systems are developed using process network theory. We introduce a novel method for controlling quality variables and functions of inventories. Dynamic simulations using MATLAB/Simulink models show the response to step changes in setpoints and disturbances. The inventory control method is derived from conservation laws and the second law and it is applicable to process system models of any degree of complexity. A steady-state sensitivity analysis is performed, examining the effect of changing the temperature and C:O ratio within the gasifier on the power production.     

直接还原炼铁行业中两段粉煤气化工艺模拟的研究

根据碳和水蒸汽、二氧化碳气化是吸热反应的原理,开发了用化学反应法回收高温煤气显热的煤基两段组合式新气化工艺,在发电及钢铁行业有着非常广阔的应用前景.论文用模拟软件Aspen Plus,建立了两段(一段气流床,二段固定床)组合式粉煤气化模型,模拟直接还原炼铁过程(DRI)中的两段组合式气化工艺.研究在二段是否补加水蒸汽,以N2及CO2作为粉煤输送介质的气化工艺指标,模拟结果表明:二段炉内补加水蒸汽时,将会增加二段气化用煤量,而降低了出口煤气中的有效气含量.因此两段气化工艺用于炼铁行业时,选择一段气流床的粉煤以CO2作为输送介质,既增加二段炉内的气化剂,又增加整个气化工艺出口煤气的有效气成分,满足直接还原炼铁行业的要求.