酸碱比值与助熔剂对煤灰熔融流动温度影响的研究

以我国62组重要商业用煤的煤灰化学成分和灰熔融性为研究对象,讨论了酸碱比值与灰熔融流动温度的关系,结果表明酸碱比值越大,流动温度越高。考察了助熔剂CaO和Fe2O3不同添加量对6组高灰熔点煤灰熔融流动温度的影响。实验表明:同一煤样中添加相同质量的助熔剂CaO和Fe2O3,对酸碱比值的改变相同,但是其助熔效果不同,因此酸/碱比值不可当做衡量煤灰熔融特性的唯一参数。以6种煤的实测数据为基础,对助熔剂CaO添加量的经验公式的准确性和适用性作了分析。由于煤种的多样性与灰成分的复杂性,使得经验公式具有局限性,助熔剂添加量的确定仍需实验测量。     

煤灰成分与灰熔融性关系研究进展

从定性和定量两个角度,介绍了煤灰成分与灰熔融性关系的国内外研究进展,分析了煤灰成分对灰熔融性温度的影响。煤灰中氧化物分为酸性氧化物和碱性氧化物,煤灰中酸碱比的变化对煤灰熔融性温度会产生影响,并提出了基于灰成分预测煤灰熔融性温度的方法,以起到对实际工作的指导作用。     

煤灰和生物质灰组成及灰熔融温度预测

炉内结渣是影响火电机组和气化工艺可靠运行的关键因素之一，准确及时测量灰熔融温度可提高火电机组和气化炉运行的安全性和经济性。但灰熔融温度测量过程中存在诸多不确定因素，建立灰熔融温度预测方法不仅能验证试验数据可靠性，也可在一定程度上代替繁琐复杂的试验。论述了煤灰和生物质灰的组成、分类方法及异同点，综述了不同氧化物对灰熔融性的影响。阐述了经验公式、机器学习模型、多元相图这3种主要煤和生物质灰熔融温度预测方法，并分析了各类方法的优缺点和适用范围。认为经验公式更适合品种单一且数量较少的煤灰数据集，但不适用于生物质灰熔融温度预测。机器学习模型对煤灰和生物质灰预测效果优良，但建模难度更大，所需训练样本数据更多。基于相图预测灰熔融温度受限于灰熔融性测试方法，预测效果并不优于经验公式和机器学习模型，但对4种典型煤种有较好的预测精度，而生物质灰相较煤灰而言特殊样本更多，能否用于生物质灰熔融温度预测需进一步研究。今后可考虑构建K近邻回归、随机森林等解决回归问题突出的模型，扩充生物质数据库样本，提升预测模型的精度和泛化能力。     

不同氧化物对宁东煤灰熔融特性影响的实验研究

通过实验,研究探讨了不同氧化物对宁东煤灰熔融特性的影响规律。研究结果表明,煤灰熔融性温度随着CaO添加量的增加先降低、后升高;Fe_2O_3、Na_2O降低煤灰熔融特性温度的作用非常明显;添加Al_2O_3,可使煤灰熔融性温度持续升高。掌握了不同氧化物对煤灰熔融特性的影响规律,有助于扩大气化炉煤种适应范围。     

煤灰成分对灰熔融性影响研究

通过对154个煤样的灰成分进行分析,探讨了煤灰主要成分及煤灰中酸碱比对灰熔融性的影响,并回归出了酸碱比与灰熔融性的关系式,预测结果与实测值具有较好的一致性。     

神经网络法预测煤灰中铁钙比与灰熔融温度的关系

向铁钙比不同的ZX煤、SH煤、LY煤中添加Ca、Fe助剂,改变煤灰中Fe2O3/Ca O,测定煤灰在弱还原气氛下的灰熔融温度,采用BP神经网络模型预测灰熔融温度与灰成分及其组合参数之间的关系。结果表明,3种煤中加入Fe S2、Fe、Ca CO3后,灰熔融温度均降低。当添加同种含Fe助剂,在中铁高钙的煤中,铁钙比越小,煤灰流动温度越低;而在低铁低钙的煤中,铁钙比越大,煤灰流动温度越低。同一煤样,加入不同含Fe助剂,相同铁钙比时,加入单质Fe的煤灰熔融温度更低。铁钙比对煤灰熔融温度的影响还与灰成分等其它因素有关。使用质量百分数作为基准,输入层包含8个灰成分参数和3个组合参数(铁钙比、铁钙和及酸碱比)的BP神经网络模型对灰熔融温度的预测优于仅包含8个灰成分和酸碱比的9参数输入层预测模型,该模型对高铁低钙的煤样灰熔融温度的预测效果较好。     

神经网络法预测煤灰中铁钙比与灰熔融温度的关系

向铁钙比不同的ZX煤、SH煤、LY煤中添加Ca、Fe助剂,改变煤灰中Fe2O3/Ca O,测定煤灰在弱还原气氛下的灰熔融温度,采用BP神经网络模型预测灰熔融温度与灰成分及其组合参数之间的关系。结果表明,3种煤中加入Fe S2、Fe、Ca CO3后,灰熔融温度均降低。当添加同种含Fe助剂,在中铁高钙的煤中,铁钙比越小,煤灰流动温度越低;而在低铁低钙的煤中,铁钙比越大,煤灰流动温度越低。同一煤样,加入不同含Fe助剂,相同铁钙比时,加入单质Fe的煤灰熔融温度更低。铁钙比对煤灰熔融温度的影响还与灰成分等其它因素有关。使用质量百分数作为基准,输入层包含8个灰成分参数和3个组合参数(铁钙比、铁钙和及酸碱比)的BP神经网络模型对灰熔融温度的预测优于仅包含8个灰成分和酸碱比的9参数输入层预测模型,该模型对高铁低钙的煤样灰熔融温度的预测效果较好。     

常用预测煤灰熔融性温度经验公式的适应性研究

以62组商业用煤为研究对象,在对其煤灰化学成分与灰熔融性温度关系初步分析的基础上,重点对常用的5个预测灰熔融性温度经验公式的预测准确性和适用性进行了研究。通过比较各经验公式计算值与实际测量值的偏差来检验其预测效果,并根据检验结果对其适用范围做了进一步说明。计算结果表明,由于煤灰成分的复杂性和经验公式所用煤种的局限性,经验公式的适用范围比较有限,预测精度有时不够理想。这一方面提示人们在使用经验公式时应关注其预测精度,同时也为深入研究煤灰熔融特性温度模型提供了有价值的参考。     

多元煤灰灰熔点及晶体组成特性研究

煤在高温下的灰熔点是气化炉安全高效运行的重要参数,利用灰熔点仪对由SiO_2,Al_2O_3,Fe_2O_3,MgO,CaO按不同比例组成的氧化物组分进行灰熔点测定,选取Si/Al、Si+Al、Fe_2O_3、MgO、CaO五个关键变量以验证其变化对煤灰熔融特性的影响,变量变化范围涵盖国内大部分煤灰的范围。采用Factsage软件预测了煤灰组分的全液相温度并与灰熔点进行比较。结果表明,随着CaO、Fe_2O_3、Si/Al含量的增加,煤灰的灰熔点逐渐降低;随着MgO、Si+Al含量的增加,煤灰的灰熔点逐渐升高,由Factsage计算出的全液相温度总是高于灰熔点200℃左右。利用Factsage获得各个渣系随温度变化析出晶体的固相比例,并对模拟结果进行了实验验证,探究了两者产生差异的原因及不同氧化物组成对各个渣系固相比例所产生的影响。结论为进一步分析多元氧化物体系熔融状态产物及特点奠定了基础,并对气化炉优化设计运行具有重要意义。     

配煤对煤灰熔融性及黏温特性的影响

宁东地区煤种灰熔融温度和灰黏度均较低,是影响宁东煤化工基地大型气流床气化技术长周期稳定运行的关键因素,用X射线衍射分析(XRD)、Factsage软件、灰熔融温度测定仪和高温黏度测定仪探讨煤灰高温灰化过程中的矿物演变,研究配煤对宁东煤矿区配煤灰熔融特性及黏温特性的影响规律。结果表明,配煤比例与灰熔融特性、灰黏温特性均呈非线性关系。石槽村样煤(SM)与麦垛山煤样(MK)质量比为2∶8时,配煤的灰熔融温度为1 300℃,灰黏度5 Pa·s,基本满足德士古气化炉用煤的煤质要求,该配煤比例下高温灰的矿物组成主要是石英。可见通过配煤可以有效改善煤灰熔融及黏温特性。