哈密煤液化残渣焦气化反应活性

液化残渣是煤炭液化过程的重要副产物,将其作为气化原料进行利用有助于提高煤炭综合利用效率。基于高频炉开展不同温度条件下(1 000,1 300℃)快速热解实验制取哈密淖毛湖长焰煤焦及其液化残渣焦,采用热重分析仪考察不同气化温度(1 000,1 100,1 200,1 300℃)下煤焦和液化残渣焦的气化反应活性,并借助扫描电子显微镜、物理吸附仪和激光拉曼光谱仪对样品的理化特性(孔隙结构与碳结构)进行系统表征以关联解释焦样气化反应活性。结果表明,哈密煤焦及其液化残渣焦的气化反应活性受气化温度、孔隙结构和碳结构的共同影响。相同热解和气化温度下煤焦气化反应活性高于液化残渣焦,主要由于煤焦和液化残渣焦孔隙结构和碳结构的差异:前者孔隙结构较后者更为发达,且碳结构有序度低于后者、无定形碳结构数量高于后者;气化温度从1 000℃升至1 300℃时,煤焦与液化残渣焦的反应性指数分别从0.43和0.38提高到0.81和0.79,反应指数比值从0.88提高到0.98,表明提高气化温度可以促进气化反应进行,但孔隙结构与碳结构对气化反应活性的影响减弱;气化温度为1 300℃时,温度成为影响气化反应活性的主要因素,...     

中氮块煤焦固定层间歇气化产能低消耗高原因分析

本文检讨了“吹风量愈大，产气量愈多”的错误操作指导思想。通过对气化层蓄热过程的详细分析，指出中氮的块煤焦问歇气化同定层炉产能低、消耗高的主要原因是“吹风过量一。“高风量”一操作法只会少产气多耗煤，只有“合适风景”才能使气化层蓄热量尽可能大，产气量尽可能多；煤焦消耗尽可能省。     

煤焦燃烧中氢氧化物生成因素的研究

在一固定床反应器上研究了3种煤焦在不同氧浓度、不同温度下燃烧时NO及N_2O生成特性,还研究了燃烧后气体停留时间对NO和N_2O生成的影响,以及NO的加入对N_2O对生成的影响.研究表明,煤焦燃烧中NO主要由氧气吸附于(-CN)基上形成(-CNO)基后而生成,而N_2O的生成机理则有3个,本文比较了这3个反应机理的相对重要性.     

世界煤焦生产消费及贸易状况

在未来10年内,高质量的炼焦煤仍不能满足供应,供需紧张状况仍将继续下去。要采取步骤减少对炼焦煤和焦炭的依赖。高炉喷吹煤粉技术将有所发展;预计到2000年,焦比将降到330kg/thm。到2000年,煤炭需求增长率为1.4%(即4132Mt),产量可达4160Mt。北美、拉美和亚洲国家煤炭产量将有所增长。澳大利亚和美国将继续成为主要煤炭出口国。     

碱金属对煤焦异相还原NO的催化机理：量子化学研究

针对碱金属催化煤焦异相还原NO的相关反应,采用密度泛函计算方法UB3LYP/6 31G(d)优化获得了反应通道上所有驻点的几何构型,得到了微观反应进程.采用高精度能量计算方法QCISD(T)/6 311G(d,p)计算得到了所研究反应的活化能,并结合经典过渡态理论,计算得到反应速率常数,拟合出阿仑尼乌斯表达式.通过比较各反应的活化能和反应速率常数发现,碱金属的存在使煤焦异相还原NO的活化能大大降低,提高了反应速率,起到催化作用;碱金属的活泼性越强,则其与NO反应的活化能越低,对煤焦异相还原NO的催化性能越好.     

浑源煤焦的CO2气化特性研究

在750～950℃范围内,用等温气化的方法研究了热解温度、热解时间、CO2分压、气化温度等对浑源煤焦气化反应特性的影响.结果表明,浑源煤焦在850℃时的气化活性较好;随着制焦温度的提高,气化活性下降;30 main焦与50 main焦的气化活性无明显差异,而2h焦则表现出了随保温时间延长,气化活性降低的趋势;0.05～...     

块煤焦固定层空气间歇气化生产低氮煤气的关键

章通过对水煤气制造过程N2进入煤气总管的机理的分析、吹风烟气和煤气产生量的计算，既定性又定量地得出块煤焦固定层空气间歇气化制气，生产低氮煤气的关键，是将上吹阶段开始之初的10～20秒上行气，引到半水煤气柜或干脆放空。     

煤焦与水蒸气及二氧化碳的气化反应动力学

本文应用恒速升温热重法对6种中国煤焦与二氧化碳和水蒸气的气化反应进行研究。采用下面二个动力学方程来求算气化反应动力学参数。计算机处理实验数据结果表明n=1的相关系数及计算值与实验结果的一致性都比n≠1的好。 K_2CO_3用作催化剂能明显加速义马长焰煤焦与二氧化碳和水蒸气气化反应速率,可预测K_2CO_3对其他5种中国煤焦亦有较明显的催化气化能力。     

神经网络预测煤焦高温气化反应速率研究

神华大柳塔煤和兖州北宿煤都是气流床气化的优良煤种.通过三种算法的比较,采用BP神经网络的L-M算法,分析煤的制焦终温与制焦升温速率、气化反应温度、Vdaf和煤焦H/C原子比等不同因子对煤焦气化反应速率模型预测精度的影响,建立了基于Matlab下神华大柳塔单煤种四因子和神华-兖州双煤种五因子煤焦高温气化反应速率神经网络预测模型,得到比较满意的结果,其相对误差分别是0.167和0.264.