低阶煤气化结渣特性的研究进展简

从影响低阶煤气化结渣的因素（煤质特性、操作条件）、结渣物的形成机理和预防措施方面,对低阶煤气化过程中的结渣特性进行了综述．指出煤质特性是低阶煤气化结渣的关键因素．当操作温度高于煤灰的烧结温度时,煤灰低熔点共融物的粘附作用引起半熔融态灰颗粒团聚,在流化床的“死区”易形成结渣物．阻熔剂和配煤都能改变低阶煤的气化结渣特性,但配煤的方法更为经济高效．     

煤气化过程的混合神经网络模拟

为研究循环流化床煤气—蒸汽联产炉的气化室过程，在一个以蒸汽为流化介质的批给料小型常压流化床装置上，进行了煤的气化实验。提出了一个煤气化过程的混合神经网络模型，包括一个基本原理模型，和由一组人工神经网络组成的模型参数估值器。以晋城无烟煤的实验数据对人工神经网络进行了训练，获得了较好的过程模拟结果。提出了一个描述焦的综合反应性的参数“活性焦比”，并用神经网络对晋城无烟煤的这一参数进行了识别，得到了该煤种的这一参数随温度变化的情况。     

降低气化用煤的灰熔点问题研究

煤灰熔融性是燃烧和气化用煤的一项重要质量指标,而煤灰熔融温度的高低取决于煤灰的组成及含量,深入研究煤灰化学成分对灰熔融温度的影响,对于特定的煤种能否满足不同排渣方式的气化及扩大适用煤种范围具有十分重要的意义。煤中矿物质是煤的一个重要组成部分,决定了煤灰的组成和熔融特性,而煤灰的组成即煤灰化学成分决定煤灰熔融特性。煤中矿物质组成不同,则煤灰化学组成不同,煤灰的熔融特性也不同。所以,对于不同的煤灰,可以根据实际需要通过添加一些助熔剂改变其化学成分组成,从而降低煤灰的熔融温度。     

钙基脱硫过程矿物质对结渣影响的实验研究

对六盘水无烟煤中添加石灰石的钙基脱硫试样的结渣特性、加热过程中矿物质特性进行了实验研究．通过对不同混合比的钙基脱硫灰样熔融特性温度的测定、利用X射线衍射分析对加热过程中钙基脱硫灰样的矿物质特性进行了分析．结果表明：六盘水无烟煤中添加石灰石,当钙硫质量分数之比为2时,钙基脱硫灰样结渣特性由中等变为严重;当钙硫质量分数之比为3时,钙基脱硫灰样结渣特性又变为中等．究其原因是由于高温下,钙硫质量分数之比为2时钙基脱硫灰样中产生较多钙长石和钙(铝)黄长石等熔点较低的矿物质,从而使结渣特性由中等变为严重;当钙硫质量分数之比为3时,钙基脱硫灰样中的部分矿物质分解生成难熔矿物质方钙石,使结渣特性又变为中等．     

原生生物质在超临界水流化床系统中气化制氢

以原生生物质玉米芯与羧甲基纤维素钠的混合为原料,利用实验室成功构建的超临界水流化床气化制氢系统,在压力25 MPa、温度550～650℃范围内,对其气化制氢特性进行研究,讨论了气化过程中气化时间、温度、流量、物料浓度对气化效果的影响.研究结果表明:温度对气化影响较大,升高温度有利于气化;小的流量对应长的反应器停留时间有利于产氢;随着物料质量分数的增加,生物质气化效果明显下降,而在超临界水流化床气化制氢系统中质量分数为18%的物料仍能长时间连续稳定气化,未发生反应器结渣堵塞现象.     

高灰煤在CO_2中的催化气化

在常压流动态 CO_2气氛下,用 PRT—1型热天平考察了平朔气煤、晋城无烟煤和西曲焦煤洗中煤中的矿物组分在气化反应中的自催化作用和添加催化剂的催化作用。试验结果表明,高灰煤均比石墨具有较高的气化活性;不同煤种对气化催化剂均有一定的选择配伍性;对于灰分含量最高的西曲焦煤洗中煤的气化,硫铁矿渣具有比 K_2CO_3更为显著的催化活性,在一定范围内是一种较好的可弃性高灰煤气化催化剂。     

循环流化床燃烧棉秆两种床料的特性

分别选用石英砂颗粒和高铝矾土颗粒作为循环流化床的床料,棉杆作为燃料,在0.2MW循环流化床上进行实验.实验结果表明,石英砂颗粒床料容易形成结渣,而高铝矾土颗粒床料使用情况良好.通过对长时间运行后的床料颗粒进行XRF和SEM/EDS分析,发现2种床料运行后的化学成分发生改变,随着运行时间的延长,碱金属在床料中富集度越来越高.通过对反应前后内部结构和成分进行比较,发现石英砂床料结渣主要是因为在颗粒的表面生成了低熔点的化合物,在高温条件下床料由于表面层相互粘结而产生结渣,而高铝钒土颗粒可以有效地防止低熔点化合物的生成,从而减少结渣.     

流化床气化温度对生物质燃气热值的影响研究

在流化床气化实验装置上对稻壳在600~700℃、700~800℃、800~900℃、900~1000℃温度范围下进行气化实验。实验结果表明:(1)气化温度为600~700℃时,炉内有残炭存在;(2)气化温度800~900℃时,燃气品质要好于700~800℃,为最佳气化温度;(3)气化温度为900~1000℃时,气化炉底部温度过高时会瞬间导致结渣现象。     

煤灰成分对其黏度影响的试验研究

通过对同一勘探区、同一煤种的不同层位及不同煤灰样品进行化学组成分析和灰黏度试验,研究了其煤灰组成中的各成分含量对其黏度的影响,指出煤灰黏度是动力用煤和气化用煤的重要指标,而煤灰黏度的大小与煤灰中的化学成分有着十分密切的关系。     

用模糊神经网络方法预测煤灰的结渣特性

研究煤灰的结渣特性是预测和诊断电站锅炉炉内结渣故障的第一步。综合应用模糊数学和神经网络的知识构造了一个模糊神经网络模型,用以判别煤灰的结渣特性。该方法是对已有的单一指标判别法和用模糊数学方法进行多个指标判别的改进。计算结果表明,该方法具有诊断速度快、结果准确的特点,为进一步研究煤灰结渣综合判别指标提供了一个新的途径。