盛隆化工焦炭質(zhì)量預(yù)測

王豐巖，張永強，，王春霞，郝剛，張冬冬

（1盛隆化工有限公司，山東滕州 277519；2江蘇沙鋼集團(tuán)有限公司，江蘇張家港 215625）

試驗研究

盛隆化工焦炭質(zhì)量預(yù)測

王豐巖1，張永強1，2，王春霞2，郝剛1，張冬冬1

（1盛隆化工有限公司，山東滕州 277519；2江蘇沙鋼集團(tuán)有限公司，江蘇張家港 215625）

介紹了采用煤巖學(xué)的方法預(yù)測焦炭質(zhì)量的基本原理，用配煤指標(biāo)預(yù)測焦炭質(zhì)量并科學(xué)指導(dǎo)配煤是可行的。結(jié)合盛隆化工煤焦車間的實際實驗數(shù)據(jù)，建立了焦炭質(zhì)量預(yù)測模型，誤差分析表明，焦炭各項質(zhì)量指標(biāo)相對誤差均在6%以內(nèi)，完全滿足實際生產(chǎn)需要。

焦炭質(zhì)量；預(yù)測模型；配煤；相對誤差

在高爐煉鐵過程中，焦炭起著還原劑、熱源和骨架的重要作用，對焦炭質(zhì)量的要求高，要求焦炭灰分低、含硫量少、強度大、各向異性程度高，且隨著高爐工藝的發(fā)展，對焦炭質(zhì)量的要求逐漸升高。對于自動化操作的大型高爐，焦炭質(zhì)量穩(wěn)定與否，直接關(guān)系到高爐的經(jīng)濟(jì)效益。焦炭反應(yīng)性（CRI）和反應(yīng)后強度（CSR）是表征焦炭熱態(tài)強度的重要指標(biāo)。用傳統(tǒng)的小焦?fàn)t進(jìn)行配煤煉焦試驗，存在試驗周期長、工作量大等不足，采用焦炭預(yù)測模型公式來指導(dǎo)配煤則具有較好的效果。

1 焦炭質(zhì)量預(yù)測基本原理

經(jīng)過長期的生產(chǎn)實踐總結(jié)，焦炭質(zhì)量主要取決于煤質(zhì)與煉焦工藝條件。焦炭質(zhì)量是用煤化度指標(biāo)、黏結(jié)性指標(biāo)、灰成分指標(biāo)及煤巖學(xué)指標(biāo)等來預(yù)測的。用煤巖學(xué)的方法來預(yù)測焦炭質(zhì)量并指導(dǎo)配煤是可行的［1-5］。煤巖配煤的基本原理如下：

1）煤是不均一的物質(zhì)。自然界每一種煤都是天然的配煤，但是大多數(shù)不是恰到好處的配比，無法達(dá)到理想的要求。為此，煤巖工作者通過顯微鏡觀察煤在加熱過程中的動態(tài)變化，把加熱過程中能熔融并產(chǎn)生活性鍵的成分劃為有黏結(jié)性的活性組分；加熱不能熔融、不產(chǎn)生活性鍵的劃為無黏結(jié)性的惰性組分。鏡質(zhì)組和殼質(zhì)組是活性組分，絲質(zhì)組是惰性組分，半鏡質(zhì)組是兩性組分。顯微組分定量結(jié)果，可提供煤中惰性成分含量或活性成分含量，用于指導(dǎo)配煤煉焦。

2）煤中各活性組分的質(zhì)量是不均一的?；烀焊侨绱?，即使是純單一煤的鏡質(zhì)組的質(zhì)量也是不均一的，這可用反射率分布圖解來表征。對于我國大多數(shù)煤，平均最大反射率在1.1%左右的鏡質(zhì)組黏結(jié)性最強，兩側(cè)低于或高于1.1%的鏡質(zhì)組黏結(jié)性減弱。＜0.8%或＞1.4%之后的鏡質(zhì)組黏結(jié)性很弱，＜0.6%或＞1.6%之后的鏡質(zhì)組甚至已沒有黏結(jié)性?；钚猿煞值姆瓷渎史植紙D是決定煉焦煤性質(zhì)的首要指標(biāo)。

3）惰性成分與活性成分一樣，同是配煤不可缺少的成分，缺少或過剩都對配煤煉焦不利。好的焦炭質(zhì)量實際上是不同活性成分與適量惰性成分的最佳組合。從煤巖角度確定一種煤的性質(zhì)，主要看鏡質(zhì)組反射率分布和惰性成分含量，和現(xiàn)行煤分類無關(guān)。

4）煉焦過程。煉焦過程不是煤粒相互熔融成均一焦炭的過程，煤粒間是通過界面反應(yīng)，鍵合而連結(jié)起來的，其中有化學(xué)反應(yīng)，也有物理結(jié)合，分解產(chǎn)物沿著煤粒的接觸表面相互擴(kuò)散，經(jīng)進(jìn)一步縮聚作用形成了焦塊。

本研究結(jié)合盛隆化工有限公司煤焦車間2013年1—10月相關(guān)試驗數(shù)據(jù)，用煤巖學(xué)的方法來預(yù)測焦炭質(zhì)量，總結(jié)出了焦炭質(zhì)量預(yù)測模型［1-5］，并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2 建立焦炭質(zhì)量預(yù)測模型

1）焦炭灰分Ad.j。影響焦炭灰分的主要因素是配合煤中的灰分Ad.m。不考慮成焦率，選擇焦炭中灰分與煤中灰分的關(guān)系，利用Excel對灰分進(jìn)行4次一元一次線性回歸分析。

得出的焦炭灰分預(yù)測模型為：

Ad.j=0.834 124Ad.m+5.236 549，R2=0.992 857。（1）

2）焦炭硫分Sj。影響焦炭灰分的主要因素是配合煤中的硫分Sm。不考慮煤中的灰分和成焦率，選擇焦炭與煤中硫分的關(guān)系。利用Excel對硫分進(jìn)行4次一元一次線性回歸分析。

得出的焦炭硫分預(yù)測模型為：

Sj=0.511 069Sm+0.252 944，R2=0.992 161。（2）

3）焦炭冷態(tài)強度（抗碎強度M25、耐磨強度M10）。前蘇聯(lián)用揮發(fā)分和最大膠質(zhì)層厚度預(yù)測焦炭質(zhì)量。中國采用揮發(fā)分和最大膠質(zhì)層厚度，或揮發(fā)分和黏結(jié)指數(shù)G來預(yù)測焦炭質(zhì)量。根據(jù)生產(chǎn)實際，選用干燥無灰基揮發(fā)分Vdaf、灰分Ad、黏結(jié)指數(shù)G這3個自變量，利用Excel進(jìn)行4次三元一次線性回歸分析。三元一次線性回歸模型為：

X=a0+a1Ad+a2Vdaf+a3G。

得出的焦炭冷態(tài)強度預(yù)測模型為：

M25=92.943 52+0.050 302Ad-0.132 42Vdaf-0.012 56G，R2=0.907 492；（3）

M10=3.437 063+0.180 482Ad+0.036 111Vdaf+0.030 455G，R2=0.975 064。（4）

4）焦炭熱態(tài)強度熱反應(yīng)性CRI、反應(yīng)后強度CSR。影響焦炭熱態(tài)強度的因素很多，主要為煤的變質(zhì)程度、煤的黏結(jié)性、煉焦工藝和煤的灰分組成。煤的變質(zhì)程度可以通過干燥無灰基揮發(fā)分來表征。當(dāng)煤的黏結(jié)性位于合適的范圍內(nèi)時，才能獲得滿足高爐生產(chǎn)要求的冶金焦炭。隨著結(jié)焦時間的增加，焦炭的粒度、CRI和CSR均有所改善，焦炭的微觀結(jié)構(gòu)也有明顯變化，各向異性結(jié)構(gòu)的增加導(dǎo)致焦炭熱態(tài)強度的提高。適當(dāng)提高煉焦溫度，可以改善焦炭熱性能。原料煤中的礦物組分如K、Na鹽等對焦炭在高爐中的反應(yīng)有正催化作用。但在實際生產(chǎn)中，沒有測定原料煤中的礦物組分所需的電感耦合等離子體發(fā)射光譜儀，采用Ad代替催化指數(shù)（MCI），從實際的回歸效果來看，是可行的。

預(yù)測CRI和CSR選取的變量為Vdaf、Ad、G這3個自變量，利用Excel進(jìn)行4次三元一次線性回歸分析?；貧w模型為：

Y=b0+b1Ad+b2Vdaf+b3G。

得出的焦炭熱態(tài)強度預(yù)測模型為：

CRI=28.004 49-0.872 12Ad+0.231 424Vdaf+ 0.073 326G，R2=0.892 465；（5）

CSR=94.688 91-0.441 63Ad-0.513 31Vdaf-0.275 62G，R2=0.879 49。（6）

3 誤差分析

根據(jù)盛隆化工有限公司煤焦一車間2013年1—10月的19組試驗數(shù)據(jù)，對焦炭質(zhì)量的實測值和根據(jù)預(yù)測模型做出的預(yù)測值進(jìn)行相對誤差（RE）比較分析，結(jié)果見表1。

表1 盛隆化工焦炭質(zhì)量實測值與預(yù)測值誤差分析%

由表1可以看出，焦炭質(zhì)量實測值與預(yù)測值相對誤差的平均值如下：Ad為1.555%，St為0.205%，M25為5.369%，M10為4.397%，CRI為2.007%，CSR為1.349%。所有相對誤差均在6%以內(nèi)，因此，建立的焦炭質(zhì)量預(yù)測模型完全滿足實際生產(chǎn)需要。

［1］張振才，劉建清.包鋼焦炭質(zhì)量預(yù)測方法的探討［J］.內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，1999（5）：52-55.

［2］楊秀華，丁玉獻(xiàn).運用回歸分析對煉焦生產(chǎn)的預(yù)測與控制［J］.煤質(zhì)技術(shù)，2004（6）：25-26.

［3］姚昭章.煉焦學(xué)［M］.北京：冶金工業(yè)出版社，2004.

［4］王光輝，范程，田文中.焦炭熱態(tài)性質(zhì)預(yù)測模型的研究［J］.燃料與化工，2009，1（1）：1-3.

［5］范程.大容積焦?fàn)t對配合煤質(zhì)量指標(biāo)要求的研究［D］.武漢：武漢科技大學(xué)，2008：9-10.

CokeQuality Prediction in Shenglong Chemical Industry

WANG Fengyan1,ZHANG Yongqiang1，2,WANG Chunxia2,HAO Gang1,ZHANG Dongdong1
（1 Shenglong Chemical Industry Co.,Ltd.,Tengzhou 277519,China; 2 Jiangsu Shagang Group Co.,Ltd.,Zhangjiagang 215625,China）

This article introduced the basic principle of forecasting coke quality by the methods of coal petrology.It is feasible that forecasting the coke quality by the indexes of mixing coal and guiding blending.Combining with actual test data from the Coke Plant of Shenglong Chemical Industry,the coke quality prediction model was established.The error analysis showed that the relative errors of the coke quality indexes are all within 6%,fully meeting the actual needs of production.

coke quality;prediction model;mixing coal;relative error

TQ520

：A

：1004-4620（2014）01-0036-02

2013-12-30

王豐巖，男，1980年生，2003年畢業(yè)于安徽工業(yè)大學(xué)化學(xué)工程與工藝專業(yè)?，F(xiàn)為盛隆化工有限公司煤焦一車間技術(shù)主管、工程師，天津大學(xué)在職工程碩士，從事配煤、煉焦技術(shù)管理與研究工作。