三塘湖煤田煤灰熔融性溫度預測模型研究

朱 金 剛

(新疆維吾爾自治區(qū)煤炭煤層氣測試研究所，新疆 烏魯木齊 830000)

0 引 言

煤在燃燒和氣化過程中，有時會存在煤灰的結(jié)渣問題。煤灰結(jié)渣現(xiàn)象與煤灰的熔融特性有很大聯(lián)系。因此，煤灰熔融特性是決定鍋爐或氣化爐能否“安、穩(wěn)、長、滿、優(yōu)”運行的重要指標之一[1]。煤灰熔融特性通常用煤灰熔融性溫度來表示，即變形溫度(DT)、軟化溫度(ST)、半球溫度(HT)、流動溫度(FT)[2]。由相關(guān)研究表明，煤灰熔融特性與煤灰化學成分具有很強的相關(guān)性，煤的煤灰化學成分不同，煤灰熔融特性也會出現(xiàn)不同的特點[3-7]。

目前，眾多專家、學者對煤灰熔融特性與煤灰成分之間的關(guān)系進行研究，如楊燕梅等[8]通過Factsage軟件研究Si/Al/Na/Ca對準東煤煤灰熔融特性的影響；黃鎮(zhèn)宇等[9]對不同灰成分的低熔點煤灰熔融性調(diào)控機理進行研究；劉碩等[10]通過在煤中配入添加劑研究其對煤灰熔融性的影響；張景[11]通過添加助熔劑有效降低煤灰熔融性溫度。研究表明，煤灰成分中的主要物質(zhì)為SiO2、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、Fe2O3、K2O、Na2O、P2O5等氧化物[12]。SiO2在煤灰成分中的占比相對較高，其質(zhì)量分數(shù)一般為20%～80%，在一定范圍內(nèi)隨著煤灰成分中SiO2含量的增加，煤灰熔融性特征溫度會出現(xiàn)先降低而后逐步升高的趨勢。Al2O3在煤灰成分中的占比一般為5～50%，隨著Al2O3含量的增加，煤灰熔融性溫度會增加。TiO2在煤灰成分中的含量相對較少，TiO2熔點較高，化學穩(wěn)定性較好，煤灰成分中TiO2含量越高，煤灰熔融性溫度會升高。CaO在煤灰成分中的占比也相對較高，一定范圍內(nèi)，隨著煤灰中CaO含量的增加，煤灰熔融性溫度通常會表現(xiàn)出先下降而后上升的趨勢。MgO因與CaO同屬于堿土金屬氧化物，MgO對煤灰熔融性溫度的影響與CaO較為相近，即隨著MgO含量的增加，煤灰熔融性溫度也會表現(xiàn)出先下降而后上升的趨勢。Fe2O3對煤灰熔融性溫度的影響與氣氛有關(guān)[13]，在還原性氣氛下，F(xiàn)e2O3增加會使煤灰熔融性溫度降低。K2O、Na2O在煤灰成分中的含量相對較低，一般情況下，隨著煤灰成分中K2O、Na2O含量的增加，煤灰熔融性溫度會降低。SO3、P2O5含量增加時，通常會導致煤灰熔融性溫度降低。同時，周昊等[14]以煤灰成分為網(wǎng)絡輸入，煤灰軟化溫度為網(wǎng)絡輸出，采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡對煤灰熔點進行了建模預測。時浩等[15]以煤灰成分及結(jié)渣評判指標為自變量，煤灰熔融性溫度為因變量建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘支持向量機的灰熔點預測模型。結(jié)果表明，不同的預測模型及方法會對煤灰熔融性溫度的預測精度產(chǎn)生差異。

然而，由于煤灰熔融是1個復雜的過程，與煤中礦物種類、礦物含量等因素有關(guān)，截至目前，還沒有1個高精度模型可以預測所有煤的煤灰成分與煤灰熔融特性之間的關(guān)系。因此，研究具體煤田或礦區(qū)的預測模型，對實現(xiàn)煤灰熔融性溫度控制和煤炭的清潔高效利用具有重要的意義。

1 試 驗

1.1 試驗原料與測試

系統(tǒng)采集新疆三塘湖煤田70個煤樣。依照國家標準GB/T 1574《煤灰成分分析方法》、GB/T 219《煤灰熔融性的測定方法》的規(guī)定進行煤灰成分測試和煤灰熔融性測試。對測試結(jié)果進行統(tǒng)計分析，樣品的煤灰成分及煤灰熔融特性溫度的最大值、最小值及平均值見表1。

1.2 預測方法

在實際生產(chǎn)過程中，由于煤灰熔融性溫度相較于煤灰黏溫特性較易獲得，所以通常將煤灰流動性溫度增加50～100 ℃作為氣化排渣的重要參數(shù)，并將流動性溫度作為判斷煤種是否可用于氣流床氣化。因煤灰的化學組成較為復雜，不同組分對煤灰熔融特性溫度的影響程度不同，采用多元線性擬合，關(guān)聯(lián)煤灰成分、硅鋁比、酸堿比與煤灰流動性溫度之間的關(guān)系。分別構(gòu)建3種不同輸入變量模型用于對比，包括4變量輸入?yún)?shù)模型、10變量輸入?yún)?shù)模型和12變量輸入?yún)?shù)模型，其中12變量輸入?yún)?shù)模型是在10變量參數(shù)模型基礎(chǔ)上加入了復合參數(shù)，即硅鋁比和酸堿比2個參數(shù)。同時，為對多元線性擬合方程進行優(yōu)化，采用逐步回歸分析方法，在眾多的影響因素中篩選出對煤灰熔融性溫度影響較為顯著的因素，將影響不顯著的因素去除，最終建立最優(yōu)的回歸方程。

2 結(jié)果與討論

2.1 煤灰流動性溫度預測模型的建立

根據(jù)因變量與自變量之間的關(guān)系可以進行線性回歸分析，建立因變量與自變量之間的函數(shù)方程，其基本數(shù)學模型為：

Y=a1X1+a2X2+a3X3+…aiXi+b

(1)

式(1)中，Y表示因變量，X1、X2、X3、Xi表示自變量，a1、a2、a3、ai表示自變量系數(shù)，b表示常數(shù)。

因為煤灰流動性溫度與各氧化物之間存在一定的關(guān)系，所以，基于多元線性回歸可建立煤灰流動性溫度預測模型，模型建立時選用了三塘湖煤田70個煤樣測試數(shù)據(jù)中的67組數(shù)據(jù)。

2.1.1四變量回歸方程

以煤灰成分中質(zhì)量分數(shù)含量相對較高的煤灰成分為自變量，即以SiO2、Al2O3、CaO、Fe2O3為自變量，煤灰流動性溫度為因變量進行線性回歸分析，其回歸方程下：

FT=3.014SiO2+0.798Al2O3+0.196CaO+6.388Fe2O3+1 066

(2)

式中，F(xiàn)T為煤灰流動性溫度，℃；SiO2、Al2O3、CaO、Fe2O3表示相應煤灰成分的質(zhì)量分數(shù)，%。

通過計算知式(2)的相關(guān)系數(shù)R=0.425，可得出煤灰流動性溫度與煤灰成分中SiO2、Al2O3、CaO、Fe2O3該4種氧化物的一次線性關(guān)系并不是太明顯。

2.1.2十變量回歸方程

考慮煤灰成分中其他含量相對較少的成分，以10種煤灰成分(SiO2、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、Fe2O3、K2O、Na2O、P2O5)為自變量，煤灰流動性溫度為因變量進行線性回歸分析，其回歸方程如下：

FT=1.436SiO2-0.385Al2O3-18.324TiO2+1.213CaO+8.012MgO-1.727SO3+1.482Fe2O3-4.505K2O-4.550Na2O+1823.560P2O5+1 084

(3)

其中，F(xiàn)T為煤灰流動性溫度，℃；SiO2、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、Fe2O3、K2O、Na2O、P2O5為相應煤灰成分的質(zhì)量分數(shù)，%。

式(3)的相關(guān)系數(shù)R=0.966，與式(2)相比較，相關(guān)性系數(shù)提升幅度較大。

2.1.3引入硅鋁比及酸堿比的回歸方程

硅鋁比是煤灰成分中SiO2與Al2O3的物質(zhì)量的比或質(zhì)量比。有時通過煤灰成分對不同樣品的煤灰熔融性進行比較，很難僅從SiO2、Al2O3含量解釋其煤灰熔融性溫度的差異。研究發(fā)現(xiàn)，硅鋁比與煤灰熔融性具有較好的相關(guān)性。隨著硅鋁比的增加，煤灰熔融性溫度也會相應的降低。其原因可能是硅鋁比增加，礦物質(zhì)有從高熔點的莫來石轉(zhuǎn)化為低熔點的鈣長石傾向。

根據(jù)煤灰中氧化物離子勢的不同，可將煤灰成分分為酸性氧化物和堿性氧化物，酸性氧化物為SiO2、Al2O3、TiO2，堿性氧化物為CaO、MgO、K2O、Na2O、Fe2O3[16]。煤灰成分中的酸性氧化物之和與堿性氧化物之和的比值稱為酸堿比，通常情況下，隨著酸堿比的增加，煤灰熔融性溫度會出現(xiàn)先減小而后上升的趨勢，其可能的原因是增加的酸性氧化物會與CaO、Fe2O3反應生成鐵橄欖石和鈣長石等低熔點礦物，而當酸堿比增加到一定程度后，熔體中的鐵橄欖石等低熔點物質(zhì)達到飽和，高熔點的SiO2、Al2O3不再參與反應而以高熔點的晶體形式存在。

硅鋁比及酸堿比作為復合參數(shù)，其與煤灰熔融特性有較大的相關(guān)性，是影響煤灰熔融特性的關(guān)鍵因素[17]。因此,為了綜合考慮硅鋁比(Si/Al)及酸堿比(A/B)對煤灰流動性溫度的影響,將硅鋁比及酸堿比引入回歸方程進行分析,其回歸方程如下:

FT=4.281SiO2-1.750Al2O3-111.665TiO2+1.088CaO+8.784MgO-0.763SO3+1.888Fe2O3-20.144K2O-4.988Na2O+1813.949P2O5-22.511Si/Al-14.902A/B+1 082

(4)

式(4)中，F(xiàn)T為煤灰流動性溫度，℃；SiO2、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、Fe2O3、K2O、Na2O、P2O5為相應煤灰成分的質(zhì)量分數(shù)，%；Si/Al、A/B分別為硅鋁比值、酸堿比值。

式(4)的相關(guān)系數(shù)R=0.971，與式(3)相比較，相關(guān)性系數(shù)有了一定提高，由于硅鋁比與酸堿比是基于煤灰成分的非獨立變量，所以相關(guān)系數(shù)提高程度不大。

2.2 煤灰流動性溫度預測模型優(yōu)化

逐步回歸分析[18]的原理是將對煤灰流動性溫度影響顯著的變量(煤灰成分)逐個引入回歸方程中，同時將影響不顯著的煤灰成分從回歸方程中去除，如此反復，直到不再有煤灰成分能引入和去除為止，從而保證最后的逐步回歸方程是最優(yōu)的同時變量相對較少。

為了得到更加精準的預測模型，采用逐步回歸的方法對煤灰流動性溫度進行預測。根據(jù)逐步回歸計算原理，得到逐步回歸分析方程如下：

FT=9.608MgO+1.201Fe2O3-4.522Na2O+1814.431P2O5+1 128

(5)

式(5)中，F(xiàn)T為煤灰流動性溫度，℃；MgO、Fe2O3、Na2O、P2O5表示相應煤灰成分的質(zhì)量分數(shù)，%。

從逐步回歸方程中可以看出，回歸方程中包含MgO、Fe2O3、Na2O、P2O5共4種煤灰成分，除Fe2O3是主要煤灰成分外，MgO、Na2O、P2O5均是煤灰中的次要成分且含量相對較少，但其中的次要成分MgO、Na2O、P2O5在此對煤灰流動性溫度影響較為顯著，此現(xiàn)象與礦物間的反應及熱轉(zhuǎn)化特征有關(guān)。溫度升高時，MgO易與Al2O3、TiO2等酸性氧化物形成低溫共熔體，從而影響煤灰熔融性溫度。煤灰中Na的存在會破壞高聚物的結(jié)構(gòu)，Na2O含量的提高可促進具有低熔融性溫度的霞石和鈉長石之形成，P2O5則與煤灰中的含鈣和鎂的礦物反應生成硫酸鹽及磷酸鹽，進而減少鈣、鎂氫氧化物及硅酸鹽的形成，以上礦物質(zhì)的轉(zhuǎn)變將會對煤灰流動性溫度產(chǎn)生影響。

2.2.1回歸方程可用性檢驗

采用F檢驗法對所得到的逐步回歸分析方程進行檢驗，其方差分析表見表2。

表2 逐步回歸分析方程的方差分析

由表2知F=196.520，給定顯著水平α=0.01，查F分布臨界值表，F(xiàn)0.01(4.62)=3.64，F(xiàn)=196.520>F0.01(4，62)=3.64，因此回歸方程非常顯著，方程具有實際使用價值。

2.2.2數(shù)值檢驗

為了對逐步回歸分析方程的可用性進行檢驗，選取三塘湖煤田3個煤灰樣品作為檢驗對象(3個樣品數(shù)據(jù)非模型構(gòu)建數(shù)據(jù))，其煤灰成分組成見表3。

表3 樣品煤灰成分組成

利用式(5)對煤灰流動性溫度進行預測，并將其與實驗室測得的煤灰流動性溫度進行比較，3個樣品的偏差見表4。

表4 煤灰流動性溫度實測值與預測值偏差

由表4可知，參考GB/T 219中再現(xiàn)性的規(guī)定，3個檢驗樣本的預測值與實測值偏差均小于80 ℃，由此推測該逐步回歸分析方程具有較好的預測效果。

3 結(jié) 論

(1) 煤灰是各種礦物組成的復雜混合物，煤灰成分常以氧化物的形式表示，不同的氧化物對煤灰熔融性溫度的影響不同，煤灰熔融性溫度受煤灰成分中多種氧化物的影響。

(2) 利用煤灰成分、硅鋁比、酸堿比與煤灰流動性溫度進行不同自變量的線性回歸分析，隨著自變量的增加，方程的相關(guān)系數(shù)不斷提高。

(3) 利用逐步回歸分析方法對方程進行優(yōu)化，可得到最優(yōu)回歸方程。對方程進行F檢驗，顯著性水平為非常顯著，利用該模型對煤灰流動性溫度進行預測并與實測值比較，模型具有較好的適用性，對指導三塘湖煤田煤炭生產(chǎn)實踐具有一定的意義。