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原料煤性质对焦炭质量影响因素的分析与研究

张文成 1,2 张小勇3 郑明东1

(1.安徽工业大学冶金学院,安徽省马鞍山市,243002;2.宝钢股份研究院梅钢技术中心,江苏省南京市,210039;3.安徽工业大学化学与化工学院,安徽省马鞍山市,243002)

摘 要 为了探讨单种炼焦煤指标对炼焦质量的影响,进行了27个单种煤的小焦炉试验,用来分析焦炭的冷热强度。研究结果表明,变质程度和粘结性能是炼制优质焦炭的基础,挥发分在20%~26%且粘结指数在82~88或基氏流动度在2.0~3.0的范围内得到的单种焦炭的CSR较高;单种煤的催化指数降低和单种煤的微强粘比增加使得单种焦炭CSR增加;除了粘结性指标和变质程度指标以外,另外考虑催化指数和微强粘比。选取以上4类指标进行回归分析后发现,以采用WQNRLGMFMCI这4个指标的预测模型最佳,相关系数达到71.0%。

关键词 单种煤 炼焦 焦炭 焦炭反应后强度

1 引言

煤中惰性物含量和变质程度是可以较为精确地反映炼焦煤性质的两个指标,在实际应用中存在惰性物含量和变质程度相近而炼焦中起显著不同作用的炼焦煤,研究认为尚应存在第三种成因因素。

周师庸从煤的容惰能力及荧光性进行了探讨,认为容惰能力是可能的第三种因素;沈寓韬等研究人员研究了煤样的镜质组平均最大反射率和煤岩显微组分对焦炭冷强度和热稳定性指标的影响;王翠萍等研究人员分析了镜质组平均最大反射率Rmax和反射率分布直方图,考察了反射率分布图的范围与形状跟焦炭强度M25的关系;张文成等研究人员为了评价混煤等因素造成单种煤质量差异较大的问题,应用煤岩学观点提出了微强粘比的概念,从微观角度反映了炼焦配煤最为关注的强粘结煤比例,为传统单种煤评价方法提供了有益的补充,同时该指标与焦炭反应性和反应后强度之间有着良好的相关关系,可作为影响焦炭质量的关键参数指导炼焦配煤生产;张代林等研究人员通过分析13种不同变质程度单种煤的煤岩性质以及对应的试验焦炉所炼焦炭的性质,结果表明焦炭光学组织指数(OTI)与单种煤镜质组平均最大反射率存在正相关线性关系;季斌等研究人员通过研究气煤对配合煤炼制焦炭质量影响规律;胡德生等研究人员研究了宝钢用煤的粘结性参数(MG)来表征单种煤粘结性,MG是由粘结指数G和基氏最大流动度MF构筑而成的,研究认为MG是影响CSR的首要因素;田英奇基于煤岩配煤原理,选择镜质组最大反射率和镜质组反射率分布图作为指导优化配煤的两个参数,采用调配不同变质程度的肥煤及添加粘结剂和瘦化剂方法调控配煤炼焦过程,结果表明配合煤的镜质组最大反射率与反射率分布图是优化配煤方案的有效调控参数;么秋香等研究人员选取配合煤的主要煤质参数,即挥发分Vdaf、粘结指数G、镜质组最大反射率Rmax和惰性组分含量I等因素为自变量,应用SPSS软件的多元线性逐步回归方法建立了焦炭的强度预测模型,预测和控制焦炭质量;魏江红等研究人员应用线性回归法预测焦炭强度;赵树果等研究人员采用人工神经网络建立了炼焦配煤质量预测模型。

综上所述,对单种煤的炼焦特性主要受到变质程度和粘结性能影响受到普遍认可,并且不同研究者通过煤岩组分及粘结性能的拓展,进一步扩展了炼焦性质的影响因素,但仍缺乏普遍适用的规律。本文在变质程度和粘结性能两类指标的基础上增加了催化指数和粘结指数,探讨其对炼焦性能的影响趋势。

2 试验材料及试验方法

2.1 试验样品

单种煤的27个样品分别来自山西、河南、安徽和澳大利亚,包括气煤(QM)和肥煤(FM)各7个、焦煤(JM)9个和1/3焦煤(SJ)4个,单种煤的基础数据见表1。

1 单种煤的基础数据

品名分类Ad/%St,d/%Vd/%Vdaf/%GY/mmLGMFR/%肥煤AFM8.921.7733.5736.869729.34.490.883肥煤BFM8.651.0023.8126.079323.84.181.138肥煤CFM8.441.6228.4331.059325.13.680.927肥煤DFM9.270.8528.5131.429326.83.690.946肥煤EFM10.210.4529.1732.499224.43.791.119肥煤FFM9.021.8326.7029.359017.83.800.890肥煤GFM9.041.7632.9236.209630.64.290.929焦煤AJM9.271.317.7819.607912.51.981.513焦煤BJM8.470.8417.9219.578312.72.031.369焦煤CJM8.730.3521.0123.018513.82.021.180焦煤DJM10.520.4721.7924.358920.93.311.300焦煤EJM10.370.4718.2920.408212.71.241.408焦煤FJM9.401.2622.2224.538819.22.681.246焦煤GJM10.480.5123.7526.538719.63.441.206焦煤FJM9.900.4722.8225.338516.02.251.360焦煤GJM10.700.6422.9925.757912.92.311.160气煤AQM7.840.6534.9837.968211.22.030.663气煤BQM7.910.6534.1437.078411.12.30.702气煤CQM7.600.7335.0337.918313.12.030.722气煤DQM7.810.8836.0539.108213.62.920.690气煤EQM7.410.5833.9536.678514.12.030.706气煤FQM8.040.7136.0139.168312.41.800.679气煤GQM8.640.7432.5335.618414.03.310.7611/3焦煤ASJ10.330.5529.3432.718114.22.920.9251/3焦煤BSJ10.181.8827.7730.048716.12.500.971/3焦煤CSJ9.870.4728.8832.048617.83.340.951/3焦煤DSJ9.620.5128.5431.589018.43.821.11

2.2 试验方法

煤中全硫测定参照标准《煤中全硫测定》(GB/T 25214-2010),焦炭全硫含量的测定方法参照国标《焦炭全硫含量的测定方法》(GB/T 2286-2008)。炼焦试验采用70 kg试验焦炉进行试验,结焦时间18 h,采用氮气干熄焦。试验焦炉(SCO)的试验条件见表2。

2 小焦炉试验条件

项目装煤量/kg水分/%细度/%炼焦温度 /℃焦饼中心 /℃结焦时间/h控制值7010±1>851050±50>95018

3 试验结果与讨论

3.1 单种煤变质程度对炼焦性能的影响

煤变质程度是决定焦炭强度的主要指标,表征单种煤变质程度的主要指标是煤的挥发分和煤岩反射率。单种煤反射率与单种焦炭热强度的关系如图1所示,单种煤挥发分Vdaf与焦炭CSR的关系如图2所示。

图1 单种煤反射率与单种焦炭热强度的关系

由图1可以看出,单种焦炭的CSR总体上随着反射率的增加而增加,从煤分类看,反射率在1.2%~1.5%的焦煤类最高,反射率在0.6%~0.8%的气煤类最低,反射率在0.9%~1.2%之间的肥煤和1/3焦煤居中。

由图2可以看出,单种焦炭的CSR总体上随着挥发分的增加而降低,从煤的分类上来看,在焦煤和肥煤来内部也呈现出相同的规律,低挥发分的焦煤得到的单种焦炭CSR最高。

图2 单种煤挥发分与单种焦炭热强度的关系

3.2 单种煤粘结性对炼焦性能的影响

粘结指数是表征炼焦煤的容惰能力,炼焦过程是炼焦煤软化熔融过程,较高的焦炭强度需要适中的容惰性能;基氏流动度是反映煤在干馏时形成胶质体的粘度和流动性,炼焦过程需要一定的流动距离充分融合,因此适度的流动性至关重要。单种煤粘结特性指标一般以粘结指数G和基氏流动度LGMF来表征,分别就这2个指标对焦炭热强度的影响进行讨论,单种煤粘结指数与单种焦炭热强度的关系如图3所示,单种煤基氏流动度与单种焦炭热强度的关系如图4所示。

由图3可以看出,单种焦炭CSR总体上与煤的粘结指数关系不明显,从煤分类看,粘结指数在80%~90%的焦煤最高,且随着粘结指数增加焦炭的CSR也跟着增加;粘结指数在90%~98%的肥煤类则随着粘结指数的增加焦炭的CSR降低。

由图4可以看出,基氏流动度在2.0~3.0的范围内的焦煤的单种焦炭CSR较高,同样在此范围的气煤类则单种焦炭CSR较低。

图3 单种煤粘结指数与单种焦炭热强度的关系

图4 单种煤基氏流动度与单种焦炭热强度的关系

3.3 焦炭强度两因素预测模型研究

3.3.1 挥发分和粘结指数(Vdaf-G)模型

根据27种单种煤的炼焦质量数据,以挥发分和粘结指数作为变量,以单种焦炭CSR作为预测目标值,单种焦炭CSR与粘结指数和挥发分的等值线如图5所示。

图5 单种焦炭CSR与粘结指数和挥发分的等值线

由图5可以看出,在等值线图中颜色越深则强度越高,高强度焦炭集中在单种煤挥发分在20%~26%且粘结指数在82~88的范围内,低强度焦炭则为挥发分大于34%,粘结指数小于86的范围内。以粘结指数和挥发分的预测模型为CSR = 38.5 + 0.670×单种煤粘结指数G-1.568×单种煤挥发分(其中G在80~96之间,Vdaf在20~38之间),相关系数为74.70%。

3.3.2 反射率和基氏流动度(R-LGMF)模型

根据27种单种煤的炼焦质量数据,以反射率和基氏流动度作为变量,以单种焦炭CSR作为预测目标值,得到的等值线图如图6所示。

图6 单种焦炭CSR与基氏流动度和反射率的等值线图

由图6可以看出,大于60%的高强度焦炭集中在单种煤反射率在1.2%~1.4%且基氏流动度在2.0~3.0的范围内,低强度焦炭则为反射率低于0.8%的范围内。以基氏流动度和反射率的预测模型为CSR = 8.81 + 36.54×单种煤反射率R +单种煤基氏流动LGMF(其中R在0.7~1.5之间,LGMF在1.2~4.0之间),相关系数R-sq为66.35%。

3.4 单种煤其它因素影响

3.4.1 催化指数的影响

煤的灰成分中含有碱金属、碱土金属及硅、铝等化合物,会对焦炭的反应性及反应后强度产生不同程度的影响。单种煤的催化指数对焦炭CSR的影响如图7所示。

由图7可以看出,总体来看单种煤的催化指数增加使单种焦炭CSR降低,若按煤种的分类同样存在催化指数增加焦炭CSR降低的趋势,如肥煤类催化指数从1.5%~5.1%的较大范围内,焦炭CSR从60%降低到50%。单种煤的灰成分催化指数对焦炭CSR的影响,是由于碱金属和碱土金属对CO2反应性的催化作用以及SiO2、Al2O3、P2O5对CO2反应性的抑制作用造成的。

图7 单种煤催化指数与焦炭CSR的关系

3.4.2 微强粘比的影响

微强粘比(WQN)是指煤的镜质组最大反射率分布图中在0.9%~1.5%范围所占的比例,微强粘比与焦炭CSR的关系如图8所示。

由图8可以看出,总体来看单种煤的微强粘比增加则单种焦炭CSR增加。若按煤分类同样存在微强粘比增加焦炭CSR增加的趋势,如对于肥煤类微强粘比从60%增加到80%,则焦炭CSR从40%增加到55%。微强粘比与焦炭CSR的对应关系是由于微强粘指标是截取了对焦炭质量影响较大的镜质组比例,是中等变质程度焦煤的比例,因此其比例增加焦炭质量提高。

图8 单种煤微强粘比与焦炭CSR的关系

3.5 多因素预测模型的研究

根据上述炼焦煤对焦炭热强度影响的分析,可见其影响因素复杂,受到多个指标的影响,除了粘结性指标和变质程度指标以外,还应考虑催化指数和微强粘比。基于对27种单种煤的试验,采用微强粘比WQN、镜质组最大反射率R、挥发分Vdaf、基氏流动度LGMF、胶质层最大厚度Y、粘结指数G、催化指数MCI和灰分Ad这8个指标利用最佳子集逐步回归,得到的结果见表3。

3 最佳子集回归数据表

序号变量相关系数/%精确度Cp标准差WQNRVdafLGMFYMCIAdG1169.4-1.2 5.36X-------2151.611.5 6.75-X------3271.5-1.5 5.17XX------4270.3-0.7 5.28X-X-----5371.9-0.6 5.14XX-X----6371.4-0.2 5.19XX--X---7471.01.2 5.22XX-X-X--8470.71.4 5.25XX-X--X-9569.93.0 5.32XX-XXX-10569.63.2 5.34XX-X-X-X11668.45.0 5.45XX-X-XXX12668.45.0 5.45XXXX-XX-13766.87.0 5.59XX-XXXXX14766.87.0 5.59XXXX-XXX15864.99.0 5.74XXXXXXXX

由表3可以看出,若为单变量预测以WQN最佳,R次之;若为2变量预测以WQNR最佳,WQNVdaf次之;若为3变量预测以WQNRVdaf最佳,以WQNRLGMF次之;若为4变量预测以WQNRLGMFMCI最佳,以WQNRLGMFAd次之;若为5变量预测以WQNRLGMFMCIAd最佳,WQNRLGMFMCIG次之;以此类推,直至8个变量全部用上。随着变量的增加,相关系数呈现先增加后降低的趋势,在2~4个变量时,相关系数最大,达到0.71以上,精确度Cp较小且标准差S较小。回归分析可知,焦炭强度CSR的预测以2~4个变量为宜。

由于炼焦配煤理论上涉及粘结性能、变质程度及杂质等多种因素,因此认为预测变量不应少于3个,结合回归分析结果,预测变量3个和4个最佳。分别选取3个和4个指标进行回归分析,得到的焦炭CSR预测模型见表4。

4 焦炭CSR预测模型

序号变量数方程相关系数/%14CSR=25.85+8.59×R+0.1809×WQN+1.16×LGMF-81×MCI71.024CSR= 20.2 + 11.13×R+ 0.1677×WQN + 1.48×LGMF + 0.11 ×Ad70.733CSR=20.83+ 11.43×R+ 0.1675×WQN + 1.51×LGMF71.943CSR= 21.7 + 11.5×R+ 0.1799×WQN + 0.082×Vdaf71.4

由表4可以看出,选用4个模型进行预测的相关系数相近,推荐采用4个参数,即WQNRLGMFMCI进行预测,可以充分考虑到杂质对焦炭质量的影响。

4 结论

(1)炼焦煤的指标中变质程度明显影响焦炭热强度,单种焦炭CSR总体上随着挥发分的增加而降低;适度的粘结性能是炼制优质焦炭的基础,LGMF在2.0~3.0的范围内的焦煤的单种焦炭CSR较高。

(2)高强度焦炭集中在单种煤挥发分在20%~26%且粘结指数在82~88的范围内,低强度焦炭则为挥发分大于34%,粘结指数小于86的范围内。以粘结指数和挥发分的预测模型相关系数较低,为R-sq为74.70%。高强度焦炭集中在单种煤反射率在1.2%~1.4%且基氏流动度在2.0~3.0的范围内,低强度焦炭则为反射率低于0.8%的范围内。以基氏流动度和反射率的预测模型相关系数更低,为R-sq为66.35%。

(3)单种煤的催化指数增加使单种焦炭CSR降低,若按煤分类同样存在催化指数增加焦炭CSR降低的趋势,单种煤的灰成分催化指数对焦炭CSR的影响是由于碱金属和碱土金属对CO2反应性的催化作用以及SiO2、Al2O3、P2O5对CO2反应性的抑制作用造成的。

(4)总体来看,单种煤的微强粘比增加则单种焦炭CSR增加,若按煤种分类,同样存在微强粘比增加焦炭CSR增加的趋势,如对于肥煤类微强粘从60%增加到80%,则焦炭CSR从40%增加到55%。微强粘比之所以与焦炭CSR的对应关系是由于微强粘指标是截取了对焦炭质量影响较大的镜质组比例,是中等变质程度焦煤的比例,因此其比例增加焦炭质量提高。

(5)除了粘结性指标(包括GLGMF)和变质程度指标(包括RVdaf)以外,另外考虑催化指数和微强粘比,选取以上4类指标进行回归分析,得到采用煤分类预测优于全部整体预测,以采用指标WQNRLGMFMCI进行预测,充分考虑到杂质对焦炭质量的影响。

参考文献:

[1] 周师庸,赵俊国.炼焦煤性质与高炉焦炭质量[M].北京:冶金工业出版社,2005

[2] 沈寓韬,张卫华,鲁锡兰等. 不同炼焦煤显微组分特点及其对结焦性能的影响[J]. 煤炭技术, 2016(10)

[3] 王翠萍. 煤镜质组反射率与焦炭强度关系的研究[J]. 煤炭技术, 2013 (7)

[4] 张文成,任学延,王春花. 微强黏比配煤参数的应用研究[J]. 煤化工, 2009 (1)

[5] 张代林,曾涛,李伟锋等. 煤焦显微结构特征与焦炭性质的关系[J].钢铁, 2011 (1)

[6] 季斌,位革老,谢全安. 气煤对配合煤炼制焦炭质量影响规律的研究[J].中国煤炭,2014(9)

[7] 胡德生,吴信慈,戴朝发. 宝钢焦炭强度预测和配煤煤质控制[J]. 宝钢技术, 2000(3)

[8] 田英奇. 配煤炼焦试验优化与神经网络焦炭质量预测模型的研究[D].华东理工大学,2016

[9] 么秋香,杜美利,郎群.焦炭强度预测回归分析及其SPSS的实现[J].中国煤炭,2012(10)

[10] 魏江红,周敏,韦小梅等.应用线性回归法预测焦炭强度[J].中国煤炭,2011(6)

[11] 赵树果,单晓云,陈少敏等.人工神经网络在炼焦配煤质量预测模型中的应用[J].中国煤炭,2006(7)

Analysis and research on influence factor of feed coal properties on coke quality

Zhang Wencheng1,2, Zhang Xiaoyong3, Zheng Mingdong1

(1.School of Metallurgy, Anhui University of Technology, Maanshan, Anhui 243002, China;2.Meigang Technology Center, Baosteel Research Institute, Nanjing, Jiangsu 210039, China;3. School of Chemistry and Chemical Engineering, Anhui University of Technology, Maanshan, Anhui 243002, China)

Abstract In order to investigate the influence of a single coking coal index on coking quality, the authors conducted 27 small coke oven tests of single coal to analyze intensity of heat and cold. The results showed that the degree of metamorphism and adhesive property were basis of refining high-quality coke, when the volatile component was from 20% to 26%, the caking index was from 82 to 88 and the Gieseler fluidity was in the range of 2.0 to 3.0, the CSR of the single coke was high, the catalytic index of a single coal decreased and the micro-strong viscosity of a single coal increased, the CSR of a single coke increased, futhermore catalytic index, the micro-viscosity ratio, adhesion index and the degree of deterioration index should be considered. According to regression analyzed the four types of indicators, the prediction models using the indicators of WQN, R, LGMF and MCI were the best, and the correlation coefficient reached 71.0%.

Key words single coal, coking, coke, CSR

中图分类号 TQ520

文献标识码 A

引用格式:张文成,张小勇,郑明东. 原料煤性质对焦炭质量影响因素的分析与研究[J].中国煤炭,2019,45(5):79-84.

Zhang Wencheng,Zhang Xiaoyong,Zhen Mingdong. Analysis and research on influence factor of feed coal properties on coke quality[J]. China Coal, 2019, 45(5):79-84.

作者简介:张文成(1972-),男,河北泊头人,博士研究生,目前主要从事配煤炼焦方面的技术研究。E-mail:13337703861@189.cn。

(责任编辑 王雅琴)