粒度波动对壳牌气化炉气化过程的影响分析

为探究粒度波动对壳牌气化炉气化过程的影响,通过调整煤炭材料粒度进行分析,结果显示,粒度波动对氧煤比、合成气产量等关键指标均产生重要影响。对此,通过实验分析后最终确定,将煤样粒度控制在40~50μm范围内,以兼顾壳牌气化炉运行效果与方案可行性等多方面的需要。

煤气化过程中灰分对产气率的影响

在当今现代社会的发展形势下,煤化工人类社会的方方面面存在较大的关联性,煤化工生产为广大人民群众提供了更为丰富的物质支持。而在现代煤化工企业持续生产过程中,煤气化装置往往是核心重要生产工艺装置,其装置的运行水平将直接影响煤化工生产的综合效益水平。对于煤气化装置运行稳定性各平台,煤质往往是核心重要因素。在煤化工事业持续实践探索的过程中,业界相关从业人员初步总结出了较为统一的思想,煤质当中的灰分往往是影响汽化装置安全稳定运转的核心重要原因。由此看来,相关工作人员在提升汽化装置运行稳定性水平的过程中,必须要对煤质作出着重关注,同时将煤的灰分对于汽化系统的影响作为重点研究课题。

粒度波动对壳牌气化炉气化过程的影响

为探究粒度波动对壳牌气化炉气化过程的影响,研究人员结合某企业壳牌气化炉应用的实际情况,选取不同粒度的数种煤样进行分析。分析结果显示,当粒度出现波动时,其会影响较多的关键指标,包括氧煤比、合成气甲烷含量等,造成壳牌气化炉气化过程难以取得预期效果。在此基础上,研究人员最终确定,为抑制粒度波动,应当将煤炭样品粒度限制在一定范围内,以最大程度消除其影响。

重金属在煤气化过程的分布迁移规律及控制

选用2种气化用煤--大同煤和神府煤,进行水蒸气气化实验,研究了在不同温度下重金属元素--砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、汞(Hg)和铅(Pb)在气化产物中的分布.实验数据表明,重金属元素主要富集在气化灰中或是散发到大气中,同时,在焦油中重金属元素也有一定的含量,尤其是Cd,在焦油中的含量达到总量的22%～37%.添加无水CaSO4,高岭土,铝土矿,无水CaCO3 4种不同的吸附剂,发现不同的吸附剂对不同的重金属有不同的吸附作用.4种吸附剂对重金属元素的吸附既有物理吸附,又有吸附剂与重金属之间的化学反应.

两段气化对降低生物质气化过程焦油生成量的影响

在分析焦油生成和裂解的有关机理的基础上,研究开发了两段气化装置,对一段供风和两段供风气化过程进行了大量的对比试验,探讨了温度分布和气化强度等因素对气化中焦油含量的影响。研究结果表明,在同样的试验条件下,两段供风显著提高了气化炉内的最高温度和还原区的温度,气体中焦油的含量仅为常规供风方式的1/10左右,改善了气化机组的性能。

流化床生物质气化过程的中试研究

在流化床生物质气化炉内 ,用空气进行气化生物质 (花生壳 )的试验研究 ,分析的参数是ER(0 .2— 0 .45 ) ,气化床的温度 (75 0— 85 0℃ )。当当量比ER在 0 .2 5— 0 .33范围内 ,气化燃气热值为 6 .2— 6 .8MJ/Nm3,气体产量在 2 6 0—30 0Nm3/h。并对七种农、林废弃物进行了初步气化实验研究。生成的燃气成分 :CO在 14%— 17%之间 ,H2 含量一般低于10 % ,甲烷含量为 5 %— 10 %。燃气热值多数在 5 30 0— 6 5 0 0kJ/Nm3,气化效率 72 .6 %。实验结果表明 。

基于支持向量机和粒子群算法的生物质气化过程建模与优化

生物质气化过程的最终目标就是尽可能得到更多的高品质可燃气体。目前国内外缺乏对生物质气化过程参数优化问题的研究,在实际气化过程中燃气品质难以保证从而对燃用气设备产生了不利的影响,降低了燃气的利用价值。为此建立了一种能适应生物质(竹子)气化过程的支持向量机模型用于预测生物质气化气组分、气体热值及气体产率等气化指标。在此模型基础上,采用MOPSO算法寻找最优控制参数当量比ER和气化温度T,使得气体热值和气体产率两个目标折中并在一定程度上都趋近于最大化。通过生物质料竹子为例的计算验证,得到了满意的结果,即在保证气化指标的同时可得到一组最优的控制参数。

氧煤比对气流床煤气化过程的影响

为研究氧煤比对气流床煤气化炉气化过程的影响,对某厂运行的Texaco气化炉进行了数值模拟研究。利用所建立的数学模型,分析了Texaco气化炉内的气化过程,以及氧煤比对炉内温度、气相成分及炉膛出口合成气成分的影响规律。结果表明：Texaco气化炉内下行火焰的长度约占气化炉高度的1/3,炉膛上部火焰高度区域内气相温度及主要成分浓度的变化梯度最大,而在炉膛下部气相成分及温度的变化均不明显;随着氧煤比的增大（0.95~1.10）,气化炉出口合成气有效成分（H2＋CO）浓度逐渐降低,CO2和H2O的浓度及气化炉内气相温度逐渐升高;在保证顺利排渣和合适的出口合成气成分的条件下,存在一个最佳氧煤比。

生物质气化过程的神经网络模型拟合方法

用神经网络模型来拟合生物质气化过程的特性,以影响气化过程的主要因素:温度(T)和气化剂当量比(α)作为网络输入,气化燃气组分为网络输出,通过调整网络的权值和阈值,对神经网络模型训练学习,来预测气化过程特性。仿真表明,该模型对生物质气化反应过程特性有较好的预测性能,具有一定的实用性。

煤炭地下气化过程数值模拟研究进展

论述了煤炭地下气化过程数值模拟研究的进展及现状,分析了不同物理模型的形式、数学模型的特点及存在的不足,同时对其应用条件与假设进行了对比。最后展望了煤炭地下气化模型今后的研究方向。

生物质气化过程催化剂应用研究进展

生物质气化技术已在国内外得到广泛的开发和运用,但由于燃气品位较差,焦油较多,限制了生物质气化气的进一步利用。在生物质气化过程中应用催化剂是一种有效的提升燃气质量和催化裂解焦油的方法,近年来已引起了国内外的广泛注意。本文对国内外生物质催化气化及相关研究进展进行了综合评述,分析了催化剂对减少生物质气化焦油的生成和改进燃料气品质的作用结果, 提出了进一步的研究方向。

基于最小二乘支持向量机的生物质气化过程模型建立

生物质气化过程的主要目的就是尽可能多的得到高品质可燃气体,而目前的生物质气化过程还存在许多尚待解决的问题,如气化温度、气化剂当量比、气化效率、燃气热值等参数优化问题。为此建立一种能适应生物质气化过程的模型,用于预测生物质气化气组分、热值、气化效率及碳转化率等气化指标,对实现气化过程的参数优化具有实际意义。初步提出一种基于最小二乘支持向量机的气化过程建模方法,给出了相应的系统结构和算法,并采用遗传算法进行了最小二乘支持向量机的参数优化选取。采用现场实验数据进行模拟验证,取得了良好的效果。

生物质气化过程最小二乘支持向量机建模探讨

生物质气化过程的最终目标就是尽可能得到更多的高品质可燃气体,而目前的生物质气化过程还存在许多尚待解决的问题,例如气化温度、气化剂当量比、气化效率、燃气热值等参数优化问题。为此建立一种能适应生物质气化过程的模型,用于预测生物质气化气组分、热值、气化效率及碳转化率等指标,以及实现气化过程的参数优化都具有现实意义。本文在对生物质气化过程建模现状分析基础上,初步提出一种基于最小二乘支持向量机的气化过程建模方法,探讨了该方法用于生物质气化过程建模以及对气化过程主要参数进行优化的可行性。

褐煤地下气化过程汞析出规律的研究

在褐煤地下气化模型试验的基础上 ,研究了褐煤中汞的赋存形态 ,褐煤地下气化煤气中汞含量的变化及存在形态 ,以及气化工艺的影响 ;分析了地下气化过程中汞的析出及反应机理 .实验结果表明 ,汞在试验褐煤中主要以硫化物结合态和残渣态形式存在 ;褐煤地下气化煤气中汞含量随气化时间的变化而变化 ,且主要以Hg0 (g)的形态存在 ;水蒸汽的存在会降低Hg0 (g)被其它气体氧化为Hg2 + (g)的趋势 ;与地面气化及燃煤过程不同 ,煤地下气化产物中 ,气态汞占总汞比例低于 2 0 % 。

生物质流化床气化过程的试验研究及示范

在流化床生物质气化炉内,采用空气作气化剂,对7种农林废弃物进行了气化实验研究。燃气成分中,CO含量在14%～17%之间,H2含量一般低于10%,甲烷含量为5%～20%。燃气热值为5300～6500kJ/m3,气化效率72.6%。

基于热化学平衡机理的生物质气化过程模型

生物质气化是生物质能利用的有效方式之一,通过分析气化过程热化学反应机理,基于气化过程的物料平衡、热量平衡和热化学反应平衡关系,建立了一种生物质气化过程的热化学平衡模型。由该模型模拟计算了锯屑、棉花秸和木粉三种生物质料在以空气为气化剂,不同输入参数(物料湿度和气化剂当量比)下的气化气组分及气体产率,考察了当模型输入参数分别变化时气化气组分、气体产率的变化情况,结果表明该模型输出值与文献值的变化趋势基本相符,模拟具有较好的预测效果。

管道压力骤降所引起的气化过程研究

在长输管道中 ,负压气化是管道不稳定流动的主要现象。管内气相的存在 ,给管道工况分析和控制增加了困难 ,而且它也是事故的诱因。油品负压气化问题比水的气化问题复杂得多。通过设计的一套实验装置 ,对管道在负压气化后压力波动时的气化量 ,其随压力变化的规律 ,气体吸收 ,气泡消失等问题进行了一些实验和理论探讨。从 4个方面将实验过程与管道实际情况进行了比较 ,虽然实验过程与实际管道负压气化过程有一定差异 ,但是实验所产生的物理现象及其结果对实际输油管道的负压瞬变过程有指导意义。理论分析、试验和模拟计算结果表明 ,虽然油品的负压气化过程较快 ,逆向过程较慢 ,但较之于水中溶解气的吸收过程 ,油品的吸收过程还是较快的。油品的气化吸收过程与瞬变时的压力变化和油品的性质有很大的关系。

生物质流化床气化炉气化过程的实验研究

在流化床生物质气化炉内 ,采用空气作气化剂 ,对七种农、林废弃物进行了气化实验研究。生成的燃气成分 :CO在 1 4 %～ 1 7%之间 ,H2 含量一般低于 1 0 % ,甲烷含量为 5%～ 1 0 %。燃气热值多数在 53 0 0～ 6 50 0 k J/ Nm3 ,气化效率 72 .6 %。实验结果表明 ,流化床生物质气化炉可用于生物质气化。

混合神经网络模型用于煤焦气化过程的模拟

以煤焦气化反应模型为基础,结合BP神经网络参数估计器,建立了用于模拟煤焦气化过程的混合神经网络模型。结果表明该混合神经网络模型能很好地描述煤焦的气化过程,可以得到在实验过程中无法测得的2个参数,即:在煤焦中具有活性的碳与总碳的比值A和具有活性碳的单位质量反应速率Rr。

水煤浆气化过程中残碳量计算模型

基于气化炉大型冷模实验的研究结果和煤气化过程的特点,分析了气流床水煤浆气化炉内各个区域的流动与化学反应特征,建立了水煤浆气化过程中残碳量的计算模型,考察了煤的挥发分、煤颗粒平均直径以及气化炉平均停留时间对残碳量的影响。计算结果表明,平均停留时间增加,残碳量减小;在相同的平均停留时间和颗粒平均直径下,煤中挥发分增加,出气化炉残碳量减小;在相同的平均停留时间和挥发分含量下,煤浆中煤颗粒平均直径减小,出气化炉残碳量减小。