CN104268646A - 通过炼焦煤mci预测焦炭csr模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法是新的焦炭热强度预测模型，属焦炭质量控制领域；提供一种通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，不仅有效节约了优质焦煤资源，预测焦炭品质，而且降低焦炭成本，提高焦炭质量；通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，炼焦煤通过测定或计算得出M40，通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系，再利用矿物质催化指数MCI修正，最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系，通过选定标准MCI煤测得冷强度M40，从而求得冷强度与MCI量化对接的基准，从而计算已知冷强度与MCI的情况下可量化预测的热强度；本发明主要应用在焦炭方面。
Description
技术领域
本发明通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法是新的焦炭热强度预测模型，属焦炭质量控制领域。
背景技术
国家发改委已将优质炼焦煤作为特殊和稀缺煤种,列入保护性开采范围。如何大幅节约稀缺资源，实现对主焦煤、肥煤的资源的保护，显得尤为重要。而我国的焦化厂仍然采用粗放式管理模式，根据人工经验确定配煤比，不仅不能有效地节约优质焦煤，而且配煤成本较高、焦炭质量不稳定，同时还极大地耗费人力、物力和财力，使焦化厂的经济效益受到影响。
炼焦需根据各种煤特性不同，将多种煤按照一定的比例配合使用，使焦炭质量达到最优，并且能合理利用煤炭资源，增加炼焦的化工产品。科学、合理、精确的配煤比是保证焦炭质量的主要因素。国外企业通过脱水、预热等预处理，非炼焦煤占入炉煤比例最高达40%，国内研究机构也根据配合煤的性质，建立了焦炭质量预测模型；因此，有必要根据煤质指标、煤灰分析建立焦炭模型，不仅有效节约了优质焦煤资源，预测焦炭品质，而且降低焦炭成本，提高焦炭质量。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提供一种通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，不仅有效节约了优质焦煤资源，预测焦炭品质，而且降低焦炭成本，提高焦炭质量。
为解决上述技术问题，本发明采用技术方案是：
通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，炼焦煤通过测定或计算得出M40，通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系，再利用矿物质催化指数MCI修正，最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系。
通过选定标准MCI煤测得冷强度M40，从而求得冷强度与MCI量化对接的基准，从而计算已知冷强度与MCI的情况下可量化预测的热强度。
所述计算得出M40所用的公式为：
M40（预测）= -1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50
其中：Vdaf为挥发份、G为粘结指数、Y为胶质层厚度、ρ为堆密度。
通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系采用公式：
CSR1（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ
注：α、β、γ均为回归系数。
所述的矿物质催化指数MCI计算公式为：
其中， Ad为灰分，Vdaf为挥发份。
利用矿物质催化指数MCI修正指，利用下述公式确定炼焦煤MCI和焦炭CSR模型之间的关系：
CSR（预测）= CSR1-n (MCI-δ)
式中：n为 ，δ为 。
最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系指得出公式如下：
CSR（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ-（MCI-δ）×n
选用以山西柳林煤为基准，δ=1时，公式为：
CSR（预测）= -0.032×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）2 +6.336 ×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）-241.18-（MCI-1.0）×5.7。
本发明同现有技术相比具有的有益效果是：
本发明提供一种新的焦炭热强度预测方法，可以在配煤阶段就对焦炭的热强度进行预测，不需要通过大量实验，减少试验环节的试错投入。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步说明：
图1为焦炭冷强度M40对焦炭CSR的影响图；
图2为矿物催化指数与焦炭热性质的关系图。
具体实施方式
通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，炼焦煤通过测定或计算得出M40，通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系，再利用矿物质催化指数MCI修正，最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系。
其核心技术通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系，再利用矿物质催化指数MCI修正，即为通过选定标准MCI煤测得冷强度M40，从而求得冷强度与MCI量化对接的基准，从而计算已知冷强度与MCI的情况下可量化预测的热强度。
（1）焦炭冷强度与焦炭热强度的关系
炼焦强粘结煤在炼焦过程中首先软化熔融，然后固化成焦，其熔融充分性和固化时间等决定了焦炭的冷强度。在加热制度基本稳定的前提下，焦炭冷强度主要取决于炼焦煤的特性，而焦炭热强度又受焦炭冷强度的影响。
首先焦炭冷强度M40 值可通过焦化企业实际测得的结果或根据汾渭能源所选的山西省柳林地区50个煤质样本，建立的焦炭冷强度M40模型；
汾渭能源根据炼焦煤煤质指标挥发份Vdaf、粘结指数G、胶质层厚度Y与堆密度ρ建立冷强度M40的预测模型：
M40（预测）= -1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50 （1）
其次在同等碱金属影响下即催化指数MCI相同情况下（对应式（6）中的δ），我们得出抗碎强度M40与焦炭热强度CSR的关系，具体见图1。
从图可以看出，焦炭M40与焦炭CSR从总体趋势上呈现一定的相关性。可见一定质量的焦炭冷强度是焦炭热强度的保证。
CSR1（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ （2）
注：α、β、γ均为回归系数
（2）煤灰成分对焦炭热强度CSR影响
大量焦炉实验显示，灰成分是影响焦炭热性质的重要因素，灰成分对焦炭热性能的影响是通过灰成分对CO2反应性的催化作用来实现的。
焦炭中的灰成分是由炼焦煤带入的，不同区域、不同矿区在不同时间段开采的炼焦煤中灰成分有较大差别。
煤种灰成分主要包括SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、P2O5、MnO、K2O、Na2O等矿物质，炼焦生成焦炭后，焦炭中的矿物质对焦炭在高炉中的溶损反应有两种催化作用。正催化作用是指矿物质能加速焦炭溶损反应的速度，提高其反应性。对焦炭的溶损反应起正催化作用的矿物质有Fe2O3、CaO、MgO、MnO、K2O、Na2O等碱金属。负催化作用是指使焦炭溶损反应收到抑制，导致焦炭反应性降低。
用矿物质催化指数(MCI)可综合评价矿物质对焦炭反应性的影响。
（3）
其中
根据汾渭对50个炼焦用煤的试验结果，矿物催化指数MCI对单煤炼制出来的焦炭热性质的影响如图2所示。
CSR与MCI呈现出线性关系：
CSR（预测）= CSR1-n (MCI-δ) （4）
其中：δ为所选基准煤的MCI值，也为常数
CSR1在δ和M40确定时亦为常数
（3）基于焦炭冷强度M40与灰成分下的热强度CSR预测
综合（1）和（2），我们可建立焦炭热强度预测模型：
CSR（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ-（MCI-δ）×n （5）
（4）根据MCI预测CSR的实例
我们以山西地区50个样本为基础建立的CSR预测模型：
上式对应的参数分别为：α=-0.032，β=6.336，γ=-241.18，δ=1，n=5.7，带入上式即可得到以山西柳林地区煤为基准得到的CSR值预测模型：
CSR（预测）= -0.032×（M40）2 +6.336 ×（M40）-241.18-（MCI-1.0）×5.7 （M40为实测值）
或：CSR（预测）= -0.032×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）2
+6.336 ×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）
-241.18-（MCI-1.0）×5.7 （6）
注：δ取1.0是以山西柳林煤为基准；
n取5.7是以二叠纪山西组煤为标准下催化指数的影响。
Claims (8)
1.通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：炼焦煤通过测定或计算得出M40，通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系，再利用矿物质催化指数MCI修正，最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系。
2.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：通过选定标准MCI煤测得冷强度M40，从而求得冷强度与MCI量化对接的基准，从而计算已知冷强度与MCI的情况下可量化预测的热强度。
3.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：所述计算得出M40所用的公式为：
M40（预测）= -1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50
其中：Vdaf为挥发份、G为粘结指数、Y为胶质层厚度、ρ为堆密度。
4.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：通过线性回归分析得出焦炭M40与焦炭CSR之间的关系采用公式：
CSR1（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ
注：α、β、γ均为回归系数。
5.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：所述的矿物质催化指数MCI计算公式为：
其中， Ad为灰分，Vdaf为挥发份。
6.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：利用矿物质催化指数MCI修正指，利用下述公式确定炼焦煤MCI和焦炭CSR模型之间的关系：
CSR（预测）= CSR1-n (MCI-δ)。
7.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：最后得出焦炭CSR与焦炭M40和矿物质催化指数MCI之间的关系指得出公式如下：
CSR（预测）=α×（M40）2 +β×（M40）+γ-（MCI-δ）×n。
8.根据权利要求1所述的通过炼焦煤MCI预测焦炭CSR模型的方法，其特征在于：选用以山西柳林煤为基准，δ=1时，公式为：
CSR（预测）= -0.032×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）2 +6.336 ×（-1.14Vdaf+0.036G+1.13Y+87.5+50ρ-50）-241.18-（MCI-1.0）×5.7。
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