CN113808679A - 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法 - Google Patents

一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113808679A
CN113808679A CN202110954786.0A CN202110954786A CN113808679A CN 113808679 A CN113808679 A CN 113808679A CN 202110954786 A CN202110954786 A CN 202110954786A CN 113808679 A CN113808679 A CN 113808679A
Authority
CN
China
Prior art keywords
active
coal
coke
sulfur capacity
active coke
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110954786.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113808679B (zh
Inventor
张慧荣
牛健
郭彦霞
程芳琴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanxi University
Original Assignee
Shanxi University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanxi University filed Critical Shanxi University
Priority to CN202110954786.0A priority Critical patent/CN113808679B/zh
Publication of CN113808679A publication Critical patent/CN113808679A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113808679B publication Critical patent/CN113808679B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Mining
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
    • Y02A50/20—Air quality improvement or preservation, e.g. vehicle emission control or emission reduction by using catalytic converters

Abstract

一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，属于环境与煤化工领域，目的在于研究并发现煤中黄铁矿和方解石与活性焦硫容和脱硝率之间的关系，包括如下步骤：a.对低温脱硫脱硝活性焦原料煤分组取样并测定各样品中活性矿物质含量；b.测定各组活性焦样品的硫容和脱硝率；c.分别建立煤中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型。本发明建立了煤中活性矿物质黄铁矿和方解石与活性焦的硫容和脱硝率的函数关系的预测模型，并利用预测模型可以直接将煤中活性矿物质含量直接转化为活性焦的硫容和脱硝率，从而更直接有效的判断煤样制备活性焦的潜力，更有利于煤基活性焦的推广应用。

Description

一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的 方法
技术领域
本发明属于环境与煤化工领域，具体涉及一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法。
背景技术
非电行业，如焦化、烧结、窑炉等，由于烟温较低（＜200℃）、烟气组成复杂等原因，传统的湿法、半湿法烟气处理技术无法满足超低排放的要求。20世纪60年代开发的活性焦干法烟气脱硫脱硝技术由于具有低温脱硫脱硝活性高，能同时去除多种污染物（重金属、粉尘等），用水量少，能够生成易于回收利用的副产品等优点，被认为是一种较有效、经济、先进的烟气深度净化技术。
煤基活性焦是目前唯一一种得到大规模生产应用的活性焦。已有研究表明：煤种对活性焦的理化结构有显著影响，煤化程度较高的无烟煤制备得到的活性焦微孔较丰富，煤化程度低的褐煤制备得到的活性焦中孔丰富。进一步研究煤的组成对制备活性焦的调控机制对推动煤基活性进一步的推广应用具有重要的指导意义。
煤是由有机质和无机质组成的混合物，有机质在活性焦中主要作为碳骨架，其中无机质虽然含量较少，但在活性焦制备过程中对其孔结构和表面化学性质具有显著的影响。煤中无机矿物质含量一般在5~25%，主要包含石英、碳酸盐、硫化物、硫酸盐等。煤中黄铁矿（FeS2，含量一般＜3%）和方解石（CaCO3，含量一般＜8%）等活性矿物质对活性焦制备过程中的炭化（煤热解过程）和活化（活化剂分子（水蒸气和CO2等）刻蚀碳表面）有明显促进作用，并且对脱硫脱硝过程也有显著的影响。目前，尚未有研究针对煤中活性矿物质与活性焦低温脱硫脱硝建立直接联系。
基于现有技术中的上述缺失，需要建立简单、快速、有效地通过煤中活性矿物质含量预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法。
发明内容
本发明的目的在于研究并发现煤中黄铁矿和方解石与活性焦硫容和脱硝率之间的关系，提供一种能够快速预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法及其应用。
本发明采用如下技术方案：
一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，包括如下步骤：
a. 对活性焦制备原料煤分组取样，并测定煤样中活性矿物质的含量，其中，活性矿物质包括黄铁矿和方解石；采用X射线衍射仪（XRD）及eva siroquant定量软件分别测定各组分的活性矿物质黄铁矿（FeS2）和方解石（CaCO3）的含量；
b. 分别测定各组煤样制备活性焦的硫容和脱硝率；
c. 分别建立煤样中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型。
进一步地，步骤a中所述原料煤取样至少三组。
进一步地，步骤c中活性矿物质与硫容和脱硝率的预测模型均采用线性或非线性回归分析法建立。
进一步地，步骤c中，还包括对所述预测模型进行验证和优化。
进一步地，对预测模型进行验证和优化的方法，包括如下步骤：
S1. 按照所述步骤a、b的操作方法，取一组煤样和用该煤样制备的活性焦，分别测量煤样中活性矿物质黄铁矿和方解石的含量以及活性焦的硫容和脱硝率；
S2. 将上述活性矿物质含量输入所述预测模型，分别计算出活性焦硫容和脱硝率；
S3. 将硫容和脱硝率的计算值与测量值进行比较，计算偏差，确定偏差最小的预测模型。
进一步地，煤样中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型，包括如下计算方法：
T1. 测定活性焦原料煤中黄铁矿含量并记为P，测定原料煤中方解石的含量并记为C；
T2. 利用以下公式将活性矿物质转换为活性焦的硫容S和脱硝率Re；
S=K1P1+H1；S=A1P2 2+B1P2+D1；
其中，K1=7.66，H1=60.18，P1的取值范围在0和1.5之间；
A1=10.24，B1=-54.72，D1=129.85，P2的取值范围在1.5和3之间；
Re=L1/(1+(PP0)K 2)+H2；
其中，K2=0.57，H2=-4957.22，L1=4962.18，P0=4323915.82；
S=K3C1+H3；S=A2C2 2+B2C2+D2；
其中，K3=12.05，H3=58.58，C1的取值范围在0和2之间；A2=0.67，B2=-8.59，D2=98.53，C2的取值范围在2和8之间；
Re=K3C1+H3；Re= A3C2 2+B3C2+D3；
其中，K3=4.47，H3=7.96， C1的取值范围在0和2之间；；A3=0.78，B3=-7.99，D3=29.68，C2的取值范围在2和8之间。
本发明的有益效果如下：
本发明利用多元分析方法建立煤中活性矿物质（黄铁矿，方解石）与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型，随后在后续测定活性焦低温脱硫脱硝性能时，直接测定活性焦制备原料煤中活性矿物质，并利用活性矿物质直接代入预测模型计算即可得到活性焦样品的硫容和脱硝率。而本发明的黄铁矿与硫容和脱硝率的预测模型的拟合度均大于0.80，方解石与硫容和脱硝率的拟合度均大于0.90，可见预测模型计算出的计算值与真实值较为接近，可以很好的替代直接检测的方法。
附图说明
图1本发明的预测模型的建立方法的流程图；
图2为煤中黄铁矿含量与活性硫容的散点图及预测模型；
图3为煤中黄铁矿含量与活性焦脱硝率的散点图及预测模型；
图4为煤中方解石含量与活性焦硫容的散点图及预测模型；
图5为煤中方解石含量与活性焦脱硝率的散点图及预测模型。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式，下面将对实施方式中所需要使用的附图做简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域相关人员，还可以根据这些附图获得其它的附图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不能因此限定于以下实施方式。
1、活性焦低温脱硫脱硝性能的预测方法构思
在判断活性焦低温性能是，硫容、脱硝率是判断活性焦性能的重要指标。本发明的构思在于活性焦作为一种分级多孔结构和表面化学性质活跃的材料，结构决定性能，其中，活性焦的结构很大程度上由原料煤的组成决定，即煤的组成对活性焦性能之间必然存在必然的联系。因此，探索、建立并找出煤中活性矿物质与活性焦硫容和脱硝率之间的关系，就能在后续生产制备活性焦，避免盲目尝试。如果煤中活性矿物质与对应生产的活性焦的硫容和脱硝率有固定的线性或非线性关系，通过简单检测煤中活性矿物质的含量，而后，根据煤中活性矿物质含量就能快速、方便确定用该煤制备活性焦的硫容和脱硝率，从而根据硫容、脱硝率确定其性能并用于指导活性焦的生产。
2、活性焦样品的制备
参照图1示出的本发明的关键是含有不同矿物质活性焦样品的制备，具体的制备方法是将宁夏无烟煤进行脱灰处理（灰分＜1%），将黄铁矿（FeS2，0~3%）和方解石（CaCO3，0~8%）通过物理混合的方法添加入脱灰煤中，进而添加30%的粘结剂（煤焦油和沥青的混合物）并通过75℃热成型、600 ℃炭化1h，900℃水蒸气活化1.5 h即得到活性焦样品。最终，活性焦样品记为AC-XFeS2-YCaCO3；其中，X为黄铁矿的添加量，Y为方解石的添加量。
将含有不同矿物质含量的活性焦参考GB/T 35254-2017 进行低温脱硫脱硝性能测试，得到硫容（S）和脱硝率（Re），测量过程如公式（1,2,3）所示，结果如表1所示：
公式（1，2，3）用于计算活性焦样品的硫容和脱硝率，气体流量为200 mL/min，空速为24000 h-1；
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（式1）；
Figure 51983DEST_PATH_IMAGE002
（式2）；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（式3）；
其中，F为模拟烟气总流量（mL/min）；M为活性焦的质量（g）；tq为吸附的化学计量时间，本发明中选取60 min对所有活性焦样品进行硫容的计算；Cin，Cout分别为SO2和NO在进口和出口的浓度，本发明中当活性焦样品脱硝速率达到平衡时计算得到该活性焦样品的脱硝率。
表1，不同含量活性矿物质活性焦硫容、脱硝率的测定值
Figure 408271DEST_PATH_IMAGE004
通过活性矿物质含量与活性焦硫容和脱硝率建立线性和/或非线性关系，如图2,3,4,5所示。
测定活性焦原料煤中黄铁矿含量并记为P，测定原料煤中方解石的含量并记为C；利用以下公式将活性矿物质转换为活性焦的硫容（S）和脱硝率（Re）；S=K1P1+H1；S=A1P2 2+B1P2+D1；其中，K1=7.66，H1=60.18，P1的取值范围在0和1.5之间；A1=10.24，B1=-54.72，D1=129.85，P2的取值范围在1.5和3之间；Re=L1/(1+(PP0)K 2)+H2；其中，K2=0.57，H2=-4957.22，L1=4962.18，P0=4323915.82。S=K3C1+H3；S=A2C2 2+B2C2+D2；其中，K3=12.05，H3=58.58，C1的取值范围在0和2之间；A2=0.67，B2=-8.59，D2=98.53，C2的取值范围在2和8之间；Re=K3C1+H3；Re=A3C2 2+B3C2+D3；其中，K3=4.47，H3=7.96，C1的取值范围在0和2之间；；A3=0.78，B3=-7.99，D3=29.68，C2的取值范围在2和8之间。
以上所述仅为本发明的一个实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：包括如下步骤：
a. 对活性焦制备原料煤分组取样，并测定煤样中活性矿物质的含量，其中，活性矿物质包括黄铁矿和方解石；
b. 分别测定各组煤样制备活性焦的硫容和脱硝率；
c. 分别建立煤样中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：步骤a中所述原料煤取样至少三组。
3.根据权利要求1所述的一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：步骤c中活性矿物质与硫容和脱硝率的预测模型均采用线性或非线性回归分析法建立。
4.根据权利要求1所述的一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：步骤c中，还包括对所述预测模型进行验证和优化。
5.根据权利要求4所述的一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：对预测模型进行验证和优化的方法，包括如下步骤：
S1. 按照所述步骤a、b的操作方法，取一组煤样和用该煤样制备的活性焦，分别测量煤样中活性矿物质黄铁矿和方解石的含量以及活性焦的硫容和脱硝率；
S2. 将上述活性矿物质含量输入所述预测模型，分别计算出活性焦硫容和脱硝率；
S3. 将硫容和脱硝率的计算值与测量值进行比较，计算偏差，确定偏差最小的预测模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法，其特征在于：煤样中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型，包括如下计算方法：
T1. 测定活性焦原料煤中黄铁矿含量并记为P，测定原料煤中方解石的含量并记为C；
T2. 利用以下公式将活性矿物质转换为活性焦的硫容S和脱硝率Re；
S=K1P1+H1；S=A1P2 2+B1P2+D1；
其中，K1=7.66，H1=60.18，P1的取值范围在0和1.5之间；
A1=10.24，B1=-54.72，D1=129.85，P2的取值范围在1.5和3之间；
Re=L1/(1+(PP0)K 2)+H2；
其中，K2=0.57，H2=-4957.22，L1=4962.18，P0=4323915.82；
S=K3C1+H3；S=A2C2 2+B2C2+D2；
其中，K3=12.05，H3=58.58，C1的取值范围在0和2之间；A2=0.67，B2=-8.59，D2=98.53，C2的取值范围在2和8之间；
Re=K3C1+H3；Re= A3C2 2+B3C2+D3；
其中，K3=4.47，H3=7.96， C1的取值范围在0和2之间；；A3=0.78，B3=-7.99，D3=29.68，C2的取值范围在2和8之间。
CN202110954786.0A 2021-08-19 2021-08-19 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法 Active CN113808679B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110954786.0A CN113808679B (zh) 2021-08-19 2021-08-19 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110954786.0A CN113808679B (zh) 2021-08-19 2021-08-19 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113808679A true CN113808679A (zh) 2021-12-17
CN113808679B CN113808679B (zh) 2023-07-21

Family

ID=78941459

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110954786.0A Active CN113808679B (zh) 2021-08-19 2021-08-19 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113808679B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111487363A (zh) * 2020-05-07 2020-08-04 内蒙古浦瑞芬环保科技有限公司 一种测定脱硫脱硝活性炭性能的方法及其应用

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120232863A1 (en) * 2011-03-09 2012-09-13 Chevron U.S.A. Inc. Method for predicting adsorbent performance
CN109711589A (zh) * 2019-02-01 2019-05-03 江苏方天电力技术有限公司 一种基于大数据的scr脱硝系统运行优化方法和系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120232863A1 (en) * 2011-03-09 2012-09-13 Chevron U.S.A. Inc. Method for predicting adsorbent performance
CN109711589A (zh) * 2019-02-01 2019-05-03 江苏方天电力技术有限公司 一种基于大数据的scr脱硝系统运行优化方法和系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111487363A (zh) * 2020-05-07 2020-08-04 内蒙古浦瑞芬环保科技有限公司 一种测定脱硫脱硝活性炭性能的方法及其应用
CN111487363B (zh) * 2020-05-07 2022-08-16 内蒙古浦瑞芬环保科技有限公司 一种测定脱硫脱硝活性炭性能的方法及其应用

Also Published As

Publication number Publication date
CN113808679B (zh) 2023-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Westberg et al. Distribution of potassium, chlorine, and sulfur between solid and vapor phases during combustion of wood chips and coal
Frigge et al. Sulfur and chlorine gas species formation during coal pyrolysis in nitrogen and carbon dioxide atmosphere
Bi et al. The effect of biomass addition on pyrolysis characteristics and gas emission of coal gangue by multi-component reaction model and TG-FTIR-MS
Fuller Jr Coal and coal products: analytical characterization techniques. ACS Symposium Series 205
CN113808679B (zh) 一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法
Ge et al. Characteristics of Zhundong coal ash in hematite-based chemical looping combustion
Szymanek et al. Effect of sorbent reactivity on flue gas desulphurization in fluidized‐bed boilers under air firing mode
Fiehl et al. Biogas as a co-firing fuel in thermal processing industries: implementation in a glass melting furnace
Patil et al. Emission characteristics for combustion of sludge with coal in a grate furnace aimed at boiler application
von Bohnstein et al. Comparison of cfd simulations with measurements of gaseous sulfur species concentrations in a pulverized coal fired 1 mwth furnace
Schuetzle et al. The effect of oxygen on formation of syngas contaminants during the thermochemical conversion of biomass
Liu et al. An isotope study of the accumulation mechanisms of high-sulfur gas from the Sichuan Basin, southwestern China
CN110554136A (zh) 一种高炉煤气中硫含量的检测方法
Ma et al. Evolution of hydrogen sulfide in a fluidized bed coal gasification reactor
Das et al. Thermogravimetric and model-free kinetic studies on CO 2 gasification of low-quality, high-sulphur Indian coals
CN115171798A (zh) 一种基于煤中Na含量预测活性炭低温脱硫和/或脱硝性能的方法
Wang et al. Transformation of sulfur in coal during rapid pyrolysis at high temperatures
Liang et al. Highly Dispersed Potassium-Based Nanowire Structure for Selectively Capturing Trace Hydrogen Chloride in H2S/CO2 Environments
Nyashina et al. Ash Composition in the Combustion of Promising Slurry Fuels
Ai et al. Analysis of the Formation Mechanism of Hydrogen Sulfide in the 13# Coal Seam of Shaping Coal Mine
Abdrakhimov et al. Phase Composition of Interstitial Clay and Gas Emissions on Heat Treatment
Dong et al. DFT Study on the Effect of Na on NO Reduction with Nitrogen-Containing Char from Zhundong Coal
Kuttybayevna et al. The obtaining an adsorbent from coal of the field Shoptykol deposit of the Maykuben basin on experimental industrial installation
Zeng et al. The phenomena of secondary weight loss in high-temperature coal pyrolysis
Hassan et al. Emissions of black plumes from the chimneys of indigenous brick making kilns; a compositional study of the blackish particulates

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant