KR20110108968A - 코크스의 냉간 강도 예측방법 - Google Patents

코크스의 냉간 강도 예측방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20110108968A
KR20110108968A KR1020100028492A KR20100028492A KR20110108968A KR 20110108968 A KR20110108968 A KR 20110108968A KR 1020100028492 A KR1020100028492 A KR 1020100028492A KR 20100028492 A KR20100028492 A KR 20100028492A KR 20110108968 A KR20110108968 A KR 20110108968A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
coke
cold strength
lmf
raw coal
conditions
Prior art date
Application number
KR1020100028492A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101185279B1 (ko
Inventor
안진영
이종협
최주희
Original Assignee
현대제철 주식회사
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 현대제철 주식회사 filed Critical 현대제철 주식회사
Priority to KR20100028492A priority Critical patent/KR101185279B1/ko
Publication of KR20110108968A publication Critical patent/KR20110108968A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101185279B1 publication Critical patent/KR101185279B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
    • G01N3/40—Investigating hardness or rebound hardness
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/22—Fuels; Explosives
    • G01N33/222—Solid fuels, e.g. coal
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C10—PETROLEUM, GAS OR COKE INDUSTRIES; TECHNICAL GASES CONTAINING CARBON MONOXIDE; FUELS; LUBRICANTS; PEAT
    • C10J—PRODUCTION OF PRODUCER GAS, WATER-GAS, SYNTHESIS GAS FROM SOLID CARBONACEOUS MATERIAL, OR MIXTURES CONTAINING THESE GASES; CARBURETTING AIR OR OTHER GASES
    • C10J2300/00—Details of gasification processes
    • C10J2300/09—Details of the feed, e.g. feeding of spent catalyst, inert gas or halogens
    • C10J2300/0913—Carbonaceous raw material
    • C10J2300/0943—Coke

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Coke Industry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)

Abstract

본 발명에 의한 코크스의 냉간 강도 예측방법은, 소정의 시험로 조건에서 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 기본적인 예측모델을 구하는 단계; 및 소정의 원료석탄 조건에서 조업조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 기본적인 예측모델을 기초로, 조업조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 최종 예측모델을 구하는 단계; 및 최종 예측모델에 의하여 코크스의 냉간 강도를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

코크스의 냉간 강도 예측방법{Method for predicting of drum index of cokes}
본 발명은 코크스의 냉간 강도 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 석탄품질 및 장입 조건이 반영된 코크스의 냉간 강도(DI)를 예측할 수 있는 코크스의 냉간 강도 예측방법에 관한 것이다.
일반적으로 고로 제철법에 있어 코크스의 사용은 필수적이고, 고강도의 코크스가 안정적으로 공급하기 위하여 원료석탄의 배합설계 과정에서 다양한 배합지표를 활용하게 된다.
높은 미분탄 사용비(Pulverized coal injection ratio), 낮은 코크스비(Coke rate)로 운전되는 대형 고로에서는 코크스의 기계적 강도를 나타내는 냉간강도(drum index, 이하 'DI'라 함)는 매우 중요한 지표이다.
본 발명의 목적은 석탄품질 및 장입 조건이 반영된 코크스의 냉간 강도(DI)를 정확하게 예측할 수 있는 코크스의 냉간 강도 예측방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 코크스의 냉간 강도 예측방법은, 소정의 시험로 조건에서 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 기본적인 예측모델을 구하는 단계; 및 소정의 원료석탄 조건에서 조업조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 기본적인 예측모델을 기초로, 조업조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 최종 예측모델을 구하는 단계; 및 최종 예측모델에 의하여 코크스의 냉간 강도를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또, 품질조건에 관한 지표는, 원료석탄의 유동도(LMF), 휘발분(VM), 전팽창(TD, Total Dilatation), 및 총 불활성성분(TI, Total Inert)을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 품질조건에 관한 지표를 독립변수로 갖는 예측모델은 하기의 수학식 1을 만족하는 것이 바람직하다.
<수학식 1>
DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD)
(상관계수 R2가 0.821 이상)
[여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%).]
또, 원료석탄의 조업조건에 관한 지표는, 장입밀도(BD)인 것이 바람직하다.
또, 품질조건에 관한 지표를 독립변수로 갖는 예측모델은 하기의 수학식 2를 만족하는 것이 바람직하다.
<수학식 2>
DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD) + 12BD
(상관계수 R2가 0.821 이상)
[여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%), BD(bulk density)는 장입밀도(t-coal/m3).]
또, 소정의 원료석탄 조건은 휘발분 : 22 ~ 27 %, LMF : 2.0 ~ 3.2인 것이 바람직하다.
또한, 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.0ㅁ0.3%, 시험로의 온도: 1100℃ 인 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면, 용이하게 코크스의 냉간 강도를 예측할 수 있으며, 휘발분(VM), 유동도(LMF) 등과 같은 품질 조건과 함께 장입조건을 변수로 이용한 예측식을 통해 코크스 품질 영향도를 정확하게 평가할 수 있어, 코크스 품질 예측식의 조업 활용도가 증대되는 이점이 있다.
또한, 코크스의 냉간 강도를 예측할 수 있으므로 공정의 특성이 잘 반영되고 예측 정도가 매우 높으며 조업여건 변화에 따라 쉽게 예측모델을 보완할 수 있으며, 이러한 예측모델을 컴퓨터 등에 적용하여 배합공정의 자동화를 시킬 수 있어 코크스 제조원가를 절감할 수 있는 이점이 있다.
즉, 본 발명은 기존 석탄 품질 관련 영향인자에 장입조건을 대변하는 장입밀도 인자를 추가하여 코크스 강도 예측식의 정도를 향상시키게 된다.
도 1에서는 원료석탄의 단일품종 품질 분석 및 배합 탄종의 건류테스트 결과를 나타낸 도표,
도 2는 본 발명에 따른 품질 관련 지수별 냉간강도(DI)를 실측한 도면,
도 3은 본 발명에 따른 기본적인 예측모델을 이용한 DI 예측값과 실측값 사이의 관계를 나타내는 그래프,
도 4는 본 발명에 따른 조업조건 관련 지수에 대한 냉간강도(DI)를 실측한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 코크스의 냉간강도(DI) 예측 방법은 다양한 지표 중 석탄품질과 관련된 지표 및 조업조건에 관련된 지표를 함께 반영하도록 구성된다. 즉, 본 발명에서는 코크스 품질 예측식을 도출하고, 그 코크스 품질 예측식의 정확도 향상을 위해서 최적 영향인자를 선정하여 이를 정량화하는 과정을 거치게 된다.
우선, 본 발명이 적용되는 코크스 제조시 고강도 코크스를 획득하기 위해서는 원료탄의 배합설계 과정에서 다양한 배합지표를 활용한다. 이와 같은 배합지표로는 석탄의 탄화도 (비트리나이트 평균 반사율, 휘발분(VM; Volatile Matter) 등), 점결성 (유동도(LMF : Logarithm Maximum Fluidity), 전팽창(TD : Total Dilatation) 등), 회분(ASH) 등과 같은 석탄품질과 관련된 영향인자를 이용한다.
다음, 본 발명이 적용되는 코크스 제조시, 석탄의 장입조건 (charging condition)에 따라 코크스 오븐내 탄화실 내부 석탄의 장입밀도 (bulk density)가 달라진다. 이에 따라 제조된 코크스의 품질 편차가 발생하게 된다.
그래서, 본 발명에서는 석탄품질만 고려하여 코크스 강도 예측식을 도출할 경우 예측 정확도가 저하되므로, 장입밀도에 따른 품질영향도 정량화하여 코크스 품질 예측식에 반영하게 된다.
본 발명에 따른 품질 관련 지수별 냉간강도(DI)를 활용하게 된다. 이러한 품질 관련 지수는 고강도의 코크스를 안정적으로 획득하기 위해서 원료석탄의 배합설계 과정에서 다양한 배합지표로 활용하게 된다.
이와 같은 배합지표로는 석탄의 탄화도를 나타내는 지표로 휘발분(VM, Volatile Matter), 강도지수(SI, Strength Index), 비트리나이트 평균반사율(RM, Mean Reflectance of Vitrinite of Coal Texture) 등이 있고, 점결성을 나타내는 지표로 유동도(LMF, Log Maximum Fluidity), 조직평형지수(CBI, Composition Balance Index), 전팽창(TD, Total Dilatation), 총 불활성성분(TI, Total Inert) 등이 있으며, 그 밖에 회분(ASH) 등이 있다.
상기 배합지표들이 소정의 배합범위에 들도록 배합하여 코크스의 품질 조건, 예를 들면 제조된 코크스의 냉간 강도(DI)가 목표 범위에 들도록 고려하여 원료석탄의 배합 설계를 행한다.
그래서, 본 발명에서는 고품질의 코크스를 안정적으로 확보하기 위하여, 조업데이터들 중에서 석탄의 탄화도, 점결성을 나타내는 지표 및 회분에 대한 실제 데이터들을 수집하여 이들 데이터들로부터 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 코크스 냉간강도의 기본적인 예측모델을 구하였다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 코크스의 냉간 강도 예측방법에 따르면, 소정의 시험로 조건에서 원료석탄의 배합지표에 관한 다양한 데이터들, 예를 들면 석탄의 탄화도, 점결성을 나타내는 지표 및 회분에 대한 실제 데이터들을 수집한다.
구체적으로, 배합지표에 관한 데이터들은 석탄의 탄화도를 나타내는 지표로 휘발분(VM, Volatile Matter)이 있고, 점결성을 나타내는 지표로 유동도(LMF, Log Maximum Fluidity), 전팽창(TD, Total Dilatation), 총 불활성성분(TI, Total Inert)이 있다.
원료석탄의 배합지표에 관한 다양한 데이터들을 수집한 후, 제조된 코크스의 냉간 강도(DI)를 종속변수로 하고, 상기와 같이 수집한 데이터들 중에 대한 통계적 유의수준을 분석하여 냉간 강도(DI)에 상관성이 있는 인자들을 독립변수로 선택한다.
도 1에서는 원료석탄의 단일품종 품질 분석 및 배합 탄종의 건류테스트 결과를 나타낸 도표이다.
도 1에서는 원료석탄의 단일품종 품질 분석 및 배합 탄종의 건류테스트 결과를 나타내는 것으로, 구체적으로 40kg의 원료석탄이 장입되는 코크스 시험로에서 12종의 단일탄종과 9종의 배합탄을 소정의 시험로 조건에서 건류하고, 장입탄의 품질과 제조된 코크스의 냉간 강도(DI; 150/15, %)를 측정한 것이다. 여기서, 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.00.3%, 시험로의 온도(건류온도): 1100℃로 하였다. 여기서는 단일탄 1종 및 배합탄 1종을 예시적으로 도시하였다.
이는, 원료석탄을 여러가지 배합방법으로 배합하여 시험로(테스트 오븐)에서 코크스를 제조하고, 제조된 코크스의 품질을 평가하기 위하여 코크스의 냉간 강도(DI)를 구한 것으로, 코크스의 냉간 강도(DI)를 예측하기 위하여 여러 가지 의미가 중첩되는 지수들(예를 들면 LMF, TD, TI)을 중복 사용하게 되면 예측식이 복잡해지게 된다.
따라서, 쉽게 실측 가능하면서도 코크스의 냉간 강도(DI)에 상관성이 있는 원료석탄의 유동도(LMF), 휘발분(VM) 및 전팽창(TD, Total Dilatation), 총 불활성성분(TI, Total Inert)를 독립변수로 선택한다.
도 2는 본 발명에 따른 품질 관련 지수별 냉간강도(DI)를 실측한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에서 원료석탄의 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 기본적인 예측모델을 구하였다.
구체적으로, 독립변수인 원료석탄의 유동도(LMF), 휘발분(VM) 및 전팽창(TD, Total Dilatation), 총 불활성성분(TI, Total Inert)과 코크스의 냉간 강도의 관계를 단계별 회귀분석(Stepwise regression analysis)으로 분석하였다. 이러한 방식은 당업계에 종사하는 자라면 공지된 기술로부터 용이하게 이해될 수 있으므로 상세한 설명은 생략한다.
또, 회귀분석을 통해 VM의 회귀계수, LMF의 회귀계수, 전팽창(TD, Total Dilatation)의 회귀계수, 총 불활성성분(TI, Total Inert)의 회귀계수를 구할 수 있고, 이로부터 독립변수와 종속변수 사이의 소정의 예측모델이 구해지고, 예측모델은 하기의 수학식 1을 만족하게 된다.
[수학식 1]
DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD)
(상관계수 R2가 0.821 이상)
여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%)을 의미한다.
상기와 같이 산출된 기본적인 예측모델에 의하면, 품질관련 지표들을 이용하여 코크스의 냉간 강도(%)를 예측할 수 있는 이점이 있다.
도 3은 기본적인 예측모델을 이용한 DI 예측값과 실측값 사이의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 3은 기본적인 예측모델을 이용한 DI 예측값과 실측값 사이의 관계를 나타내는 그래프로서, 직선 L은 DI 예측값과 실측값이 동일한 경우를 나타내는 직선이다. 이를 통해 품질 관련 지수에 따른 냉간강도의 예측이 대부분이 일치하는 것을 알 수 있다.
다만, 도 3에서 도면부호 A 및 도면 부호 B는 DI 예측값과 실측값이 일부 불일치한 부분이다. 이러한 DI 예측값과 실측값의 불일치한 부분은 석탄의 장입조건 (charging condition)에 따라 코크스 오븐내 탄화실 내부 석탄의 장입밀도 (bulk density)가 달라진다. 이에 따라 제조된 코크스의 품질 편차가 발생하게 된다.
도 4는 본 발명에 따른 조업조건 관련 지수에 대한 냉간강도(DI)를 실측한 도면이다.
그래서, 본 발명에서는 석탄품질만 고려하여 코크스 강도 예측식을 도출할 경우 예측 정확도가 저하되므로, 장입밀도에 따른 품질영향도 정량화하여 코크스 품질 예측식에 반영하여 최종 예측식을 도출한다. 도 4를 참조하면, 조업조건 관련 지표인 장입밀도(B)에 의해 냉간강도 DI가 영향을 받게 됨을 알 수 있다. 여기서, 도 4의 도면부호 M은 장입밀도(B)와 냉간강도 DI는 선형성을 나타냄을 알 수 있다.
우선, 석탄의 장입밀도가 코크스 강도에 미치는 영향도를 평가하기 위하여, 장입밀도를 0.7 ~ 0.8 t-coal/m3으로 변화시키며 건류시험을 하였다. 이는 동일한 건류시험조건에서 수행하였으며, 사용된 장입탄의 품질은 휘발분 : 22 ~ 27 %, LMF : 2.0 ~ 3.2로 하였다.
이처럼, 본 발명에서 최종 예측모델은 본 발명에서 기본적인 예측모델을 이용하고, 독립변수로서 장입조건과 관련된 장입밀도를 이용한다. 여기서, 최종 예측모델은 장입밀도가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 최종 예측모델을 구한다. 상기와 같이 구한 최종 예측모델에 의하여 코크스의 냉간 강도를 예측하였다. 이에 대한 설명은 상술한 기본적인 예측모델과 동일한 과정을 거치므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.
도 4에 도시된 결과에 따른 회귀분석을 통해 BD의 회귀계수를 구할 수 있고, 이로부터 독립변수와 종속변수 사이의 소정의 예측모델이 구해지고, 예측모델은 하기의 수학식 2를 만족하게 된다.
[수학식 2]
DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD) + 12BD
(상관계수 R2가 0.821 이상)
여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%)을 의미하고, BD(bulk density)는 장입밀도(t-coal/m3)로 한다.
상기와 같이 산출된 최종 예측모델에 의하면, 품질관련 지표 및 조업조건 지표를 이용하여 코크스의 냉간 강도(%)를 예측할 수 있는 이점이 있다.
이러한 방식으로 도출된 최종 예측모델은 도 3에 예시된 기본적인 예측모델을 이용한 DI 예측값과 실측값 사이의 관계에서 불일치하는 부분을 보정할 수 있게 된다. 즉, 수학식 2를 만족하는 최종 예측모델을 이용한 예측값과 실측값의 차이는 거의 없게 된다.
따라서, 예측모델을 이용하여 예측된 코크스의 냉간 강도(DI) 값이 원하는 코크스 품질조건을 만족하면 원료의 배합 및 장입조건으로 간주하고, 예측된 값이 원하는 냉간 강도를 벗어나는 경우에는 잘못된 배합 및 장입조건으로 판단하여 독립변수를 조정하여 원하는 코크스 품질조건을 만족시킬 수 있게 된다.
상기 예측모델을 이용하면 용이하게 코크스의 냉간 강도를 예측할 수 있으며, 휘발분(VM), 유동도(LMF) 등과 같은 품질 조건과 함께 장입조건을 변수로 이용한 예측식을 통해 코크스 품질 영향도를 정확하게 평가할 수 있어, 코크스 품질 예측식의 조업 활용도가 증대되는 이점이 있다.
또한, 코크스의 냉간 강도를 예측할 수 있으므로 공정의 특성이 잘 반영되고 예측 정도가 매우 높으며 조업여건 변화에 따라 쉽게 예측모델을 보완할 수 있으며, 이러한 예측모델을 컴퓨터 등에 적용하여 배합공정의 자동화를 시킬 수 있어 코크스 제조원가를 절감할 수 있는 이점이 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 소정의 시험로 조건에서 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 상기 원료석탄의 품질조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 상기 독립변수가 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 기본적인 예측모델을 구하는 단계; 및
    소정의 원료석탄 조건에서 조업조건에 관한 지표 데이터를 수집하고, 상기 기본적인 예측모델을 기초로, 상기 조업조건에 관한 지표 데이터들을 독립변수로 하여 상기 독립변수가 상기 코크스의 냉간 강도에 미치는 회귀계수를 구하여 최종 예측모델을 구하는 단계; 및
    상기 최종 예측모델에 의하여 코크스의 냉간 강도를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 품질조건에 관한 지표는,
    상기 원료석탄의 유동도(LMF), 휘발분(VM), 전팽창(TD, Total Dilatation), 및 총 불활성성분(TI, Total Inert)을 포함하는 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 품질조건에 관한 지표를 독립변수로 갖는 예측모델은 하기의 수학식 1을 만족하는 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
    <수학식 1>
    DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD)
    (상관계수 R2가 0.821 이상)
    [여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%).]
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 원료석탄의 조업조건에 관한 지표는, 장입밀도(BD)인 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 품질조건에 관한 지표를 독립변수로 갖는 예측모델은 하기의 수학식 2를 만족하는 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
    <수학식 2>
    DI = 104.8 - 1.17×(VM) -0.0335×TI+ 12.35×(LMF) - 0.12×(TD) + 12BD
    (상관계수 R2가 0.821 이상)
    [여기서, DI는 제조된 코크스의 냉간 강도(%), VM은 휘발분(%), LMF는 유동도(log ddpm), TD는 전팽창(%), TI는 총 불활성성분(%), BD(bulk density)는 장입밀도(t-coal/m3).]
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 소정의 원료석탄 조건은 휘발분 : 22 ~ 27 %, LMF : 2.0 ~ 3.2인 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.0ㅁ0.3%, 시험로의 온도: 1100℃ 인 것을 특징으로 하는 코크스의 냉간 강도 예측방법.
KR20100028492A 2010-03-30 2010-03-30 코크스의 냉간 강도 예측방법 KR101185279B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20100028492A KR101185279B1 (ko) 2010-03-30 2010-03-30 코크스의 냉간 강도 예측방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20100028492A KR101185279B1 (ko) 2010-03-30 2010-03-30 코크스의 냉간 강도 예측방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110108968A true KR20110108968A (ko) 2011-10-06
KR101185279B1 KR101185279B1 (ko) 2012-09-21

Family

ID=45026353

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20100028492A KR101185279B1 (ko) 2010-03-30 2010-03-30 코크스의 냉간 강도 예측방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101185279B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104164246A (zh) * 2014-08-22 2014-11-26 江苏沙钢集团有限公司 一种适合顶装焦炉的配煤专家系统
CN106033483A (zh) * 2015-03-19 2016-10-19 中国矿业大学 基于支持向量机的煤质快速分析
KR20210079724A (ko) * 2019-12-20 2021-06-30 현대제철 주식회사 코크스 냉간강도 예측방법
KR20210079723A (ko) * 2019-12-20 2021-06-30 현대제철 주식회사 배합탄의 냉간강도 반사율 분포 지수 도출방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104089845A (zh) * 2014-07-16 2014-10-08 拜城县众泰煤焦化有限公司 一种粘结指数测定仪及其使用方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3914641B2 (ja) 1998-08-19 2007-05-16 新日本製鐵株式会社 コークス強度の推定方法
JP4224948B2 (ja) 2000-10-03 2009-02-18 Ｊｆｅスチール株式会社 冶金用コークス強度の推定方法
JP2004026902A (ja) 2002-06-21 2004-01-29 Nippon Steel Corp コークス強度推定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104164246A (zh) * 2014-08-22 2014-11-26 江苏沙钢集团有限公司 一种适合顶装焦炉的配煤专家系统
CN106033483A (zh) * 2015-03-19 2016-10-19 中国矿业大学 基于支持向量机的煤质快速分析
KR20210079724A (ko) * 2019-12-20 2021-06-30 현대제철 주식회사 코크스 냉간강도 예측방법
KR20210079723A (ko) * 2019-12-20 2021-06-30 현대제철 주식회사 배합탄의 냉간강도 반사율 분포 지수 도출방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR101185279B1 (ko) 2012-09-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101185279B1 (ko) 코크스의 냉간 강도 예측방법
JP4691212B2 (ja) 石炭の膨張率の測定方法、石炭の比容積の推定方法、空隙充填度の測定方法及び石炭配合方法
KR101311959B1 (ko) 코크스 품질 예측 방법
CN104484495A (zh) 焦炭粒度的预测方法
KR101649672B1 (ko) 시료의 품질 예측방법 및 이를 이용한 코크스의 열간강도 예측방법
KR101100537B1 (ko) 코크스의 냉간 강도 예측방법
KR101311955B1 (ko) 코크스 품질 예측 방법
KR101100589B1 (ko) 코크스의 고온 강도 예측방법
KR101225370B1 (ko) 코크스의 반응성 지수 예측방법
KR102299553B1 (ko) 코크스 냉간강도 예측방법
JP5655684B2 (ja) 成形コークスの強度推定方法
KR101205026B1 (ko) 코크스의 고온 강도 예측방법
Todoschuk et al. Development of coke strength after reaction (CSR) at Dofasco
KR101121813B1 (ko) 코크스 열간강도 예측 장치 및 방법
KR101466475B1 (ko) 코크스의 회분 예측방법
KR102144195B1 (ko) 배합탄의 반사율 분포지수 도출방법
Stankevich et al. Predicting CSR and CRI of coke on the basis of the chemical and petrographic parameters of the coal batch and the coking conditions
KR102299551B1 (ko) 배합탄의 냉간강도 반사율 분포 지수 도출방법
KR101466481B1 (ko) 코크스 공정의 황화수소 발생량 예측방법
KR101205108B1 (ko) 코크스 제조용 원료탄의 유동도 예측방법
JP3051193B2 (ja) 冶金用コークスの製造方法
KR101277955B1 (ko) 고로 취입용 미분탄의 발열량 추정방법
KR101160023B1 (ko) 코크스의 고온 강도 예측방법
CN116751602A (zh) 新型煤岩配煤方法和装置
KR100928539B1 (ko) 코크스 제조용 석탄의 압축강도의 측정방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee