稻壳与煤的共热解特性

2011年第4期中国农机化No.4, 2011总第236期Chinese Agricultural MechanizationTotal No.236稻壳与煤的共热解特性宋利强,周敏',孟磊2,胡长娥!,雷佳莉',贺国章,魏江红1(1.中国矿业大学化工学院,江苏徐州,221008;2.中国中煤能源股份有限公司新疆分公司,乌鲁木齐市,830011)摘要:利用热重分析仪,对煤(原煤、脱灰煤)和稻壳分别单独及按不同比例混合热解进行了热重实验。结果表明:稻壳对煤的热解有-定的促进作用,随着稻壳添加量的增加,煤热解高峰区向低温区移动，但这种趋势逐渐减小，且对原煤的促进作用较脱灰煤明显。通过相同配比时不同升温速率的对比实验,得出升温速率增大会使热解所需温度升高和半焦产率增加。由于煤与稻壳热解温度区间基本不重叠,其共热解时不存在协同效应。关键词:煤;稻壳;协同效应;共热解中图分类号:S216文献标识码:Adoi; 10.969/.issn. 1006-7205.2011.04.029宋利强,周敏,孟磊.胡长娥，雷佳莉,贺国章,魏江红.稻壳与煤的共热解特性[J].中国农机化, 2011, (4): 114-118SONG Li-qiang, ZHOU Min, MENG Lei, HU Chang e, LEI Jia-li, HE Guo zhang, WEI Jjiang-hong. Co pyrolysis characteristicsof rice hall and coal [J] Chinese Agriculural Mechanization, 2011, (4): 114-118并没有使生物质的转化率明显提高;廖洪强等间在0引言煤与焦炉气共热解体系中加人了少量废塑料，结果随着石油资源的日益短缺，能源在当今世界发展表明废塑料也能起到与富氢气体相同的作用一中的地位越来越重要，近年来世界各国都加大了对能“增油降水”。源研究开发的力度。生物质则是-一种可再生能源,其每生物质作为可再生资源,如果生物质能作为煤年的产量十分可观，对我国一次能源的贡献约为热解的供氢剂，则必将为煤与生物质的高效清洁利33%。目前，生物质的利用多是以农村的直接燃烧方用带来一场革命。世界各国针对煤与生物质共热解式为主,能量利用率极低,且对环境的污染较严重。为的研究较多,但研究结果与观点并不一致,有些学此,使生物质资源得到高效清洁利用成为各国学者研者认为煤与生物质共热解时存在协同效应789101,0究的热点。有些学者的观点则相反(11,1,.4。 原因可能是实验由于煤结构的复杂性,煤的热解转化率较低,热原料和条件的不同,产生了不同的结论。本实验选解所得焦油量少，且其中重质组分含量较高川"。因用贵州无烟煤(YM)及其经过浮沉而得到的脱灰煤此,对煤的热解的研究多是加氢热解,李保庆叭的研(TM)和稻壳(R)为实验原料,通过其不同配比和不究表明,煤在氢气气氛下的热解转化率大大增加,焦同的升温速率，研究其共热解的影响因素和协同油收率及焦油中的BTX、PCX和萘类含量均有明显效应。增加。廖洪强等1B.4l的研究表明,煤在富含氢的焦炉1实验部分气气氛下热解，也能提高热解转化率，增加焦油及BTX、PCX和萘类的收率，即若能在煤热解的同时提实验采用NETZSCH--STA409C型热重分析仪，供外部的氢源，将有利于煤的热解。而李文等I5]通过测试条件为:样品质量10+0.1mg，氮气气氛，流速对生物质在H2和N2气氛下的热解表明，加氢热解100mL/min,以20C/min升温至1000C。通过与仪器链收稿日期:2010年12月13日修回日期:2011 年3月8日宋利强,男,1986年生,河北邯郸人,中国矿业大学化工学院硕士研究生;研究方向为生物质与煤的综合利用。圖敏,男,1963年生,安徽巢湖人,硕士，中国矿业大学教授,硕士生导师;研究方向为煤化工。孟磊,男,1983年生,安徽萧县人,硕士,中国矿业大学;研究方向为煤炭转化。胡长娥,女, 1989年生,河南南阳人，中国矿业大学硕士研究生;研究方向为煤的综合洁净利用。雷佳莉,女,1986年生,河北冀州人，中国矿业大学硕士研究生;研究方向为煤的综合洁净利用。贺国章,男,1987年生.湖南岳阳人,中国矿业大学硕士研究生;研究方向为煤的综合洁净利用。魏江紅,男,1985年生,内蒙古乌兰察布人，中国矿业大学硕士研究生;研究方向为煤的综合洁净利用。第4期宋利强等:稻壳与煤的共热解特性接的计算机每隔2C采集数据。实验样品的制备方法是破碎至0.2mm下的煤与实验用煤样为贵州无烟煤及其经过浮沉实验得到稻壳分别按质量比9:1、8:2、7:3均匀混合，分别压制成的脱灰煤,生物质样采用稻壳,粒度均小于0.2mm。样型后再破碎至0.3-0.6mm备用。实验样品按表2方案品的性质分析如表1所示。配比。表1煤样和稻壳样的性 质分析(%)工业分析(%)元素分析(9%)样品MuVuyAdFCaCuHaOVaSuYM9.0110.5778.9486.073.892.541.141.21TM1.699.474.0284.8991.53.351.080.71F10.6763.1112.9314.6740.7157.750.550.06注:M.一空气干燥基水分含量;Vor一干燥无灰基挥发份含量;A-干燥基灰分含量;FCor干燥无灰基固定炭含量;C.r-空气干燥基炭含量;H-空气干燥基氨含量;0ar空气干燥基氧含量;N一空气干燥基氦含量;Sur -空气干燥基全硫含量。表2实验样品100样品编号90+-280TN70YYMR 9:17TMR 9:150YM/R 8:2TMR 8:2-8昌1030Y,YM/R 7:3TTMR 7:320120200 40000 800 10002实验结果与讨论;T/C2.1煤与稻壳单独热解图1稻壳TG/DTG曲线图1和图2分别为稻壳与煤单独热解时的TG和02r0.4DTG曲线图。通过两图的比较可以看出,较之稻壳的00-0.2热解，无烟煤的热解起始温度t,较高,与稻壳的热解温98度区间基本不重合;且无烟煤的热解过程更为复杂,随9→Y0.0着温度的升高,无烟煤相继脱除水分和空隙中气体(室02温到350- 400C);以解聚和分解反应为主的一次气体.4(400-5509C);缩聚反应产生的气体和矿物质的分解气880.体(550-1000C),又称二次脱气。86表3表示稻壳、脱灰煤、原煤单独热解的所有热解84C-0.8特性参数,包括挥发分开始析出温度t,,热解终止温度8200 400 600800 1000t,终止温度设定为转化率达到85%的温度点。最大热TrC解速度对应的温度tm和最大失重速率Rm,C表示半焦團2原煤与脱灰煤的TG/DTG曲线的量。表3稻壳、脱灰煤、原煤单独热解特性参数L,和一定程度上反映了物质热解的难易程度"4,C比较表3中和去值可知，低水份低挥发份的无烟(CC)(C) (9%/min)%)煤热解所需温度较高,热解温度区间大,由于无烟煤R288.7450347.7-12.6420.4中矿物质含量相对于脱灰煤较高，热解起始温度有所"M537.957654-0.7488.23降低,热解相对容易，这可能是其中某些矿物质作用的结果。519.3924647.3-0.7983.45116中国农机化2011年2.2煤与稻壳共热解实验值与理论值的差值有增大的趋势,分析可能是稻图3是煤与稻壳按不同配比混合后进行热重壳的作用所致。一方面稻壳对煤的热解有促进作用,从实验所得的TG/DTG曲线图。从图3(a)中可以看而使得实验值小于理论值(如Y, T, T);另一方面,稻出,在相同失重率时,随着稻壳添加量的增加,TG壳热解过程的产物可能会覆盖煤的表面或堵塞煤的空曲线向低温区移动，这可能是由协同效应引起的,隙,从而阻碍了煤的热解,使得理论值小于实验值(如但这种趋势逐渐减小;在相同配比时，原煤的TGY2,Y)。但这些差值均在5%以内,不足以说明存在明曲线较之脱灰煤向低温区移动，这种趋势也在减显的协同效应。从图3(b)可以看出T;和T,基本无差小,这可能是由于协同效应掩盖了原煤中矿物质对异,分析可能是添加的稻壳充当了脱灰煤中脱除的矿热解反应的影响。从图3(b)中看出随着稻壳添加量物质所起的作用。的增加,DTG曲线的最大峰值也增大，这是由于05400C之前主要是稻壳的热解，且原煤的最大失重00-2峰大于脱灰煤的。9590YI(T)105100Y足85员80[95 tYI750fY3(1)70Y3一65R 80-5-13200400 600 800 1000T/Cr2(间)原煤的TG实测值与理论值60600 800,Tl(Dm,T2(D)12(间) TG曲线8580.s-0.075-3。-0T3(CT)T， -1.0F TI”售-1.5一Y1400-20T/'C名25T2-Y3.0-(b)脱灰煤的TG实测值与理论值(T)-3.5-圉4 TG 的实测值与理论值图-4.0-T3-505200040008001000表4是煤与稻壳按不同比例混合热解的特性参数,其中半焦产率理论值由下式计算:(6) DTG曲线Cr=C*(1-P)+C,*P图3煤与稻壳共热解 TG/DTG曲线其中:C一-煤的半 焦产率;图4是煤与稻壳共热解的TG曲线和理论计算C,一稻壳半 焦产率;值的比较图，其理论计算值是假设煤与稻壳在共热P---稻壳添加比例。解时互不影响，由单独煤与稻壳的TG与其所占比通过表4与表3的对比可以看出，稻壳的添加使例的乘积加和而得。从图中可以看出，在400C(即煤煤L,和t,均降低,但随着添加量的增加,这种作用有所开始热解)之前,其实验值与理论值基本是一样的;下降。这是由于:一方面稻壳热解后残留的碱金属对煤随着温度的升高，原煤与稻壳混合共热解的TC的热解有一定的促进作用,且稻壳作为外部氢源,起到了第4期宋利强等:稻壳与煤的共热解特性- -定的供氢作用;另-方面,在煤热解之前,稻壳的软min计算得来的，故并不能说明是协同效应使得差值化熔融可能会堵塞煤中的空隙，从而不利于煤挥发份增大。的逸出。表中热解半焦产率实验值与理论计算值虽出3结论现差异,但差异均在5%以内,不足以说明协同效应的存在。1)煤与稻壳共热解时,随着稻壳添加比例的增加,表4煤与稻壳共热解特性参数热解起始温度n,和最大失重率Rm逐渐增大，而热解终CCT温逐渐降低。样品，(C) (C(%/min) (%)(%)2)由于煤与稻壳的热解区间基本不存在交集，因此煤与稻壳共热解时没有明显的协同效应。Y280.7 880 350.5/630 -1.34 74.35 77.15为此，可以在稻壳热解气气氛作用下，对煤进行热重分析以检验其协同效应的存在;或在升温速率较Y2291.3 858352.8/600-2.7572.12 70.84快的自由落下床反应器中进行，以减小升温时间的y, 291.6 842351.8/582-3.9865.70 64.54影响。3)增大升温速率会使失重速率峰明显增大，但失7; 282.9 888 352.5/610 -1.30 79.73 81.45重曲线向高温区移动,半焦产率也增大。72 291.3 876 351.4/563 -2.59 71.15 74.66参考文献T 289.4 834 349.7/554-3.8066.92 67.88[1]马林转,何屏,王华.煤与生物质的热解[n. 贵州化工，2004,29(1): 20-232.3升温速率对共热解的影响[2]李保庆.煤加氢热解研究I宁夏灵武煤加氢热解的研究[J]燃料化学学报, 1995, 23(1): 57~60.105[3]廖洪强,李保庆，张碧江，煤- -焦炉气共热解特性研究IV甲100;→Y240.510烷和一氧化碳对热解的影响m燃料化学学报, 1998, 26(1):9513-17.90-1.0.g[4] Hongqiang Liao, Baoqing Li and Bijang Zhang. Co-pyrolysis, Y2(D)-1.58-2.0of coal with hydrogen-rich gases1 小] Coal pyrolysis underk 80coke -oven gas and synthesis gas, Fuel, 1998, 77: 847~7SY2(30C/min).0851.70.5[5]李文，李保庆，孙成功，等.生物质热解、加氢热解及其与6s一 20 40000 800一 1000煤共热解的热重研究J]. 燃料化学学报，1996, 24(4):r/C341-347. .圈5不同升温速率共热解的TG/DTG曲线[6]廖洪强，李保庆，张碧江煤一焦炉气共热解特性及其增油减图5是添加20%稻壳，升温速率分别为20C/min水方法研究[J].煤炭转化, 1998, 21(3): 55-58.和30C/min的共热解TC/DTC曲线。从图5中可以看[7] H Haykini -Acma, s Yaman. Interaction between biomass and出,随着升温速率的增大,失重速率峰明显增大,失重diferent rank coals during co-pyrolysis [0]. Renewable Energy,速率最大处的温度(.)和最大失重速率(R.)均有所提2010, 35: 288-292.高,失重曲线向高温侧移动，即在相同的失重量下,所[8] GuoKai, Li Weizhen, Wang Liqun, Song Xu. Co -pyrolysis需的热解温度和热量越高。在相同的温度下,升温速率reaction and interaction efects of coal -biomass (com stalk)越小,热解越充分,余量也越小，最后的半焦产率越小，blends [J]. Journal of Zhengzhou University of Light Industry即热解转化率越高。分析原因可能是:- -方面升温速率(Natural Science ), 2008, 23: 77-80.的增加会使颗粒较快的达到所需热解温度，有利于热[9] Wang Peng, Wen Fang, Bian Wen, Deng Yiying. Study on the解;但另-方面,升温速率的增加还会使颗粒间受热不co -pyrolysis characteristic of coal and biomass 0 Coal均,温差增大,这义可能给热解带来不利影响。图5中Conversion, 2008, 31: 40-44.升温速率为30C/min时的TG(Y2(30C/min)明显大于[10] Wu Hongxiang, Li Haibin, Zhao Zengli. Thermnogravimetric理论值(Y2(T),其原因是理论值是按升温速率为20C/analysis and pyrolytic kinetic study on coa/biomas blends 0中国农机化2011年Joumal of Fuel Chemistry and Technology, 2009, 37: 538~418.545.[13] H B Vuthaluru. Thermal behaviour of coal/biomass blends[11] Siti Shawalliah ldris, Norazah Abd Rahman, Khudzirduring co pyrolysis []. Fuel Processing Technology, 2003, 85:Ismail, et al. Investigation on thermochemical behaviour141-155.of low rank Malaysian coal, oil palm biom8ss and their[14] Ying Gangpan, EniqueVelo, Luis Puigjaner. Pyrolysis ofblends during pyrolysis via thermogravimetric analysisbiomass with poor coals [I]. Fuel, 1996, 75: 412-418.(TGA) []. Bioresource Technology, 2010， 101: 4584~[15] M J lazaro, R moliner, I Suelves. 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The result shows that the rice hall can do favor to the pyrolysis process ofcoal by reducing the temperature of coal pyrolysis, but this ffect would be mitigated with the biomass increased.And this phe-nomenon of raw anthracite is clearer than that of De- ash anthracite. The compared trial in diferent heating rates was done atthe same proportion, and testied that both the temperature of the co - pyrolysis and the yield of char increased.The synergeticeffect between coals and rice hall during co-pyrolysis wasn't apparent because there is no intersect between the temperatures ofpyrolysis.Keywords: coal; rice hall; synergetic flect; co- pyrolysis(上接第113页)Application of Data Fusion in Monitoring EnvironmentL Heng- can, LI Quan- cai(School of Mechanical Engineering, North China University of Water Resourcesand Electric Power, Zhengzhou, 450011, China)Abstract: Introduced the principles of data fusion, self-adaptive weighting algorithm and D-S evidential reasoning algorithm, a methodwhich' combines self- : adaptive weighting algorithm with D-S evidential reasoning algorithm is used. A distributed multi- -sensor architectureand two-level fusion model for environment monitring is presented. By fusing the data from different sensors in the house of raising, ana-lyzed environmental change. This method overcomes uncertainty and instability from single- sensor. The result indicates that this method im-proves the accuracy of the detection of environment.Keywords: data fusion; monitoring environment; self- adaptive weighting algorithm; D -S eridential reasoning algoithm