錢寧波，李寒旭，劉銘，潘宗林，趙瑞，林海彬（安徽理工大學化學工程學院，安徽淮南232001）

灰渣組成與灰渣黏溫特性的關聯(lián)度分析

錢寧波，李寒旭，劉銘，潘宗林，趙瑞，林海彬
（安徽理工大學化學工程學院，安徽淮南232001）

摘要：利用高溫旋轉(zhuǎn)黏度計測定灰渣黏溫特性，對測得的40種灰渣黏溫特性作圖，整理得到灰渣黏溫特性的特征值。采用灰色關聯(lián)分析法，對灰渣組成與灰渣黏溫特性特征值進行了關聯(lián)度分析。

關鍵詞：灰渣組成；黏溫特性；灰色關聯(lián)度分析

氣流床氣化爐均是以液態(tài)形式排渣，根據(jù)爐墻結(jié)構的不同，分為耐火磚技術和水冷壁技術。無論對于耐火磚技術還是水冷壁技術，以液態(tài)形式排渣的氣流床氣化爐，煤灰高溫熔融性和流動性對氣流床氣化爐水冷壁的適宜掛渣厚度和排渣性能起著決定性的作用，也是影響氣流床氣化爐長周期正常穩(wěn)定操作的重要因素，而灰渣組成與煤灰的黏溫特性有著密切的關系。根據(jù)灰色理論，灰色關聯(lián)分析可以用于比較灰渣體系中各對比因素（灰渣組成、特征參數(shù)）與參考因素（黏溫特性）的關聯(lián)程度，一般關聯(lián)度越大，其相對影響程度也越大。本文首先將測得的40個灰渣的黏溫特性按照玻璃體渣和非玻璃體渣分為兩類，分別進行灰渣組成對黏溫特性的關聯(lián)度分析，即分析灰渣組成及其對黏溫特性影響的重要程度，這對于改善灰渣黏溫特性具有一定的參考價值。

1　實驗方法

選用40種灰成分差別較大的灰樣，煤灰黏度采用DL/T660—2007煤灰高溫黏度實驗方法測定，黏度測定后畫出灰渣黏溫特性曲線，作圖找出溫度為1400℃和1600℃對應的黏度值（記作η1400和η1600）以及黏度為5Pa·s和25Pa·s各自對應的溫度值（記作T5和T25）。對于非玻璃體渣，同時還找出了它們的臨界溫度（Tcv）和臨界黏度（ηcv）?；以煞旨疤卣鲄?shù)見表1。

表1　灰渣成分及特征參數(shù)Tab.1 Ash chemieal composition and feature parameter of coal samples（wt%）

2　灰色關聯(lián)分析法的應用

2.1灰渣組成對玻璃體渣黏度的影響

采用灰色關聯(lián)法計算各組分及特征參數(shù)與參考因素的關聯(lián)度，具體計算方法參照文獻[2]。計算結(jié)果如表2所示。

表2　玻璃體渣樣本的關聯(lián)度分析結(jié)果Tab.2 Relevance analysis results of glass- slag samples

從關聯(lián)度看出，組分及特征參數(shù)對η1400和η1600影響的重要程度由大到小的順序為：

η1400：P2O5＞酸堿比＞硅鋁比＞SiO2＞MnO＞Al2O3＞K2O＞TiO2＞CaO＞SO3＞MgO＞Fe2O3＞Na2O

η1600：酸堿比＞硅鋁比＞SiO2＞P2O5＞Al2O3＞TiO2＞CaO＞SO3＞K2O＞Fe2O3＞MnO＞MgO＞Na2O

從以上排序結(jié)果可以看出：酸堿比和硅鋁比對η1400和η1600影響最大，說明控制酸堿比和硅鋁比十分重要；此外各組分對η1400和η1600影響順序卻不一致，說明隨著溫度的升高或降低，各組分對灰渣黏度的影響程度發(fā)生了變化。

從關聯(lián)度看出，組分及特征參數(shù)對T5和T25黏度影響的重要程度由大到小的順序為：

T5：SiO2＞Al2O3＞硅鋁比＞TiO2＞酸堿比＞CaO＞SO3＞ P2O5＞K2O＞MgO＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

T25：Al2O3＞SiO2＞硅鋁比＞TiO2＞酸堿比＞CaO＞SO3＞P2O5＞K2O＞MgO＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

從以上排序結(jié)果可以看出：SiO2和Al2O3對T5和T25影響最大，可見控制SiO2和Al2O3的含量十分重要；此外各組分與T5和T25的關聯(lián)度大小和排序基本一致，說明各組分對T5和T25影響程度基本不變。

2.2灰渣組成對非玻璃體渣黏度的影響

本部分選用27種非玻璃體渣，各組分及特征參數(shù)酸堿比和硅鋁比共計13個參數(shù)為對比因素，相比玻璃體渣，增加了臨界溫度Tcv和臨界黏度ηcv為參考列，即共計6列為參考列，計算各組分及特征參數(shù)與各參考列的關聯(lián)度。結(jié)果如表3所示。

表3　非玻璃體渣樣本的關聯(lián)度分析結(jié)果Tab.3 Relevance analysis results of nonglass- slag samples

從關聯(lián)度看出，組分及特征參數(shù)對Tcv、ηcv、η1400、η1600、ηcv、T5和T25影響的重要程度由大到小的順序（為便于觀察，特將ηcv與η1400、η1600放一起，Tcv與T5、T25放一起）：

η1400：CaO＞MnO＞SO3＞硅鋁比＞SiO2＞Al2O3＞MgO＞酸堿比＞P2O5＞TiO2＞K2O＞Fe2O3＞Na2O

η1600：硅鋁比＞SiO2＞SO3＞Al2O3＞MgO＞酸堿比＞CaO＞TiO2＞P2O5＞K2O＞MnO＞Fe2O3＞Na2O

ηcv：硅鋁比＞SiO2＞Al2O3＞酸堿比＞K2O＞P2O5＞SO3＞TiO2＞CaO＞MgO＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

Tcv：SiO2＞Al2O3＞硅鋁比＞MgO＞酸堿比＞SO3＞TiO2＞ CaO＞K2O＞P2O5＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

T5：SiO2＞Al2O3＞硅鋁比＞MgO＞酸堿比＞SO3＞TiO2＞K2O＞CaO＞P2O5＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

T25：SiO2＞Al2O3＞硅鋁比＞MgO＞酸堿比＞SO3＞TiO2＞CaO＞K2O＞P2O5＞Fe2O3＞MnO＞Na2O

由以上計算及排序結(jié)果可以看出：各組分及特征參數(shù)對ηcv、η1400、η1600的影響程度排序差異性較大，沒有一定的規(guī)律性；各組分及特征參數(shù)對Tcv、T5、T25的影響程度排序基本一致，影響最大的是SiO2、Al2O3。

3　結(jié)論

（1）對于玻璃體渣：酸堿比和硅鋁比對η1400和η1600影響最大，SiO2和Al2O3對T5和T25影響最大，說明控制酸堿比、硅鋁比、SiO2和Al2O3十分重要；對于非玻璃體渣，各組分及特征參數(shù)對η1400、η1600和ηcv的影響沒有一定的規(guī)律性，而SiO2、Al2O3對T5、T25和Tcv的影響最大，這與玻璃體渣相似。

（2）通過關聯(lián)度的分析結(jié)果還能得出同一組分對同一渣型不同溫度的關聯(lián)度不同，對不同渣型相同溫度的關聯(lián)度也不同的結(jié)論，因此可以推論得出不同渣型的灰渣黏溫特性預測應該選用不同的預測模型，故對于灰渣黏溫特性模型的建立，首先應建立渣型預測模型后，再建立不同渣型的灰渣黏溫特性的預測模型。

參考文獻

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doi：10.3969/j.issn.1008- 553X.2015.02.009

中圖分類號：TQ536.4

文獻標識碼：A

文章編號：1008- 553X（2015）02- 0025- 03

收稿日期：2014- 11- 14

作者簡介：錢寧波（1986-），男，安徽阜陽人，碩士研究生，研究方向：潔凈煤技術，0554- 6668090，15155400787，qianningbo0508@163.com。

The Correlation Analysis of Ash Composition with Ash Sticky Temperature Characteristics

QIAN Ning-bo，LI Han-xu，LIU Ming，PAN Zong-lin，ZHAO Rui，LIN Hai-bin
（College of Chemical Engineering，Anhui Universityof Science and Technology，Huainan 232001，China）

Abstract:Choose 40 coal samples with different ash compositions，using high temperature rotary viscosimeter measured the slag viscosity temperature characteristics; got the viscosity temperature characteristic value by drawing；on the basis of these data，use the greycorrelation analysis method，calculation ofash and the ash stickytemperature characteristics ofeigenvalues ofcorrelation degree，examiningthe influence ofthe temperature characteristics ofash toash stickysituation.

Key words:ash；composition；viscositytemperature characteristics；greyrelational analysis