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低碳轉(zhuǎn)型背景下的鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型構(gòu)建

2023-05-30 00:53:12毛曉波薛溟楓楊永標(biāo)
工業(yè)加熱 2023年4期
關(guān)鍵詞:道工序鋼鐵企業(yè)高爐

毛曉波,薛溟楓,周 寅,楊永標(biāo)

(1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 無錫供電分公司,江蘇 無錫 214071;2.東南大學(xué),江蘇 南京 210096)

鋼鐵企業(yè)作為我國重要的工業(yè)企業(yè),是一種能源、資源密集型企業(yè),我國非常重視鋼鐵企業(yè)的節(jié)能減排工作的開展,并取得了一定的成績??梢哉f減少碳排放量早已成為國際共識[1]。我國作為二氧化碳排放量很高的發(fā)展中國家,也必須積極應(yīng)對全球氣候變化問題。目前我國已經(jīng)將二氧化碳排放量的年下降比納入了社會發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中長期規(guī)劃中。然而我國的減排工作正面臨著發(fā)展經(jīng)濟(jì)與大力開展減排工作的矛盾[2]。大力推進(jìn)節(jié)能減排工作往往需要付出一定代價。由于我國鋼鐵企業(yè)是二氧化碳排放大戶,因此可以從鋼鐵企業(yè)著手盡力解決這種矛盾。基于該背景鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化方法的研究,引起了很多學(xué)者的重視。如在碳排放優(yōu)化中應(yīng)用了WBCSD、WRI、WSA、IPCC等計算方法,實(shí)現(xiàn)了長流程碳排放優(yōu)化的目的。很多研究成果目前已經(jīng)獲得實(shí)際應(yīng)用,取得了較好的優(yōu)化效果。現(xiàn)對以往研究成果進(jìn)行總結(jié)與歸納,結(jié)合近些年來新興起的低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展理念,設(shè)計一種新的鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型。

1 鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型構(gòu)建

1.1 構(gòu)建生產(chǎn)工序物理模型

構(gòu)建鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)工序物理模型,包括焦化工序物理子模型、高爐工序物理子模型、轉(zhuǎn)爐工序物理子模型[3]。

其中構(gòu)建的焦化工序能源需求物理子模型具體如下:

(1)

式中:H為耗電量,kW·h;J1為焦炭產(chǎn)量,t;J2為焦煤耗量,t;J3為焦油產(chǎn)量,t;T為焦油產(chǎn)率,%;Z為蒸汽需求,t/h;B為苯產(chǎn)率,%;BQ為高爐煤氣(blast furnace gas,簡稱BFG)需求,m3/h;G為煤氣發(fā)生率,%;C為焦?fàn)t煤氣(coke oven gas,簡稱COG)需求,m3/h;K為全焦率,%[4]。

其中焦油產(chǎn)率的計算公式具體如下:

T=25.30-54.20Vdaf+0.852Vdaf2

(2)

式中:Vdaf為焦煤的無灰基干燥揮發(fā)分[5]。

苯產(chǎn)率的計算公式具體如下:

B=5.248+2.514Vdaf+0.587Vdaf2

(3)

煤氣發(fā)生率的計算公式具體如下:

(4)

式中:b為焦煤種類的相關(guān)修正系數(shù)[6]。

全焦率的計算公式具體如下:

K=0.580(A1+FC1)+0.852

(5)

式中:A1為干基灰分對應(yīng)的固定碳含量,%;FC1為干燥基對應(yīng)的固定碳含量,%。

構(gòu)建的高爐工序能源、物質(zhì)輸出輸入規(guī)律物理子模型具體如下:

(6)

式中:Vg為高爐煤氣總量,m3;V1為高爐煤氣中實(shí)際二氧化碳含量,%;V2為高爐煤氣中實(shí)際一氧化碳含量, % ;V3為氫氣含量,% ;V4為甲烷含量, %;V5為氮?dú)夂?CK為碳元素焦比,kg/t;CM為噴煤焦比,kg/t;Cmq為進(jìn)入煤氣的碳素含量, % ;CC為生鐵滲碳含量, %;Cda為合金元素的對應(yīng)還原碳含量,%;Cd6為鐵元素的對應(yīng)還原碳含量,%;Cb為風(fēng)口前燃燒碳含量,%;qc為風(fēng)口前實(shí)際碳素燃燒熱量,J/g;qb為熱風(fēng)帶人的熱量,J/g;q6為鐵的還原吸熱,J/g;qda為合金元素對應(yīng)還原耗熱,J/g;qf為水分分解耗熱,J/g;qs為脫硫耗熱,J/g;qh為鐵水帶走熱量[7],J/g;qgas為煤氣帶走熱量,J/g。

構(gòu)建的轉(zhuǎn)爐工序輸出與輸入物理子模型具體如下式所示:

(7)

式中:M1為轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量,m3/h;M2為轉(zhuǎn)爐煤氣內(nèi)的一氧化碳發(fā)生量, %;M1為轉(zhuǎn)爐煤氣內(nèi)的二氧化碳發(fā)生量, %;M7為二氧化硫發(fā)生量, %;M8為水的發(fā)生量,%;M9為氧氣發(fā)生量,%;M5為氮?dú)獍l(fā)生量;Q6為煙塵氧化熱,MJ/kg;HM為轉(zhuǎn)爐工序中的熱能,MJ;Tf為鐵水熔點(diǎn),℃;Qc為鐵元素的氧化熱,%;Qz為礦石分解耗熱,J/g;eq為鋼水產(chǎn)量,t[8]。

至此完成鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)工序?qū)?yīng)物理模型的構(gòu)建。

1.2 物質(zhì)流配比約束

在鋼鐵企業(yè)技術(shù)水平與設(shè)備配置一定的情況下,對長流程中的物質(zhì)流實(shí)施配比約束,使其物質(zhì)流能夠以不同比例向不同的流股分配[9]。

在物質(zhì)流的配比約束中,將工序中輸入的流體分為四類,第一類是下游第j道工序中產(chǎn)出的不合格品后,向第i道工序返回的物質(zhì)流F(j,i);第二類是來自流程外的原料向第i道工序輸入時的對應(yīng)物質(zhì)流O(i);第三類是第i道工序生產(chǎn)出來的不合格品向本工序內(nèi)循環(huán)應(yīng)用的物質(zhì)流返回的對應(yīng)物質(zhì)流F(i,i);第四類是向第i道工序輸入上道工序生產(chǎn)原料的物質(zhì)流P(i-1)[10]。

同時將輸出流體分為四類:第一類是向第i+1道工序輸出第i道工序中合格產(chǎn)品的物質(zhì)流P(i);第二類是第i道工序中生產(chǎn)出的不合格產(chǎn)品向上游工序內(nèi)循環(huán)應(yīng)用的物質(zhì)流返回的物質(zhì)流F(i,k);第三類是第i道工序面向外界環(huán)境實(shí)施廢棄物排放的對應(yīng)物質(zhì)流D(i);第四類是第i道工序中生產(chǎn)出的不合格產(chǎn)品向本工序中循環(huán)應(yīng)用的物質(zhì)流返回的對應(yīng)物質(zhì)流F(i,i)[11]。

通過下式計算個股流股:

(8)

式中:x為不同的物質(zhì)流股[12]。

在鋼鐵企業(yè)技術(shù)水平與設(shè)備配置一定的情況下,生產(chǎn)長流程可以視為一個比較穩(wěn)定的系統(tǒng),通過下式表示其物質(zhì)流分配系數(shù)矩陣,實(shí)現(xiàn)物質(zhì)流配比約束:

(9)

完成物質(zhì)流的配比約束后,為了更好地優(yōu)化鋼鐵企業(yè)碳排放,對1.1節(jié)構(gòu)建的生產(chǎn)工序物理模型進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建最終的長流程碳排放優(yōu)化模型。

1.3 碳排放優(yōu)化模型構(gòu)建

在低碳轉(zhuǎn)型背景下,分別構(gòu)建焦化長流程碳排放優(yōu)化子模型、高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型、轉(zhuǎn)爐長流程碳排放優(yōu)化子模型,完成鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型的構(gòu)建[13]。

其中在焦化長流程碳排放優(yōu)化子模型的構(gòu)建中,首先確定子模型中的優(yōu)化變量,具體如表1所示。

表1 子模型中的優(yōu)化變量

焦化長流程碳排放優(yōu)化子模型的目標(biāo)函數(shù)是一個由成本目標(biāo)函數(shù)與二氧化碳排放量對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)構(gòu)成的多目標(biāo)函數(shù),具體如下式所示:

(10)

式中:f(x)為焦化長流程碳排放優(yōu)化子模型的多目標(biāo)函數(shù);PCEsj(x)為二氧化碳排放量對應(yīng)目標(biāo)函數(shù);Psj(x)為成本目標(biāo)函數(shù);EFi為碳排放因子;E1為動力消耗的對應(yīng)二氧化碳排放量,kg/m3;Pi為各變量對應(yīng)的單價;P′為生產(chǎn)噸燒結(jié)礦的加工費(fèi)用[14]。

將工藝約束、平衡約束、最大礦石使用量約束、廢料使用量約束、固體燃料使用量約束、非負(fù)約束、三氧化二鋁與氧化鎂約束作為焦化長流程碳排放優(yōu)化多目標(biāo)函數(shù)的約束條件。

將高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的優(yōu)化變量定為高爐渣量、BFG發(fā)生量、鼓風(fēng)量、COG消耗量、BFG消耗量[15]。

該子模型的多目標(biāo)函數(shù)具體如下所示:

(11)

式中:f(x)′為高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的多目標(biāo)函數(shù);PCEgl(x)為高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的二氧化碳排放量對應(yīng)目標(biāo)函數(shù);Pgl(x)為高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的成本目標(biāo)函數(shù)[16]。

將渣中氧化鎂含量、高爐爐渣堿度、產(chǎn)品參數(shù)約束作為高爐長流程碳排放優(yōu)化多目標(biāo)函數(shù)的約束條件。

轉(zhuǎn)爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的優(yōu)化變量定為高爐渣量、南非塊礦、巴西塊礦、海南塊礦、烏球團(tuán)、豫河球團(tuán)礦B、俄礦、錳礦。

該子模型的多目標(biāo)函數(shù)具體如下所示:

(12)

將另外兩個子模型的約束條件作為高爐長流程碳排放優(yōu)化子模型的約束條件。在約束條件通過求解式(10)~式(12),完成低碳轉(zhuǎn)型背景下的鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化。

2 模型性能測試

對于構(gòu)建的低碳轉(zhuǎn)型背景下的鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型,對其性能進(jìn)行測試。

2.1 實(shí)驗(yàn)企業(yè)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)選擇某地區(qū)的一個聯(lián)合鋼鐵企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)企業(yè),該企業(yè)的主要輸出產(chǎn)品是粗鋼,石灰、鐵水、燒結(jié)礦、焦炭等中間環(huán)節(jié)產(chǎn)品僅作為其余工序的輸入原料,不進(jìn)行出售。實(shí)驗(yàn)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)工序情況具體如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)工序情況

該企業(yè)各工序中的二氧化碳排放量數(shù)據(jù)具體如下:

?外購電力排放量:32.58萬t;

?自備電廠排放量:64.52萬t;

?熱風(fēng)爐排放量:452.63萬t;

?石灰窯排放量:75.36萬t;

?煉鋼排放量:5.21萬t;

?煉鐵排放量:596.32萬t;

?燒結(jié)排放量:256.32萬t;

?煉焦排放量:105.24萬t。

利用構(gòu)建模型對該鋼鐵企業(yè)實(shí)施長流程碳排放優(yōu)化,對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行測試。

2.2 成本性能測試

首先測試通過構(gòu)建模型能否降低實(shí)驗(yàn)鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)粗鋼的成本。測試結(jié)果如圖1所示。

圖1 成本測試結(jié)果

根據(jù)圖1的成本測試對比結(jié)果,通過構(gòu)建模型能夠顯著降低生產(chǎn)粗鋼的成本,生產(chǎn)的粗鋼數(shù)量越大,模型降低成本的作用就越明顯,最高成本降低數(shù)值為40元/t。有效證明了構(gòu)建模型具有顯著地降低成本作用。

2.3 二氧化碳排放量性能測試

接著測試構(gòu)建模型是否能夠降低實(shí)驗(yàn)鋼鐵企業(yè)的二氧化碳排放量。選擇兩種二氧化碳排放量較大的工序進(jìn)行測試,分別為高爐與煉鐵,觀察兩種工序中構(gòu)建模型的二氧化碳排放量性能。

高爐工序中二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 高爐工序的二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù)

根據(jù)圖2的二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù),高爐工序中含有10 t鐵時,二氧化碳排放量由55 kg降低到了23 kg,隨著鐵容量的增加降低幅度隨之減小,但整體上呈現(xiàn)降低趨勢,綜上可知,通過構(gòu)建模型優(yōu)化后,高爐工序的二氧化碳排放量得到了顯著降低。

煉鐵工序中二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 煉鐵工序中二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù)

根據(jù)圖3的二氧化碳排放量對比測試數(shù)據(jù),在煉鐵工序中,通過構(gòu)建模型優(yōu)化后,煉鐵工序的二氧化碳排放量也得到了顯著降低,證明了模型有著較好的二氧化碳排放量降低能力。

綜合成本和二氧化碳排放量兩種測試結(jié)果可知,構(gòu)建模型既能實(shí)現(xiàn)鋼鐵企業(yè)長流程下的成本優(yōu)化,也能夠?qū)崿F(xiàn)碳排放方面的優(yōu)化。

3 結(jié) 語

在低碳轉(zhuǎn)型背景下,構(gòu)建了一種新的鋼鐵企業(yè)長流程碳排放優(yōu)化模型,通過物質(zhì)流分配以及針對不同工序設(shè)定不同的約束條件,分別構(gòu)建了焦化工序、高爐工序和轉(zhuǎn)爐工序碳排放優(yōu)化子模型,實(shí)現(xiàn)了成本與碳排放的綜合優(yōu)化,對于鋼鐵企業(yè)的發(fā)展有很大意義。今后將在更大范圍內(nèi)對該模型繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化測試,以取得更加詳細(xì)的測試成果。

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