O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证

徐顺生, 裴斐, 贺家臻, 赵鹏飞. O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证[J]. 环境工程学报, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
引用本文: 徐顺生, 裴斐, 贺家臻, 赵鹏飞. O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证[J]. 环境工程学报, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
XU Shunsheng, PEI Fei, HE Jiazhen, ZHAO Pengfei. Numerical simulation and reliability verification of pulverized coal combustion in rotary kiln and decomposing furnace under O2/CO2 condition[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
Citation: XU Shunsheng, PEI Fei, HE Jiazhen, ZHAO Pengfei. Numerical simulation and reliability verification of pulverized coal combustion in rotary kiln and decomposing furnace under O2/CO2 condition[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086

O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证

    作者简介: 徐顺生(1963—),男,博士,副教授。研究方向:热工过程仿真与优化。E-mail:787749816@qq.com
    通讯作者: 徐顺生, E-mail: 787749816@qq.com
  • 基金项目:
    国家自然科学基金资助项目(51590891);国家自然科学基金青年基金资助项目(51806184);郴州市科技计划重点项目(CZ2013163)
  • 中图分类号: X701

Numerical simulation and reliability verification of pulverized coal combustion in rotary kiln and decomposing furnace under O2/CO2 condition

    Corresponding author: XU Shunsheng, 787749816@qq.com
  • 摘要: 为研究O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术实现CO2和NOx减排的可行性,采用数值模拟的方法对某2 500 t·d−1回转窑和分解炉模型进行了21%O2/79%CO2助燃氛围下煤粉燃烧的研究,对比分析了O2/CO2助燃工况下与空气助燃工况下回转窑、分解炉的模拟结果,并通过实验验证了数值模拟的可靠性。结果表明:与空气助燃工况下相比,O2/CO2助燃工况下回转窑、分解炉的煤粉燃尽率分别为92.41%、91.15%,下降了3.06%、3.51%;分解炉出口处生料分解率为90.54%,下降了2.90%,仍满足生产需求;O2/CO2助燃工况下回转窑、分解炉的NO排放量明显下降,脱硝率分别为74.47%、11.80%;烟气中CO2体积分数从32.23%增加到95.35%,通过简单的处理就可以实现C捕获。上述研究结果为O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术的推广应用提供了参考。
  • 塑料制品在我们的生活中无处不在。2017年,全球塑料产量上升至3.35亿吨[1]。最常见的塑料制品包括聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚氯乙烯(PVC)、聚对苯二甲酸乙二酯(PET)、聚苯乙烯(PS)等。关于海洋中塑料的研究最早发表于20世纪70年代 [2]。在2004年,Thompson等[3]首次提出微塑料的概念,并引起了广泛关注。目前的研究表明微塑料存在于海洋环境[4-5]、淡水环境[6-9]、沉积物[10-11]、土壤[12-13]以及生物体内[14-15]。微塑料在被生物摄食后可造成挤压、占位等,从而导致生物摄食效率降低、生长缓慢、受伤或死亡等 [16-17]。微塑料本身也会释放塑化剂、阻燃剂、抗氧化剂等有毒物质 [18-22] 。此外,微塑料表面还能吸附环境中的疏水性有机污染物,在被水生生物摄食后,会对生物体产生毒性效应 [23-25]

    准确、高效的分析方法是研究微塑料的环境行为及生态毒理学效应的关键前提。欧盟海洋战略框架指令(MSFD)[26]以及美国国家海洋和大气管理局[27](NOAA)分别发布了监测海洋环境中微塑料的实验方法。然而,目前微塑料的提取和分离方法尚未标准化。

    本文综述了已有研究报道的水样、土壤和沉积物、水生生物样品中微塑料的前处理方法,并针对现有方法的优缺点进行比较(表1),对进一步的研究方向进行了讨论。

    表 1  样品前处理方法汇总
    Table 1.  Summary of methods for sample pretreatment.
    前处理方法Pretreatment methods样品基质Sample matrix优点Advantages缺点Disadvantage参考文献Reference
    筛分过滤法过滤筛分水、固体样品浮选上清液可快速分离;通过不同孔径滤网,可对微塑料按照粒径分类没有标准化的孔径尺寸,不同研究可比性低[4, 28-30]
    密度分离法NaCl水、土、沉积物、生物无毒、无害、成本低对高密度微塑料提取效率低[26, 27, 31- 32]
    NaI水、土、沉积物、生物密度高、安全、可重复使用、提取效率高价格昂贵[31, 33-36]
    ZnCl2水、土、沉积物、生物密度高、提取效率高、成本低腐蚀性、危害性[32, 37-40]
    甲酸钾水、土、沉积物、生物稳定性好、成本低目前应用研究较少[41-42]
    聚钨酸钠水、土、沉积物、生物密度高、成本较低吸湿性强[43-44]
    土、沉积物成本低、易操作需要对微塑料进行进一步清洗;目前应用研究较少[45-47]
    密度分离浮选装置土、沉积物直接分离,能够有效减小样品量需要与密度浮选液结合,还需进一步验证及优化[32, 40, 48]
    消解法酸消解 (HCl)水、土、沉积物、生物不能破坏所有有机质[49-52]
    酸消解 (HNO3水、土、沉积物、生物能够去除大部分有机质可能会造成PET等聚合物溶解[34, 49, 53-56]
    碱消解 (NaOH/KOH)水、土、沉积物、生物能去除大部分有机质;对大部分聚合物没有破坏性可能使塑料变色;沉积残留物对光谱信号产生干扰[51-54, 56-61]
    氧化消解 (H2O2水、土、沉积物、生物能去除大部分有机质;对部分聚合物有破坏性[31, 50, 52, 59, 62]
    氧化消解 (Fenton试剂)水、土、沉积物、生物能去除有机质、提取效率高、对光谱信号无影响[27, 63]
    酶消解水、土、沉积物、生物危害小、不会对聚合物造成损害成本高、耗时长[51-52, 63-64]
    其他方法静电分离装置沉积物能够将样品量减小99%不适用于少量样品[65]
    磁提取法水、沉积物对大部分聚合物提取效率高对于复杂样品需与其他方法结合,更适用于饮用水等基质简单的样品;需进一步优化[66]
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    筛分过滤法利用孔径较小的不锈钢或铜制滤网、筛网来截留微塑料,是水样中分离微塑料最常用的方法,也可用于样品密度分离上清液中微塑料的提取 [4, 28-30] 。在土壤或沉积物的预处理中,可通过较大的筛网进行预处理,减少样品体积,再进行密度分离,并通过过滤器或筛网过滤上清液,从而分离微塑料。过滤和筛分法采用的筛网孔径大小决定了分离微塑料的尺寸,文献报道的孔径范围一般在0.038 mm到4.75 mm之间[4, 28-30]。对于孔径较小的滤膜容易堵塞,一般在负压条件下进行,再通过异丙醇溶液(50%,体积分数)将滤膜上的微塑料洗脱,从而提高微塑料的分离效率 [67]。目前并没有标准化的孔径尺寸,导致不同研究结果之间难以进行比较。

    密度分离法的原理是利用样品中微塑料与矿物质等杂质的密度差异来实现提取分离。微塑料的密度范围从0.80 g·cm−3(如硅胶)到1.60 g·cm−3(如PVC、PET)不等,而沉积物的密度通常为2.65 g·cm−3 [4]。首先向样品中加入高密度的饱和盐溶液,充分振荡、搅拌混合均匀,随后静置沉淀直至轻组分微塑料与重组分杂质分层,最后收集上层溶液中的微塑料。目前,密度分离法广泛应用于水样、土壤和沉积物中微塑料的提取。不同的盐溶液密度不同,导致提取效率各不相同。

    NaCl作为密度分离中使用最多的盐类之一,具有价廉易得、无害等优点 [31] ,是MSFD[26]和NOAA[27]推荐使用的前处理方法。PP(密度0.8 g·cm−3)、聚酰胺(PA,密度1.13 g·cm−3)等密度较低的聚合物可通过NaCl达到分离的效果 [32]。然而,由于NaCl溶液密度(1.2 g·cm−3)的局限性,导致高密度的微塑料包括PET(密度1.37—1.45 g·cm−3)和PVC(密度1.16—1.58 g·cm−3)的提取效率较低。而PET和PVC的产量几乎占世界塑料产量的17% [1],通过NaCl溶液进行样品前处理,可能会导致环境中PET和PVC等高密度微塑料的浓度被低估。

    碘化钠(NaI,密度1.8 g·cm−3)是一种用于分离微塑料的高密度溶液。NaI价格昂贵[33-34],研究人员通过减少样品量、回收NaI等方式来降低前处理的成本。Nuelle等[31]对样品通过NaCl分离结合空气溢流(AIO)进行预处理,使初始样品的质量降低80%,再用NaI进行密度分离。通过这两个步骤,既可以有效提取PVC、PET等高密度的微塑料,还能够减少NaI的使用量。Claessens等[34]将样品首先通过洗脱柱中向上的水流和曝气,从而减少样品量,再通过NaI进行密度分离,对PVC的提取效率大幅增加。为了研究NaI的可回收利用性,Kedzierski等[35]在10个循环使用过程后,测定了NaI的溶液密度和损失,发现NaI溶液的密度没有变化,损失为35.9%,证明通过回收NaI的方法可以大大降低前处理成本。Quinn等[36]对比了几种溶液(NaCl、NaBr、ZnBr2、NaI)对沉积物中微塑料的密度分离提取效率,发现NaCl和NaBr的回收率较低(<90%),而NaI和ZnBr2能够有效分离高密度的聚合物,可重现性高。此外,使用NaI和ZnBr2分离只需要对沉淀物进行一次洗涤,而NaCl需要3次洗涤 [36]

    氯化锌(ZnCl2,密度1.6—1.7 g·cm−3)也可用于微塑料的提取和分离,通常与密度分离装置相结合使用 [32, 37-39] ,微塑料的回收率很高,而且使用成本不高。Coppock等[40]比较了NaCl、NaI和ZnCl2溶液进行样品前处理的成本和提取效率,发现ZnCl2是最有效、最便宜的方法。但是,该物质具有很大的危害性和腐蚀性。因此,在使用ZnCl2进行样品前处理时,需谨慎处置并回收利用。

    饱和甲酸钾(K(HCOO))溶液的密度为1.6 g·cm−3,具有稳定性高、成本相对较低、粘度低、可通过过滤重复使用等特点,也被用于密度分离中[41-42]。二水钨酸钠(Na2WO4 ·2H2O)和聚钨酸钠(3 Na2WO4 ·9 WO3 2 H2O)在溶液中的密度都能达到1.4 g·cm−3,因此也可用于微塑料的密度分离[43-44]。但是,聚钨酸钠的价格相对昂贵,相比之下,一些研究者更推荐使用二水钨酸钠。

    Crichton等[45]利用微塑料的亲脂性,建立了一种简单的油提取方法,从固体样品中提取微塑料。干燥的样品与水和菜籽油充分混匀,静置至油、水、矿物质完全分离,微塑料与油结合进入油层,经过转移过滤后提取微塑料,再用乙醇去除表面油脂。在不同环境样品(沉积物和海水)中,使用该油提取微塑料(纤维和碎片)的回收率达到92%—97%。近期,Mani等[46]的研究测试了蓖麻油对4种复杂环境基质中微塑料的分离效率,包括河流和海洋悬浮表面固体、海洋沙滩沉积物和农业土壤。加标回收试验中,该方法对几种微塑料的平均回收率为99%。Karlsson等[47]在盐饱和溶液中加入一滴橄榄油,促进收集上清液中的塑料颗粒,回收率从64%提高到82%。目前关于油提取的研究较少,在微塑料分离后还需洗涤剂清洗,似乎具有一定的局限性,但可以通过油与饱和溶液相结合,来提高微塑料回收率。油提取方法简单、安全、廉价、耗时短,是一种很有前景的方法,亟需进一步验证和优化。

    基于密度分离的浮选装置通常与密度分离液(如ZnCl2)结合使用,主要是通过气体或液体作为流动相,产生上升流带动样品上浮,在上浮的过程中使微塑料从沉积物中分离出来。Imhof等[32]研发了塑料沉积物分离器(MPSS,图1),配有过滤器支架的可移动样品室可将微塑料颗粒直接转移到过滤器上,从而将样品与ZnCl2密度浮选液分离,提取沉积物中的微塑料。然而,Zobkov和Esiukova[48]对MPSS装置进行了评估,发现原始塑料的回收率与Imhof等报道相似,但老化塑料的回收率却低得多,仅为13%—39%。 此外,ZnCl2具有危险性和腐蚀性,pH值低,可能与沉积物中的成分(尤其是碳酸盐)反应,从而导致起泡,严重阻碍分离过程,该MPSS装置还需进一步的测试及优化。Coppock等[40]设计了便携式的沉积物中微塑料分离装置(图2),由PVC管、PVC球阀以及磁力搅拌棒组成,与MPSS原理相似,以ZnCl2作为密度浮选液在浮选过程中分离微塑料,回收率高达92%—98%。然而该方法中PVC管的磨损可能会污染样品,从而影响环境中PVC微塑料的测定。

    图 1  Imhof等报道的塑料泥沙分离装置。[32]
    Figure 1.  The Munich Plastic Sediment Separator (MPSS) reported by Imhof et al. [32]
    (A)组装的设备,包括沉积物容器、竖管以及具备集成过滤器支架和样品室的分隔室。(B)装有滤网支架的分隔室。(C)拆除过滤器支架的分隔室。(D)在滤瓶上处于过滤模式的分隔室。(E)架子和沉积物容器。(F)沉积物容器内部。
    (A) Mounted apparatus consisting of the sediment container, the standpipe, and the dividing chamber with integrated filter holder and sample chamber. (B) Detail of the dividing chamber with mounted filter holder. (C) Detail of the dividing chamber with detached filter holder. (D) Dividing chamber in filter mode on a filter flask. (E) Detail of the rack and the sediment container. (F) Detail of the sediment container interior.
    图 2  Coppock等报道的便携式沉积物中微塑料分离装置[40]
    Figure 2.  The Sediment-Microplastic Isolation reported by Coppock et al. [40]

    样品中的有机质可能会对微塑料的测定产生干扰,因此需要在前处理过程中尽可能去除有机质,同时不影响微塑料聚合物的结构及形貌 [65,68] 。目前的研究中通常采用酸消解、碱消解、氧化消解以及酶消解等方法对样品进行预处理。

    酸消解可以去除样品中的有机质,常用的酸包括 HCl[49]、HNO3 [49]、及混合酸[69]。文献报道HCl不能破坏所有的有机质,因此消解效率不高[50-52]。HNO3被广泛用于酸性消解。然而,HNO3可能会留下油性残留物或组织碎片,导致聚合物的损失或变色[34,53-54]。此外,一些聚合物(如尼龙、PET)容易在高温和高浓度下被酸腐蚀,因此需要选择合适的浓度和温度,从而在合理的反应时间内有效去除样品中的有机质。Naidoo等[55]研究发现HNO3(55%)加热至80 ℃可使鱼组织的消化速度提高26倍。然而,当消解液加热至60℃以上时,可能会造成微塑料的损失,需格外小心[56]。总的来说,酸消解法可能会破坏样品中的聚合物,导致环境样品中的微塑料含量被低估,因此需要首先优化实验中酸的浓度及温度,并谨慎使用。

    利用NaOH或KOH等进行碱消解,可以水解化学键,使蛋白质变性从而消解水生生物组织[57]。使用KOH或NaOH[52]在60 ℃过夜[51]或60 ℃消解24 h[54],是有效的消解处理方法之一。KOH对有机质的去除和塑料的回收具有良好的效果[53,56]。Foekema等[58]研究了KOH溶液对北海鱼样品的消解,发现在2—3周后,有机质完全被破坏。但也有一些研究表明,碱消解会破坏或使塑料变色[54,56,59,60],留下油性残留物和骨质碎片[51,54],或在塑料表面重新沉积残留物,对样品的光谱信号产生干扰 [61]

    过氧化氢(H2O2,30%—35%)作为氧化剂,可有效消解有机质,并且对聚合物几乎没有降解作用[31,50,59]。消解温度是H2O2消解效率的关键因素。例如Cole等[52]报道,在室温下用H2O2 (35%)消解7 d,仅降解25%的有机质;而Avio等[62]报道用H2O2(15%)在50 ℃过夜,可有效去除有机质。除了通过H2O2进行氧化消解外,NOAA推荐采用H2O2(30%)与0.05 mol·L-1的硫酸亚铁溶液( Fenton试剂)在75 ℃下加热消解样品。Hurley等[63]研究了不同消解方法对富含有机质的污泥和土壤样品中8种常见微塑料的提取效率差异,包括H2O2、Fenton试剂氧化消解法,以及NaOH、KOH碱消解法。结果表明,H2O2(80.2%—108%)和Fenton试剂(86.9%—106%)对土壤及污泥中有机质的去除效率均优于NaOH(60.9%—68.6%)和KOH(34.5%—56.8%)。结合提取效率、对微塑料性质的影响以及对光谱信号的影响等多个因素的比较,最终发现Fenton试剂(40 ℃以下,pH值接近3)既能有效去除土壤和污泥中的有机组分,又不会破坏微塑料中的聚合物,具备高效、成本低以及消解快速等优点。

    酶消解法包括使用纤维素酶、脂肪酶、甲壳素酶和蛋白酶等去除有机质和减少部分生物组织[52,64]。与化学消解不同,酶消解的危害性较小,并且不易对微塑料造成损害[51]。对于0.2 g的少量样品,Cole等[52]应用蛋白酶进行酶消解,97%的有机质被降解。然而,这种酶的成本较高,更适用于少量样品的消解[63]。酶消解的另一个缺点是处理样品耗时长,并且每种酶都需要最佳温度和pH值[70]。此外,根据样品的基质不同,有些有机质不能完全消化,需要后续处理去除未消解的碎片。如Karlsson等[47]使用了酶消解法结合H2O2进行再处理,才能够有效破坏所有有机质。

    Felsing等[65]利用塑料颗粒的静电行为达到样品中微塑料提取分离的目的。将样品加入静电金属-塑料分离器,在去除99%的原始样品量的同时,对几种常见微塑料的回收率高达近100%。近期的研究报道了一种磁性提取方法,利用微塑料与Fe纳米颗粒疏水性结合,进而达到磁性提取的目的[66]。该方法对于海水、淡水和沉积物中几种常见微塑料的回收率为78%—93%,可用于密度分离或消解处理后样品中微塑料的进一步提取或饮用水等基质简单的样品前处理。然而对于土壤或沉积物中存在的亲脂性物质可能会导致非特异性结合,从而降低该方法的有效性。此外,Fe纳米颗粒可能会干扰微塑料的后续分析,尽管通过超声处理可以从微塑料表面去除Fe纳米颗粒,但可能会同时破坏微塑料,还需进一步深入研究。

    环境样品和水生生物样品中微塑料的提取和分离方法并不统一,如何能够在去除样品杂质、不破坏微塑料性质的同时,保证微塑料回收率,是前处理的关键。几种提取分析方法并非独立,实验中应根据不同基质的样品,来选取最佳的前处理方法。针对水样、土壤和沉积物等样品,可使用Fenton试剂消解结合密度分离法,来提取分离微塑料。而处理生物样品时,则可使用KOH进行消解并结合密度分离法,去除杂质。未来的研究应从以下几个方面着手:

    (1)结合每种方法的优势,选择更适合的方法组合,来达到最佳的提取和分离效果。比如首先通过静电分离或密度浮选装置等来大大降低样品量,再使用碘化钠等价格昂贵的密度分离浮选液,对微塑料进行进一步的提取和分离。

    (2)对于文献最新报道的如油提取、磁提取、密度浮选装置等分离方法进行进一步的验证及优化。

    (3)对多种提取和分离方法的一致性和准确性进行比较研究。通过开展不同介质中前处理方法比较研究和效果评价,从而筛选出最佳的预处理方法。进而分别建立水样、土壤和沉积物、生物样品等不同介质中微塑料的预处理标准方法,为深入研究微塑料的环境行为及生态毒理学效应奠定基础。

  • 图 1  回转窑结构图

    Figure 1.  Schematic diagram of the rotary kiln structurer

    图 2  分解炉主视图和俯视图

    Figure 2.  Main view and top view of the decomposing furnace

    图 3  分解炉网格划分图和边界条件示意图

    Figure 3.  Mesh of the decomposing furnace and boundary condition diagram

    图 4  2种工况下回转窑Y=0截面温度云图

    Figure 4.  Temperature cloud diagram at Y=0 cross-section rotary of kiln under two working conditions

    图 5  2种工况下Y=0截面NO摩尔分数分布云图

    Figure 5.  NO mole fraction distribution cloud map at Y=0 cross section under two working conditions

    图 6  沿回转窑长度方向各横截面NO质量分数的变化

    Figure 6.  Change of NO mass fraction at each cross section along the Z direction of the rotary kiln

    图 7  2种工况下分解炉X=0截面温度云图

    Figure 7.  Temperature cloud map at X=0 cross-section of the decomposition furnace under two working conditions

    图 8  沿炉高方向各横截面平均温度

    Figure 8.  Average temperature profile at each cross section along the height of the furnace

    图 9  分解炉炉高方向各截面CaO质量流量的变化

    Figure 9.  Change of CaO mass flow rate at each section of the decomposition furnace

    图 10  分解炉炉高方向各横截面CO2在气体中平均体积占比

    Figure 10.  Average volume fraction of CO2 at each cross section of the decomposition furnace

    图 11  2种工况下分解炉X=0截面NO分布云图

    Figure 11.  Cloud map of NO distribution at X=0 section of decomposing furnace under two working conditions

    图 12  分解炉炉高方向各截面NO平均质量流量变化

    Figure 12.  Change of NO average mass flow curve at each section of the decomposition furnace

    表 1  回转窑燃烧器运行参数(基础工况)

    Table 1.  Operating parameters of rotary kiln burner (basic working condition)

    风种类风量/(m3·h−1)风速/(m·s−1)风温/K占比/%
    1次风轴流风5471203068
    1次风内旋流风383120306
    1次风煤风2 10124319
    1次风中心风90140306
    2次风47 0951.31 32092
    风种类风量/(m3·h−1)风速/(m·s−1)风温/K占比/%
    1次风轴流风5471203068
    1次风内旋流风383120306
    1次风煤风2 10124319
    1次风中心风90140306
    2次风47 0951.31 32092
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    表 2  煤样元素分析及工业分析

    Table 2.  Elemental and industrial analysis of coal sample element

    煤粉种类工业分析/%元素分析/%低位热值/(kJ·kg−1)
    MadAadVadFCadCarHarOar(N+S)ar
    A1.6526.806.1165.4487.310.81.20.722 268.8
    B2.0517.2231.8248.9153.842.62.21.422 647.2
    A与B混合(A∶B=4∶6)2.2120.7321.6255.4467.1830.01.41.4222 495.8
      注:Mad为空气干燥基水分含量;Aad为空气干燥基灰分含量;Vad为空气干燥基挥发分含量;FCad为空气干燥基固定碳含量;Car、Har、Oar、(N+S)ar为煤粉中各组分的收到基质量分数。
    煤粉种类工业分析/%元素分析/%低位热值/(kJ·kg−1)
    MadAadVadFCadCarHarOar(N+S)ar
    A1.6526.806.1165.4487.310.81.20.722 268.8
    B2.0517.2231.8248.9153.842.62.21.422 647.2
    A与B混合(A∶B=4∶6)2.2120.7321.6255.4467.1830.01.41.4222 495.8
      注:Mad为空气干燥基水分含量;Aad为空气干燥基灰分含量;Vad为空气干燥基挥发分含量;FCad为空气干燥基固定碳含量;Car、Har、Oar、(N+S)ar为煤粉中各组分的收到基质量分数。
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    表 3  回转窑出口测试数据与计算数据对比

    Table 3.  Comparison of test data and calculation data of rotary kiln outlet

    数据来源烟气温度/K摩尔分数/%
    测点a测点b测点cCO2O2
    测量1 172.51 207.71 231.218.630 04.080 0
    计算1 202.71 234.51 254.819.250 03.800 0
    相对误差0.025 80.022 20.019 10.035 50.068 6
    数据来源烟气温度/K摩尔分数/%
    测点a测点b测点cCO2O2
    测量1 172.51 207.71 231.218.630 04.080 0
    计算1 202.71 234.51 254.819.250 03.800 0
    相对误差0.025 80.022 20.019 10.035 50.068 6
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    表 4  分解炉出口测试数据与计算数据对比

    Table 4.  Comparison of test data and calculation data of decomposing furnace outlet

    数据来源出口烟气温度/K出口烟气成分(摩尔分数)/%
    0.6 m处1.2 m处1.8 m处CO2O2
    测量9931 0161 01931.461.88
    计算1 0101 0211 05432.231.70
    相对误差0.0170.004 90.0340.024 50.096
    数据来源出口烟气温度/K出口烟气成分(摩尔分数)/%
    0.6 m处1.2 m处1.8 m处CO2O2
    测量9931 0161 01931.461.88
    计算1 0101 0211 05432.231.70
    相对误差0.0170.004 90.0340.024 50.096
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-07-16
  • 录用日期:  2019-09-09
  • 刊出日期:  2020-05-01
徐顺生, 裴斐, 贺家臻, 赵鹏飞. O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证[J]. 环境工程学报, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
引用本文: 徐顺生, 裴斐, 贺家臻, 赵鹏飞. O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证[J]. 环境工程学报, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
XU Shunsheng, PEI Fei, HE Jiazhen, ZHAO Pengfei. Numerical simulation and reliability verification of pulverized coal combustion in rotary kiln and decomposing furnace under O2/CO2 condition[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086
Citation: XU Shunsheng, PEI Fei, HE Jiazhen, ZHAO Pengfei. Numerical simulation and reliability verification of pulverized coal combustion in rotary kiln and decomposing furnace under O2/CO2 condition[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(5): 1311-1319. doi: 10.12030/j.cjee.201907086

O2/CO2工况下回转窑和分解炉内煤粉燃烧的数值模拟及可靠性验证

    通讯作者: 徐顺生, E-mail: 787749816@qq.com
    作者简介: 徐顺生(1963—),男,博士,副教授。研究方向:热工过程仿真与优化。E-mail:787749816@qq.com
  • 1. 湘潭大学机械工程学院,湘潭 411105
  • 2. 中南大学能源科学与工程学院,长沙 410083
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(51590891);国家自然科学基金青年基金资助项目(51806184);郴州市科技计划重点项目(CZ2013163)

摘要: 为研究O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术实现CO2和NOx减排的可行性,采用数值模拟的方法对某2 500 t·d−1回转窑和分解炉模型进行了21%O2/79%CO2助燃氛围下煤粉燃烧的研究,对比分析了O2/CO2助燃工况下与空气助燃工况下回转窑、分解炉的模拟结果,并通过实验验证了数值模拟的可靠性。结果表明:与空气助燃工况下相比,O2/CO2助燃工况下回转窑、分解炉的煤粉燃尽率分别为92.41%、91.15%,下降了3.06%、3.51%;分解炉出口处生料分解率为90.54%,下降了2.90%,仍满足生产需求;O2/CO2助燃工况下回转窑、分解炉的NO排放量明显下降,脱硝率分别为74.47%、11.80%;烟气中CO2体积分数从32.23%增加到95.35%,通过简单的处理就可以实现C捕获。上述研究结果为O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术的推广应用提供了参考。

English Abstract

  • 水泥产业是典型的能源和资源消耗密集型产业,也是仅次于电力行业的第二大CO2、NOx排放源,减排形势严峻[1]。O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术是将分离空气制得的高纯度O2与部分再循环烟气混合后通入回转窑和分解炉内助燃,使煤粉在O2/CO2氛围下燃烧,不仅能实现窑尾烟气中CO2的富集和回收,还能降低热力型NOx的排放[2],对水泥行业实现CO2和NOx减排具有重要意义。

    许多学者针对煤粉颗粒在O2/CO2气氛下的燃烧特性展开了大量研究。楚化强等[3]利用数值模拟的方法研究了煤粉在空气和O2/CO2气氛下的燃烧情况,结果表明O2/CO2气氛下燃烧火焰温度较低。何先辉等[4]和SHEN等[5]研究表明,在O2/CO2气氛下,煤粉颗粒的完全燃尽时间延长了20%~25%左右。在流化床锅炉方面,有学者通过搭建中小型实验台[6-9]和数值模拟的方法[10-12]进行了O2/CO2燃烧技术的研究,目前O2/CO2燃烧技术已经逐渐应用在电站锅炉上的实际工程中。但是O2/CO2燃烧技术在水泥生产领域的研究还处于起步阶段,仅有少数研究者进行了初步的探索工作。DAVID等[13]通过建立回转窑氧燃料燃烧过程的三维数学模型发现,在同一氧气浓度下, 火焰长度比在空气条件下燃烧的火焰长度短30%~65%,辐射通量提高2~4.5倍,在相同的燃料消耗率下,可以提高熟料的生产率。FRANCISCO等[14]和MARIO等[15]分别以实验和数值模拟的方式验证了现代窑式燃烧器可在不作额外改造的情况下适用氧燃料燃烧。但三者都只单独进行了回转窑的研究,缺少炉、窑一体的研究,没有进一步研究分解炉中NOx的生成情况和煤粉燃烧特性的改变对生料分解产生的影响,无法支持该技术在水泥回转窑和分解炉上的应用。

    本研究对某公司2 500 t·d−1回转窑和分解炉进行数值模拟,探讨了O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术实现CO2和NOx减排的可行性,对比分析了21%O2/79%CO2助燃工况下与空气助燃工况下回转窑、分解炉的模拟结果,为水泥行业实现O2/CO2燃烧技术的应用提供参考。

  • 考虑到分解炉、回转窑内均为复杂湍流,且有较强旋流和回流,因此,在解决工程问题时,回转窑、分解炉的气相湍流模型都采用了处理旋流和回流运动更准确的重整化群模型(即RNG κ-ε模型)。湍流动能 κ 方程见式(1);耗散率 ε 方程见式(2)。

    式中:uixixj方向上的速度;Gκ为紊动能κ的生成项;μeff为有效黏性系数;C1εC2ε为模型常数;ακαε分别为κε的逆有效普朗特数。

    针对煤粉颗粒的轨迹模拟,选用DPM模型中随机轨道模型对颗粒进行追踪。针对分解炉内燃料燃烧与生料分解的耦合过程,选用组分输运模型结合涡耗散概念模型[16];不考虑回转窑内CaCO3分解反应,针对回转窑内湍流气相燃烧,采用预混燃烧下的涡耗散模型;针对煤粉燃烧过程和挥发分析出过程,选择单步竞争反应速率模型;针对剩余焦炭燃烧过程,选择动力/扩散控制反应速率模型;针对辐射换热过程,均选择P-1模型。在反应产生的NOx中,只计算NO;在分解炉中,只考虑燃料型NO;在回转窑中,只考虑热力型、燃料型NO。

  • 回转窑结构如图1所示。可以看出,1次风携带煤粉与2次风携带煤粉充分混合后燃烧,窑尾烟气通入烟室。考虑到回转窑的厚度,将模型的尺寸设定为60 m×3.6 m。回转窑内的物料区分别为冷却区、烧成区、反应区和分解区,在计算时,将物料区做壁面处理,并分别给定各个区域温度值。

    分解炉几何结构如图2所示。分解炉由上到下分别为上柱室、缩口、下柱室、底锥。在分解炉锥体底部插入1根3次风管,其偏心距离为0.6 m。生料管位于喷煤管的上方,与水平面成60°夹角,斜向下插入分解炉下柱室;在3次风管与生料管之间,斜向下对称插入2根喷煤管,与水平面成26°夹角,与下柱室壁面成35°夹角。

  • 分解炉网格划分和边界条件如图3所示。回转窑内部使用的燃烧器为Duoflex DBC四通道燃烧器,燃烧器结构尺寸与回转窑整体尺寸相差较大,在进行局部加密处理后,网格总数为1.2×106 个,网格质量良好。分解炉网格划如图3(a)所示,用四面体网格对分解炉生料管以下位置进行划分并局部加密,用六面体网格划分其余部分,网格总数约为1.32×106个。

    在回转窑内,物料上表面沿窑体自左向右分别给定温度为1 545、1 650、1 473和1 123 K,各区域长度之比为6∶42∶36∶16,除此之外的其余壁面温度均设为800 K,过量空气系数取α=1.20。通过查询资料获得所需回转窑燃烧器的结构参数,由热平衡测试获得数值模拟边界条件。表1为回转窑燃烧器运行参数。

    分解炉的边界条件如图3(b)所示。基于分解炉的绝热设计,设定整个壁面温度为1 000 K,选择无滑移壁面标准函数进行描述,过量空气系数取α=1.15。在本研究中,分解炉进、出口边界条件为:3次风流量18.62 kg·s−1,温度1 300 K;生料流量35.45 kg·s−1,温度1 140 K,生料中烧失量质量分数35.40%、SiO2质量分数12.36%、Al2O3质量分数2.87%、Fe2O3质量分数1.98%、CaO质量分数44.31%、MgO质量分数3.08%;窑尾烟气流量30 kg·s−1,窑尾烟气温度1 250 K,窑尾烟气中CO2摩尔分数27.12%、O2摩尔分数3.9%、CO摩尔分数0.17%、N2摩尔分数68.81%;煤风速度45 m·s−1,温度321 K;出口压力−1 200 Pa。

    本研究所使用的无烟煤A、烟煤B的工业分析与元素分析见表2。在基础运行工况下,回转窑使用的混煤为无烟煤A与烟煤B按质量比为4∶6混合得到的,煤粉质量流量为1.36 kg·s−1,平均粒径为80 μm;分解炉使用的是烟煤B,煤粉质量流量为2.58 kg·s−1,平均粒径为60 μm。

  • 使用Ansys-Fluent软件进行数值模拟,采用有限体积法对连续相控制方程离散化,使用压力和速度耦合的SIMPLE算法,采用二阶迎风格式,使用TDMA法逐面迭代求解。连续相与颗粒相的相互耦合均采用先对连续相进行求解计算的方法,在达到初步收敛后,加入离散相进行耦合计算。

  • 1)燃烧情况对比分析。在空气助燃氛围和21%O2/79%CO2助燃氛围下,回转窑Y=0截面温度云图如图4所示。回转窑内的火焰形状均呈现“棒槌”型,均匀地充满回转窑截面,但是后者的高温火焰长度较短,出口烟气温度较低,回转窑内平均温度较低,模拟计算得到煤粉燃尽率分别为95.47%和92.41%,O2/CO2工况下燃尽率下降了3.06%,说明煤粉的燃烧特性变差。单独观察21%O2/79%CO2工况,火焰填充度良好,沿回转窑方向温度梯度分明,燃烧稳定。火焰的高温区从回转窑3 m处开始,Duoflex DBC四通道燃烧器伸入回转窑的长度为1 m,说明该工况下燃烧器不会被烧坏,适应性良好,符合生产需求。

    2) NO生成情况对比分析。21%O2/79%N2与21%O2/79%CO2 2种工况是在保证加入O2量、体积比不变的前提下,用同体积的CO2替换N2,因此,可以通过比较2种工况下NO的摩尔分数观察NO的生成情况。在空气助燃和21%O2/79%CO2助燃氛围下,回转窑Y=0截面NO摩尔分数分布云图如图5所示。可以看出,3~13 m区域为煤粉燃烧高温区域,温度高达2 100 K以上,此时回转窑内NO大量生成且热力型NO占据主导,浓度达到最高。高温区后,燃料中的含氮化合物生成少量的燃料型NO,NO浓度迅速下降。在回转窑NO生成过程中,热力型占据主导,因此,NO浓度分布基本遵循窑内温度分布,符合热力型NO生成机理。而21%O2/79%CO2助燃氛围下助燃气体中没有N2 ,根据热力型NO生成原理,可知此时没有热力型NO产生,因此,NO生成量有较大幅度的下降。

    在空气助燃氛围和21%O2/79%CO2助燃氛围下,沿回转窑长度方向各横截面NO质量分数的变化如图6所示。2种工况下NO质量分数的变化趋势基本一致,均为先升高后回落,最终趋于稳定。O2/CO2工况下,NO浓度最高点比空气工况下延迟到达,且最高点的数值较小,这是因为21%O2/79%CO2助燃氛围下无热力型NO生成,且煤粉的燃烧特性变差导致了燃料型NO生成量减少。经换算,在空气工况下和O2/CO2工况下,回转窑出口烟气中NO质量流量分别为0.038 7 kg·s−1和0.009 84 kg·s−1,脱硝率为74.47%。

  • 1)燃烧情况对比分析。在空气助燃和21%O2/79%CO2助燃下,分解炉X=0截面温度云图如图7所示。在分解炉下部的锥体处,3次风与煤粉发生剧烈的燃烧反应,放出大量热量,同时由于生料管入口下方设置的挡板对生料的阻挡作用,此处没有发生生料分解反应,因此,出现了局部高温区域。随后炉内煤粉燃烧放热速度减缓,生料分解大量吸热,炉内温度逐渐下降。2种工况下温度分布特征基本相同,其中O2/CO2工况下高温燃烧区域变小,这说明该处煤粉燃烧特性变差。在2种助燃条件下,沿分解炉高方向各横截面平均温度的变化如图8所示。可以看出,温度变化的基本趋势一致,均为先升高后降低,说明2种情况下流场稳定,燃烧稳定;2条曲线的起点温度不同,是由2种工况下回转窑燃烧状况不同和窑尾烟气温度不同导致的;在炉高2~5 m时,斜向下注入煤粉,与高温3次风充分混合,燃烧后释放出大量热量,使温度迅速达到峰值;在空气工况下,最高横截面平均温度为1 346 K,O2/CO2工况下最高横截面温度为1 271 K;高温区之后,从生料管喷入温度较低且分散性较好的生料,CaCO3迅速吸热发生分解反应,炉内温度降低。空气工况下煤粉燃烧情况良好,模拟计算得到的煤粉燃尽率为94.66%,比O2/CO2工况下燃尽率高3.51%,但此时O2/CO2工况下分解炉内高浓度的CO2在一定程度上抑制了CaCO3分解,生料分解总吸热量减少,导致分解炉内温度超过空气工况。

    2)分解情况对比分析。通过对分解产物CaO和CO2的分析,可很好地说明生料分解状况。图9反映了21%O2/79%N2与21%O2/79%CO2燃烧氛围下分解炉炉高方向各截面CaO质量流量变化情况。2种工况下CaO质量流量变化趋势均为先保持不变,后迅速增长,最后增长减缓。在分解炉4 m处设置有挡板,因此,4 m以下没有生料分解反应发生,从生料管处加入CaCO3,生料吸收煤粉燃烧的热量并快速分解,CaO质量流量大幅度上升,随着分解炉高度的上升,炉内残余生料分解逐渐变缓。造成2种工况分解炉出口CaO质量流量有差异的主要原因是,O2/CO2氛围下炉内CO2浓度较高,抑制了CaCO3的分解反应。最终空气工况与O2/CO2工况出口CaO质量流量分别为18.47 kg·s−1和17.90 kg·s−1,对应的分解炉出口处生料分解率分别为93.44%和90.54%,后者较前者下降了2.90%。2种工况下分解炉炉高方向各横截面CO2在气体中平均体积占比变化情况如图10所示。分解炉内CO2最初体积占比的差异来自窑尾烟气中CO2浓度的差异。在分解炉3 m处,3次风汇入,CO2浓度下降,其中空气工况的下降幅较大。烟气中CO2浓度随着煤粉燃烧而上升,当燃烧趋于平稳时,CO2浓度趋于稳定,分解炉出口处空气工况与O2/CO2工况下CO2体积分数分别为32.23%和95.35%。

    3) NO生成情况对比分析。在空气助燃氛围和21%O2/79%CO2助燃氛围下,分解炉X=0截面NO质量分数分布云图如图11所示。O2/CO2工况下来自窑尾的烟气中NO含量比空气工况下低,此时分解炉内产生的NO绝大部分为燃料型,所以2种工况下NO含量都有一定程度的增加。2种工况下分解炉炉高方向各截面NO平均质量流量如图12所示。开始的4 m几乎没有燃烧反应,大部分煤粉在4~8 m处被燃烧,对应的区域内NO快速生成,此时分解炉内的温度没有到达热力型NO的生成条件,几乎都是燃料型NO。8 m之后,剩余煤继续燃烧,NO缓慢增长,直至出口处。在空气工况下,NO质量流量从0.038 7 kg·s−1增长至0.054 7 kg·s−1,增幅为0.016 0 kg·s−1;在O2/CO2工况下,NO质量流量从0.009 84 kg·s−1增长至0.024 1 kg·s−1,增幅为0.014 2 kg·s−1,燃料型NO的生成主要与煤粉的燃烧情况有关,且O2/CO2工况下分解炉内有更多的还原性气体CO,因此,O2/CO2工况下分解炉内产生的NO较少,经计算,分解炉的脱销率为11.80%。

  • 在本研究中,通过将实测空气工况下的测量数据与模拟计算数据进行比较来判断模型的可靠性。如图1所示,为减少回转窑漏风、散热对测量结果的影响,在距离回转窑尾部出口截面中心0、0.5、1.0 m处的a、b和c 3个测点处进行测量,以测量结果代替窑尾出口实际数据。同理,在距离分解炉出口烟道截面中心0.6、1.2和1.8 m处,测量温度和烟气成分。回转窑、分解炉出口温度和烟气浓度实测平均值和模拟计算结果见表3表4

    表3可知,烟气温度的测量数据与计算数据之间的相对误差小于3%,组分浓度误差小于7%,在工程允许误差范围内,计算模型可靠。模拟数值与测量值产生误差的原因是窑尾漏风。

    表4可知:出口烟气温度的测量数据和计算数据相对误差值相对误差较小,可满足工程需要;烟气成分中O2浓度的测试数据和计算数据的最大相对误差为0.096,但绝对误差很小,基本能满足工程生产的需要。出口烟气中O2成分相对误差偏大的原因可能是炉体漏风和仪器误差共同作用的结果。

  • 1) O2/CO2助燃氛围下回转窑内高温火焰长度比空气助燃氛围下要短,但是火焰填充度较好,温度分布沿窑长方向梯度分明,燃烧依然稳定;Duoflex DBC四通道燃烧器在该工况下适应性良好。

    2) O2/CO2助燃工况下煤粉的燃烧特性变差,回转窑、分解炉中煤粉的燃尽率下降;烟气中CO2浓度较高,抑制CaCO3的分解反应,虽然分解炉出口处生料分解率降低,但仍可满足生产需求。

    3)分解炉出口烟气中CO2摩尔分数从32.23%增加到95.35%,经过简单处理就能实现C捕捉;NO排放量明显下降,分解炉出口处NO浓度为274.5 mg·m−3,低于国家排放标准;O2/CO2烟气循环煅烧水泥技术可实现CO2和NOx的减排,具有良好的应用前景。

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