噴流ガス化のための石炭灰組成からの灰溶融挙動の予測【JST・京大機械翻訳】

Sasi Thulasi; Mighani Moein; OErs Evrim; Tawani Ruchika; Graebner Martin

文献

J-GLOBAL ID：201802290235860162 整理番号：18A1000203

噴流ガス化のための石炭灰組成からの灰溶融挙動の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of ash fusion behavior from coal ash composition for entrained-flow gasification

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巻： 176 ページ： 64-75 発行年： 2018年
JST資料番号： A0298B ISSN： 0378-3820 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

同伴流ガス化において,固体燃料は酸素と水蒸気と接触し,1250~1800°Cの温度でスラグ化条件をもたらす。プロセス温度は自由に選択できないが,石炭灰の融解挙動によって決定される。異なる石炭と流動化剤を混合することにより,灰溶融温度を下げることができ,低い反応器温度での運転と酸素の節約を可能にした。灰溶融挙動はオンラインでは測定できないので,迅速に測定された石炭灰組成を使用することは有益であり,灰溶融挙動を瞬間的に推定することができる。本研究では,世界中の>300の異なる石炭試料を調べた。これは,還元および酸化条件下でのX線蛍光(XRF)分析および標準的な灰溶融挙動から決定された灰組成を含む。系統的アプローチにおいて,灰分成分は計算時間を最適化するために最も重要なものに限定された。ソフトウェアChemmAppを用いて,FToxidとFactPSデータベースに基づく熱力学的平衡を計算した。得られた結果は,灰溶融物の10~100%が10%-pts段階で計算された液体スラグである温度を含む。適用雰囲気に従って,得られた結果を実験的に決定した融解温度と統計的に相関させた。並列に,同じタスクを達成するためにニューラルネットワークアプローチをテストした。半球温度は,還元下で85.0wt%,酸化条件下で80.1wt%の液体スラグ分率に最も良く相関することが分かった。熱力学モデルは,データの32%に対する還元条件下で半球温度を予測することができ,一方,妥当性範囲を定義する除外基準を定式化した。ニューラルネットワークモデルは,平均的に,初期変形と流動性の温度をカバーする灰組成からの灰溶融挙動を予測するより高い精度を示し,十分なデータが利用できる(すなわち,石炭灰組成範囲をカバーする)ならば,熱力学計算の適切な代替案として現れる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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燃焼一般 , 石炭の物理的・化学的処理

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