一种识别煤灰中不同矿物成分结渣倾向的方法
【专利摘要】本发明公开了一种利用计算机控制扫描电镜（CCSEM）技术识别煤灰中各矿物成分结渣倾向的方法，其利用CCSEM分析煤灰及原煤中矿物种类及各种矿物成分的含量、矿物颗粒的球形度及类球形颗粒的数目比例；绘制煤灰与原煤中化学组成相同矿物的球形度分布图，根据燃烧前后化学组成相同矿物的类球形颗粒比例是否增加来判断该矿物成分发生熔融的可能性；确定煤灰中各矿物成分的来源矿物以分析各成分类球形颗粒比例变化的原因，从而识别各矿物组成煤灰颗粒的熔融与结渣倾向。通过分析不同矿物组成煤灰颗粒球形度的变化，清晰识别了各矿物组成煤灰颗粒的熔融行为，为煤灰中各矿物成分结渣倾向的识别及针对易结渣矿物成分从煤矿物源头上寻求解决方法，提供了理论与技术指导。
【专利说明】一种识别煤灰中不同矿物成分结渣倾向的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及燃煤锅炉安全经济运行领域，具体涉及一种利用煤燃烧时矿物颗粒球形度的变化来识别煤灰中各矿物成分的熔融与结渣倾向的方法。
【背景技术】
[0002]燃煤火电厂中，由于煤中矿物质的高温转化导致的锅炉内灰沉积(包括结渣、沾污、腐蚀等)问题普遍存在，是目前危及锅炉安全经济运行的一大难题，而结渣是灰沉积问题中极重要的一种。结渣是由软化或熔融的灰颗粒碰撞在水冷壁和主要受辐射热的受热面上生成的熔渣，表面往往堆积较坚硬的灰渣烧结层。在我国，煤源紧缺导致了电站锅炉燃用的煤质多变，由于实际煤质与设计煤质偏差过大引起的炉内结渣会大大降低锅炉出力和热效率，更严重者，还可能引起锅炉的停运、维修、改造，甚至是爆炸，造成极大的经济损失。
[0003]为了锅炉的安全经济运行，火电厂运行人员需提前掌握燃用煤的结渣倾向等指标，工程界通常采用煤灰的化学组成或灰熔点温度来判断，由煤灰主要元素成分计算出的判别指数，如碱酸比、硅铝比、铁钙比及硅比等来评价煤种的结渣倾向，或采用经典的灰锥法测定的煤灰软化温度来表征熔融特性和评价结渣倾向。这些判别方法都能在一定范围内满足煤粉结渣倾向的预测，但也有较大局限性，因为国内外的大量研究表明:飞灰中不同的矿物成分，因其化学来源与熔融性质不同，结渣倾向会有较大差异。如以石英和莫来石形式存在的灰颗粒是热稳定的成分，较难发生熔融造成结渣，而硅铝酸盐与碱性矿物Na、K、Ca等结合生成的低熔点硅铝酸盐灰颗粒则会导致灰结渣问题。将煤灰作为一个整体来分析煤种的结渣倾向可能引入误差，只有识别煤灰中不同的矿物成分，了解不同矿物成分燃烧后的熔融行为，才可能清晰的分析并定量主要引起灰结渣问题的矿物成分。
[0004]综上所述，对煤灰中不同矿物组成的结渣倾向的识别对于电站锅炉的安全经济运行意义重大。计算机控制扫描电镜(Computer-Controlled Scanned ElectronMicroscope, CCSEM)技术是目前世界上唯一可逐颗粒的识别大量矿物物理与化学性质的技术，它既能分析煤灰单颗粒的化学组成，又能针对单颗粒分析其表征熔融行为的形状因子一 “球形度”。采用单颗粒的球形度分析来指代灰颗粒熔融性的理论依据是矿物在高温燃烧环境会发生熔融而倾向于转化为球形。球形度被定义为经颗粒“周长”计算出的颗粒半径除以经“面积”计算出的颗粒半径，即表达式:[(Perimeter/2 π ) / (Area/ π )1/2]，颗粒的周长、面积与球形度数据均在CCSEM对应能谱软件的“Particles”功能分析后自动得出。完美球形的球形度数值为1，颗粒形状越不规则，则球形度数值越大，采用国内外相关研究经验，将球形度< 1.2的颗粒定义为类球形颗粒。
[0005]采用球形度变化有效评价单颗粒煤灰熔融倾向的难点和重点是需要综合分析灰颗粒、与灰颗粒相同化学组成的原煤矿物、及灰颗粒起源矿物的球形度。燃烧后某化学组成煤灰颗粒的类球形颗粒比例若增加，可能是来自原矿物的熔融，或几种矿物的共同熔融，甚至是其它类球形颗粒对应矿物的直接转化；而如果发现某类化学组成的煤灰成分类球形颗粒比例减少，则只可能是源于另一些热稳定的矿物中非球形颗粒的转化。因此，采用球形度识别灰熔融倾向，需与灰成分的起源分析相结合。国内学者于敦喜、徐明厚等人已经利用CCSEM技术通过分析约3000个矿物颗粒，得到了煤粉和煤灰中存在的主要矿物质的种类与含量，因此，目前的现有技术已可实现灰成分的起源分析，但对于利用燃烧时各种类的矿物颗粒的球形度变化来识别煤灰中不同矿物成分的熔融与结渣倾向，未见国内外有相关记载。
【发明内容】
[0006]基于此，本发明的目的在于提供一种利用CCSEM技术识别煤灰中各矿物成分结渣倾向的方法，该方法可以辨别煤粉燃烧后各种灰成分是否造成结渣危害。
[0007]为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下:
[0008]一种利用CCSEM技术识别煤灰中各矿物成分结渣倾向的方法，包括以下步骤:
[0009](I)收集煤粉燃烧后的煤灰，利用计算机控制扫描电镜(CCSEM)技术分析其矿物种类及各种矿物成分的含量；利用计算机控制扫描电镜(CCSEM)技术分析原煤中矿物的种类和含量；同时，利用计算机控制扫描电镜(CCSEM)技术得到煤粉与煤灰中所有矿物颗粒的球形度，并计算出能够表征熔融的形状接近球体的类球形颗粒的数目与比例；
[0010](2)利用步骤(I)的分析结果，绘制煤灰与原煤中化学组成相同的矿物的球形度分布图，根据燃烧前后化学组成相同的矿物的类球形颗粒比例是否增加来判断该矿物成分发生熔融的可能性；
[0011](3)分析煤灰中各矿物成分的来源矿物，确定该矿物成分是来自于原煤中化学组成相同的矿物燃烧后的直接转化，还是来自于其它矿物质的转化；
[0012](4)结合步骤(3)针对煤灰中各矿物成分分析得到的结果，分析步骤(2)中观测到的类球形颗粒比例变化的原因，即燃烧后煤灰颗粒发生形状变化的原因，从而确定煤灰中易结渣矿物成分的来源矿物，及识别各矿物组成煤灰颗粒的熔融与结渣倾向。
[0013]本发明的有益效果在于:通过分析不同矿物组成煤灰颗粒球形度的变化，清晰识别了各矿物组成煤灰颗粒的熔融行为，进而为煤灰中各矿物成分结渣倾向的识别，及针对易结渣矿物成分从煤矿物源头上寻求解决方法，提供了理论与技术指导。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1为煤中主要矿物成分向灰转化时的含量变化示意图；
[0015]图2为燃烧前后各矿物成分的颗粒球形度分布示意图(将球形度< 1.2的矿物或灰颗粒定义为类球形颗粒；球形度> 1.2的矿物或灰颗粒定义为非球形颗粒)；
[0016]图3为Si元素燃烧前后在各矿物成分中的质量分布示意图；
[0017]图4为K元素燃烧前后在各矿物成分中的质量分布示意图；
[0018]图5为煤中高岭石与灰中莫来石成分中碱性金属含量变化的示意图。
【具体实施方式】
[0019]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0020]本实施例所公开的利用CCSEM技术识别煤灰中各矿物成分结渣倾向的方法，具体步骤如下:
[0021](I)本实施例所选原煤为大同烟煤，收集煤粉在实验室规模沉降炉中1300°C、空气气氛燃烧后的煤灰；
[0022](2)利用CCSEM技术分析原煤及煤灰中各矿物成分的含量,如图1所不，分析的具体方法为:将煤粉或煤灰粉末与巴西棕榈蜡均匀混合后经熔融、冷却固化、研磨、抛光，在扫描电镜中得到清晰的背散射图像；对背散射图像中显示为白色的矿物颗粒进行能谱分析得到单矿物颗粒的无机元素组成；分析多个放大倍数、几何粒径范围0.5-211 μ m内的矿物颗粒，在能谱“Particles”功能中选取足量的图像数目，以保证对每个样品自动分析3000个左右的矿物颗粒；将每个矿物颗粒按照表I所示的元素组成定义为各具体种类的矿物；将定义为同种矿物的所有颗粒质量加和后除以总矿物质量即为该矿物种类的含量；通过CCSEM分析，发现原煤中含量较大的矿物成分为高岭石、黄铁矿、石英、方解石以及成分复杂的难识别矿物等，而灰中主要的成分为莫来石成分、K硅铝酸盐、难识别矿物成分、Fe硅铝酸盐、石英等；
[0023](3)针对步骤(2)给出的灰中含量较大的矿物成分，绘制煤粉与煤灰中这些成分对应颗粒的球形度分布图，如图2所示，识别各成分燃烧前后类球形颗粒比例的变化，其中莫来石成分和Fe硅铝酸盐成分燃烧后类球形颗粒比例增大，K硅铝酸盐和石英燃烧后类球形颗粒比例减少，而难识别矿物中类球形颗粒比例基本不变；
[0024](4)基于燃烧后矿物含量变化与典型元素在各矿物中的迁移，分析灰中各成分的起源矿物，如莫来石成分来自于煤中高岭石的直接转化(图1)，Fe硅铝酸盐明显来自于黄铁矿分解产物与硅铝酸盐的结合，K硅铝酸盐来自于石英、高岭石与黄铁矿中的K的转化与反应(图1，图3和图4)，石英明显来自于原煤中石英的转化(图1)，而难识别矿物成分也是直接来自于煤中的难识别矿物(图1);
[0025](5)根据步骤(3)- (4)的结果，分析出煤灰中各矿物成分的熔融与结渣倾向:燃烧时煤中高岭石直接向莫来石成分转化，莫来石成分类球形颗粒比例增加约23%，图5表征的是两种成分直接转化时碱性金属的含量变化，表明高岭石向莫来石转化时部分碱性金属加入导致了莫来石成分熔点降低，造成结渣问题。Fe硅铝酸盐类球形颗粒比例增加约19%，主要是由于大量碱性金属Fe的加入导致硅铝酸盐熔点降低而造成结渣。K硅铝酸盐的矿物来源主要是热稳定的石英和高岭石，因此熔点并未降低，体现为类球形颗粒比例反而降低。石英的类球形颗粒比例也减少，主要是由于石英是热稳定的矿物成分，原煤中石英直接转化成灰时明显未发生熔融。煤中难识别矿物向灰中转化时，类球形颗粒比例未明显增加，因此未发生熔融，也不会明显导致结渣问题。针对大同烟煤的实例表明，造成结渣问题的主要灰成分是燃烧后类球形颗粒比例明显增加的莫来石成分和Fe硅铝酸盐，其它矿物成分燃烧后则并未发生明显熔融。
[0026]由此可见，利用本发明能够清晰识别造成锅炉结渣的主要灰成分，对灰矿物成分的煤中起源分析还可为从源头上寻求结渣控制方法提供理论支持。
[0027]本发明不限于实施例的限制，针对无烟煤、褐煤等其它种类的动力用煤，也可清晰的识别出它们燃尽后煤灰的矿物成分与含量，分析出各成分颗粒的球形度变化及来源矿物，最终得到主要造成结渣问题的灰矿物成分，利用此发明的方法也可用于对其它固体燃料进行灰中各矿物成分结渣倾向的分析。
[0028]以上所述，仅为本发明较佳的【具体实施方式】，但本发明保护的范围并不局限于此，任何熟悉本【技术领域】的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
[0029]表1 CCSEM矿物分类与元素成分判定规则
[0030]
【权利要求】
1.一种识别煤灰中各矿物成分结渣倾向的方法，包括以下步骤: (1)收集煤粉燃烧后的煤灰，分析其中的矿物种类及各种矿物成分的含量，并分析原煤中矿物的种类和含量；同时，获得煤粉与煤灰中所有矿物颗粒的球形度，并计算出能够表征熔融的形状接近球体的类球形颗粒的数目与比例； (2)利用步骤(I)的分析结果，绘制煤灰与原煤中化学组成相同的矿物的球形度分布图，根据燃烧前后化学组成相同的矿物的类球形颗粒比例是否增加来判断该矿物成分发生熔融的可能性； (3)分析煤灰中各矿物成分的来源矿物，确定该矿物成分是来自于原煤中化学组成相同的矿物燃烧后的直接转化，还是来自于其它矿物质的转化； (4)结合步骤(3)针对煤灰中各矿物成分分析得到的结果，分析步骤(2)中观测到的类球形颗粒比例变化的原因，即燃烧后煤灰颗粒发生形状变化的原因，从而确定煤灰中易结渣矿物成分的来源矿物，及识别各矿物组成煤灰颗粒的熔融与结渣倾向。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述原煤及煤灰中各矿物成分的含量的方法如下:将煤粉或煤灰粉末与巴西棕榈蜡均匀混合后经熔融、冷却固化、研磨、抛光，在扫描电镜中得到清晰的背散射图像；对背散射图像中显示为白色的矿物颗粒进行能谱分析得到单矿物颗粒的无机元素组成；分析多个放大倍数、几何粒径范围0.5-211 μ m内的矿物颗粒，在能谱“Particles”功能中选取足量的图像数目，以保证对每个样品自动分析3000个左右的矿物颗粒；将定义为同种矿物的所有颗粒质量加和后除以总矿物质量即为该矿物种类的含量。
3.根据权利要求1和2所述的方法，所述煤为烟煤、无烟煤或褐煤。
【文档编号】G01N15/00GK103592207SQ201310576293
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年11月18日 优先权日:2013年11月18日
【发明者】温昶, 徐明厚, 于敦喜, 王建培 申请人:华中科技大学