煤可磨性的預測模型及影響因素研究進展

王 越

(鞍鋼集團北京研究院有限公司，北京 102209)

0 引 言

在發電用煤粉鍋爐、水煤漿氣流床氣化、粉煤氣流床氣化、冶金高爐噴吹和燃料水煤漿等煤炭加工利用領域都需要磨制和使用大量粉煤，粉煤的粒度影響其燃燒和氣化效率[1]。在煤炭科研和工業應用中，一般用煤的可磨性表征煤磨成粉的難易程度。可磨性指數是煤粉制備工藝及設備選型、預測磨煤機功率和能源消耗的重要依據。煤的可磨性也是設計煤種和煤源選擇的重要依據。

煤的可磨性是煤重要的物理-機械性能，目前僅可磨性指數隨變質程度的變化規律研究比較充分[2]，采用表觀指標構建可磨性指數的預測模型精度較差。觀測磨碎過程中粒度的變化特征，將粒度變化及能量消耗相結合，建立具有指導意義的可磨性預測模型，對于認識混煤粉碎過程，科學評價磨煤能耗，提高粉煤燃燒和氣化轉化利用效率均具有重要意義。

1 煤的可磨性預測模型

1.1 表觀指標構建可磨性指數的預測模型精度較差

煤的可磨性測試一般采用哈氏可磨性指數(HGI)測定方法(GB/T 2565—2014)。煤的可磨性與煤及煤巖組分的強度、硬度、韌度、脆性等物理性質、破碎機理及破碎后的粒度分布等因素密切相關。目前回歸分析是建立煤可磨性預測模型的主要方法，即建立揮發分產率、灰分、碳含量、氫含量、水分等表觀煤質指標與HGI的回歸關系。

研究表明，一些特殊樣品的HGI與煤質指標之間呈線性關系[3]。變質程度和煤巖組分相似，如美國肯塔基煤的HGI隨煤灰成分中TiO2和Al2O3含量增加而降低，隨Fe2O3含量增大而增加[4]。對于以腐植組和礦物質為主的土耳其低階煤，HGI隨水溶態和有機結合態礦物含量增大而增大，隨石英、黏土、碳酸鹽、石膏等外在礦物含量增大而降低[5]。西澳大利亞次煙煤的HGI隨煤中殘余水分含量降低而增大，而隨鏡質組含量增加而降低[6]。

雖然目前HGI預測模型很多，但采用相同的數學模型對不同煤的HGI預測精度較低，相關系數往往達不到顯著水平[16]，甚至出現結果相互矛盾的情況。

造成此種現象的原因與哈氏可磨性測試流程有關。HGI測試依據Rittinger磨碎定律，即磨碎所消耗的能量與被磨顆粒增加的表面積成正比。為了保證測試樣品的表面積符合要求，在樣品制備過程中留取0.63 mm～1.25 mm煤樣，棄去小于0.63 mm的煤樣。事實上，不同粒度樣品的煤質存在偏析[17]，如哈氏可磨性指數測試后不同粒度樣品的灰分不同，灰分富集在小顆粒中[18]。煤巖組分在不同粒級樣品中分布不同，隨著篩分粒級減小，樣品中殼質組含量降低，鏡質組、惰質組含量增加[19]。

HGI測試樣品的物理性質、巖相組成及礦物質分布與原樣并不一致，存在煤質偏析，對原煤煤質的代表性不足，因而采用表觀指標構建可磨性指數預測模型的精度較差。

1.2 混煤與單煤的可磨性指數不具有可加性

在高爐噴吹[20]、粉煤氣化[21]、燃燒[22]等工業領域混煤的應用越來越廣，混煤煤粉的粒徑分布及粒度均勻性受單種煤的粉碎特性影響。但混煤可磨性指數與各單煤的可磨性指數不存在相加性[23]。混煤的哈氏可磨性指數趨于難磨煤種[24]，采用分段式非線性模型可預測混煤的相對可磨率[25]。僅變質程度相近單煤的可磨性指數與混煤可磨性指數之間具有可加性[26]。造成此現象的原因與哈氏可磨性測試受樣品選擇性影響有關。

事實上，煤粒的粉碎過程是體積粉碎、表面粉碎2種模式的疊加。體積粉碎過程中，整個顆粒都會受到粉碎，生成粒度較大的中間顆粒，中間顆粒再被進一步粉碎形成粒徑更小的顆粒；表面粉碎僅在顆粒的表面產生破壞，從顆粒表面不斷剝下微粉成分，粉碎產物粒度分布較大。粉碎產物的粒度分布具有二成分性[27]，粗粉產物是體積粉碎形成的，細粉產物是表面粉碎形成的。隨著混煤中難磨煤比例增加，混煤煤粉的平均粒徑增大，大顆粒煤粉中富集難磨煤，粗細煤粉的煤質發生偏析[28]。

HGI測試過程輸入特定能量，僅能把煤中易磨組分磨細，而難磨組分保持較大的粒度。對于單種煤，哈氏可磨性測試能夠評價煤的可磨性。但混煤中各單煤存在選擇性磨碎問題，難磨煤種的粉碎程度要低于易磨煤種。HGI對于目前廣泛應用的混煤粉碎過程缺乏精確的模擬和預測。

1.3 可磨性與磨煤機能量消耗之間為非線性響應

在可磨性測試儀上加裝扭矩儀可以測試研磨過程中的能量消耗[29]。Shi測試不同粒級、不同密度樣品能量消耗與粒徑變化之間的關系[30,31]，建立煤破碎過程的預測模型[32]。Zuo將Shi-Kojovic模型與Ecs(Specific Comminution Energy)結合，預測粉碎過程中粒徑減小程度[33]。破碎后粒度最小10%樣品比例(t10)與消耗能量呈指數關系[34]，即磨煤機的能量消耗與HGI之間為非線性響應[35]。Sengupta采用統計可磨性指數(Statistical Grindability Index，SGI)預測粉碎過程中不同組分的粒度變化特征[36]，通過調整入料粒度分布可以預測特定磨機出口的粒度組成[37]。

2 煤可磨性的影響因素研究

將煤看作均勻物質，并不能科學地反映煤可磨性的內在影響因素。從煤巖學的角度看，變質程度、煤巖組分及礦物質含量是決定煤性質的3個因素[38]。國際煤炭分類(ISO 11760:2005)即以此為劃分依據。煤巖學參數可表征煤的非均質性[39,40]：隨著變質程度提高，煤內部結構及物理化學性質發生規律性變化；單種煤的顯微組分性質相對固定，各顯微組分對物理性質及化學性質的影響具有加和性；礦物質的性質穩定，含量和分布對煤質產生影響。

2.1 變質程度

煤的可磨性指數(HGI)隨變質程度(以Rran表示)提高而呈拋物線形變化[41]。顯微硬度也是表征變質程度的1個重要指標，由煤的顯微硬度可初步估計煤的可磨性指數[42]。可磨性指數隨變質程度的變化規律與煤化作用過程中內部結構演化有關。

2.2 煤巖組成

不同煤巖組分的脆性不同，可磨性指數也有較大差異。煤巖組分中絲炭最脆，以磨碎絲炭所需相對能量為1.0，則磨碎鏡煤、亮煤和暗煤所需的能量分別為2.0、3.0和7.5[43]。顯微煤巖類型綜合反映顯微組分和礦物的影響，表征尺度與HGI測試接近。Hower對3種肯塔基煤樣顯微煤巖類型對HGI的影響進行了研究，但無法區分顯微組分及礦物質組合的影響[44]。

一般認為煤巖顯微組分中惰質組的可磨性高于鏡質組，而殼質組的可磨性最差。Hower等對美國肯塔基東部煤的研究表明，HGI隨殼質組含量增高而降低，隨鏡質組含量增高而增加[45-47]。但并不是所有殼質組分均降低煤的HGI,曹炅等[48]對我國東北富樹脂體的琥珀煤研究發現，煤中樹脂體性脆易碎，可磨性較好，易于集中在細粒級的物料中。

2.3 礦物質

煤中礦物質含量、種類及分布對煤的可磨性有重要影響。Fitton等[49]發現不同變質程度煤，隨礦物質含量(以Ad表示)增加,HGI值均趨近于75。張妮妮對平朔煤的研究也發現，隨著灰分含量增加,HGI趨向75[50]，利用浮沉實驗獲取不同灰分含量樣品的HGI測試也證實此結論[51]。

礦物質的種類對煤的可磨性指數影響不同，煤中礦物質以黏土礦物為主才會呈現此種情況。黃鐵礦的HGI僅為47，當黃鐵礦占總礦物質的7%后，煤的哈氏可磨性急劇下降，嚴重影響磨煤機能耗。煤中礦物質分布對可磨性的影響不同。后生礦物顆粒較粗，直接參與了磨碎過程，因而當同生礦物與后生礦物共存時，以后生礦物的影響為主[7]。

3 結 語

煤的哈氏可磨性指數測試過程關注粉碎過程的比表面積變化，而對樣品的煤質偏析關注不足，因此造成采用表觀煤質指標構建可磨性指數預測模型精度較差；HGI測試僅將樣品粉碎至一定程度，由于樣品選擇性的影響，造成混煤與單煤的HGI不具有加和性；磨煤機的能量消耗與HGI之間為非線性響應，給工業應用帶來諸多問題。

煤巖學參數可充分表征煤的非均質性，后續研究可以基于煤巖學基礎理論，從顯微尺度研究變質程度、煤巖組分及礦物質對可磨性的影響規律，建立不同變質程度煤巖顯微組分理論可磨性指數和礦物的理論可磨性指數，構建基于煤巖學參數的可磨性指數預測模型。針對混煤可磨性指數測試過程中存在選擇性粉碎的問題，在哈氏可磨性測試儀上安裝扭矩儀測試過程能量消耗，利用煤巖顯微鏡實時觀測粉碎過程中煤巖組分的粒度變化特征，將煤巖組分、粒度變化及能量消耗相結合，建立基于煤巖學參數的混煤顆粒粉碎預測模型，以此對科學評價和預測磨煤能耗、優化粉煤利用提供指導。