礦井乏風通入燃煤鍋爐混燒的最佳配伍參數研究*

劉 祥，陳 曦,2，鄧存寶

(1.太原理工大學 安全與應急管理工程學院，山西 太原 030024；2.太原理工大學 材料科學與工程學院，山西 太原 030024)

0 引言

我國能源消費結構持續向綠色低碳轉變，我國煤炭消費占能源消費總量比重由2010的69.2%降低到2020年的56.7%，煤炭依舊是我國一次能源的核心[1-2]。在煤炭開采生產過程中，通過礦井乏風向大氣排放大量瓦斯氣體，其溫室效應相當于二氧化碳的21倍，1座現代化的高瓦斯礦井每年約排放1.5×106m3瓦斯氣體，相當于將3×107m3二氧化碳直接排放到大氣中，對環境破壞性極大。基于此，為早日實現“2030年碳達峰、2060年碳中和”的目標[3-5]，如何高效利用礦井乏風瓦斯這種不可再生資源成為目前亟需解決的問題。

現階段，低濃度乏風瓦斯利用方法主要有鍋爐內混燃燒、濃縮富集技術、稀燃燃氣輪機燃料以及逆流氧化技術[6]。瑞典麥克泰克公司的Vocsidizer系統可以有效減少各種工藝過程中排放的低濃度有機化合物，但是其大部分裝置用于回收氧化污染物[7]。澳大利亞Vales Point電站試驗在煤粉鍋爐上用超低濃度煤層氣替代部分空氣實現混燒，并證實該技術的可行性[4]。鄭斌等[8]在瓦斯逆流氧化技術基礎上研制出臥式乏風氧化裝置，并在勝動集團開展應用研究。徐克濤等[9]采用數值模擬方法對鍋爐爐內燃燒進行數值模擬，證明礦井乏風作為爐內燃燒供風的可行性。

雖然礦井乏風通過直接發電、利用余熱以及氧化制熱、助燃燃煤鍋爐等方式綜合利用，但是由于氧化效率低等因素導致乏風利用率不高，產熱結果也不理想[10]。基于此，本文采用Design-Expert軟件對四角切圓鍋爐摻燒礦井乏風模擬方案進行3因素3水平的正交試驗，確定各個因素的主次關系及因素間交互作用的影響大小，探索各因素對試驗結果的影響趨勢并優化試驗方案，使得鍋爐中煤粉放熱量和氮氧化物的生成量均達到理想水平，進一步求得摻燒乏風燃煤鍋爐的最佳配伍參數，以期為指導礦井乏風通入燃煤鍋爐混燒提供基礎數據和理論支撐。

1 模型建立及網格劃分

研究對象為某超臨界600 MW機組直流鍋爐，爐膛寬為18.816 m、深為13.144 m、高為59.593 m，采用單爐膛Π型布置、平衡通風、固態排渣、全鋼架懸吊結構。燃燒器采用四角切向布置，燃燒器的噴口布置高度位于24.089～35.957 m之間，底層為二次風(SA)噴口，頂層為分離型燃盡風(SOFA)噴口。一次風(PA)設置6層、共24個噴嘴，編號分別為A～F，在煤粉噴嘴四周布置有二次風且每個一次風噴嘴配置上、下2層二次風，在燃燒區頂部安裝2層緊湊型燃盡風(CCOFA)噴嘴和6層分離型燃盡風(SOFA)噴嘴，并且采用SOFA來降低NOX的排放，鍋爐簡化結構如圖1所示。

圖1 鍋爐簡化結構Fig.1 Simplified structure of boiler

根據實際爐膛幾何結構，按1∶1的比例使用SOLIDWORKS軟件進行三維建模，將設計好的模型導入ICEM劃分網格，分段繪制各區段網格，通過INTERFACE功能將各區段網格合并為整體，為防止偽擴散現象帶來的誤差[11-13]，在燃燒器區域進行加密處理。模擬主要關注區域為主燃區，因此，爐膛上部區域網格分布稀疏，為避免增加多余計算量，最終整體網格劃分總數約為99.49萬，鍋爐整體網格劃分如圖2所示。三維模型的邊界條件是根據鍋爐的實際情況設定。一次風、二次風、燃盡風均設為“速度入口”，鍋爐出口截面設置為“壓力出口”。

圖2 鍋爐整體網格劃分Fig.2 Overall grid division of boiler

主燃區頂端截面溫度與NO濃度分布云圖如圖3所示。從圖3可以看出，一次風從噴嘴進入爐膛，這部分的溫度是最低的，速度沿著射流的方向在減小，燃燒器4個噴嘴的速度改變最劇烈，并且會在爐膛內形成1個切向圓，從溫度分布和NO濃度分布也可以看出，此現象符合四角切圓鍋爐燃燒的實際流動特性，由此證明數值分析的可行性。

圖3 主燃區頂端截面溫度與NO濃度分布云圖Fig.3 Cloud diagram of temperature and NO concentration distribution at top section of main combustion zone

2 數值模擬結果與分析

采用Design-Expert軟件響應面優化法進行試驗設計與分析，該方法是1種指導多變量優化問題的數學統計方法，常用于影響因素對指標存在非線性影響的相關統計分析研究[14-16]。影響結果的主要因素有乏風中甲烷的濃度、燃盡風風率及鍋爐負荷，試驗因素與水平的確定見表1。響應值分別為主燃區頂端水平截面的平均溫度Y1與燃盡區頂端水平截面的NO平均濃度Y2，依據Box-Behnken 3因素3水平一次回歸正交試驗，試驗方案有17個試驗點，試驗方案與響應值如表2所示。

表1 BBD試驗因素水平Table 1 Factor levels of Box-Behnken design (BBD) test

表2 Box-Behnken正交試驗方案及響應值Table 2 Schemes and response values of Box-Behnken orthogonal test

應用多種模型對試驗數據進行擬合，得到的擬合分析結果見表3～4。從表3～4中不同模型方差分析中的F值及Prob>F值綜合來看，二次方程模型的擬合效果要好于其他模型，Design-Expert系統推薦的均是二次方程式模型。

表3 響應值為Y1的情況下不同模型的方差分析Table 3 Variance analysis of different models with response value as Y1

表4 響應值為Y2的情況下不同模型的方差分析Table 4 Variance analysis of different models with response value as Y2

溫度響應面和NO濃度響應面二次模型參數估計值如表5～6所示。表5～6中各項估計參數為各項參數所在的95%置信區間的低值與高值的平均值。在各因素水平位編碼條件下，由各項估計參數的絕對值的大小也可推斷單一因素及因素間交互作用對響應值的影響的大小，表5為B>C>A(一次項)，BC>AC>AB(不同因素交互作用項)；表6為C>B>A(一次項)，BC>AC>AB(不同因素交互作用項)，單因素中燃盡風風率對溫度的影響最大，鍋爐負荷對NO生成影響最大，交互作用下燃盡風風率與鍋爐負荷對溫度的影響和對NO濃度的影響均最顯著。同時，由各項的估計參數的正負值也可看出各項對響應值的效應方向，對于溫度來說A，B，C，A2為負效應，其他均為正效應；對于NO濃度來說，B，AB，BC，A2為負效應，其他均為正效應。

表5 溫度響應面二次模型參數估計Table 5 Parameter estimation of temperature response surface quadratic model

表6 NO濃度響應面二次模型參數估計Table 6 Parameter estimation of NO concentration response surface quadratic model

最終由實際值表示的溫度回歸模型如式(1)～(2)所示：

(1)

(2)

2種響應值的試驗結果與二次方程模型預測值之間的關系如圖4～5所示。由圖4～5可知，模擬結果得出的實際值與回歸方程得到的預測值大部分集中在線的兩端，表明實際溫度與實際NO濃度都較均勻地分布在預測值附近，說明模型預測可靠。

圖4 實際溫度與理論溫度Fig.4 Actual temperature and theoretical temperature

圖5 實際NO濃度與理論NO濃度Fig.5 Actual NO concentration and theoretical NO concentration

3 響應面分析

響應曲面設計方法利用試驗設計和試驗數據構建三維空間圖或二維平面等高圖，并采用多元二次回歸方程來擬合因子和響應值之間的函數關系，反映各因素對響應值的影響。

3.1 雙因素交互對溫度的影響

乏風中甲烷濃度、燃盡風風率及鍋爐負荷3種因素耦合作用下主燃區頂端水平截面平均溫度的變化情況，如圖6～8所示。

圖6 乏風中甲烷濃度與燃盡風率對溫度影響的響應面Fig.6 Response surface of methane concentration in VAM and OFA rate on temperature

圖7 乏風中甲烷濃度與鍋爐負荷對溫度的響應面及等高線Fig.7 Response surface and contour line of methane concentration in VAM and boiler load on temperature

圖8 燃盡風率與鍋爐負荷對溫度的響應面及等高線Fig.8 Response surface and contour line of OFA rate and boiler load on temperature

1)選定A或B其中1個因素為水平范圍的上限或下限，主燃區頂端水平橫截面的溫度值隨另一值的變化趨勢較快，說明AB對響應值的影響較為顯著。AC間存在一定的交互作用，但交互作用不明顯。由圖8可知，等高線分布密集，響應面圖中坡面陡峭，說明BC影響顯著。

2)以溫度為響應值時，BC坡面最為陡峭，即BC的交互作用最為顯著，AB，AC等高線呈現為圓形，相較下AB，AC交互作用不顯著。這是因為鍋爐燃燒產生的熱主要還是由于煤粉的燃燒，而且由于截面是主燃區的頂端，所以燃盡風的加入會使主燃區未燃盡的煤粉繼續燃燒放熱，因此BC對溫度的影響作用更明顯。

3)在燃盡風風率水平條件下，隨著鍋爐負荷的增加，煤粉含量也在增加，燃燒釋放的熱量隨之增加，因此溫度也在上升，且上升趨勢顯著。

3.2 雙因素交互對NO濃度的影響

乏風中甲烷濃度、燃盡風風率及鍋爐負荷3種因素耦合作用下燃盡區頂端NO濃度的變化情況如圖9～11所示。

圖9 乏風中甲烷濃度與燃盡風風率對NO濃度影響的響應面Fig.9 Response surface of methane concentration in VAM and OFA rate on NO concentration

圖10 乏風中甲烷濃度與鍋爐負荷對NO濃度的響應面Fig.10 Response surface of methane concentration in VAM and boiler load on NO concentration

圖11 燃盡風風率與鍋爐負荷對NO濃度的響應面Fig.11 Response surface of OFA rate and boiler load on NO concentration

1)AB間存在一定的交互作用，當燃盡風風率處于一定水平下時，隨著乏風中甲烷濃度的增加，NO生成的濃度雖然升高，但是變化不明顯；NO的生成隨鍋爐負荷的增加而增加，但是當負荷大于540 MW后，其增長趨勢變為平緩，觀察二者響應面變化趨勢可以明顯看出，圖11中響應面坡面較陡峭，AC交互作用較為顯著；等高線分布密集，當燃盡風風率和鍋爐負荷分別增加時，NO生成的濃度也隨之增加，且變化趨勢快，說明BC影響顯著。

2)AC與BC雖然有一定交互作用，但是相較于BC，其影響趨勢更弱，所以BC的交互作用顯著而AC較顯著，但是AB不顯著。

3)燃盡風風率與鍋爐負荷的交互作用中，鍋爐負荷對響應值的影響比燃盡風風率更大，是主效應因子。從等高線與坐標軸的交點可以看出，其與表6的參數估計相對應。

3.3 擬合優化條件的驗證

由Design-Expert軟件系統中的Box-Behnken Design(BBD)設計模塊中的優化方案功能，可知最佳設置參數條件為：乏風中甲烷濃度A為0.25%、燃盡風風率B為33.51%、鍋爐負荷C為564.11 MW，此條件下的溫度響應值Y1為1 691.41、NO濃度響應值Y2為0.000 315 89。

為驗證響應面分析法(RSA)的可靠性，利用優化得到的最佳參數在FLUENT進行仿真試驗，仿真3次并計算誤差，最終得到結果見表7。經驗證，溫度試驗誤差在1%以內且NO濃度的試驗誤差在2%以內，結果均在誤差允許的范圍內，試驗驗證結果與理論預測值基本相符，溫度與NO濃度均達到理想水平。

表7 驗證結果Table 7 Validation results

4 結論

1)通過Design Expert系統中的Box-Behnken設計四角切圓鍋爐在不同參數下燃燒的試驗,以主燃區頂端水平面的平均溫度以及燃盡區頂端水平面平均NO濃度為響應值,建立并優化鍋爐燃燒與各個試驗因素(乏風中甲烷濃度、燃盡風風率以及鍋爐負荷)之間的二次方模型,預測精度較高。

2)分析單因素以及多因素二階交互作用項對各響應值的顯著程度，其中單因素中燃盡風風率對溫度的影響最大，鍋爐負荷對NO生成影響最大，交互作用下燃盡風風率與鍋爐負荷對溫度的影響和對NO濃度的影響均最顯著。

3)以主燃區頂端橫截面的平均溫度以及燃盡區頂端橫截面平均NO濃度為響應值，建立優化指標，得到最佳試驗條件：當乏風中甲烷濃度0.25%、燃盡風風率33.51%、鍋爐負荷564.11 MW，此條件下的溫度響應值為1 691.41、NO濃度響應值為0.000 315 89，預測值與實測值吻合度較好。