燃煤電廠鍋爐機組焦炭燃燒模型分析與展望

劉鵬宇，李德波，劉彥豐，廖宏楷，馮永新

(1.華北電力大學 動力工程系，河北 保定 071003；2.南方電網電力科技股份有限公司，廣東 廣州 510080)

0 引 言

隨電子信息技術的飛速發展，商業計算流體力學軟件ANSYS FLUENT可高效、準確指導燃煤電廠生產實際運行，以相對較低的成本和較短的周期，廣泛地設定所需參數，得到不同參數下的爐內速度場、溫度場和組分場[1]，是目前研究燃煤電廠的有效方法。燃煤電廠煤粉燃燒全過程中，焦炭燃燒時間約占煤粉全部燃燒時間的90%，其質量約占煤粉全部的55%～97%[2]，因此，焦炭燃燒是燃煤電廠中極為重要的一環，對于燃煤電廠煤粉鍋爐的數值模擬而言，焦炭燃燒模型也是其重要的子模型。

焦炭燃燒十分復雜，其燃燒符合Langmuir的異相反應理論普遍被接受。早期研究者認為，焦炭與介質(即氧氣)的反應主要受化學反應動力學與氧氣擴散能力的綜合制約，當化學反應動力學的影響遠小于氧氣擴散能力影響時，表明焦炭表面化學反應十分劇烈，其化學反應能力較強，焦炭與周界氧氣反應充分，導致其表面無氧氣結余，且溫度較高，主要受氧氣擴散速率的影響，處于擴散控制區；反之則通常處于燃燒溫度不高、反應較緩慢的狀態，其化學反應能力較弱，此時燃燒取決于化學反應本身，與周界氧氣濃度無關且溫度較低，主要受化學反應動力的影響，處于動力燃燒區；當二者近似相等時，焦炭燃燒受二者共同控制，被二者共同影響，處于擴散/動力控制區。該模型同時被ANSYS FLUENT采納為焦炭燃燒子模型，即擴散/動力模型。這3個區域基于反應溫度相連接，隨燃燒不斷進行，碳的燃燒速率由溫度較低的動力燃燒區逐漸過渡到溫度較高的擴散/動力區，最終劇烈燃燒達到溫度最高的擴散控制區。

然而在應用ANSYS FLUENT自帶的擴散/動力模型對燃煤電廠鍋爐機組開展數值模擬工作時，其尾部飛灰含碳量計算值幾乎為0，遠低于實際值[3]，因此國內外研究者對焦炭燃燒模型進行研究與改進。

筆者基于焦炭燃燒3個區域中機理較復雜的擴散/動力區對FLUENT中的擴散/動力模型和該區域的改進隨機孔模型進行總結并提出了展望；同時，對焦炭燃燒過程中不可忽視的灰層和熱失活影響因素所建立的模型進行機理和數值模擬分析，并對未來焦炭燃燒模型研究進行展望。

1 基于擴散/動力區域的研究

1.1 FLUENT自帶擴散/動力模型

FLUENT中默認的焦炭燃燒模型示意如圖1所示，其構建的模型為焦炭及環繞在焦炭周圍的一層氣膜。基于擴散/動力模型[4]，其表達式為

圖1 ANSYS FLUENT自帶模型示意Fig.1 Schematic of the ANSYS FLUENT model

(1)

(2)

擴散速率系數可由式(3)得到：

(3)

式中，CI(O2)為氧氣在氣膜邊界間的飽和濃度，mol/L；T∞為環境溫度，K；Tp為氣膜內部溫度，K；dp為顆粒直徑，m。

鑒于煤的燃燒過程十分復雜，因此其動力學模型的建立也較困難。BADZIOCH等[5]認為動力學反應速率符合Arrhenius(阿累尼烏斯)公式：

Rkin,r=ArTβre-E/RTp，

(4)

式中，Ar為反應的指前因子；T為反應溫度，K；βr為該反應的溫度指數；E為反應的活化能；R為氣體常數。

由于氧氣體積分數在一定情況下制約焦炭燃燒，因此需要引入反應級數來定量表示參與反應物質濃度變化對化學反應速率的影響。引入反應級數N：

(5)

當反應級數N=1時，則加權得到：

(6)

將氧化劑質量分數引入式(6)中可得：

(7)

式中，ρ為密度；Yox為氧氣質量分數；Mw,ox為氧氣分子量。

綜合自帶模型示意及式(3)～(7)可知，FLUENT自帶擴散/動力模型的準確性很大程度上受氧氣擴散因子D、焦炭與氧氣反應的指前因子A及反應活化能E的影響，氧氣濃度在焦炭燃燒3個區域中的影響顯著不同，因此只進行氧氣擴散速率系數修正無法準確描述氧氣與焦炭的反應過程；指前因子A及活化能E采用默認的缺省值必然會引入較大的模擬誤差，而目前國內研究者在基于燃煤電廠鍋爐機組的數值模擬時普遍未對該值進行修正，在該方面的研究中，WILLIAMS等[6]基于1 623 K 高溫沉降爐采用Thoresby、Pittsburgh、Asfordby、Betts Lane四種煤分別改變指前因子A、活化能E對FLUENT中自帶的擴散/動力模型模擬精確性進行研究，研究表明對不同煤種A和E研究中，擴散/動力模型均與試驗值出現很大偏差，因此根據不同煤種只對A和E進行修正并不能準確修正焦炭燃燒的模擬過程。

工程實際中隨焦炭燃燒，其釋放的熱量使爐膛內部溫度迅速升高、焦炭半徑縮小，焦炭周界除一層氣膜外會逐漸生成大量灰分。而高溫和大量灰分會直接影響焦炭的進一步燃燒。雖然適用于不同煤種的焦炭燃燒模型并不相同，但伴隨煤粉的燃燒均會在高溫環境下生成大量灰分，FLUENT中未考慮上述因素是導致數值模擬對尾部飛灰預測不準的重要原因。

1.2 基于擴散/動力區的隨機孔模型

從燃燒時間的角度對焦炭燃燒過程進行分析得到3個控制區域，其中單一控制因素如化學反應動力學或擴散控制學由于機理簡單研究較多，BHATIA等[7]提出隨機孔模型且被普遍使用，但只在化學反應動力學區域中應用良好。針對擴散/動力區由于機理較復雜而鮮有研究[7-8]。

在擴散/動力區研究中，陳明磊等[8]采用多孔球型焦炭顆粒模型如圖2所示，并基于下述假設：

1)焦炭顆粒由不重疊的碳基和灰組成，且灰分為惰性物質，不參與任何反應。

2)反應過程始終保持焦炭為圖2所示的各向同性球形對稱結構。

圖2 焦炭顆粒物理模型[8]Fig.2 Physical model of char particle[8]

3)氣體由碳基之間的較大孔進行氣體運輸，而較小孔遵循努森擴散原則并作為主要反應面積決定氣體向焦炭表面的運輸過程。

推導并建立焦炭顆粒在該區中徑向球坐標下的一維傳熱傳質方程，并在隨機孔模型中考慮焦炭顆粒內部的化學反應及擴散，提出改進后的隨機孔模型[7]，其表達式為

(8)

X=1-exp [-τY(O2)(1+ψτY(O2)/4)]，

(9)

式中，X為中間變量；Y(O2)為O2物質的量分數；τ為無因次時間；Si為參與反應的焦炭的比表面積，m2/kg；S0為焦炭顆粒的初始比表面積，m2/kg；ψ為碳基孔結構參數。

可見，該模型較基礎隨機孔模型而言，新增了焦炭顆粒內部的氧氣物質的量分數Y(O2)；更新了碳基的孔結構參數ψ的表達式。

基于該模型，陳明磊等[8]通過已有隨機孔模型(RPM)驗證了數據正確性，探討了在1 190 K的擴散/動力區中改進后和基礎隨機孔模型在焦炭顆粒轉化率與時間的關系，如圖3所示，表明改進后模型與原模型數據差異較大且改進后模型更加符合試驗結果；轉化率方面，從溫度較低、反應較緩慢的動力區到處于中等溫度的擴散/動力區的過程中，焦炭顆粒從不完全到充分燃燒，轉化率顯著提升，而溫度繼續升高至擴散區時，氣體無法擴散至焦炭顆粒中心，轉化速率降低，說明溫度對焦炭燃燒存在很大影響。

圖3 焦炭轉化率試驗結果與模型計算結果的比較[7]Fig.3 Comparison of conversion rate of char between the experimental results and calculation[7]

在焦炭燃燒隨機孔模型改進方面，曲踐等[9]也基于焦炭顆粒燃燒模型在不同形式的碳基方面建立了多種碳基隨機孔模型(Various,Char-RPM)，其主要特征為焦炭轉化率不同。基于該模型在動力/擴散區域中研究了氧氣濃度和粒徑對孔道內氣體擴散和孔道表面的化學反應競爭關系，研究表明低O2濃度和較大的粒徑會延長該競爭現象的持續時間且改變O2濃度的作用不大，因此在燃燒過程中可通過減小粒徑來緩解擴散與動力的競爭關系。

曲踐等[10]在基于相同改進隨機孔模型應用研究中，對競爭效應帶來的負面影響進行研究，認為競爭效應的存在使焦炭在燃燒初期表現不穩定并出現滯燃工況，從而抑制了焦炭燃燒。

綜上，由改進的擴散孔模型分析得到在擴散/動力區及更高溫度的擴散區中，O2已較難與焦炭表面接觸，但將這種現象歸因于溫度的影響未深入到焦炭燃燒過程的本質。隨焦炭可燃質的燃燒，動力區開始產生大量灰分，并在焦炭燃燒的3個區不斷累積形成較厚灰層，從物理途徑上使O2很難達到焦炭表面與焦炭反應，因此灰分的影響不可忽略，考慮灰分抑制隨機孔模型的建立、數值模擬及其工程應用是未來的重要研究方向。

2 考慮灰層擴散阻力的焦炭縮核模型的研究

隨我國發電量逐漸上升，我國發電技術和發電事業正飛速發展。國內投產了一大批超臨界和超超臨界低氮燃煤發電機組[11]，且我國已經投運的超臨界及超超臨界低氮燃燒鍋爐機組絕大部分均采用空氣分級燃燒即分級送風技術實現低氮燃燒[12-13]，其低過量空氣系數在降低NOx排放時影響焦炭燃燒，焦炭燃燒延遲導致其燃燒不完全，加劇飛灰含碳量升高[14]。

飛灰含碳量升高極大程度上影響其綠色回收，對保護環境和電廠經濟性存在不利影響，因此飛灰含碳量是現代燃煤電廠鍋爐機組運行的重要指標。采用FLUENT自帶模型對燃煤電廠進行數值模擬過程中，由于其未考慮焦炭燃燒時產生大量灰分所帶來的附加阻力，因此其焦炭模擬燃燒速率過快、尾部飛灰含碳量計算值幾乎為0，與工程實際嚴重不符[3]。LIU[15]研究煤焦在O2/CO2、O2/N2中燃燒時認為隨燃燒過程不斷進行，灰層逐漸積累影響了氧氣與煤焦表面的化學反應過程。因此在焦炭燃燒模型中，隨燃燒進程逐漸變厚的灰層對焦炭燃燒的抑制作用不可忽視。

陳世和等[16]、賈永會等[3]、李新號[17]研究了考慮灰層擴散阻力的縮核焦炭燃燒模型，認為氧氣穿過氣膜層到達焦炭表面時，還需穿過焦炭燃燒所生成的多孔灰層，其模型示意如圖4所示。

圖4 考慮灰層擴散阻力的縮核模型示意Fig.4 Schematic diagram of the reduced core model considering the diffusion resistance of the gray layer

考慮灰層擴散阻力的焦炭縮核燃燒模型(以下簡稱灰阻縮核模型)基于下述假設進行推導：① 從遠處擴散而來的氧氣在穿過焦炭周界的氣膜、多孔灰層時濃度不斷下降，且其消耗速率與未燃盡碳核表面積、氧氣濃度和動力燃燒速率呈正比。② 模型采用BADZIOCH等[5]提出的Arrhenius公式作為動力燃燒速率。③ 氧氣在多孔灰層中的速率遵循Fick(菲克)傳質定律。④ 焦炭與氧氣反應過程中，通過最外部氣膜的質量流量、多孔灰層中氧氣質量流量和焦炭燃燒時氧氣消耗速率相等。⑤ 氧氣在多孔灰層中的擴散系數受分子擴散和努森擴散共同控制。⑥ 未燃盡碳核直徑表達式可以通過灰分守恒求解。

綜上，最終得出該修正模型的總體反應速率k：

(10)

式中，F=dc/d，F為未燃燒碳核與碳粒直徑的比值；km為氣膜的擴散速率m/s；ka=Da/La，為氧氣在多孔灰層中擴散系數與多孔灰層厚度的比值，La=0.5(d-dc)，m；kr為動力燃燒速率，m/s。

2.1 基于灰阻縮核模型的數值模擬研究

灰阻縮核模型可通過F值與FLUENT自帶的擴散/動力模型(簡稱自帶模型)實現良好轉化，其原理如圖5所示。當F=1時，表明此時未燃燒碳核直徑dc與碳粒直徑d相同，或碳粒剛開始燃燒，未形成灰層，此時模型簡化形式與FLUENT自帶的擴散/動力燃燒模型一致；當F在0～1時，隨燃燒進行，灰層伴隨碳核不斷減小而逐漸增厚，反應速率逐漸減慢；F趨于0時表明此時碳核已燃燒完全，剩余成分均為灰分，反應速率降至最低。

圖5 模型之間聯系示意Fig.5 Schematic diagram of the connection between the models

賈永會等[3]基于此模型選取國內某110 MW超高壓自然循環燃煤鍋爐進行數值模擬，如圖6所示，由不同模型速度流場可知，灰阻縮核模型的最高速度低于FLUENT自帶模型，其原因為改進后模型考慮了灰層擴散阻力的影響，因此煙氣在流動過程中易受灰層阻擋，導致流場較自帶模型較平緩；燃燒方面，2種模型溫度場分布如圖7所示，灰阻縮核模型爐膛出口處溫度由于存在未燃盡碳而較自帶模型偏高，且由于多考慮了灰層阻力，使爐膛內焦炭燃燒時間延長導致溫度梯度較小；在爐膛出口煙溫模擬中，基于FLUENT自帶模型的數值模擬結果為1 089 K，而使用灰阻縮核模型的模擬結果為1 106 K，與工程實際測得爐膛出口煙溫1 101 K相比，基于灰阻縮核模型所模擬的爐膛出口煙溫更接近工程實際，較采用FLUENT自帶模型更精確。

圖6 不同模型速度場分布[3]Fig.6 Velocity field distribution of different models[3]

圖7 不同模型溫度場分布[3]Fig.7 Temperature field distribution of different models[3]

在類似研究中，陳世和等[16]針對某電站1 025 t/h 亞臨界鍋爐得出了類似結論，并就自帶模型和灰阻縮核模型在電廠爐膛出口飛灰含碳量方面進行對比，研究發現自帶模型計算所得值為0.1%，幾乎全部燃盡，與實測值2.2%有本質差距；而灰阻縮核模型計算值為3.1%，誤差相對較小；燃燒方面，與FLUENT自帶模型模擬所得爐膛出口溫度1 079.7 K 相比，基于灰阻縮核模型求得的爐膛出口溫度提升了約40 K，達1 117 K，與爐膛出口飛灰含碳量的上升趨勢吻合，該結論也與文獻[3]一致，更符合工程實際。

李新號[17]基于110 MW超高壓自然循環鍋爐進行自帶模型和灰阻縮核模型計算值與電廠實測值的對比，得出灰阻縮核模型與實測值偏差更小的相同結論；燃燒方面，通過實測得爐膛出口煙氣溫度為1 101 K，而基于FLUENT自帶模型和灰阻縮核模型的模擬值分別為1 089和1 106 K，相比之下，灰阻縮核模型對爐膛出口溫度的模擬結果更接近工程實測值，且與上述研究結論一致。

在采用灰阻縮核模型的爐膛出口飛灰含碳量影響因素的研究中，陳世和等[18]針對1 025 t/h四角切圓燃煤鍋爐進行了數值模擬，發現過量空氣系數過大或過小均會使飛灰含碳量升高，因此過量空氣系數存在一個最佳值；相同的，一次風率也存在最佳值。當速率大于最佳值時飛灰含碳量減小量遠小于NOx升高量；而燃燒器擺角則與飛灰含碳量呈負相關關系。

2.2 基于灰阻縮核模型的試驗研究

對灰阻縮核模型的試驗研究中，王淦等[19]基于法國SETARAM公司的LABSYS EVO ROBOT型同步熱分析儀，重點研究了氧氣體積分數、粒度與焦炭燃燒特性的關系。

在氧氣體積分數與焦炭燃燒速率試驗中，對某無煙煤在室溫至1 723 K開展了焦炭在空氣、體積分數15%的貧氧氣氛及體積分數18%的貧氧氣氛下的TG和DTG曲線對比試驗，試驗結果表明：相較空氣中的氧濃度，貧氧氣氛下焦炭TG曲線的劇烈燃燒段向高溫區間偏移，且DTG曲線的質量損失峰呈矮胖狀，說明焦炭燃燒時，灰分不斷生成造成焦炭周圍氧氣含量逐漸下降導致燃燒過程受到抑制。

不同升溫速率下焦炭燃燒的DSC曲線如圖8所示，在不同氧氣體積分數下進行的熱重試驗中，灰分隨焦炭的燃燒不斷增厚，焦炭周圍的氧體積分數降低及升溫速率增大均加劇不完全燃燒。

圖8 不同升溫速率下焦炭燃燒的DSC曲線[18]Fig.8 DSC curves corresponding to combustion of coal chars at various heating rates[18]

馮萬國等[20]基于相同設備探究了室溫至1 873 K 時氧氣體積分數與焦炭燃燒特性的關系。不同氧體積分數下焦炭的TG和DTG曲線特性與王淦等[19]研究一致。不同氧體積分數下著火、燃盡溫度變化曲線如圖9所示，研究發現隨氧氣體積分數下降，著火溫度及燃盡溫度逐漸升高，低濃度氧氣氛圍不利于焦炭的著火和燃盡，焦炭的綜合燃燒特性指數與氧氣體積分數呈反比。進一步驗證了灰分增多時焦炭周圍氧氣含量下降對焦炭燃燒的阻礙作用。

圖9 不同氧體積分數下著火、燃盡溫度變化曲線[20]Fig.9 Ignition and burnout temperature curves under different oxygen volume fractions[20]

綜上，考慮了灰層擴散阻力的焦炭縮核燃燒模型從本質上填補了自帶模型在飛灰含碳量模擬上的不足。但目前眾學者灰阻縮核模型的研究鮮有考慮灰的軟化溫度與模型之間的關系，若燃燒溫度低于灰的軟化溫度，其焦炭燃燒模型符合灰阻縮核模型；若燃燒溫度高于灰的軟化溫度則不再形成松散積灰，而形成具有流動性的熔渣，煤種灰分較多時形成的熔渣將與焦炭分離，使未燃盡碳粒充分與氧氣接觸，反而促進了焦炭燃燒，此時灰阻縮核模型存在較大誤差，加之影響焦炭燃燒的因素復雜，不僅需考慮焦炭在反應進程中的變化，還需考慮在較高溫度梯度下反應物本身的性質，而灰阻縮核模型也未考量后者，得到的飛灰含碳量計算值雖然在機理上進行了校正且向工程實際值靠近，但依據該模型進行的數值模擬結果與實測值仍存在差距。因此在今后開展基于灰阻縮核模型的數值模擬時，應先探究燃用煤種灰的軟化溫度與燃燒溫度之間的關系，以免引入較大誤差；同時對燃燒溫度高于灰分軟化溫度灰阻縮核模型的探究及高溫下灰阻縮核模型的改進也是未來重要研究方向。

3 基于熱失活和灰分抑制修正的焦炭燃燒模型

煤粉在爐膛內加熱升溫至燃燒過程，伴隨復雜的物理化學進程，其物質的活性并非一成不變。研究表明煤在熱解過程不同時刻所斷裂的化學鍵及側鏈所需表觀能量不同[21]。焦炭的轉化速率和焦炭在爐內的停留時間呈負相關[22]，如圖10所示，在不同的氧氣含量下相同停留時間間隔內轉化速率梯度減小。因此，焦炭燃燒時其反應活性不斷下降[8]，在煙氣流動末尾處仍存在難燃盡的含碳物質，導致燃煤電廠鍋爐機組爐膛出口處存在一定含碳飛灰。

圖10 典型沉降爐焦炭燃燒試驗結果[22]Fig.10 Typical DTF experiment result of char combustion[22]

隨我國能源政策進一步要求，國內目前投產的超臨界和超超臨界燃煤鍋爐機組的分級低氮燃燒方式造成焦炭在低過量空氣系數下的燃燒推遲，使爐膛出口飛灰含碳量進一步上升。

因此，僅考慮灰層擴散阻力對焦炭燃燒的影響ANSYS FLUENT無法精確預測飛灰含碳量，其預測誤差見表1。因此，燃燒中的熱失活現象也應引起重視。

表1 基于灰阻縮核模型的ANSYS FLUENT預測誤差Table 1 ANSYS FLUENT prediction error based on gray resistance shrinking core model

考慮焦炭燃燒過程中熱失活現象的影響中，王潛龍等[23]在構建相關模型時，基于如下理論：

1)焦炭表面與氧氣發生反應級數為1的化學反應的主產物為CO[23]，定義式(9)的焦炭燃燒反應的頻率因子kch0表征焦炭初始化學活性指標：

kch0=kc0sc0/sp0，

(11)

式中，kc0為無孔碳粒燃燒反應的頻率因子；sc0為初始的總反應面積；sp0為碳粒的總面積。

2)對FU等[24]提出的焦炭燃燒反應頻率因子基于試驗數據進行優化重新擬合并提出優化關系式。

3)采用LU等[25]提出的優化隨機孔模型MRPM(Modified Random Pore Model)。

4)基于氧氣的整體擴散/反應構建方程關系。

5)考慮焦炭與氧氣反應過程中向焦炭內孔擴散的假設。

搭建了考慮焦炭在爐內燃燒過程中活性與氧氣擴散雙影響因素下的修正焦炭燃燒模型，并根據此模型研究煤粉未燃比例，發現在中溫區與實際值符合較好，而在低、高溫區由于忽略了CO2的生成和焦炭還原反應導致其在燃燒速率方面的預測偏高，在未燃比例方面的預測偏低。筆者認為該模型不能在全溫度下與實測值較好吻合，重要原因是未考慮伴隨焦炭燃燒時所形成的灰層對反應速率的抑制，導致其在預測焦炭燃燒速率時偏高。因此，在焦炭燃燒模型的構建中應同時考慮熱失活與灰層抑制現象，避免模型只在某一區域與實測值吻合。

在同時考慮熱失活和灰分抑制因素的焦炭燃燒模型研究中，張志等[14]通過下述理論構建了相關燃燒模型：

1)在SALATINO提出的基于焦炭失活程度參數ξ的焦炭失活動力模型基礎上進行改進，采用溫度與時間的系數ξ表征焦炭的失活程度，其定義式如式(10)～(12)所示：

(12)

式中，t為時間；Ad為熱失活指前因子；Ed為熱失活活化能，kJ/mol；n為熱失活階數。

kr,t=(1-ξ)kr,0+ξkr,∞。

(13)

其中，對于未失活及已失活的焦炭，ξ分別取0和1；kr,t為任意時刻的焦炭反應活性，其表達式的物理意義為已失活和未失活部分的加權平均，未失活和已失活的焦炭反應活性分別為kr,0、kr,∞，其關系式為

kr,∞=kr,∞Sda，

(14)

式中，Sda為熱失活前后反應活性下降的比例系數。

2)基于修正反應速率系數考慮灰分阻力的影響。構建了僅考慮熱失活和考慮熱失活、灰分抑制焦炭燃燒模型，并根據上述2種修正后的焦炭燃燒模型以離散相形式通過用戶自定義函數與FLUENT中的其他模型耦合求解，對比FLUENT自帶擴散/動力燃燒模型，分析得到僅考慮熱失活模型在中低焦炭轉化率時與試驗值吻和較好，偏差值在±10%內，但在高轉化率時存在較大誤差，偏差趨近20%；而同時考慮熱失活和灰分抑制的焦炭模型在全轉化率階段均與試驗值吻合較好，誤差始終保持在±10%內。在同時考慮熱失活和灰分抑制的修正模型中，其與試驗值仍存在一定誤差，筆者基于模型構建理論認為，該模型的灰分抑制模型機理較簡單，無法全面描述氧氣在多孔灰層中擴散時的過程和機理，無法體現隨焦炭不斷燃燒，多孔灰層逐漸包覆在焦炭外，導致其很難與氧氣進一步發生反應，且在構建模型時未考慮氧氣在焦炭內部孔隙的擴散。

針對高溫熱失活和灰分抑制的焦炭燃燒模型，HURT等[26]針對焦炭轉化70%后出現的熱失活及灰分抑制現象進行了研究，提出焦炭燃盡(Carbon Burnout Kinetic,CBK)模型，該模型對熱失活及灰分的修正主要為：

1)歸納動力學參數指前因子隨時間變化規律，在動力學控制區域，其反應型變化與活化位變化呈正比；在擴散控制區與活化位變化的平方呈正比。

2)焦炭表面形成的多孔性灰層阻礙了氧氣向焦炭表面擴散，該阻礙作用在前中期的影響并不顯著，在高轉化率下的影響則不可忽略；灰分的形成占據部分焦炭的體積，減少了顆粒中有效焦炭反應面積。

而CBK模型的研究主要是基于N2氣氛下的燃盡過程，其n階反應模型并未考慮在氧氣環境下燃燒生成CO時對反應的抑制作用，其復雜的物理模型建立并不能與FLUENT中單一的輸入參量匹配，因此該模型并未在目前燃煤電廠焦炭燃燒數值模擬中廣泛使用，但其綜合熱失活影響和灰分阻力影響模型仍具有很高的計算精度，焦炭燃燒過程中熱失活及灰分阻力的影響對焦炭燃燒的模擬精度具有較大影響。

因此在考慮熱失活對焦炭燃燒的影響基礎上，應結合焦炭燃燒過程中不斷生成的灰分對其反應的抑制。研究表明，在描述不斷生成的灰分對焦炭燃燒反應的抑制方面，綜合考慮了氣膜、灰分抑制以及化學反應動力學的縮核模型能將有效擴散系數與反應速率或轉化率建立關聯[27]，從而更精確地構建模型。總結了近年來基于FLUENT對超臨界和超超臨界燃煤鍋爐低氮燃燒、高溫腐蝕、貼壁風和積灰結渣[1,8,28-36]，以期為焦炭燃燒模型分析和發展提供參考。

4 結語與展望

目前研究者基于焦炭燃燒的3個區域中鮮見的擴散/動力區域開展了相關研究，多用FLUENT和改進后適用于擴散/動力區的隨機孔模型，且針對影響焦炭燃燒的主要因素提出了如考慮灰層擴散阻力的焦炭縮核燃燒改進模型、考慮熱失活現象的焦炭燃燒改進模型以及綜合考慮熱失活和灰分抑制的焦炭燃燒改進模型等，進一步完善了焦炭燃燒理論，通過用戶自定義函數與ANSYS FLUENT的耦合，很大程度上改善了ANSYS FLUENT無法準確預測爐膛出口飛灰含碳量的問題，緩解了ANSYS FLUENT在基于燃煤電廠的數值模擬中，焦炭燃燒較快的現象。但在模型構建和FLUENT數值模擬還存在以下問題，需在今后進行進一步探究：

1)改進后的隨機孔模型中，高溫區氧氣難以與焦炭表面接觸歸因于溫度的影響，未考慮灰分包裹增大空氣擴散阻力，因此忽略灰分抑制作用存在一定誤差，耦合改進的隨機模型與灰分抑制模型是未來重要研究方向。

2)在工程實際中，隨著發電用煤價逐步攀升，大多數燃煤電廠燃用劣質煤，因此其碳球絕大部分為多孔碳球，燃燒剛開始時，氧氣將在內、外表面同時開始化學反應；在劇烈反應階段，氧氣將在外表面消耗完全而不會向內表面擴散，而目前除部分改進后的隨機孔模型外，其他模型鮮考慮這一問題，導致在燃燒開始處于低轉化率階段時存在一定誤差。因此考慮內表面影響的分段焦炭燃燒模型也是未來焦炭燃燒模型改進的重要方向。

3)考慮灰層擴散阻力的焦炭縮核改進模型的應用中未考慮灰的軟化溫度與燃燒溫度之間的關系，普遍采用較成熟的灰阻縮核模型卻未針對燃用煤種進行改進，從而在灰分軟化溫度較低時引入較大誤差，同時還應考慮高溫失活現象和多孔碳球內表面的影響，進一步降低基于該改進模型下與工程實際值的誤差。

4)基于熱失活和灰分抑制焦炭燃燒改進模型中，僅通過改變反應速率系數來考慮灰分抑制不能全面描述灰分對焦炭的抑制機理，改進灰分抑制模型可進一步縮小與試驗值的誤差。

5)統計發現在焦炭燃燒模型的選擇上，大部分研究者均采用ANSYS FLUENT中自帶的擴散/動力模型，目前其存在的問題未引起關注，因此焦炭燃燒改進模型在燃煤電廠鍋爐數值模擬研究中是未來重要研究方向。