污泥有機/無機組分對污泥-PVC共熱解氯元素遷移轉化影響機制

顧春晗,蘇明雪,李 寧,朱 兵

污泥有機/無機組分對污泥-PVC共熱解氯元素遷移轉化影響機制

顧春晗,蘇明雪*,李 寧,朱 兵

(合肥水泥研究設計院有限公司,水泥制造綠色低碳技術安徽省重點實驗室,安徽 合肥 230022)

為了在城市有機固廢共熱解過程中實現HCl減排,以市政污泥和含氯塑料(PVC)為研究對象,系統研究污泥有機/無機礦物組分對氯遷移路徑及空間分布轉變的影響機制,并通過建立神經網絡模型確定了污泥各組分對共熱解氯固化率的相對影響.結果表明,污泥與PVC摻混比為3:1時氣相氯的排放量從93.29%降低到58.21%,焦油中的氯也由4.82%增加到32.66%,熱解焦中氯的保留率從1.89%增加到9.13%;污泥有機組分纖維素、半纖維素、多糖、蛋白質以及無機礦物組分Fe2O3主要促進氣相氯向液相轉化,有機組分木質素與無機組分CaO促進氣相氯向固體轉移的能力更強.本文所建立的神經網絡模型具備一定的準確性和有效性,模型預測的結果表明,污泥總有機組分對氣相氯向固相和液相轉化的總貢獻率達到71.35%;而各單一組分中,無機組分氧化鈣對氣相氯向固相轉化的貢獻最大,與實驗結果相符.

城市有機固廢；共熱解；有機/無機組分；氯元素富集；機理

隨著我國城鎮化的推進以及人民生活質量的不斷提高,城市產生的固體廢棄物日趨增加[1].固廢熱解是一種將物料在惰性氣氛下進行加熱,分解為固體焦炭、液體焦油和熱解氣的熱化學轉化技術[2].其優勢主要在于:(1)對固廢的減重減容率高;(2)污染物的排放少;(3)產物資源化利用率高.固體廢棄物熱解產生的固、液、氣三態產物都可以實現二次利用,具有較高的經濟價值[3-5].

固廢熱解得到的產物可以與水泥工業的生產過程進一步結合,其中固體半焦可以作為水泥熟料的摻混料,提升熟料的抗壓和重金屬固化能力,熱解氣可以作為高熱值的燃料進入水泥窯燃燒[6-7],實現碳減排.因此耦合水泥工業設施協同處置固廢熱解產物的工藝路線目前正受到越來越多人的關注[8-9].然而城市生活垃圾中含有許多聚氯乙烯(PVC)塑料,一經加熱分解會產生大量的HCl,不僅會對大氣環境和人類健康產生影響,在通入水泥窯時也會對窯爐爐壁和管道產生嚴重腐蝕,并在設備中產生結皮和堵塞現象,縮短設備壽命.同時窯爐中氯含量增大,需要添加干抑制劑來控制酸性氣體時,干抑制劑如生石灰的量一旦超過所有酸性氧化物需求,必然以游離氧化鈣形態存在,影響水泥熟料成分,進而影響水泥品質[10].因此,掌握氯元素在城市有機固廢熱解過程中的遷移轉化規律,并將氯元素盡可能固化在熱解半焦和焦油中,在源頭上控制氯排放,提高水泥窯協同處置含氯有機固廢的處理處置能力,確保水泥窯系統穩定運行和水泥品質不受影響具有重要意義.

針對含氯固廢的共熱解以及其中氯元素遷移轉化路徑及影響因素,國內外學者開展了一系列研究.Cao等[11]對巨藻和PVC的共熱解進行了氯分布的研究,結果表明,共混物中的大部分氯被固定在生物炭中,證明了巨藻對PVC氯的固化作用.Yu等[12]研究了槐樹木和聚氯乙烯共熱解中纖維素、半纖維素和木質素對氯的固化作用,結果表明,氯在焦炭中的保留率從0.33%增加到了4.72%,木質素在減少氣相氯排放具有一定作用.然而,生物質與PVC共熱解對氯的固化效率仍然較低.Ye等[13]研究了Fe3O4與PVC的共熱解,結果表明,Fe3O4在熱解過程中可以顯著抑制HCl的排放.但在熱解中利用純金屬氧化物對HCl進行脫除的成本較高.目前城市固廢熱解氯遷移轉化領域的研究主要還是集中于生物質與PVC的共熱解.相比起生物質,市政污泥含有大量有機質和無機金屬元素,在與生活垃圾的共熱解中可能對于氯固化的協同作用更加顯著,同時生活垃圾能夠彌補污泥熱值較低的缺陷.但目前對于污泥與PVC共熱解中有機和無機組分對氯元素遷移轉化機制和高效固化的研究仍然較少,探索污泥主要有機/無機組分與PVC的共熱解有助于明確固廢不同組分對氯遷移路徑的具體影響機制.

本研究針對固廢共熱解過程中有機和無機組分對氯元素遷移轉化的影響機制問題,選擇市政污泥與PVC為原料,在管式爐熱解反應器中考察不同組分摻混對氯元素分布和固化的影響,以期為水泥工業協同熱解處置城市有機固廢技術的落地提供基礎數據和理論依據.

1 材料與方法

1.1 材料

本實驗選取的市政污泥樣品取自于合肥某城市污水處理廠,實驗中對污泥樣品進行烘干、粉碎、篩分處理,得到粒徑為100～150目的樣品.PVC樣品、三氧化二鐵及氧化鈣均為分析純,購自于羅恩試劑公司.將各樣品及試劑置于105℃真空干燥箱中干燥24h備用.樣品的工業分析根據標準GB/T 28731- 2012[14]進行,由元素分析儀確定樣品中的碳、氫、氮和硫元素含量,氯元素含量根據標準ISO 587- 1997[15]測定,具體結果如表1所示.

表1 原料的工業分析與元素分析

Table.1 Ultimate and proximate analysis of samples

注:* 由差減法所得;d為干基樣品數據.

1.2 實驗裝置和方法

1.2.1 管式爐實驗裝置 實驗在自行搭建的管式爐熱解平臺上進行,實驗裝置如圖1所示,直徑50mm的石英管中放入可推拉的剛玉坩堝,管前端有兩個開口,分別是進氣口與連接坩堝的鐵絲拉環,后端開口與冷凝裝置連接.冷凝裝置由兩個內徑為9mm的U型管組成二級冷凝器,置于干冰-乙醇混合物中,溫度保持在焦油冷凝溫度以下.冷凝裝置后連接石英棉過濾器,尾部接濕式流量計記錄產氣體積,并用集氣袋收集熱解氣.

圖1 熱解實驗裝置示意

1.氬氣2.質量流量計3.管式爐4.石英管5.剛玉坩堝6.溫控儀7.冷凝系統(干冰+乙醇)8.U型管9.過濾器10.濕式流量計11.集氣袋

1.2.2 實驗方法 熱解工況經預實驗確定為500℃、停留時間30min、載氣氬氣,污泥含水率為0%.

快速熱解實驗時先用載氣氬氣吹掃石英管,將管式爐加熱至目標溫度500℃,稱取2g經機械混合均勻的污泥、PVC樣品置于坩堝中,用鐵絲拉環將坩堝快速推入石英管恒溫區,使樣品停留一段時間,揮發分隨載氣吹出,經冷凝器冷凝成焦油,其余不可冷凝氣體經過過濾器,用濕式流量計記錄體積,收集至集氣袋.熱解30min結束后,拉出坩堝至石英管前端低溫區,同時保持載氣吹掃使其盡快降至室溫,取出坩堝稱量增重作為焦炭產量,冷凝系統稱量增重作為液體焦油產量,氣體產物的質量通過差減法計算得到.

1.2.3 產物分析 采用日本ZSX Primus III+ X射線熒光光譜儀測定固體半焦表面的金屬元素種類和含量.采用美國Agilent 5977B氣相色譜-質譜分析儀測定液體產物中的有機物種類.采用美國Thermo Fisher Scientific Nicolet 6700傅里葉變換紅外光譜儀分析固體半焦表面的官能團變化.

原料及固態、液體產物氯元素含量測定時,先將樣品與艾士卡試劑以1:5混合.將共混物置于50mL坩堝中,放入馬弗爐,在900℃下煅燒3h后,加入到40mL沸騰的去離子水中,超聲振蕩1h后用離心機將溶液以3500r/min離心20min,將上沉降液傾倒至100mL 體積的容量瓶中.再取去離子水40mL加入至離心管中,再次以相同條件對溶液進行超聲、離心后,將上沉降液傾倒入容量瓶中,用去離子水稀釋定容,過濾處理后用瑞士Metrohm 930Compact離子色譜儀測定樣品中的氯含量.氣相氯元素含量通過差減法計算得到.

固體產物中游離氯含量測定時,首先將固體產物放入烘箱,在(60±5)℃溫度下干燥,烘干24h 后得到樣品.取5g烘干后粉末放入50mL去離子水中,將配置好的溶液放置于磁力攪拌器上攪拌60min.攪拌結束后,將溶液靜置30min,取10mL澄清溶液,并用離子色譜儀儀測定其游離氯離子濃度.

產物產率計算公式如下:

式中:Y是固體、液體及氣體產物的產率,%;m是固體、液體及氣體產物的質量,g;0是稱取的樣品質量,g.

氯元素分布計算公式如下:

式中:C是固體、液體及氣體產物中氯元素占樣品總氯的比例,%;c是固體、液體及氣體產物中氯元素的含量,mg;0是原料樣品中的總氯含量,mg.

2 結果與討論

2.1 污泥與PVC共熱解產物產率與氯元素分布規律

圖2 不同比例污泥與PVC共熱解對產物產率及氯元素分布的影響

為了掌握污泥的添加以及不同的污泥摻混量對PVC熱解產物產率和氯元素分布規律的影響,在熱解溫度500℃、氬氣氣氛、恒溫時間30min條件,對污泥與PVC進行了不同比例的共熱解.從圖2a中可以看出,不同比例的污泥與PVC共熱解時,隨著污泥比例的上升,液體與氣體的實際產率與各組分單獨熱解產物產率的加權計算值之間的差值逐漸增加,圖2b中表明了污泥與PVC共熱解中比例由1:3增加到1:1時,對氯的固化效果提升較為平緩,當污泥過量為3:1時,氣相氯的排放量從93.29%降低到58.21%,焦油中的氯也由4.82%增加到32.66%,熱解焦中氯的保留率從1.89%增加到9.13%,效果顯著提升,并且氣相氯向液相氯的轉化也隨著污泥比例的增加而逐漸增加,實驗值與理論計算值的差值越來越大.因此過量污泥與PVC的熱解有助于固化氯元素,減少氯元素向氣相中的遷移.

2.2 污泥-PVC共熱解產物表征

圖3 不同比例污泥與PVC共熱解焦的FT-IR光譜譜圖

表2 不同比例污泥與PVC共熱解焦的游離氯占比(%)

Table.2 Free chlorine content of PVC co-pyrolytic char with different proportions of sludge (%)

為了分析污泥在共熱解過程中對PVC氯元素的固化作用,根據圖3與表2可以看出,在共熱解固體焦中仍存在一定的有機氯,考慮是部分氣相有機氯在揮發的過程中被重新吸附在半焦表面[16-17],而游離氯則表明了污泥表面的鐵、鈣等無機金屬對氣相中的氯化氫存在一定的化學吸附作用,生成氯化鐵、氯化鈣等物質[18].同時根據表3中GC-MS對污泥、PVC單獨熱解以及共熱解焦油的分析結果可以看出,污泥熱解焦油中有機氯含量低于檢測限,PVC熱解焦油中的含氯有機化合物主要是四氯鄰苯醌和10-氯-9-乙烯基蒽,而污泥與PVC共熱解的焦油中同樣沒有檢測到含氯有機化合物,推測可能是因為在共熱解過程中污泥焦孔隙上的金屬元素能夠更加有效地吸收PVC受熱產生的HCl,而部分形成的金屬氯化物以及氯化銨等物質會溶解在水蒸氣中進入液相[19-20].

表3 不同樣品熱解焦油含氯有機物的GC-MS分析

注:/為未測得組分及占比.

2.3 污泥有機/無機組分對共熱解氯元素遷移的控制機制

污泥有機質的主要成分是纖維素、半纖維素、木質素、蛋白質、多糖和脂肪[21].為了探究污泥中主要有機組分在共熱解過程中對PVC氯元素遷移路徑的影響機制,分別用纖維素、半纖維素、木質素、蛋白質、多糖和脂肪與PVC以3:1比例進行共熱解.

圖4 污泥中主要有機組分對共熱解產物產率及氯元素分布的影響

從圖4可以看出在污泥主要有機組分和PVC共熱解中,木質素和乳清蛋白分別與PVC共熱解固體產物中的氯含量最高,纖維素與PVC共熱解則能夠最大程度的減少氣相氯的排放,而脂肪對共熱解氣相氯的減排效果最差.推測是由于木質素是一類通過醚鍵和碳碳鍵相互連接形成的具有三維網狀結構的復雜有機酚聚合物,在熱解過程中不易釋放出小分子揮發性有機物,而木質素單體的愈創木基結構、對羥苯基結構等的酚羥基的鄰位易于被PVC熱解釋放出的氯取代,對氯的滯留起著重要作用,從而提高了熱解焦炭收率,并將更多的氯固定在焦炭中[22];纖維素、半纖維素、淀粉的單體均是單糖,但相比起葡萄糖螺旋狀結合的淀粉,由于纖維素中的葡萄糖是在氫鍵的作用下長鏈平行排列形成的纖維素束,因此在熱解過程中纖維素能夠釋放出更多的氣態小分子有機物,與PVC熱解產生的HCl反應,將氯向氣液兩相遷移,而半纖維素的單體中木聚糖占50%以上,是一種復雜的多聚五碳糖,熱解出的多是有機大分子,相互結合后提高了焦油的產率,對氣態氯的固化效果較差[12];在乳清蛋白中氮含量達到11%,其中氨基氮占3.5%以上,而氨基會與熱解釋放的氯化氫反應,起到固化氯的效果,其中一部分保留在焦炭中,一部分隨熱解蒸汽進入焦油中[23-24];三油酸甘油酯作為脂肪的主要成分,其以酯鍵結合的鏈式結構在高溫下極易斷開以小分子形式逸出,因此對氯的固化效果較差,大量氯仍向熱解氣中遷移.因此木質素和蛋白質是有機組分中固氯的有效組分,而纖維素、半纖維素和多糖也能起到減少氣態氯排放的作用.

表4 污泥原樣及半焦的XRF分析(%)

Table.4 XRF analysis of sludge sample and semi-coke(%)

根據表4測得的污泥中的主要金屬氧化物,選擇Fe2O3與CaO解析污泥中無機金屬對氯遷移路徑的選擇性,圖5中表明了金屬氧化物在熱解中能夠大幅提升對氯的固化效果,添加Fe2O3后固態氯含量為34.1%,而添加CaO后固態氯含量達到了51.75%.這是因為Fe2O3本身作為載氧體,在反應過程中能夠提供晶格氧,促進高溫區C-Cl鍵的斷裂,增強了氣固反應[13],而CaO作為堿土金屬氧化物,高溫下能夠有效吸附熱解氣中的HCl,生成穩定的CaCl2附著在焦炭的表面,因此在共熱解過程中,污泥中的CaO更能夠促進液相和氣相中的氯向固相遷移,Fe2O3則主要將氣相氯向固相及液相中遷移.

圖5 污泥中無機金屬氧化物對共熱解產物產率及氯元素分布的影響

2.4 污泥-PVC共熱解神經網絡模型

為了探究污泥各組分對共熱解固氯效果的影響權重以及預測不同組分含量污泥與PVC共熱解的固氯比,需要建立一個精確有效的預測模型.但由于在熱解過程中,污泥中有機/無機組分協同耦合的作用機制較為復雜,難以建立精確有效的數學模型,而神經網絡作為一種黑箱模型,無需確定輸入條件與輸出結果間具體映射關系,因此選擇神經網絡作為相應的預測模型對已有數據進行訓練和模擬.

本模型選擇污泥中的主要有機組分(纖維素、半纖維素、木質素、蛋白質、多糖和脂肪)以及主要無機金屬氧化物(氧化鐵、氧化鈣)含量8種變量作為輸入條件,以熱解后的固態氯占比作為輸出條件.

對構建的網絡模型進行訓練學習,得到最終網絡訓練誤差MSE為0.3982,將隨機選取的測試組輸入訓練后的神經網絡,經模型計算得到的結果與實驗值對比如圖6所示,可以看出預測值與實驗值吻合良好,此外得到的回歸系數2為0.9972,均方根誤差RMSE為0.6310均說明了建立的神經網絡模型具有較好的預測能力.

圖6 神經網絡預測值與實驗值對比

為了評估各個輸入變量對固氯效果的影響權重,對訓練好的神經網絡進行了輸入層至隱含層和隱含層至輸出層的權值導出,如圖7所示,通過Garson方程計算得到了8個輸入變量分別對輸出變量的相對重要性.可以看出,有機/無機組分均對固氯有一定貢獻,在有機組分中,木質素對固氯的相對影響最大,達到13.33%,而無機金屬氧化物的相對影響對比各有機組分的更高,其中氧化鈣影響最大為16.03%.

圖7 輸入變量對神經網絡模型輸出的相對影響

污泥中有機/無機組分對共熱解氯元素固化率影響的實驗結果如圖8所示,污泥灰(污泥無機組分)與PVC共熱解后的氯固化率為2.78%,占污泥與PVC共熱解的氯固化率的30.43%,而神經網絡模型得出的主要無機組分對氯固化率的貢獻為28.65%,總有機組分對氣相氯向固相和液相轉化的總貢獻率達到71.35%,模型得出的權重結果與實驗趨勢相同.因此建立的神經網絡模型與真實共熱解過程具備一定的相符性和準確性,可以用于不同有機/無機組分含量的污泥與PVC共熱解過程氯元素固化效率的預測分析.

圖8 污泥中有機/無機組分對氯元素分布的影響

3 結論

3.1 在不同比例的污泥與PVC共熱解中,隨著污泥 /PVC質量比的增加,脫氯效率也隨之增加,同時氣相氯的排放也會大量減少.

3.2 脫氯能力主要來源于污泥有機質以及灰分中的金屬氧化物,其中有機質中的纖維素、半纖維素以及多糖類主要促進氣相氯向液相轉化,木質素與無機質中的CaO促進氣相氯向固體轉移的能力更強,而蛋白質與Fe2O3在促進氣相氯固化的過程中也會增加氣相氯向液相中的轉移.

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The influencing mechanism of organic/inorganic components of sludge on chloride migration and transformation during sludge-PVC co-pyrolysis.

GU Chun-han, SU Ming-xue*, LI Ning, ZHU Bing

(Anhui Key Laboratory of Green and Low-Carbon Technology in Cement Manufacturing, Hefei Cement &Design Institute Corporation Ltd, Hefei 230022, China)., 2023,43(12)：6386～6392

In order to achieve the reduction of HCl emissions, the migration and spatial distribution of chlorine with organic and inorganic components in sludge during co-pyrolysis with urban organic solid waste was investigated. The representative organic/inorganic components of sludge and PVC were selected for the co-pyrolysis experiments, and the contribution of different sludge components on chlorine solidification during co-pyrolysis were determined through a neural network model. The results showed that the emission of gaseous chlorine decreased from 93.29% to 58.21%, the chlorine in tar also increased from 4.82% to 32.66%, and the chlorine remains in pyrolysis coke increased from 1.89% to 9.13% with the mixing ratio of sludge and PVC of 3:1. Cellulose, hemicellulose, polysaccharide, protein, and Fe2O3in inorganic mineral components of sludge mainly promoted the transformation of gaseous chlorine to liquid phase, while lignin and CaO further promoted the transfer of gaseous chlorine to the solid phase. The established neural network model showed that the contribution of the main organic components accounts for 71.35%, and among each component, calcium oxide, in consistent with the experimental results, has the greatest contribution to the chlorine curing rate.

urban organic solid waste；co-pyrolysis；organic/inorganic components；chlorine enrichment；mechanism

X703.5

A

1000-6923(2023)12-6386-07

顧春晗,蘇明雪,李 寧,等.污泥有機/無機組分對污泥-PVC共熱解氯元素遷移轉化影響機制 [J]. 中國環境科學, 2023,43(12):6386-6392.

Gu C H, Su M X, Li N, et al. The influencing mechanism of organic/inorganic components of sludge on chloride migration and transformation during sludge-PVC co-pyrolysis [J]. China Environmental Science, 2023,43(12):6386-6392.

2023-05-08

國家重點研發計劃(2020YFC1908703);安徽省自然科學基金項目(2008085ME161)

* 責任作者, 工程師, smx123@mail.ustc.edu.cn

顧春晗(1997-),男,安徽合肥人,工程師,碩士,主要從事固體廢棄物資源化利用研究.發表論文2篇.guch@mail.ustc.edu.cn.