【正文】 ，甚至有的企業(yè)多達80~90家，尤其是以焦煤和1/3焦煤的品種最多，而且配入量一般較大，它們的質(zhì)量波動對焦炭的質(zhì)量影響非常大，即使使用同一配煤比，因為使用了不同礦區(qū)的1/3焦煤和焦煤，焦炭質(zhì)量也有很大差異。精確配煤是根據(jù)單種煤的工藝性質(zhì)確定其在配合煤中的配入比例，或者是將各大類煤按照工藝性質(zhì)的不同進一步地細分成若干小類，以各小類煤參與配煤。現(xiàn)在，一些焦化企業(yè)的生產(chǎn)實踐證明，對單種煤的工藝性質(zhì)進行正確的評價必須借助煤巖學的指標，如鏡質(zhì)組反射率分布圖和惰性組分含量等。(3) 擴大煉焦用煤范圍中國的煉焦煤資源相對貧乏，而且地區(qū)分布很不均勻，如山西省的煉焦煤資源占全國的1/2以上，產(chǎn)量也占全國的1/4以上，而湖北、浙江、海南、廣東、廣西等省(自治區(qū))幾乎沒有煉焦煤資源。我國低煤化度煤資源豐富，包括弱黏煤、不黏煤、氣煤和年輕的1/3焦煤等，目前用于煉焦的比例很少。由于低煤化度煤黏結(jié)性較差，目前我國使用低煤化度煤的焦化企業(yè)較少。在煉焦配煤中增加低煤化度煤的配入量可以采用以下方法。經(jīng)生產(chǎn)實踐證明，型煤的配入量可以達到30％。經(jīng)預熱改質(zhì)的低煤化度煤煉出的焦炭，平均孔徑縮小，最大壁厚增加和各向異性提高，這一系列的顯微結(jié)構(gòu)變化表明，改質(zhì)煤的結(jié)焦性得到了顯著提高。此外，一些焦化企業(yè)在煉焦配煤中添加無煙煤和焦粉、焦油渣也取得了成功。鑒于它所表現(xiàn)出來的在層次結(jié)構(gòu)上﹑控制方法上和知識表達上的靈活性，受到了廣泛關(guān)注。將專家控制系統(tǒng)應(yīng)用于焦化生產(chǎn)中，建立煉焦配煤專家系統(tǒng)是今后配煤技術(shù)發(fā)展的趨勢。根據(jù)焦化理論和生產(chǎn)所獲得的工業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)學模型，以群體專家經(jīng)驗得到的定性知識構(gòu)成規(guī)則模型，將解析的數(shù)學模型與基于知識的規(guī)則模型相結(jié)合，采用數(shù)學方法建立焦炭質(zhì)量預測模型，提出配煤比計算的實用方法，并實時控制配煤流量。1) 配煤專家系統(tǒng)的組成a開放式的數(shù)據(jù)庫 包括煤料數(shù)據(jù)庫、單種煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)庫、單種煤煉焦數(shù)據(jù)庫、配合煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)庫、煉焦工藝參數(shù)和焦炭質(zhì)量數(shù)據(jù)庫。c 專家知識和自學習系統(tǒng)。e 校修正模型系統(tǒng)。2) 配煤專家系統(tǒng)的主要功能a已知單種煤煤質(zhì)性能以及配煤比，計算出配合煤的性質(zhì)。c結(jié)合焦炭質(zhì)量，確定配合煤的比例，可結(jié)合專家知識，以經(jīng)濟成本為優(yōu)化模型的目標，將焦炭質(zhì)量等作為約定因素，給出較佳的配煤比，以供企業(yè)安排生產(chǎn)。e通過控制系統(tǒng)，對實際的配煤工藝進行控制。該專家系統(tǒng)功能有煤炭資源管理和煤炭市場分析，煤炭計價功能，年度配煤方案確定，煤炭質(zhì)量跟蹤，計劃和日常配煤比制定，配煤在高爐中使用跟蹤，煤場管理，焦炭質(zhì)量預測及模型校驗。選用合適的煤質(zhì)指標和科學的建模方法是決定配煤數(shù)學模型精確度的關(guān)鍵問題。此外，還需要指出的是，影響焦炭質(zhì)量因素是多方面的，可分為原料煤性質(zhì)的影響和生產(chǎn)工藝影響兩方面。建立具有廣泛適應(yīng)性的配煤專家系統(tǒng)是一個非常龐大的系統(tǒng)工程，必須聯(lián)合各地區(qū)的大型焦化企業(yè)共同研究開發(fā)，才有可能實現(xiàn)[7]。因此，研究各單種煤的特性和它們在配合煤中的相容性以及在焦爐中的成焦特性，是配煤技術(shù)的關(guān)鍵。另外，堆密度高，煉焦過程中半焦收縮小，因而焦炭裂紋少，提高了焦炭的強度。煤搗固工藝、配型煤工藝、煤干燥工藝和煤預熱工藝等方法，都可以使煤的堆密度增加。值得注意的是，雖然煤料水分大，具有使堆密度增大的優(yōu)點，但水分太大的煤料煉焦時，除對爐墻起到激冷的熱沖擊外，對焦炭質(zhì)量帶來不良的影響，尤其對焦炭的耐磨指標M10影響更甚。當水分不變、堆密度增大時，M10和 M40值減小；當煤料的堆密度不變化時，干煤煉焦所得的焦炭的M10和 M40值均比濕煤煉焦時好。因此，在水分變化時，弱黏結(jié)性煤和對加熱速度特別敏感的材料，其M10值變化比較突出，而優(yōu)質(zhì)焦煤的M10值的變化卻不太明顯。備煤工藝不同或粉碎機的負荷改變，以及配煤煤種的變化會改變煤粒的粒度組成。由此可見，煤的粒度越大，堆密度越大；粒度越小，堆密度越小。其主要原因是煤的顆粒小時，單位容積內(nèi)煤的總粒數(shù)多，總的比表面積大，因而堆密度變?。欢w粒較大時，單位容積內(nèi)煤的粒數(shù)少，總比表面積少，所以堆密度變大。例如，在很大的粒度組成的范圍內(nèi)，同一粒度的煤粒，干燥煤或預熱煤比濕煤的堆密度高，而且曲線變化的趨向也有所不同。因為煤料中的惰性組分細碎，在一定程度上消除了由于煤料的不均勻性(惰性組分大顆粒可形成裂紋中心)所引起的不均衡收縮，使煤中惰性組分的比表面積增加，使成焦過程中鄰層間的黏結(jié)力降低，收縮應(yīng)力減小，煤料的散密度提高，鄰層間的溫度梯度減小，使收縮梯度降低。煤料過細粉碎反而降低了焦炭強度。而煤料液體量不因細度變化而改變，故使煤料的黏結(jié)性降低。(3) 配添加物在裝爐煤中配入適量的黏結(jié)劑和抗裂劑等非煤添加物，可改善其結(jié)焦性。這兩種工藝也可同時并用，相輔相成。常用的配煤黏結(jié)劑有煤焦油黏結(jié)劑、煤焦油瀝青黏結(jié)劑、石油瀝青黏結(jié)劑和煤石油瀝青混合黏結(jié)劑等。各種抗裂劑的共性是揮發(fā)分比煉焦煤低得多，但不同抗裂劑有不同的特性。配型煤工藝的優(yōu)點有以下三個：1) 配型煤粒間的間隙小，有助于改善煤料的黏結(jié)性；2) 配型煤可提高煤料的堆密度；3) 可以多配用弱黏結(jié)性或非黏結(jié)性的高惰性組分煤?？梢栽谝欢ǔ潭壬细纳平固抠|(zhì)量，并穩(wěn)定焦爐操作，降低煉焦耗熱量。然而，這些方面都存在著地區(qū)、煤種的局限性，要實際采用還得結(jié)合本地的實際情況作相應(yīng)的修正?，F(xiàn)有的研究結(jié)果表明，由兩種揮發(fā)分不同的煤組成的配合煤，其揮發(fā)分析出并不是簡單的將兩種單種煤的揮發(fā)分析出按一定的比例相加，而目前焦化廠所用的洗精煤均是由不同變質(zhì)程度的煤混合而成的。對于焦炭質(zhì)量預測方面，曾作過許多研究工作，建立了多種預測焦炭質(zhì)量的數(shù)學模型，對指導某些企業(yè)的煉焦配煤起到了一定的作用，但目前煉焦配煤的數(shù)學模型主要采用線性模型，應(yīng)用線性方法描述煉焦配煤相關(guān)指標的可加性，認為配合煤和單種煤的特性和參數(shù)之間只是簡單的加權(quán)平均關(guān)系，根據(jù)配煤和煉焦過程的測量數(shù)據(jù)，通過線性系統(tǒng)的辨識方法，獲得預測配合煤和焦炭質(zhì)量的數(shù)學模型，并由此來確定配煤比。而且大量的實踐證明：單種煤與配合煤及配合煤與焦炭質(zhì)量的質(zhì)量指標之間存在著復雜的非線性關(guān)系，研究者很難掌握其機理，因此采用傳統(tǒng)的方法實現(xiàn)準確而有效地預測存在許多的困難。利用煤和配合煤的各種實驗室測定的性質(zhì)指標預測焦炭質(zhì)量，可以用次數(shù)較少的配煤實驗，確定經(jīng)濟合理的配煤比。在煉焦行業(yè)使用模型幫助預測焦炭質(zhì)量是很普遍的做法。為了科學的提高焦炭質(zhì)量，確定煤的性能參數(shù)是很重要的，因為參數(shù)能夠控制焦炭的質(zhì)量,進而確定一個煤種選擇的預測方法,以取得高的質(zhì)量和低的成本。因此，不同的企業(yè)依據(jù)煉焦生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，建立了焦炭灰分、硫分預測模型。 焦炭灰分(Ad)和硫分(St,d)預測模型采用單位灰分預測模型硫分預測模型山西焦化上海寶鋼內(nèi)蒙包鋼韶鋼集團法 國波 蘭 焦炭冷態(tài)強度預測焦炭冷態(tài)強度指(MM10下同)預測所采用的指標一般為煤化度指標和黏結(jié)性指標。預測方法基本可以分為三類：第一類以煤的工藝指標為參數(shù)，.、MF、G、y的組合；第二類是以煤巖指標為參數(shù)；第三類在考慮配合煤指標的同時，也考慮煉焦煤準備和煉焦工藝條件。20℃下炭化7min后，以炭化產(chǎn)物中大于297的篩上物占原料(10g)。該最佳區(qū)域為Vdaf =32~37%，MF=1500~7000DDPM。并將數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出如下回歸方程： () ()圖13 Vdaf—MF配煤圖3) Vdaf－G法 北京煤炭科學研究院在中國煙煤分類方案研究的基礎(chǔ)上，提出了用粘結(jié)指數(shù)G作為粘結(jié)性指標，并得出了Vdaf——G配煤圖，如圖11所示。以Vdaf——G預測焦炭強度（MM10）的等強曲線如圖12所示。當G＜60時，M10隨G的增加而降低。但配合煤的實測G值和由單種煤G值按加和性計算所得配合煤G值有一定偏差，鞍鋼的試驗表明，煤的黏結(jié)性差別不大時，G值有加和性，黏結(jié)性差別較大時，如肥煤和貧瘦煤之間，G值的加和性存在偏差。Gb因子是以魯爾膨脹度曲線為基礎(chǔ)計算的，如圖18所示。對于大量不同Gb因子的單種煤或配合煤，~，高于此值的煤，粘結(jié)能力過多，也即活性組分過多；低于此值則粘結(jié)能力不足，即惰性組分過多。曲線表明，在最佳Gb因子和Vdaf=24%~26%時，可獲得強度最好的焦炭。圖18 Gb因子示意圖 圖19 最佳Gb因子條件下煤的a—收縮度；b—膨脹度；T1—軟化溫度；T3—固化溫度 揮發(fā)分與焦炭強度關(guān)系（1） 煤的最佳粒度組成和偏離度MS 裝爐煤的細度或粒度組成影響堆密度，并進而影響焦炭質(zhì)量。裝爐煤最佳粒度分布時，達到最緊密的堆積，因而堆密度最大，煤的最佳粒度分布服從于羅申勒姆拉分布，不同的平均粒度有其相應(yīng)的最佳粒度分布值，一般裝爐煤的平均粒度為1mm，用羅申勒姆拉粒度分布圖得出平均粒度為1mm的最佳粒度分布如表13，此時的偏離度MS=0，它與實際裝爐煤的粒度比較，可計算也影響焦炭質(zhì)量的偏離度MS（見表1—3實例），作為預測焦炭強度的粒度因素。（2）煉焦條件 在預測方程式中用K表示煉焦條件的參數(shù)。 Simoris由試驗得出，隨K值增加，焦炭的M40有一個最大值，一般焦化廠的K=18～24g/，該值處于曲線的下降段。(3)煤巖指標預測法煤巖指標預測簡稱CBISI預測法，首先有前蘇聯(lián)阿莫索夫在1957年提出，后經(jīng)美國夏皮洛在1961年作了改進，日本的小島鴻次郎于20世紀60年代后期進一步發(fā)展，并于1974年在新日鐵得到應(yīng)用。因此焦炭質(zhì)量預測方法發(fā)展的一個趨勢是同時包括煤料性質(zhì)和操作參數(shù)兩方面的指標。因此，最優(yōu)化配煤與焦炭質(zhì)量過程模擬技術(shù)得到發(fā)展，一方面焦炭的灰分硫分抗碎強度M40和耐磨強度M10以及焦炭的熱性質(zhì)等指標與配合煤或者單種煤質(zhì)量指標存在函數(shù)關(guān)系，通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)或?qū)嶒灁?shù)據(jù)，利用計算機進行模擬，建立焦炭質(zhì)量預測模型；另一方面，在一定的精度范圍內(nèi)，利用預測的反模型求解單種煤配合比例以及可能引起的焦炭質(zhì)量波動范圍，并保證配煤成本最低。利用計算機系統(tǒng)運算如圖所示。焦炭的熱態(tài)性質(zhì)通常采用焦炭的反應(yīng)性指標（CRI）和反應(yīng)后強度（CSR）來表示。影響焦炭熱態(tài)性質(zhì)的因素一般考慮：煤化度指標、粘結(jié)性指標、惰性物含量和灰分中礦物質(zhì)組成等。焦炭的灰成分對焦炭的碳溶反應(yīng)有明顯的影響，而不同煤種的灰成分又不盡相同，為了充分地改善焦炭的反應(yīng)性和反應(yīng)后強度，就必須考慮灰成分的影響。因此，不少學者都提出了灰成分“催化指數(shù)”的概念。由于對各灰成分的催化作用順序的認識不一，以及考慮的灰成分個數(shù)的不同，催化指數(shù)的構(gòu)成也不盡相同。下面僅就國內(nèi)外有代表性的簡述如下。并定義灰分催化指數(shù)為：[K2O + Na2O + CaO + Fe2O3] / [Al2O3 + SiO2]。 日本鋼管（NKK）的方法 日本鋼管將灰成分的催化指數(shù)稱為堿度指數(shù)Bash，并定義為：Bash =Ad ，% (122)并通過單種煤和配合煤的實驗給出了焦炭反應(yīng)后強度的預測方法：對于單種煤：CSR = a1DI b1CRI + c1 CRI = d1 Rmax – e1 Rmax + f1ΣI – g1lg(MF) + h1Bash + i1 (123)對于配合煤：CRI = CRI單種煤+ j1cv(Rmax) + k1 FT + i2 CSR = a2DI b2CRI + c2 式中：a、b、c、d、e、f、g、h、I、j、k——均為常數(shù)；CRI單種煤 ——把配合煤作為單種煤看待時按單種煤預測模型得到的預測值；cv(Rmax) = 配合煤中單種煤Rmax的標準差/配合煤Rmax%；FT——火道溫度，℃。 加拿大炭化研究協(xié)會（CCRA）的方法加拿大炭化研究協(xié)會將灰成分的催化指數(shù)稱為堿度指數(shù)MBI，并定義為：MBI = Ad (124)并提出了焦炭反應(yīng)性的預測模型：CRI = – D + (MBI)2 – Rmax式中：D——煤的膨脹度，%； VM——煤的揮發(fā)分，%。該預測模型既適用于單煤也適用于配合煤。美國內(nèi)陸鋼鐵公司還將預測模型繪成等強曲線圖。圖120 美國內(nèi)陸鋼鐵公司CSR預測方法我國的寶山鋼鐵公司把礦物質(zhì)的催化指數(shù)MCI定義為：MCI = A (126)與其它方法的不同之處在于將每個灰成分根據(jù)其對焦炭反應(yīng)性催化作用的大小取個加權(quán)系數(shù)，將各灰成分的催化作用量化。 圖121 單種煤焦炭熱性質(zhì)與礦物質(zhì)催化指數(shù)的關(guān)系在總結(jié)國內(nèi)外焦炭質(zhì)量預測模型的基礎(chǔ)上，采用改進的GMDH方法，以大量SCO爐煉焦試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了適用于寶鋼的SCO爐焦炭質(zhì)量預測模型，再校正到生產(chǎn)焦爐。%，%，%。R—隨機反射率。MF—基氏流動度,ＤＤＰＭ。χ、ξ、ζ、δ—函數(shù)關(guān)系。CSR—焦炭反應(yīng)性,ｗ/ %。DI—焦炭冷強度,ｗ/ %。k—系數(shù)。下標i—單種煤編號。在研究礦物質(zhì)對焦炭反應(yīng)性作用規(guī)律的基礎(chǔ)上，建立了礦物質(zhì)影響焦炭反應(yīng)性的礦物質(zhì)催化指數(shù)（MCI），并提出了煤的Vd和MCI是決定焦炭反應(yīng)性的兩個獨立變量，并據(jù)此建立了預測焦炭反應(yīng)性和反應(yīng)后強度的數(shù)學模型。見圖123和圖124。圖125 焦炭CRI實測值與預測值的關(guān)系 圖126 焦炭CSR實測值與預測值的關(guān)系由圖125和圖126可知，焦炭的CRI和CS