煤中挥发氮析出过程模拟不同热解模型的影响.pdf

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1、第23卷第5期环境科学学报VoI.23，No.52003年9月ACTASCIENTIAECIRCUMSTANTIAESep.，2003!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号：0253-246（82003）05-0635-06中图分类号：X701.1文献标识码：A煤中挥发氮析出过程模拟：不同热解模型的影响周昊1，钱欣平2，岑可法1，樊建人1（1.能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室，浙江大学热能工程研究所，杭州310027；2.浙江大学联合化学反应工程研究所，杭州310027）摘要：采用

2、数值模型研究了煤热解、燃烧过程中挥发分氮的析出、中间含氮产物HCN的生成以及转变为NO的过程.分别采用双方程模型和通用模型描述热解过程，利用有限体积方法对质量、化学组分、动量和热量守恒方程进行离散求解.计算结果表明两种模型获得的热解过程、孔隙率、HCN生成率等方面存在一定差别，而对颗粒着火时间、NO生成率等方面比较接近.与试验结果比较，采用双方程模型对模拟烟煤颗粒的挥发氮析出过程准确度相对较高.关键词：热解模型；燃料氮；煤粉Theeffectofvariousdevolatilizationmodelsontheperformanceofnu-mericalsimu

3、lationoftheformationofNOfromthecoalvolatilenitrogen1，OianXinping2，CENKefa1，FANJianren1ZHOUHao（1.CIeanEnergyandEnvironmentEngineeringKeyLabofMOE，InstituteforThermaIPowerEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027；2.UNILABResearchCenterforChemicaIReactionEngi-neering，ZhejiangUniversity

4、，Hangzhou310027）Abstract：TheparticIemodeIisempIoyedtostudythecoaIdevoIatiIization，thereIeaseofvoIatiIefueI-nitrogen，formationofHCNandthesub-seguentconversiontoNOduringthedevoIatiIizationprocess.ThefinitevoIumenumericaIschemeisusedtosoIvetheeguationsofmass，chem-icaIspecies，momentumandhe

5、attransferconservationaboutthecoaIparticIe.ThetwocompetingreactionsandtheuniversaIdevoIatiIizationmodeIsareempIoyed，theresuItsfromthevariousmodeIsarecompared，whichshowsthattherearedifferencesexistinginthedataofporosity，HCNformationrateandthedevoIatiIizationprocess.ThedataofparticIeigni

6、tiontimeandtheNOformationrateagreeweIItogether.ComparedwiththeexperimentaIdata，thetwocompetingreactionsmodeIismoresuitabIetomodeItheformationofNOfromthecoaIvoIatiIenitrogen.Keywords：devoIatiIizationmodeI；fueInitrogen；puIverizedcoaI氮氧化物是煤燃烧过程中产生的主要污染气体.通常根据燃料氮氧化物的来源不同，分为挥发分氮氧化物和焦炭氮氧化物两类

7、.煤粉进入炉膛后，受热着火，挥发分析出，煤中的氮随挥发分析出，挥发分氮析出后，还有一部分氮留在焦炭中，随焦炭燃烧生成NO释放，这部分氮称为焦炭氮.相对而言，比较容易通过控制氧量等手段控制挥发分NO!的生成，而焦炭NO!的控制比较困难［1］.挥发分氮离开煤粒表面进入烟气后，可以用均相模型描述各含氮组分在炉内的转化规律，［2］，研究主要集中在湍流条件下化学反应机理NO转化过程的均相化学反应模型已比较成熟上.目前对单颗粒煤中挥发分氮析出转化过程的模型研究较少，而通过该模型可以计算获得不同条件下离开颗粒表面的挥发氮的比例及成分，以提高后续的炉内含氮组分均相反应模型的准确