动态配煤下焦炭质量预测模型的研究

1 文献综述

1.1 研究背景

近几十年，随着高炉的大型化、富氧喷吹煤粉等技术的发展，高炉生产对焦炭质量的要求愈来愈高，稳定和改善焦炭质量已成为焦化行业所面临的主要课题之一。但用配煤炼焦实验来指导配煤存在工作量大、试验周期长等特点，生产上需要寻求更为快速、准确、科学的预测焦炭质量的方法。宝钢配煤工作主要依靠炼焦试验和生产经验为主，缺乏精确的焦炭强度模型进行预测，然而根据煤质数据预测焦炭质量，在世界范围已经引起重视。日本新日铁采用煤的最大流动度和煤灰碱度指数AI来预测CSR和CRI,美国内陆钢铁公司应用新日铁方法进行焦炭预测时，由于原料煤胶质体流动度过高，且灰成分中含碱过多导致新日铁模型不适用,于是采用煤的硫分和煤的塑性温度范围以及煤灰碱度指数来预测焦炭强度，并认为仅根据煤岩特征并不能精确预测焦炭的热性质。日本钢管公司则考虑了炼焦工艺条件对焦炭质量的影响，增加了火道温度这一工艺因素对焦炭质量的影响。加拿大炭化研究所(CCRA)则采用膨胀度，配合煤挥发分和碱度指数来预测焦炭热性质；英国钢铁公司还采用煤的反射率和铁、钙、硅含量来预测。我国酒钢采用以煤的挥发分或反射率和惰性成分含量预测。可见，由于配煤实践和工艺条件不同，已有的预测方法和模型有各自的适用范围，且需在大生产实践中不断修正。目前可供预测焦炭质量的不同模型应考虑到配煤的种类。

1.2 配煤炼焦技术

1.2.1 配煤炼焦的意义

配煤炼焦就是将几种不同类别的炼焦用煤按一定比例配合作为加入炼焦炉炼焦的原料。配煤炼焦在合理利用炼焦煤资源、保证炼焦生产的顺利进行和提高焦炭质量等方面有重要的意义。

(1)中国炼焦用煤产量较多，约占全国原煤总产量的40％以上，煤种也较全，但中国煤炭储量中，炼焦用煤只占27％。在炼焦用煤资源中高挥发分、黏结性中等的1/3焦煤和气煤约占45％，中等挥发分、黏结性较好的烟煤如焦煤、肥煤约占21％和15％，低挥发分的瘦煤和贫瘦煤也占20％左右。由此资源特点可以看出，在炼焦用煤中，黏结性好的焦煤和肥煤资源比例比较小，必须采用配煤的方法和多用气煤和1/3焦煤的技术，扩大炼焦用煤资源，配煤炼焦的主要意义就在于此。

(2)在炼焦技术上，大多数炼焦用煤单独炼焦都不能炼出符合高炉对焦炭强度的质量要求的焦炭，而黏结性较好的主焦煤即使能用其单煤练出强度合格的焦炭，但由于在炼焦过程中要产生较强的膨胀压力，而影响焦炉的寿命或造成推焦困难的问题，而肥煤虽有较好的黏结性，但单独炼焦时，练成的焦炭易形成部分蜂窝焦而影响焦炭强度，因此

在炼焦生产上都不采用单种煤炼焦，而是将几种类别的炼焦用煤配合使用，发挥各类煤在炼焦时的特点，扬长避短，优势互补，从而以经济合理的配煤方案练出质量符合要求的焦炭。

(3)中国炼焦用煤中的焦煤、肥煤虽然黏结性好，但这两类煤在中国一般都是较难洗选的煤，洗精煤的灰高、硫高，使其用量受到一定限制，而中国所产的气煤和弱黏结性煤在炼焦中虽然黏结性差，但他们易选，灰低、硫低，其资源又较丰富，储量大、产量高、煤价相对较低，因而在配煤炼焦中，在一定比例的焦煤和肥煤基础上配入适量的气煤和弱黏结煤，因其挥发分高、收缩度大、便于推焦，且煤气焦化产品回收也多，有利于焦化产品的回收利用，又能使焦炭质量符合炼铁高炉的技术要求。

因此，现代化炼焦厂一般都根据资源特点采用配煤炼焦，使炼焦用煤资源得到合理利用，同时也改善了焦炭的质量，还可优化生产、降低成本，从而使配煤炼焦成为炼焦工业必然采用的基本措施。

1.2.2 配煤炼焦原理

多年来，炼焦配煤理论发展较快，形成了多种配煤原理或配煤技术。最直观的配煤原理是胶质层重叠原理，以烟煤的大分子结构及其热解过程中由于胶质状塑性体的形成，使固体煤粒粘结的塑性成焦，由于不同烟煤所形成胶质状塑性体的数量和质量不同，导致粘结的强弱差别，并随气体析出数量和速度的差异，得到不同质量的焦炭；第二类是基于煤的岩相组成不同，决定煤粒有活性组分和非活性之分，煤粒之间的粘结是在其表面进行，则以活性组分为主的煤粒相互间成流动状结合型，固化后不再存在粒子的原形，而以非活性组分为主的煤粒相互间的粘结则呈接触结合型，固化后保留粒子的轮廓，从而决定最后形成焦炭的质量，即所谓的表面结合成焦原理；第三类是20世纪60年代后期发展起来的中间相成焦原理认为烟煤在热解过程中产生的各向同性液体中，随热解进行会形成由大分子的片状分子排列而成的聚合液晶，即新的各向异性流动相态—中间相，成交过程就是这种中间相在各向同性胶质体基体中的长大、融并和固化过程，不同的烟煤表现为不同的中间相发展深度，最后形成不同质量和不同光学组织的焦炭。近年来由于计算机的发展和应用，以信息和计算机为主的配煤专家系统，其原理更加考虑单种煤的特性，包括常规的粘结性和煤的光学组织对焦炭质量的贡献，把模糊的配煤理论数值化，引入性能价格比、质量权重、炼焦专家经验等概念，为焦炭质量预测奠定了较好的基础。

围绕上述配煤理论形成了一系列的焦炭质量预测方法。

(1) 胶质层重叠原理

配煤炼焦时除了按加和方法根据单种煤的灰分、硫分控制配合煤的灰分、硫分以外,要求配合煤中各单种煤的胶质体的软化区间和温度间隔能较好地搭接，这样可使配合煤在炼焦过程中，能在较大的温度范围内煤料处于塑性状态，从而改善粘结过程，并保证

焦炭的结构均匀。不同牌号炼焦煤的塑性温度区间见表1.1所示，各种煤的塑性温度区间不同，其中肥煤的开始软化温度较早，塑性温度区间最宽,瘦煤固化温度最晚，塑性温度区间最窄，气煤、1/3焦煤、肥煤、瘦煤适当配合可扩大配合煤的塑性温度范围。这种以多种煤相互搭配、胶质层彼此重叠的配煤原理，曾长期指导我国的配煤技术。

表1.1不同煤化度煤的塑性温度范围

煤种挥发分范围(V daf)％塑性温度范围/℃

气煤>37 290~420

肥煤290~450

1/3焦煤330~430

气肥煤310~400

焦煤370~430

瘦煤420~480

周师庸教授曾提出以两种煤炼焦的界面结合指数来评价其界面结合的好坏，并认为各种煤的胶质体之间实际上均有一定的重叠，只不过不同类型单种煤之间的结合情况差异很大。同样他认为配煤中一定要求有一定量的基础炼焦煤，既能够包容低挥发份的弱黏煤，也能够包容高挥发分的弱黏煤。

(2) 互换性配煤原理

根据煤岩学原理，煤的有机质可分为活性组分和非活性组分(惰性组分)两大类。日本城博提出用粘结组分和纤维质组分来指导配煤,按照他的观点，评价炼焦配煤的指标，一是粘结组分(相当于活性组分)的数量，这标志煤粘结能力的大小；另一是纤维质组分(相当于非活性组分)的强度，它决定焦炭的强度.煤的吡啶抽出物为粘结组分，残留部分为纤维质组分，将纤维质组分与一定量的沥青混合成型后干馏，所得焦块的最高耐压强度表示纤维质组分强度。要制得强度好的焦炭，配合煤的粘结组分和纤维质组分应有适宜的比例，而且纤维质组分应有足够的强度。当配合煤达不到相应要求时，可以用添加粘结剂或瘦化剂的办法加以调整，据此提出了图互换性配煤原理图，由图1.1可形象地看出：

图1.1 互换性配煤原理

1) 获得高强度焦炭的配合煤要求是：提高纤维质组分的强度(用线条的密度表示)，并保持合适的粘结组分(用黑色的区域表示)和纤维质比例范围。

2) 粘结组分多的弱粘结煤，由于纤维质组分的强度低,要得到强度高的焦炭，需要添加瘦化组分或焦粉之类的补强材料。

3) 一般的弱粘结煤，不仅粘结组分少，且纤维质组分的强+度低，需要同时增加粘结组分或添加粘结剂和瘦化组分或焦粉之类的补强材料，才能得到强度好的焦炭。

4) 高挥发的非粘结煤，由于粘结组分更少，纤维质组分强度低，应在添加粘结剂和补强材料的同时，对煤料加压成型，才能得到强度好的焦炭。

5) 无烟煤只有强度较高的纤维质组分，需添加粘结剂，才能得到足够强度的焦炭[6]。

(3) 共炭化原理

炼焦煤和非炼焦煤如沥青类有机物共炭化时，如能得到结合较好的焦炭，称为不同煤料的共炭化。共炭化产物与单独炭化相比，焦炭的光学性质有很大差异，合适的配合煤料(包括添加物的存在)在炭化时，由于塑性系统具有足够的流动性，使中间相有适宜的生长条件，或在各种煤料之间的界面上，或使整体煤料炭化后形成新的连续的光学各向异性焦炭组织，它不同与各单种煤单独炭化时的焦炭光学组织。对不同性质的煤与各种沥青类物质进行的共炭化研究表明，沥青不仅作为粘结剂有助于煤的粘结性，而且可使煤的炭化性能发生变化，发展了碳化物的光学各向异性程度，这种作用称为改质作用，这类沥青黏结剂又被称为改质剂。

共炭化过程传氢对煤的改质有重要影响，沥青在共炭化时起着氢的传递介质作用，为描述氢的转移情况，可定量地用沥青与煤的供氢能力及受氢能力来描述。沥青的供氢能力远高于煤，为煤的3~5倍，气煤的受氢能力远高于其供氢能力，而沥青的受氢能力可忽略不计。因此煤与沥青共炭化时，沥青对煤有传氢作用，两者的受氢能力差别愈大，

沥青对煤的改质活性愈强；此外煤的受氢能力愈大，共炭化时沥青对煤的改质活性也愈强。随着焦炭光学结构的研究，把共炭化的概念用于煤与沥青类有机物的炭化过程，以考察沥青类有机质与煤配合后炼焦对改善焦炭质量的效果。共炭化产物与单独炭化相比，焦炭的光学性质有很大的差异，合适的配合煤料（包括添加物存在）在共炭化时，由于塑性系统具有足够的流动性，使中间相有适宜的生长条件，或在各种煤料之间的界面上，或使整体煤料炭化后形成新的连续的光学各向异性焦炭组织，它不同于各单个煤单独炭化时的焦炭光学组织。

(4) 炼焦配煤专家系统

配煤专家系统是在计算机和信息技术基础上发展起来的配煤概念，综合利用了煤数据库、焦炭质量预测方法、炼焦专家经验以及过程控制原理，以实现生产成本最小、优质炼焦煤用量最小或弱黏结煤用量最大为优化目标，对完善炼焦煤资源规划具有极大的推动作用。专家系统用于配煤原理是：根据炼焦配煤生产过程和煤质历史数据的水平，在给定的决策水平、工艺控制水平和生产操作水平条件下，由专家控制器、执行控制器实现专家配煤过程。其中，专家控制器是基于神经网络的知识推理，由计算机根据设定的焦炭质量和知识库中的焦炭质量预测模型和规模规则以及专家经验计算出个单种煤的配合比例。专家控制器给出每一种配合煤的流量信号，由执行控制器给出准确地控制运行皮带的速率和下煤量。

该专家系统包括数据库系统、焦炭质量控制模型系统和配煤控制系统。与数据库配套的数据库管理系统，采用Access开发，在Windows下运行，可以进行数据库管理、统计表格管理以及反射率分布图管理等多种功能。焦炭质量控制模型包括：①标准单种煤性质与归属；②配合煤与单种煤的关系；③焦炭质量预测等。

1.2.3 配煤炼焦技术的发展趋势

(1) 区域性配煤

中国炼焦用煤的分布很不均匀，并且铁路运力紧张，这些不利因素限制了国内企业使用统一的配煤比。对国内不同地区焦化企业使用的生产配煤方案进行研究可以发现，尽管各企业的配煤思路仍然采用了气煤、气肥煤、肥煤、1/3焦煤、焦煤、瘦煤几大类配合，但是各类煤使用的比例却大不相同，都尽力使用本地区或邻近地区产量大的煤种，区域性特征比较明显，如华东地区的焦化企业使用的各类煤的比例比较均衡，中南地区使用1/3焦煤和焦煤的比例比较大，东北地区使用肥煤和焦煤的比例比较大，1/3焦煤的比例比较小，西南地区使用的煤料比较单一，以1/3焦煤和焦煤为主，几乎不使用瘦煤。

尽管国内焦化企业使用的生产配煤方案具有很强的地域性特点，但是所炼制的焦炭均能满足当地高炉生产的需要。

(2) 精确配煤

现在实行的按照气煤、气肥煤、肥煤、1/3焦煤、焦煤、瘦煤几大类的模式，在中国的炼焦史上确实发挥了重大的作用。但是，随着煤炭市场的变革，国内炼焦企业使用的单种煤料普遍增加，由原来的10多种增加到20~30种，甚至有的企业多达80~90家，尤其是以焦煤和1/3焦煤的品种最多，而且配入量一般较大，它们的质量波动对焦炭的质量影响非常大，即使使用同一配煤比，因为使用了不同矿区的1/3焦煤和焦煤，焦炭质量也有很大差异。因此，现在逐步提出了精确配煤的思路，将原来按照大类配煤的模式转换成为按照煤料进行配煤的精确配煤。精确配煤是根据单种煤的工艺性质确定其在配合煤中的配入比例，或者是将各大类煤按照工艺性质的不同进一步地细分成若干小类，以各小类煤参与配煤。

实现精确配煤的关键在于如何选择合适的煤质指标对单种煤的工艺性质进行科学评价，然后确定其在配合煤中的合适比例。现在，一些焦化企业的生产实践证明，对单种煤的工艺性质进行正确的评价必须借助煤岩学的指标，如镜质组反射率分布图和惰性组分含量等。此外，实现精确配煤，还必须具备充足的煤场和科学的煤场管理体系以及完善的配煤系统。

(3) 扩大炼焦用煤范围

中国的炼焦煤资源相对贫乏，而且地区分布很不均匀，如山西省的炼焦煤资源占全国的1/2以上，产量也占全国的1/4以上，而湖北、浙江、海南、广东、广西等省(自治区)几乎没有炼焦煤资源。因此合理使用炼焦煤资源、扩大炼焦用煤的范围成为焦化企业普遍关注的问题。

我国低煤化度煤资源丰富，包括弱黏煤、不黏煤、气煤和年轻的1/3焦煤等，目前用于炼焦的比例很少。低煤化度煤产量较大，普遍易洗、低硫和煤气产率高，如能在炼焦配煤中增加低煤化度煤用量，不仅可以降低焦炭灰分、硫分，并提高化学产品产率，而且还能节约稀缺的炼焦煤资源。由于低煤化度煤黏结性较差，目前我国使用低煤化度煤的焦化企业较少。从全国炼焦用煤资源的合理利用和发展趋势看，增加炼焦配煤中低煤化度煤的配比势在必行，而且潜在的社会效益和经济效益非常可观。在炼焦配煤中增加低煤化度煤的配入量可以采用以下方法。

1) 配型煤将低煤化度煤中掺入黏结剂制成型煤，可以配入到炼焦配煤中炼焦。经生产实践证明，型煤的配入量可以达到30％。

2) 对低煤化度煤进行预热改质提高其结焦性有学者的研究表明，通过对低煤化度煤快速加热，实现其快速预热以脱除主要含氧官能团后，可望提高其黏结性与供氢能力。经预热改质的低煤化度煤炼出的焦炭，平均孔径缩小，最大壁厚增加和各向异性提高，这一系列的显微结构变化表明，改质煤的结焦性得到了显著提高。在保证焦炭质量的前提下，改质的低煤化度煤配入量可以达到10％以上。此外，一些焦化企业在炼焦配煤中添加无烟煤和焦粉、焦油渣也取得了成功。

(3) 配煤专家系统的开发

专家控制系统作为一种智能控制，将人的感性经验和定理算法结合，能够处理各种定性和定量的、精确的和模糊的信息，为从定性到定量的综合集成技术提供了现实手段。自瑞典学者K.J.Astrom提出专家控制的概念以来，鉴于它所表现出来的在层次结构上﹑控制方法上和知识表达上的灵活性，受到了广泛关注。近几年来，在冶金﹑化工等复杂工业生产控制中，专家控制系统已经获得了成功应用。

将专家控制系统应用于焦化生产中，建立炼焦配煤专家系统是今后配煤技术发展的趋势。通过建立具有焦炭质量预测、配煤比计算、配煤流量控制的配煤专家控制系统，可保证焦炭质量，合理地利用煤炭资源。根据焦化理论和生产所获得的工业数据构建数学模型，以群体专家经验得到的定性知识构成规则模型，将解析的数学模型与基于知识的规则模型相结合，采用数学方法建立焦炭质量预测模型，提出配煤比计算的实用方法，并实时控制配煤流量。

目前，国内的研究机构和焦化企业已经高度重视配煤专家系统的开发，目的在于用配煤专家系统代替传统的配煤模式。

1) 配煤专家系统的组成

a开放式的数据库包括煤料数据库、单种煤煤质数据库、单种煤炼焦数据库、配合煤煤质数据库、炼焦工艺参数和焦炭质量数据库。

b 数学模型配合煤质量预测模型、焦炭质量预测模型。

c 专家知识和自学习系统。

d 输入、输出系统和控制执行系统。

e 校修正模型系统。

f 优化配煤系统。

2) 配煤专家系统的主要功能

a已知单种煤煤质性能以及配煤比，计算出配合煤的性质。

b预测焦炭的灰分与硫分、冷态机械强度M40、M10及反应性和反应后强度等指标。

c结合焦炭质量，确定配合煤的比例，可结合专家知识，以经济成本为优化模型的目标，将焦炭质量等作为约定因素，给出较佳的配煤比，以供企业安排生产。

d对预测模型求出的数据和实际数据比较，通过系统的自学习功能不断优化模型，提高精度。

e通过控制系统，对实际的配煤工艺进行控制。

宝钢花了10年的时间，逐步总结了宝钢优秀配煤专家所积累的经验和知识，并归纳论文多年来炼焦配煤的研究成果，已经开发出具有多项功能的炼焦配煤专家系统，并在生产中加以应用。该专家系统功能有煤炭资源管理和煤炭市场分析，煤炭计价功能，年度配煤方案确定，煤炭质量跟踪，计划和日常配煤比制定，配煤在高炉中使用跟踪，煤场管理，焦炭质量预测及模型校验。

实践证明，配煤专家系统的核心在于配煤数学模型的建立。选用合适的煤质指标和

科学的建模方法是决定配煤数学模型精确度的关键问题。并且专家系统运行后还必须定期对配煤数学模型进行校验，防止炼焦煤源的局部变化对配煤数学模型精确度的影响。

此外，还需要指出的是，影响焦炭质量因素是多方面的，可分为原料煤性质的影响和生产工艺影响两方面。各焦化厂的生产工艺又不相同，因此配煤专家系统的建立必须以各厂实际情况为基础，通过采集大量的配煤炼焦实际数据，建立适合本厂实际情况的配美专家系统。建立具有广泛适应性的配煤专家系统是一个非常庞大的系统工程，必须联合各地区的大型焦化企业共同研究开发，才有可能实现[7]。

1.2.4 配煤工艺提高焦炭质量的方法

配合煤是把不同变质程度的炼焦煤按适当比例配合起来利用各种煤在性质上的优势互补，从而使配合煤的质量优于单种煤的质量，以生产符合质量要求的焦炭，这对合理利用煤资源、节约优质炼焦煤、扩大炼焦煤资源具有重要意义。因此，研究各单种煤的特性和它们在配合煤中的相容性以及在焦炉中的成焦特性，是配煤技术的关键。

(1) 提高煤料的堆密度，可以改善焦炭质量

因为堆密度提高，煤粒间的间隙减小，在炼焦过程中胶质体易于填满空隙，气体不易析出，胶质体的膨胀性和流动性都增加，使煤粒间的接触更加紧密，形成结构坚实的焦炭。另外，堆密度高，炼焦过程中半焦收缩小，因而焦炭裂纹少，提高了焦炭的强度。没料堆密度于焦炭强度关系如图所示。煤捣固工艺、配型煤工艺、煤干燥工艺和煤预热工艺等方法，都可以使煤的堆密度增加。

煤料的堆密度随着煤料水分含量的变化而变化，这已被许多的研究结果所证实，而且各种研究几乎都得到类似的结论，改变装炉煤水分，煤料堆密度发生如图所示的变化，水分为7％～10％时，煤料的堆密度最小，水分在此值的基础上逐渐增加或减少时，堆密度逐渐增大；但水分减少时堆密度增加较快。

值得注意的是，虽然煤料水分大，具有使堆密度增大的优点，但水分太大的煤料炼焦时，除对炉墙起到激冷的热冲击外，对焦炭质量带来不良的影响，尤其对焦炭的耐磨指标M10影响更甚。M10值随着水分的增加而增加，不过，影响的程度视煤料的黏结性不同而有所不同。当水分不变、堆密度增大时，M10和M40值减小；当煤料的堆密度不变化时，干煤炼焦所得的焦炭的M10和M40值均比湿煤炼焦时好。由此可见，煤料水分变化时，一方面，煤料堆密度变化，影响焦炭质量；另一方面使加热速度变化影响焦炭质量。因此，在水分变化时，弱黏结性煤和对加热速度特别敏感的材料，其M10值变化比较突出，而优质焦煤的M10值的变化却不太明显。

(2) 煤料粒度组成对堆密度的影响

在实际的炼焦配煤中，煤的颗粒组成与煤料堆密度之间的关系是很复杂的。备煤工艺不同或粉碎机的负荷改变，以及配煤煤种的变化会改变煤粒的粒度组成。许多研究工作已经证明，煤料的粒度组成与堆密度关系密切，而且往往是煤料的粒度和水分都对堆

密度产生影响。由此可见，煤的粒度越大，堆密度越大；粒度越小，堆密度越小。在炼焦配煤规定的水分范围内，煤粉碎得越细，堆密度则越小。其主要原因是煤的颗粒小时，单位容积内煤的总粒数多，总的比表面积大，因而堆密度变小；而颗粒较大时，单位容积内煤的粒数少，总比表面积少，所以堆密度变大。但是，干燥煤(水分小于4％)或预热煤的堆密度与筛分组成的关系与湿煤不同。例如，在很大的粒度组成的范围内，同一粒度的煤粒，干燥煤或预热煤比湿煤的堆密度高，而且曲线变化的趋向也有所不同。

适当增加煤料的细度和煤料过细粉碎对焦炭强度的影响是不同的，适当增加煤料细度有利于提高焦炭强度。因为煤料中的惰性组分细碎，在一定程度上消除了由于煤料的不均匀性(惰性组分大颗粒可形成裂纹中心)所引起的不均衡收缩，使煤中惰性组分的比表面积增加，使成焦过程中邻层间的黏结力降低，收缩应力减小，煤料的散密度提高，邻层间的温度梯度减小，使收缩梯度降低。这些都导致焦炭裂纹降低，提高了焦炭的强度。煤料过细粉碎反而降低了焦炭强度。因为煤中活性组分粒度过细，胶质体的流动性降低，黏结性下降，煤料过细使散密度下降，煤粒间接触情况变坏，煤料过细使惰性组分表面积增大，对胶质体液相的吸附量相对增加。而煤料液体量不因细度变化而改变，故使煤料的黏结性降低。这些都导致焦炭强度降低。

(3) 配添加物

在装炉煤中配入适量的黏结剂和抗裂剂等非煤添加物，可改善其结焦性。配黏结剂工艺适用于高流动度的高挥发分煤料，可增大焦炭块度、提高焦炭机械强度、改善焦炭气孔结构。这两种工艺也可同时并用，相辅相成。例如在炼制优质铸造焦时，必须配入足够数量的低灰、低硫石油焦等抗裂剂，同时配入数量匹配的黏结剂，才能铸造焦达到块度大、强度高、灰分低、硫分低、气孔率低和反应性低等全优指标。

常用的配煤黏结剂有煤焦油黏结剂、煤焦油沥青黏结剂、石油沥青黏结剂和煤石油沥青混合黏结剂等。

(4) 配煤抗裂剂

常用的配煤抗裂剂有粉状焦炭(焦粉)、粉状半焦(半焦粉)和粉状延迟焦。各种抗裂剂的共性是挥发分比炼焦煤低得多，但不同抗裂剂有不同的特性。

(5) 配型煤

配型煤工艺是将一部分煤料在入炉前配入黏结剂压成型块，然后与散状煤料配合装炉。配型煤工艺的优点有以下三个：

1) 配型煤粒间的间隙小，有助于改善煤料的黏结性；

2) 配型煤可提高煤料的堆密度；

3) 可以多配用弱黏结性或非黏结性的高惰性组分煤。

(6) 煤调湿

装炉煤调湿工艺是将装炉煤预先干燥，使水分控制在5％~6％，并保持稳定后再装炉。可以在一定程度上改善焦炭质量，并稳定焦炉操作，降低炼焦耗热量。

1.2.5 配煤技术存在的问题

虽然配煤技术在逐步的提高，但我国广大配煤工作者目前大多仍根据生产经验，以挥发分V daf表征煤阶，以胶质层最大厚度Y值代表煤的结焦性，以粘结指数G代表的粘结性指标指导配煤，上述各种配煤方法都有一定的实践基础，在一定范围的应用中都能获得良好的效果。然而，这些方面都存在着地区、煤种的局限性，要实际采用还得结合本地的实际情况作相应的修正。

由于近年来常规的煤质分析不能满足用户对煤质检验的要求，而常规配煤一般采用加权平均法计算配合煤的分析数据，没有考虑煤的内在质量对焦炭质量的影响，这些方法对于煤质接近的煤实行配煤是可行的，但对于煤质差异较大的煤是不能采用此方法的，因为煤炭在焦炉内焦化时涉及到煤的挥发分的析出规律等多种因素。现有的研究结果表明，由两种挥发分不同的煤组成的配合煤，其挥发分析出并不是简单的将两种单种煤的挥发分析出按一定的比例相加，而目前焦化厂所用的洗精煤均是由不同变质程度的煤混合而成的。因此，常规配煤存在的弊端是影响配煤炼焦和焦炭质量的主要因素。

对于焦炭质量预测方面，曾作过许多研究工作，建立了多种预测焦炭质量的数学模型，对指导某些企业的炼焦配煤起到了一定的作用，但目前炼焦配煤的数学模型主要采用线性模型，应用线性方法描述炼焦配煤相关指标的可加性，认为配合煤和单种煤的特性和参数之间只是简单的加权平均关系，根据配煤和炼焦过程的测量数据，通过线性系统的辨识方法，获得预测配合煤和焦炭质量的数学模型，并由此来确定配煤比。然而，由于数学模型难于严密地描述配煤和炼焦过程各参数间的复杂关系，仅仅基于数学模型的传统方法难于获得精确的配煤比。而且大量的实践证明：单种煤与配合煤及配合煤与焦炭质量的质量指标之间存在着复杂的非线性关系，研究者很难掌握其机理，因此采用传统的方法实现准确而有效地预测存在许多的困难。

1.3 焦炭质量预测模型

焦炭在高炉中起四个作用：提供热源、还原剂、渗碳和料柱骨架作用。利用煤和配合煤的各种实验室测定的性质指标预测焦炭质量，可以用次数较少的配煤实验，确定经济合理的配煤比。随着媒质指检测标的自动化，以及计算机技术的应用，使焦炭预测技术直接用于配煤作业的日常管理，因此焦炭质量预测技术得到世界各国普遍重视。在炼焦行业使用模型帮助预测焦炭质量是很普遍的做法。焦炭质量预测从广义上讲，包括焦炭的灰分、硫分等化学性质指标，冷态强度指标以及热态性质指标。

为了科学的提高焦炭质量，确定煤的性能参数是很重要的，因为参数能够控制焦炭的质量,进而确定一个煤种选择的预测方法,以取得高的质量和低的成本。

1.3.1 焦炭灰分与硫分预测

焦炭的灰分硫分与配合煤的灰分、硫分有直接的关系，在生产状况稳定的条件下，

两者存在较好的线形关系。因此，不同的企业依据炼焦生产历史数据，建立了焦炭灰分、硫分预测模型。预测模型中考虑焦炭的成焦率k 、配合煤干基挥发分V d 、焦炭的干基挥发分V d 等。

表1.2 焦炭灰分(A d )和硫分(S t,d )预测模型

采用单位 灰分预测模型

硫分预测模型

山西焦化 )5.1~0.1()100/()100(,,+--==焦煤焦煤，d d V V K kA A

)8.0~7.0/(焦煤S k S *=

上海宝钢 煤煤煤焦,,)100/(d d V c V A b a A *+-*+=

煤煤煤焦,,)100/(d d V c V S b a S *'--*'+'=

内蒙包钢 678.4821.0+=煤焦A A

煤焦S S 645.0211.0+= 韶钢集团 203.01092.085.1,±+-=煤焦daf A A

042.08735.003.0±+=煤焦S S

法 国 焦煤kA A = 煤焦S S 759.0084.0+= 波 兰

焦煤kA A =

煤焦S S 63.020.0+=

1.3.2 焦炭冷态强度预测

焦炭冷态强度指(M 40、M 10下同)预测所采用的指标一般为煤化度指标和黏结性指标。预测方法的的总趋势是从宏观参数向包括煤岩指标在内的微观参数发展，从仅以媒质参数预测向包括工艺参数在内的预测指标发展。预测方法基本可以分为三类：第一类以煤的工艺指标为参数，如V daf 与C.I.、MF 、G 、y 的组合；第二类是以煤岩指标为参数；第三类在考虑配合煤指标的同时，也考虑炼焦煤准备和炼焦工艺条件。

表1. 国内外焦炭质量预测方法概况

年代 国别 作者 选用指标 预测方式 适用范围 1937 前苏联 САПОЖНИ

КОВ V daf ,X,Y X=17~23mm Y=17~22mm 煤种齐全，按气、肥、

焦、瘦配煤 1950 日本 井田四郎 V daf ,CI 图形表达

主要为日本煤

1959 日本 西尾淳 V daf ,MF V daf =32%~37% MF=1500~1700 日本和进口美国优质炼焦煤 1961 美国 Schapiro SI,CBI 图表计算 美国优质炼焦煤 1964 澳大利亚 Brown C-煤岩指数 图表 澳大利亚煤 1965 前西德 Simonis G b 因子 回归方程 优质炼焦煤 1966 美国 Thompson R max ,IC 图表 伯利恒钢铁公司 1970 日本 宫津隆 R max ,MF R max =1.2~1.3 MF=70~1000 日本钢管进口煤 1971 日本 小岛鸿次郎 修正后SI,CBI

图表计算 新日铁多种进口煤 1976

中国

陈鹏

V daf ,G

V daf =28%~32%

高挥发煤占多的中国煤

G=60~72

1984 比利时Rene munnix TIC VCI LGF 回归方程北欧煤种1985 中国周师庸修正后R max I 回归方程新疆钢铁公司1997 中国陈鹏R max,G 线性回归北京焦化厂

1999 中国戴才胜∑I, R max,R r ∑I=25%~35%

R max=1.15%~1.

25%

北京焦化厂

2002 中国王进兴V daf,G,XD,A d线性回归山西焦化

2002 中国冯安祖多参数非线性回归宝钢股份

(1)挥发分—黏结性参数预测法

1) V daf－C.I.法

该法的黏结性参数采用黏结力指数C.I.(Caking Index)，是以1g空气干燥粉煤样与9g无水焦粉混合后，在950±20℃下炭化7min后，以炭化产物中大于297的筛上物占原料(10g)的百分率作为C.I.值。以V daf和C.I.两个参数作图这种方法对于预测配入大量弱黏结性煤的配合煤所得焦炭的质量比较灵敏。

2) V daf－MF法

日本的本屋醇等提出以V daf代表煤化度指标，以MF代表粘结性指标，在V daf——MF配煤图中将烟煤分为九类，位于对角线两侧区域的煤相互配合后，若两个指标落入图中斜线区域，则可炼出强度高的焦炭，如图1-3所示。该最佳区域为V daf =32~37%，MF=1500~7000DDPM。日本的佐田等人曾在炭化室高度为5.5m、平均宽度450mm的焦炉上对30多种不同煤样进行了实验，实验结果表明，当流动度对数值GP＜4.0时，焦炭强度主要取决于流动度；而当流动度对数值GP＞4.0时，则焦炭强度主要取决于挥发分。并将数据进行回归分析，得出如下回归方程：

)

87

.0

(8.

67

lg

651

.3

0.4

lg=

+

=

MF

DI

MF，(1.1)

)

739

.0

(4.

107

8.0

0.4

lg=

+

-

=

V

DI

MF

daf

，(1.2)

图1-3 V daf—MF配煤图

3) V daf－G法

北京煤炭科学研究院在中国烟煤分类方案研究的基础上，提出了用粘结指数G 作为粘结性指标，并得出了V daf——G配煤图，如图1-1所示。图中标出了最佳配煤区：V daf =28~32%，G=58~72。以V daf——G预测焦炭强度（M40、M10）的等强曲线如图1-2所示。由图表明，当V daf＜30%时，M40随G值增高而增大。当G＜60时，M10随G的

增加而降低。

图1-1 V daf—G配煤图

图1-2 V daf —G 等强曲线图

鞍钢通过多年生产数据的统计分析得出了用V daf 和G 预测焦炭质量强度的回归方程：

)925.0(144.0104.2147.12640=+-=r G V M daf (1.3) )886.0(0243.0452.0794.1210=-+=r G V M daf (1.4)

包头钢铁公司根据1997年的生产数据，也建立了同样的焦炭质量预测模型，并在95％的信度下显著相关：

G V M daf 0418.0654.0197.9840+-= (1.5) G V M daf 00146.010.0324.540-+= (1.6)

在预测配合煤的焦炭强度时，配合煤的挥发份可以近似用单种煤的挥发份以加和性确定。但配合煤的实测G 值和由单种煤G 值按加和性计算所得配合煤G 值有一定偏差，鞍钢的试验表明，煤的黏结性差别不大时，G 值有加和性，黏结性差别较大时，如肥煤和贫瘦煤之间，G 值的加和性存在偏差。韶钢根据历史生产数据，提出校正黏结指数：

加和校G G 7457.04.23+= (1.7)

并给出预测公式：

827.00629.00866.040.7840±+-=校G V M daf (1.8) 390.00476.00562.017.1010±-+=校G V M daf (1.9)

(2)G b 因子-煤岩参数预测法

Simonis 于1965年根据鲁尔（Ruhr ）根据膨胀度测定值推导出G b 因子，通过回归方程预测焦炭强度，1969年又进一步将G b 因子与煤岩组分相结合，发展了G b 因子预测

技术。

G b 因子是以鲁尔膨胀度曲线为基础计算的，如图1-8所示。

1

32

2

1bT aT b a G T T b ++=

+ (1-9)

由式(1—9)可以看出，G b 因子是反映煤在热解过程中的软化、固化温度和膨胀度收缩度在内的一个综合标志粘结能力的参数，根据膨胀度曲线的类型，可以有：G b >1(b>a 时)、G b =1(b=a 时)、0

在最佳G b 因子条件下，焦炭强度随挥发分变化的关系如图1—9所示。曲线表明，在最佳G b 因子和Vdaf=24%~26%时，可获得强度最好的焦炭。

在大量的实验室和工业实验的基础上，Simonis 提出了用V daf 、G b 并考虑煤的粒度组成和炼焦条件的预测方程。

图1-8 G b 因子示意图 图1-9 最佳Gb 因子条件下煤的

a —收缩度；

b —膨胀度；T1—软化温度；T3—固化温度 挥发分与焦炭强度关系

（1） 煤的最佳粒度组成和偏离度M S 装炉煤的细度或粒度组成影响堆密度，并 进而影响焦炭质量。装炉煤的挥发分愈高，堆密度对焦炭质量的影响也愈大。装炉煤最佳粒度分布时，达到最紧密的堆积，因而堆密度最大，煤的最佳粒度分布服从于罗申-勒姆拉分布，不同的平均粒度有其相应的最佳粒度分布值，一般装炉煤的平均粒度为1mm ，用罗申-勒姆拉粒度分布图得出平均粒度为1mm 的最佳粒度分布如表1-3，此时的偏离度M S =0，它与实际装炉煤的粒度比较，可计算也影响焦炭质量的偏离度M S （见表1—3实例），作为预测焦炭强度的粒度因素。

表1-3 装炉煤粒度分布偏离度的计算实例

（2）炼焦条件 在预测方程式中用K 表示炼焦条件的参数。 (),/2

B

K g cm h ρν=?

? （1—10） 式中ρ—装炉煤堆密度，t/m （或g/cm ）；

ν—平均结焦速度，ν=

2B

τ

，cm/h ； τ—结焦时间，h ；

B —炭化室平均宽度，cm 。

Simoris 由试验得出，随K 值增加，焦炭的M 40有一个最大值，一般焦化厂的K =18～24g/()cm h ?，该值处于曲线的下降段。

（3）预测方程与校正系数 预测焦炭质量M 40和M 10的方程为：

40s M a k b M α'=++ （1—11）

2

100123S S M M M K M K M M K M =++?+? （1—12）

式中 a '—取决于V daf 和G b 因子的K 值系数；

b —取决于V daf 的系数，相当于K=0时的M 40；

α—取决于V daf 和G b 因子的粒度校正系数；

M 0、M 1、M 2、M 3—回归系数。

(3)煤岩指标预测法

煤岩指标预测简称CBI-SI 预测法，首先有前苏联阿莫索夫在1957年提出，后经美国夏皮洛在1961年作了改进，日本的小岛鸿次郎于20世纪60年代后期进一步发展，并于1974年在新日铁得到应用。 (4)煤岩参数和黏结性参数预测法

1)镜质组反射率-奥亚膨胀度预测法

2)镜质组反射率-惰性组分含量预测法 3)镜质组反射率-黏结性指数预测法 4)镜质组反射率-最大流动度预测法 5)镜质组反射率-惰性组分-容惰能力预测法

(5)由于操作工艺因素的多变，仅以煤料性质预测焦炭强度的方法，常因操作条件与提出预测方程或图表时的工艺条件不同，而影响预测技术的实际应用。因此焦炭质量预测方法发展的一个趋势是同时包括煤料性质和操作参数两方面的指标。

1)V daf －MF －D 预测法 2)V daf －G －D 预测法

山西煤焦集团采用多元回归分析的办法，找出了配合煤干燥无灰基挥发份V daf 黏结指数G 配合煤细度D 和配煤灰分A d 与焦炭强度的关系：

d daf A D G V M 412.0004642.01602.02409.11945.6340-+-+= (1.13) d daf A D G V M 05172.001525.004545.04887.04468.2710+---= (1.14)

(5)过程模拟预测法

随着市场经济的持续发展和煤炭价格的放开，焦化企业炼焦用煤品种不断增加，且煤种变化快，煤质波动大。因此，最优化配煤与焦炭质量过程模拟技术得到发展，一方面焦炭的灰分硫分抗碎强度M 40和耐磨强度M 10以及焦炭的热性质等指标与配合煤或者单种煤质量指标存在函数关系，通过生产数据或实验数据，利用计算机进行模拟，建立焦炭质量预测模型；另一方面，在一定的精度范围内，利用预测的反模型求解单种煤配合比例以及可能引起的焦炭质量波动范围，并保证配煤成本最低。

该系统对于炼焦系统的科学决策具有重要的作用.但是，该系统涉及大量的基础信息，以及炼焦专家的经验，国内仍需进行艰苦的努力。利用计算机系统运算如图所示。

图1.2 计算机运算框图

1.3.3焦炭反应后强度的预测方法

随着高炉的大型化和喷煤技术的发展，对高炉焦炭的要求不仅仅限于灰分、硫分和冷态强度的要求，更重要的要求有良好的热态性质。焦炭的热态性质通常采用焦炭的反应性指标（CRI）和反应后强度（CSR）来表示。焦炭热态性质与冷态性质一样，要受煤料和生产条件的影响，由于它还受到势力和化学反应的作用，所以比冷态指标的预测更为复杂。影响焦炭热态性质的因素一般考虑：煤化度指标、粘结性指标、惰性物含量和灰分中矿物质组成等。因而，多数预测焦炭热性质模型也就考虑这些因素。

焦炭的灰成分对焦炭的碳溶反应有明显的影响，而不同煤种的灰成分又不尽相同，为了充分地改善焦炭的反应性和反应后强度，就必须考虑灰成分的影响。要考虑灰成分的影响就必须将灰成分的影响量化。因此，不少学者都提出了灰成分“催化指数”的概念。并称之为：矿物质催化指数、灰催化指数、碱度指数、酸碱平衡指数等不一而足。由于对各灰成分的催化作用顺序的认识不一，以及考虑的灰成分个数的不同，催化指数的构成也不尽相同。在确定了催化指数的基础上，不少学者和钢铁公司都进行了将催化

指数与焦炭的热性质相关联，并给出了焦炭热性质的预测方法。下面仅就国内外有代表性的简述如下。

1.3.3.1 日本神户钢铁公司的方法

日本神户钢铁公司将焦炭的反应性和反应后强度归因于煤化度（R max ）、粘结性（MF ）和灰分催化指数。并定义灰分催化指数为：[K 2O + Na 2O + CaO + Fe 2O 3] / [Al 2O 3 + SiO 2]。并将三者关联给出了焦炭反应后强度的预测方法:

CSR = RSI – 10

RSI = 70.9 R max + 7.8 lg(MF) – 89

2

323

222SiO O Al O Fe CaO O Na O K ++++-32 (1-21)

该方法存在很大的局限性，当用于内陆钢铁公司进行焦炭反应强度预测时，预测值远低于实测值，校正系数为0.74，标准差是10.75，因为R max 和MF 是相互关联的，因此这三个指标并没有正确表达出控制CSR 的全部因素。 1.3.3.2 日本钢管（NKK ）的方法

日本钢管将灰成分的催化指数称为碱度指数Bash ，并定义为： B ash =A d

3

22232O Al SiO O

K O Fe ++，% (1-22)

并通过单种煤和配合煤的实验给出了焦炭反应后强度的预测方法：

对于单种煤：

CSR = a 1DI 30

15 - b 1CRI + c 1

CRI = d 1 R max – e 1 R max + f 1ΣI – g 1lg(MF) + h 1B ash + i 1 (1-23) 对于配合煤：

CRI = CRI 单种煤+ j 1cv(R max ) + k 1 FT + i 2

CSR = a 2DI 3015 - b 2CRI + c 2

式中：a 、b 、c 、d 、e 、f 、g 、h 、I 、j 、k ——均为常数；

CRI 单种煤 ——把配合煤作为单种煤看待时按单种煤预测模型得到的预测值； cv(R max ) = 配合煤中单种煤R max 的标准差/配合煤R max %； FT ——火道温度，℃。

日本钢管用该预测方法指导炼焦用煤的选择和配合，达到了保持焦炭冷强度DI 不变而CSR 可以按要求改变的目的。

1.3.3.3 加拿大炭化研究协会（CCRA ）的方法

加拿大炭化研究协会将灰成分的催化指数称为碱度指数MBI ，并定义为：

MBI = A d

)

)(

100

(

3

2

2

3 2

2

2

O

Al

SiO

VM

O Fe

MgO

CaO

O

K

O

Na

+

-+

+

+

+

(1-24)

并提出了焦炭反应性的预测模型：

CRI = 30.4 – 0.029 D + 2.29 (MBI)2– 6.21 R max

式中：D——煤的膨胀度，%；

VM——煤的挥发分，%。

1.3.3.4美国内陆钢铁公司的方法

美国内陆钢铁公司先求出灰成分的碱性指数AI再将催化指数CI定义为：CI = 9.64 AI + 14.04 S

AI = A d

3

2

2

3 2

2

2

O

Al

SiO

O Fe

MgO

CaO

O

K

O

Na

++

+

+

+

(1-25)

并给出了焦炭反应后强度的预测模型：

CSR = 28.91 + 0.63 Δt – CI

式中：S——煤的硫分，%；

Δt——煤的塑性温度范围，℃。

该预测模型既适用于单煤也适用于配合煤。对CSR的预测可进一步利用各单种煤的CSR的加和性予以辅佐，从而有助于在对各种煤进行测试获得CSR后，算出配合煤的CSR，进行合理的配煤。

美国内陆钢铁公司还将预测模型绘成等强曲线图。如图1-20所示。

图1-20 美国内陆钢铁公司CSR预测方法