单颗粒海藻在流化床内燃烧试验及灰色关联分析

王 爽， 姜秀民， 王 谦， 吉恒松

（1.江苏大学 能源与动力工程学院，镇江 212013；2.上海交通大学 热能工程研究所，上海 200240）

当今世界范围内，化石燃料日趋枯竭，人们越来越重视非化石能源的开发与利用.生物质作为一种资源丰富的可再生能源，具有污染少、CO2零排放等优点，因此生物质能的利用受到世界各国的重视.除了传统的木质纤维类生物质外，自然界还蕴藏一种非陆生生物质——海藻生物质，它们不占用耕地、生长周期短且繁殖快.不同于微藻类生物质，海藻生物质不仅可以在塘系统养殖，还可以在远海和近海养殖，同时藻型较大，更易于收集和利用.在2008年奥运会帆船青岛赛区近海领域，条浒苔和片浒苔（2种绿藻）大量聚集疯狂生长，全民出动共清理了六十多万吨浒苔.如今每年夏季时沿海地区依然湖苔泛滥.对于如此巨大的海藻量，作为加工品的消耗能力有限，可以考虑能源利用.海藻生物质具有低热值、高水分、高灰分的特点，而流化床燃烧技术具有负荷调节范围大、燃料适应性强的优点，处理该类生物质燃料具有独特优势.Chirone等［1-2］系统地研究了污泥、秸秆和木头等生物质颗粒在流化床内的燃烧与磨损机理.Scala等［3］则系统研究了3种生物质在流化床内燃烧时床层结块问题.

虽然目前越来越多的研究者都开始关注海藻生物质的利用［4-7］，但尚未见有关海藻生物质颗粒燃料在流化床内燃烧试验的报道.笔者在小型流化床燃烧台架上对海藻（条浒苔）单颗粒进行了燃烧试验，研究了床高、床温和流化风速对条浒苔颗粒燃烧的影响，并对其影响程度进行了灰色关联分析.

1 试验装置、原料与方法

1.1 流化床试验装置及样品

图1为小型流化床燃烧试验装置图.采用的样品为条浒苔，其物性参数见表1.将海藻粉碎成0.18 mm以下，然后用压片机压制成圆柱颗粒状，作为流化床燃烧试验原料，具体物性参数见表2.

图1 小型流化床燃烧试验装置Fig.1 Schematic diagram of the mall scale fluidized bed setup

1.2 试验方法

试验时把细砂（280～450μm）由投料口装入床内，使床层高度达到90mm，并将给风流量调至4.28m3／h，此时流化数为4，加热试验台，使布风板下风室内空气的温度和布风板上密相段的温度均达到设定床温750℃.待工况稳定后，打开加料口投入10颗海藻（条浒苔）颗粒，迅速用带胶塞的不锈钢细管（末端刚好伸入炉膛中部）封住投料口，开始计时.保持海藻颗粒在床内燃烧，待达到设定的时间（1 min）后立即关掉给风机和真空泵，并通过带胶塞不锈钢管通入高纯氮气，流量为25L／min以上.迅速开启紧固风室和密相段法兰的长螺栓，待旋开至足够间隙后，用布风板（布风板呈矩形并足够大）把细砂和剩余海藻颗粒轻轻托出.将取出的海藻颗粒快速倒入坩埚内，加盖放入干燥器内冷却，然后测量冷却后残留海藻颗粒的质量.床温、流化风量和床高为影响单颗粒海藻在流化床内燃烧的3个因素.试验中以床温750℃、流化风量4.28m3／h（流化数为4）、床高90mm为标准设计工况，每次固定2个标准工况因素，改变第三个因素进行试验，各因素的具体取值见表3.

表1 海藻类生物质的物性参数Tab.1 Physical properties of the seaweed biomass

表2 流化床燃烧试验原料及相关参数Tab.2 Raw materials and relevant parameters applied in the fluidized bed combustion test

海藻颗粒在流化床内的燃烧实际上是颗粒在床内磨损、破碎和燃烧的耦合结果.观察不同燃烧时间后剩余的颗粒，可以发现短时间内磨损程度很小，可以不考虑，同时破碎也没有发生，因而该试验主要反映出海藻在流化床内的燃烧规律.

2 试验结果与分析

比较各工况下条浒苔颗粒燃烧后剩余质量占初始质量的比值（剩余质量份额），以及残留固定碳占原始固定碳的比值（即固定碳残留率），并作出单因素变化图.试验工况及结果见表4.

表3 单颗粒条浒苔海藻燃烧试验工况Tab.3 Experimental conditions for combustion of single EN particle

图2、图3和图4分别给出了床温、流化数和床高对海藻颗粒燃烧后剩余质量份额和固定碳残留率的影响，从图2～图4可以看出各因素对海藻颗粒在流化床内燃烧的影响程度.由图2可知，当床温高于750℃后，海藻的燃烧效果明显优于低温下的燃烧效果.因为颗粒投入床内后，外表面能瞬间达到床层温度，由于颗粒内部需要传热，内部温度升高需要一定的延迟，床层温度较高使得颗粒升温速率加快，挥发分析出加快，挥发分释放后，氧气通过颗粒灰层的孔隙进入颗粒内部与碳反应.但温度也不能过高，否则会使得海藻灰软化甚至结渣.

表4 条浒苔颗粒的燃烧工况及试验结果Tab.4 Combustion results of EN particles at different work conditions

由图3可以看出，高流化数时海藻的燃烧效果明显好于低流化数时，这是由于流化数增大，床料流化状态越好，床料与颗粒的混合加强，碰撞传热增强，床料对海藻颗粒导热更强烈，燃烧更容易.低风速时颗粒燃烧缓慢，高风速下的燃尽时间与低风速下相比明显递减，因为后期多相燃烧时灰层对燃烧有阻碍作用，增大流化风速能破坏表面灰层，促进燃烧进行.但当流化数大于4后，流化风速对燃烧的影响相对减弱.由图4可以看出，床高升高使得热载体增加，但对颗粒燃烧的影响不大.

图2 床温对海藻颗粒剩余质量份额和固定碳残留率的影响Fig.2 Influence of bed temperature on the mass of residual seaweed and fixed carbon

图3 流化数对海藻颗粒剩余质量份额和固定碳残留率的影响Fig.3 Influence of fluidization number on the mass of residual seaweed and fixed carbon

图4 床高对海藻颗粒剩余质量份额和固定碳残留率的影响Fig.4 Influence of bed height on the mass of residual seaweed and fixed carbon

3 海藻颗粒流化床燃烧影响因素的灰色关联分析

灰色关联分析［8-9］主要基于小样本量基础对系统态势发展变化进行分析，是对系统动态发展过程的量化分析，它根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间接近的程度.两个系统或两个因素间关联性大小的量度称为关联度.系统行为因子X0受多种因素影响、作用和制约，通过灰色关联分析可以找出因素Xi对X0的灰关联度，以关联度的排列顺序表示因素Xi对X0影响的大小.因为关联度不是唯一的，所以关联度本身大小并不是关键，而各关联度大小的排列顺序则更为重要.均值法是进行关联性分析的一种重要方法，具体步骤与方法参见文献［10］.

笔者利用灰色关联分析方法研究不同因素对海藻颗粒流化床燃烧特性的影响，弄清流化床燃烧过程中各运行参数对海藻颗粒燃烧结果影响的主次关系，确定影响燃烧的主要因素.具体分析过程如下：

（1）数据的初始化

以表4中各工况燃烧后的固定碳残留率为参考序列，以床温、流化数和床高为比较序列.对表4中数据进行均值化处理，得到无量纲的特征向量矩阵，分辨系数为0.5，计算得到不同床温、流化数和床高对固定碳残留率影响的灰色关联序列：

（2）按照灰色关联度计算步骤进行计算，求得关联系数矩阵

（3）进一步计算得到灰色关联序列为

也即床温＞流化数＞床高，可见在研究工况范围内床温是影响燃烧的最主要因素.但在实际工艺设计时，床温及流化数的调整相对困难，因而可以调整床高.在考虑设计或运行参数时，通过调整炉膛高度、受热面以及给料量等因素，保证颗粒在炉内停留时间足够长，炉膛温度不能过低，但也不能过高，因为海藻类生物质的灰熔点较低.

4 结 论

通过海藻单颗粒在流化床内燃烧的试验研究，分析了床高、床温、流化风速对海藻燃烧后剩余质量份额和固定碳残留率的影响，并进一步利用灰色关联分析得到各工况因素影响固定碳燃尽的主次依次是：床温＞流化数＞床高，可见在研究工况范围内床温是影响海藻颗粒燃烧的最主要因素.

［1］CHIRONE R，SALATINO P，SCALA F，et al.Fluidized bed combustion of pelletized biomass and waste－derived fuels［J］.Combustion and Flame，2008，155（1／2）：21－36.

［2］SCALA F，SALATINO P.Fluidized bed combustion of a biomass char（Robinia pseudoacacia）［J］.Energy＆ Fuels，2000，14（4）：781－790.

［3］SCALA F，CHIRONE R.An SEM／EDX study of bed agglomerates formed during fluidized bed combustion of three biomass fuels［J］.Biomass and Bioenergy，2008，32（3）：252－266.

［4］王爽，姜秀民，王宁，等.海藻类生物质的热解和燃烧特性的研究［J］.动力工程，2009，29（6）：596－601.WANG Shuang，JIANG Xiumin，WANG Ning，et al.Study on pyrolysis and combustion characteristics of seaweed biomass［J］.Journal of Power Engineering，2009，29（6）：596－601.

［5］WANG S，JIANG X M，WANG N，et al.Research on pyrolysis characteristics of seaweed［J］.Energy ＆Fuels，2007，21（6）：3723－3729.

［6］ANASTASAKIS K，ROSS A B，JONES J M.Pyrolysis behaviour of the main carbohydrates of brown macro－algae［J］.Fuel，2011，90（2）：598－607.

［7］WANG S，JIANG X M，HAN X X，et al.Fusion characteristic study on seaweed biomass ash［J］.Energy ＆Fuels，2008，22（4）：2229－2235.

［8］张雪平，殷国富.基于层次灰色关联的产品绿色度评价研究［J］.中国电机工程学报，2005，25（17）：78－82.ZHANG Xueping，YIN Guofu.Research on evaluation method of product green defree based on layered grey relation［J］.Proceedings of the CSEE，2005，25（17）：78－82.

［9］董伟，陈海耿，李瑞阳，等.多目标灰色局势决策在加热炉动态操作中的应用［J］.化工学报，2003，54（11）：1575－1579.DONG Wei，CHEN Haigeng，LI Ruiyang，et al.Application of multiobjective gray state decision making to dynamic operation of reheating furnace［J］.Journal of Chemical Industry and Engineering，2003，54（11）：1575－1579.

［10］邓聚龙.灰理论基础［M］.武汉：华中科技大学出版社，2002.