配合煤的镜质组反射率分布与焦炭强度预测

白云起，白 洋，孔小红，丁 颖，凌贵斌

( 1．黑龙江科技大学环境与化工学院，哈尔滨150022; 2．哈尔滨工程大学材料与化学工程学院，哈尔滨150001; 3．黑龙江建龙化工有限公司，黑龙江双鸭山155120)

配合煤的镜质组反射率分布与焦炭强度预测

白云起1，白 洋2，孔小红1，丁 颖3，凌贵斌3

( 1．黑龙江科技大学环境与化工学院，哈尔滨150022; 2．哈尔滨工程大学材料与化学工程学院，哈尔滨150001; 3．黑龙江建龙化工有限公司，黑龙江双鸭山155120)

为了工业配煤炼焦生产的需要，通过对配合煤的镜质组反射率分布与焦炭机械强度的研究，得出镜质组反射率分布与焦炭机械强度具有良好的线性关系。据此建立相关性好、可信度高的数学模型，进行实验验证。结果表明:焦炭机械强度M40和M25的预测误差小，可以用于指导工业配煤炼焦生产;影响M40和M25最大的均为肥煤，影响M10最大者为焦煤。

配合煤;镜质组反射率;预测;模型;焦炭机械强度

收稿日期: 2013－12－16
第一作者简介:白云起( 1964－)，男，黑龙江省鸡西人，副教授，研究方向:煤化工，E-mail: hljkjdxbyq@ sohu．com。

0引言

抗碎强度( M40、M25)和耐磨强度( M10)是焦炭机械强度的两个主要指标。其主要取决于配合煤的结焦性，配合煤的结焦性又受煤的变质程度和煤的黏结性所制约［1］。煤的镜质组反射率被公认是表征煤化程度的最好指标，在油浸镜下测得的镜质组平均最大反射率(以下简称镜质组反射率珚Rmax)以及反射率分布直方图［2］是最常用的参数。煤镜质组反射率在煤质检验与指导炼焦配煤中的独特作用，已使很多焦化企业将其列为必测指标［3］。

宝钢焦炭强度预测［4］与配煤煤质控制参数为:挥发分Vd、黏结指数G、基氏最大流动度logMF、镜质组黏结指数VCI、惰性物总量TI。周克城等［5］选取挥发分、胶质层最大厚度和碳化室高宽比作为自变量，通过基于基因表达式的克隆选择算法，建立了焦炭质量的预测模型;任学延等［6］根据梅山钢铁有限公司提供煤的挥发分、灰分和黏结指数等指标数据，利用回归方法建立了焦炭机械强度M40、M10的预测模型。杨永珍等［7］用40 kg实验焦炉炼焦所得数据为基础，以镜质组平均最大反射率和胶质层最大厚度为指标，用数理统计的方法建立了生产焦炉焦炭强度的预测模型。吕青等［8］通过采用支持向量机的方法建立M25和M10的预测模型，选用了灰分、全硫、水分、细度、挥发分和黏结指数这六个指标作为预测焦炭质量模型的参数。常亮等［9］通过测定配合煤镜质组最大反射率可以预测焦炭的质量。

在众多研究的基础上，笔者建立数学模型，采用黑龙江境内的九种煤制成18种配合煤，研究其镜质组反射率分布与焦炭机械强度之间的联系。

1实验

1．1原料与设备

实验原料为黑龙江境内的煤，分别为焦煤1 ( LM1)、焦煤2 ( LM2)、1/3焦1 ( LM3)、1/3焦2 ( LM4)、1/3焦3( LM5)、气煤( LM6)、瘦煤( LM7)、肥煤( LM8)、贫煤( LM9)等。

实验主要设备包括HD型全自动显微镜光度计，40 kg实验焦炉等。

1. 2 方法与数据

煤的镜质组反射率与煤化程度之间有较好的线性关系［10］。实验采用HD型全自动显微镜光度计分析烟煤的镜质组反射率及其分布情况。我国冶金行业一般采用珔Rmax指标划分煤阶，各牌号煤对应镜质组最大反射率平均值见表1［11］。

把九种煤采用均匀设计U18( 189)实验方法［12］配制成18种配合煤，然后用HD型全自动显微镜光度计检测配合煤的镜质组反射率分布情况。具体如表2所示。

表1各牌号煤镜质组最大反射率平均值Table 1 Average values of vitrinite maximum reflection on various grades of coal

表2配合煤的镜质组反射率分布Table 2 Vitrinite reflectance distribution of coal blends

18种配合煤用40 kg小焦炉炼焦，并检测焦炭机械强度指标。具体如表3所示。

表3配合煤炼焦的焦炭机械强度指标Table 3 Mechanical strength index of coke on coal blends coking

2数学模型建立与分析

2．1 M40预测模型

利用表2和表3的数据，用Excel进行回归分析，建立预测焦炭机械强度M40模型。

M40=1. 008 63X1+0. 585 243X2+1. 195 329X3+

0.660 204X4+0.638 916X5+0.413 092X6+ 1. 354 07X7+0. 187 638X8+0. 981 454X9。

( 1)

复相关系数R =0.998 611，标准误差s =5.521 246，P =1. 86E－09。上述数据说明，模型的相关性好，误差小，可信度高。

从回归系数的t值分析，对焦炭强度M40的影响因素大小顺序为: X4＞X2＞X3＞X1＞X5＞X7＞X6＞X9＞X8。瘦煤( X7)开始对焦炭强度M40的影响不显著。对焦炭强度M40的主要影响因素是肥煤( X4)、第二是气煤( X2)、第三是1/3焦煤( X3)、其次是非炼焦煤( X1)、再次是焦煤( X5)。

对焦炭强度M40影响最大的肥煤( X4)是低、中、高挥发分的强黏结性烟煤。加热时能产生大量的胶质体。单独炼焦时能生成熔融性好、强度较高的焦炭，其耐磨性有的也较焦煤焦炭优。

对焦炭强度M40影响最小的贫煤( X8)是煤化度最高的一种烟煤，无黏结性，燃烧时火焰短，延续时间长，主要用做动力煤，不适合用做炼焦配煤。

2. 2 M25预测模型

利用表2和表3的数据，用Excel进行回归分析，建立预测焦炭机械强度M25模型。

M25=0.924 691X1+0.887 731X2+0.898 317X3+

0.895 166X4+0.884 418X5+0.769 247X6+ 0.889 195X7+0.641 296X8+1.056 816X9。

( 2)

R =0. 999 945，s = 1. 313 165，P = 4. 58E－15。数据说明，上述模型的相关性好，误差小，可信度高。

从回归系数的t值和p值分析，对M25的影响因素大小顺序为: X4＞X2＞X5＞X3＞X1＞X6＞X8＞X7＞X9。只有无烟煤( X9)对焦炭机械强度M25的影响不显著。对焦炭机械强度M25影响最大的是肥煤( X4)，第二是气煤( X2)，第三是焦煤( X5)，第四是1/3焦煤( X3)，第五是非炼焦煤( X1)，第六是瘦焦煤( X6)，第七是贫煤( X8)。

对焦炭机械强度M25影响最大的是肥煤( X4)。肥煤的特点除上节叙述之外，它还能与黏结力较弱的煤搭配后炼出优质焦炭，因此被称为配焦煤之母。

对焦炭机械强度M25影响最小的是无烟煤( X9)。无烟煤是高变质煤，固定碳含量高，挥发分产率低，密度大，硬度大，燃点高，燃烧时不冒烟，具有坚硬、光泽强等特点。燃烧时间长，火力旺。无烟煤主要用于化肥、化工生产，不适合用做炼焦配煤。2. 3 M10预测模型

利用表2和表3的数据，用Excel进行回归分析，建立预测焦炭机械强度M10模型。

M10=0.019 076X1+0.061 315X2+0.102 632X3+

0.059 11X4+0.164 804X5+0.203 936X6－0. 509 85X7+0. 520 112X8－0. 568 66X9。

( 3)

R =0. 993 722，s = 1. 246 165，P = 7. 51E－07。这些数据说明，上述模型的相关性好，误差小，可信度高。

从回归系数的t值和p值分析，对M10的影响因素大小顺序为: X5＞X4＞X8＞X2＞X6＞X7＞X3＞X9＞X1。只有焦煤( X5)对焦炭机械强度M10的影响显著。其他煤种对焦炭M10的影响不太明显。

对焦炭机械强度M10影响最大的是焦煤( X5)。焦煤是中等及低挥发分的中等黏结性及强黏结性的一种烟煤。加热时能产生热稳定性很高的胶质体。单独炼焦时能得到块度大、裂纹少、抗碎强度高的焦炭，其耐磨性也好。但单独炼焦时，产生的膨胀压力大，使推焦困难。所以炼焦时最好与其他煤种配合使用。

对焦炭机械强度M10影响最小的是非炼焦煤( X1)。

3 验证实验

为了验证所建立的数学模型，对配合煤的镜质组反射率分布情况进行实测，结果见表4。把数据代入式( 1)～( 3)，预测焦炭机械强度，验证模型的预测效果。验证实验预测值与实测值比较结果见表5。

表4验证实验配合煤的镜质组反射率分布Table 4 Data of verification test on vitrinite reflectance distribution on coal blends

表5验证实验结果Table 5 Result of verification test

表5表明，焦炭机械强度M40和M25的预测误差均小于5%，在可接受范围之中; M10的预测误差大于5%，其原因有待进一步研究。用上述模型预测出的焦炭机械强度M40和M25是可行的，可应用于指导工业配煤炼焦，M10只能做参考值使用。

4结论

( 1)焦炭机械强度与镜质组反射率分布存在线性关系。基于此建立的M40和M25模型，可以预测焦炭机械强度，用来指导工业配煤炼焦生产。

( 2)配合煤镜质组反射率分布中不同煤种特征区频率值对焦炭机械强度的影响不同。由于肥煤影响M40和M25最大，焦煤影响M10最大，所以，焦化厂严把进厂的肥煤和焦煤的质量关非常重要。

( 3)基于线性关系建立起的M10预测模型存在较大误差，只能按参考值使用。

［1］侯青怡．配煤炼焦与煤质指标检测分析［D］．沈阳:沈阳理工大学，2012．

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(编辑 徐 岩)

Prediction of coal vitrinite reflectance distribution of coke strength based on cooperating

BAI Yunqi1，BAI Yang2，KONG Xiaohong1，DING Ying3，LING Guibin3
( 1．School of Environmental＆Chemical Engineering，Heilongjiang University of Science＆Technology，Harbin 150022，China; 2．College of Materials Science＆Chemical Engineering，Harbin Engineering University，Harbin 150001，China; 3．Heilongjiang Jianlong Chemical Co．Ltd．，Shuangyashan 155120，China)

This paper highlights a better linear relation between vitrinite reflectance distribution of coal blends and the mechanical strength of coke in an effort to fulfill the production demand of coal blending coking industry．The linear relation results from the study of the vitrinite reflectance distribution of coal blends and the mechanical strength of coke and leads to a mathematical model of a better correlation and higher reliability．Coke mechanical strength M40and M25boasts a smaller prediction error and promises to work for the coking production of industrial coal blends; fat coal exerts the greatest effect on M40and M25，the coking coal，on M10．

coal blends; vitrinite reflectance; prediction; model;mechanical strength of coke

10. 3969/j．issn．2095－7262. 2014. 02. 003

TQ522．1

2095－7262( 2014) 02－0123－04

A