固定床间歇煤气化工艺的分析

【摘要】：合成氨约占中国化学工业总能耗的50%,75%以上的合成氨煤气是以煤为原料制得的。造气工段的实际能耗水平远大于理论能耗,所以深入分析合成氨造气工艺能优化工艺参数,达到节能降耗的目的。 本文采用实际数据计算法和偏最小二乘回归分析法分析诊断了华昌化工造气工段DCS记录的生产数据。 本文基于造气工段的历史数据,以Excel为计算工具,编写了四组分计算模型。该模型的计算结果与全组分计算模型的结果比较,发现相应生产指标的偏差均在±3%之内;与相应的实际生产数据比较,发现该模型计算结果与后者的偏差在±5%之内,确认了四组分计算模型能够指导华昌化工的实际生产。此外,通过改变四组分计算模型中的工艺参数,获得生产指标随工艺参数的变化规律,为间歇煤气化工艺的优化提供了依据。 依据偏最小二乘回归分析法,采用MINITAB统计分析软件拟合出上下行温度和与炉条机转速、入炉蒸汽压力、入炉蒸汽流量、汽包液位及风机电流的多元线性回归方程,并对上下行温度和的拟合值与生产数据进行方差分析和残差分析,验证了回归模型的可靠性和通用性。 【关键词】：间歇煤气化 造气工段 实际数据计算法 偏最小二乘回归分析法 增氧气化
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TQ546
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 前言8-9
• 第一章 文献综述9-28
• 1.1 引言9
• 1.2 煤气化过程的基本原理9-16
• 1.2.1 煤的干燥9-10
• 1.2.2 煤的热解10-11
• 1.2.2.1 煤的热解定义10
• 1.2.2.2 煤热解的影响因素10-11
• 1.2.3 气化反应的化学平衡11-14
• 1.2.3.1 碳与氧的反应11-13
• 1.2.3.2 碳与水蒸气的反应13
• 1.2.3.3 生成甲烷的反应13-14
• 1.2.4 气化反应动力学14-16
• 1.2.4.1 碳氧反应动力学14-15
• 1.2.4.2 碳与水蒸汽反应动力学15-16
• 1.3 煤气化的工业方法16-22
• 1.3.1 引言16
• 1.3.2 固定床气化16-20
• 1.3.2.1 UGI 炉16-20
• 1.3.2.1.1 UGI 炉概述16-17
• 1.3.2.1.2 UGI 炉气化原理17
• 1.3.3.1.3 UGI 炉气化工艺影响因素17-20
• 1.3.2.2 鲁奇加压气化炉20
• 1.3.2.3 BGL 炉20
• 1.3.3 流化床气化20
• 1.3.4 气流床气化20-22
• 1.3.4.1 K-T 炉和Shell 气化技术21
• 1.3.4.2 Texaco 水煤浆气化技术21
• 1.3.4.3 多喷嘴对置式水煤浆气化技术21-22
• 1.4 固定床间歇制气工艺现状及改造方向22-28
• 1.4.1 煤气炉的改造22
• 1.4.1.1 煤气炉髙径比22
• 1.4.1.2 提高夹套锅炉高度22
• 1.4.2 降低蒸汽消耗22-23
• 1.4.3 富氧连续气化法23-24
• 1.4.4 华昌改造方向24-28
• 1.4.4.1 型煤24-25
• 1.4.4.1.1 腐植酸钠煤棒的制取24
• 1.4.4.1.2 设备改造24-25
• 1.4.4.1.3 操作优化25
• 1.4.4.2 增氧气化25-28
• 1.4.4.2.1 供氧25-26
• 1.4.4.2.2 上、下吹风增氧制气26
• 1.4.4.2.3 增氧吹净26-27
• 1.4.4.2.5 增氧制气的设计参数27
• 1.4.4.2.6 增氧气化改造成效27-28
• 第二章 分析和诊断方法28-35
• 2.1 实际数据计算法28-31
• 2.1.1 引言28
• 2.1.2 实际数据计算法基本思路28-29
• 2.1.3 计算步骤29-30
• 2.1.3.1 采集和获取基本数据29
• 2.1.3.2 物料衡算29
• 2.1.3.3 热量衡算29-30
• 2.1.3.4 燃料配比30
• 2.1.3.5 气化效率30
• 2.1.4 Excel 计算模型简述30-31
• 2.2 统计分析方法31-34
• 2.2.1 相关分析31-32
• 2.2.2 偏最小二乘回归分析法32-33
• 2.2.2.1 偏最小二乘回归分析法的概述32-33
• 2.2.2.2 偏最小二乘回归分析一般过程33
• 2.2.3 偏最小二乘法回归分析的简化算法33-34
• 2.2.4 偏最小二乘法回归分析的精度分析34
• 2.2.5 统计分析执行软件34
• 2.3 采用MINITAB 对生产数据偏最小二乘法回归分析.34-35
• 第三章 实际数据计算法的计算结果与讨论35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 验证四组分计算模型的可靠性35-36
• 3.3 对比计算结果和生产数据36
• 3.4 工艺参数的影响36-41
• 3.4.1 入炉蒸汽温度的影响36-37
• 3.4.2 热损失的影响37-38
• 3.4.3 降低残碳的意义38-39
• 3.4.4 减少带出物量39-41
• 第四章 偏最小二乘回归分析法41-53
• 4.1 上下行温度和41-42
• 4.1.1 研究上下行温度和的实际意义41
• 4.1.2 用上下行温度之和代替反应层温度的原因41
• 4.1.3 用上下行温度之和代替反应层温度的依据41-42
• 4.1.4 PLS 寻找上下行温度和与各操作参数的关系42
• 4.2 各操作参数的相关分析42-44
• 4.3 PLS 回归分析生产数据44-46
• 4.4 回归方程的检验46-53
• 4.4.1 回归方程的方差分析46-47
• 4.4.2 回归方程的残差分析47-49
• 4.4.3 回归方程的线性度检验49-50
• 4.4.4 回归方程的通用性50-53
• 第五章 结论53-54
• 参考文献54-57
• 致谢57

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