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2018年06月11日 10:23:17
进厂原煤质量稳定性控制方法

  

张大康
(拉法基瑞安(北京)技术服务有限公司 重庆分公司,重庆 400010)

0 引言
    新型干法水泥厂多数设置了原煤预均化堆场,可以在进厂原煤质量波动较大的情况下保证入磨原煤的质量稳定性。但也有一些中小型水泥厂没有设置原煤预均化堆场,或者由于煤炭供应不及时,预均化堆场难以达到规定的储存量,均化效果大大降低。 这种情况对进厂原煤的质量稳定性提出了更高的要求。近几年煤炭供应紧张,不仅煤的热值降低,灰分升高,有害元素如硫含量升高,而且质量稳定性显著降低已经成为影响熟料产质量的重要因素。

    原煤质量稳定性的控制指标主要是发热量和灰分,一些时候可能包括挥发分和全硫。 由于煤的灰分与发热量具有显著相关性,实际操作时选择其中一个指标即可。本文以灰分作为控制指标提出了进厂原煤质量稳定性控制方法。

1 质量稳定性的要求
    《水泥企业质量管理规程》对入窑煤粉灰分稳定性已有规定:按照 1 次/d 的取样频次,Aad相邻差值绝对值<2%的合格率>70%。 这一规定是在没有考虑预均化堆场作用的前提下提出的,过于宽松。 生产经验表明,即使入窑煤粉质量稳定性达到这一要求,仍然会对熟料率值稳定性产生不利影响。在一个设有原煤预均化堆场的大型水泥厂一堆煤使用过程中,每日对入磨原煤和入窑煤粉取一次瞬时样品,灰分检验结果见图 1。

    除去堆头、堆尾各 1d 的数据,入磨原煤相邻 2 次差值绝对值<2%的合格率为 100%,<1%的合格率为86.7%; 入窑煤粉相邻 2 次差值绝对值<2%的合格率为 93.3%,<1%的合格率为 60.0%。

    根据有原煤预均化堆场的水泥厂的实际水平,和熟料率值稳定性的要求,建议没有预均化堆场的水泥厂,将入窑煤粉灰分相邻 2 次差值绝对值<2%的合格率控制为>85%。 烘干时热烟气中生料会不均匀地掺入煤粉,所以入窑煤粉的波动会比入磨原煤稍大。考虑这一因素, 可以规定入磨原煤灰分相邻差值绝对值<2%的合格率>90%。 这一合格率针对 1 次/d 瞬时样品。 不同的取样方法会影响合格率数据。 提高检验频次、取瞬时样品会降低入窑煤粉合格率;降低检验频次、取连续样品或多个瞬时样品合并会提高入窑煤粉合格率。

2 质量稳定性控制方法
    在一个 2500t/d 熟料的新型干法水泥厂(简称W厂)进行了改善进厂原煤质量稳定性的实践。

2.1 工厂的基本情况
    W厂没有原煤预均化堆场, 原煤储存堆场储量约 2800t,相当于 8d 的储存量。 使用汽车运输进厂,每车载重量约 30t,每日进厂数量小于 800t。进厂原煤每车取样,每日合并检验。 入窑煤粉每班取样、检验。在煤炭采购合同中规定了发热量最低限量和灰分的最高限量,没有质量稳定性的要求。 进厂原煤连续半年的质量指标平均值见表1。

    所用原煤质量属于中等,其发热量、灰分、挥发分和硫含量均满足生产要求。 唯质量稳定性较差,严重影响了熟料率值合格率和窑热工制度的稳定。连续半年的进厂原煤和入窑煤粉 Aad合格率见表 2。 实际上入窑煤粉质量不稳定的情况已持续多年。

    W 厂熟料质量总体状况较差,分析结果显示,入窑煤粉灰分波动过大是主要原因之一。入窑煤粉灰分的波动,对熟料率值有显著影响[1],同时还会导致窑的热工制度不稳定,影响熟料的煅烧质量。

2.2 改进尝试
    良好的进厂原煤质量稳定性控制指标应该具有下述特征:
    1)与入窑煤粉灰分具有良好的相关性;
    2)供应商能够实施有效控制;
    3)有方便的方法进行定量统计。
    可以选择的进厂原煤质量稳定性控制指标包括:
    1)规定每日单次检验值的最低和最高限量,按月考核;
    2)规定月内单次检验值的极差;
    3)使用进厂原煤灰分的日检验值月标准偏差;
    4)相邻差值绝对值;
    5)3 次移动平均值相邻差值绝对值。

    分析上述控制指标,每日单次检验值的最低和最高限量、单次检验值的极差均与灰分相邻差值绝对值没有直接关系,不是适宜的控制方法。

    曾经与煤炭供应商协商,在一年内相继实施了标准偏差、相邻差值绝对值限定控制指标,试图降低进厂原煤的质量波动,但均未达到预期效果。 主要原因在于这些规定如果过严, 则发生罚款的次数很多,且供应商难以实施有效控制提高合格率, 故难以接受;如果规定过宽,则对提高入窑煤粉灰分合格率没有明显效果。 实践证明,供应商能否实施有效控制至关重要。

    标准偏差与相邻差值绝对值在很多时候也没有很好的相关性。 原因在于,进厂原煤的灰分波动很多时候是在由一个随机变化的波动与一个逐渐递增(递减)的波动叠加,此时标准偏差不能对实际波动情况给出与实际相符的反映。将连续一段时间的进厂原煤灰分检验数据,与一个公差为 0.1%的等差数列叠加,叠加前后的数据如图 2 所示。

    图 2 中移动的平均值显示,叠加波动的幅度和变化趋势均没有明显改变。 叠加前后统计结果见表3。

    表3数据表明,叠加等差数列之后,标准偏差显著增加,但这种在随机波动的基础上叠加的幅度很小的逐渐递增,并不会对生产和质量产生明显的不利影响。 3 次移动平均值相邻差值绝对值<2.5%的合格率也说明了这点。控制原煤灰分缓慢递增或递减的波动是困难的,因此用标准偏差控制进厂原煤的方法遭到供应商的抵制。

2.3 改进措施
    采取的改进措施包括两个方面,首先是利用储存堆场对进厂原煤进行最大程度的均化,其次是与供应商协商提出切实可行的提高进厂原煤质量稳定性的措施和标准。为了在堆取料过程中对原煤进行最大程度的均化,将原煤堆场分为两部分使用,每个煤堆使用期为 4d。 堆料、取料均使用装载机。 每个煤堆的堆取料过程大致采用纵布横取的方式。在一堆原煤使用过程中,分别对进厂原煤和入磨原煤取样检验,计算得到堆取料过程的均化系数约为 3。 该均化措施在没有改变进厂原煤质量稳定性的前提下,仅改变原煤堆场的堆取料方式,已经使入窑煤粉灰分合格率有了明显提高。

2.4 数据分析
    选取连续半年的入窑煤粉生产数据,剔除部分偏离平均值较大的数据,剩余数据 982 个。 将一组相同数量的近似服从于正态分布随机数与入窑煤粉 Aad相加,得到一组加大波动的 Aad数据。 改变随机数的标准偏差,即可改变 Aad的波动程度,一共产生 30 组不同波动程度的数据,分别计算每组数据的相邻差值绝对值<2%的合格率和一定步长 (这里取步长为 3)的移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率。移动平均值相邻差值绝对值按下述方法计算:

    对 n 个按时间顺序排列的质量指标,X1,X2, …,Xn,按一定步长 m计算移动平均值为:

    将每组数据的相邻差值绝对值<2%的合格率和一定步长的移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率做一元线性回归分析见图 3。

    图3显示,入窑煤粉 Aad一定步长的移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率, 与相邻差值绝对值<2%的合格率的相关系数为 0.96,两者具有显著的相关性,提示可以通过控制进厂原煤的移动平均值相邻差值来控制入窑煤粉的质量稳定性。

    上述一元线性回归分析的数据来源于原煤堆场使用方法改变之前, 进厂原煤的储存期无法准确确定,所以难以在日期上与入窑煤粉对应。 在这个前提下, 大致可以得到两个合格率具有明显相关性的结论,但是,回归方程的斜率和截距并不可靠。即不能直接给出满足一定入窑煤粉合格率要求的进厂原煤移动平均值相邻差值的具体数值。

    为了能够在两个合格率之间建立定量关系,确定相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差之间,移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差之间的定量关系是有益的。 仍以上述数据和方法为基础,对相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差和移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差进行一元线性回归分析,见图 4 和图 5。

    图4和图5显示,Aad相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差和移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率与标准偏差具有显著的相关关系,相关系数分别为 0.99 和 0.98。

    欲保证入磨原煤的 Aad相邻差值绝对值<2%的合格率>90%,由图 4 的回归方程有限外推计算得出 Aad的标准偏差应<0.82%。 考虑到原煤堆场的均化系数为3, 对应的进厂原煤的标准偏差应<2.46%。 由图 5回归方程有限外推计算得出 Aad移动平均值相邻差值绝对值<2%的合格率应>89%。 作为合同规定值,这一合格率偏低, 很容易产生因进货不合格罚款的情况,导致供应商难以接受。 事实上只要提高计算移动平均值相邻差值绝对值的限制值, 同时提高合格率,就可以在不放宽要求的前提下,避免频繁出现不合格罚款。为此尝试改变移动平均值相邻差值绝对值的限制值。 对移动平均值相邻差值绝对值<2.5%的合格率与标准偏差进行一元线性回归见图 6。

    图 6 显示,Aad移动平均值相邻差值绝对值<2.5%的合格率与标准偏差具有显著的相关关系,相关系数为 0.99。 将进厂原煤 Aad标准偏差应<2.46%代入图 6回归方程,有限外推计算得出 Aad移动平均值相邻差值绝对值<2.5%的合格率应>97%。这一数据已经足够高,可以避免频繁出现不合格罚款。

    图 3~图 6 的线性关系是在生产数据的基础上,叠加一组服从于正态分布随机数加大波动模拟得到的,实际生产数据没有如此高的相关关系。

2.5 控制方法
    花费了不少时间向供应商解释移动平均值相邻差值绝对值合格率的含义和控制方法。经过一段时间的试运行,该方法为供应商所接受。 使用移动平均值相邻差值绝对值的好处在于, 从供应商角度而言,这种控制方法有一定的补救余地,如果某日的进厂原煤灰分偏高(偏低),可以在随后降低(提高)灰分,使得移动平均值相邻差值绝对值不超出合同规定。对水泥厂而言,只要移动平均值的步长小于原煤储存堆场储存期,并不超过 5,也可以使进厂原煤的稳定性得到满意控制。采用移动平均值相邻差值绝对值控制进厂原煤质量稳定性,水泥厂应及时提供进厂原煤的灰分检验结果,这对供应商进行质量控制十分重要。 表 4是修订合同后的进厂原煤质量指标。

    表4中的目标值按照月重量加权平均值考核,单日限定值按照单日检验值考核,3 次移动平均值相邻差值绝对值逐个考核,并按照重量加权计算。

3 实施效果
    按表4修订合同后,首先没有经济考核试运行了一段时间,然后正式实施。实施后连续4个月的进厂原煤、入窑煤粉 Aad数据见图 7,分月统计结果见表 5。

    表 5 统计结果显示:
    1)控制进厂原煤移动平均值相邻差值绝对值合格率的方法是有效的,与表 2 比较,修订合同前后,进厂原煤 Aad合格率由平均 63.5%提高到 86.8%, 入窑煤粉合格率由 66.2%提高到 89.7%,接近了本文提出的入窑煤粉 Aad合格率>90%的稳定性标准。

    2)表5入窑煤粉合格率与进厂原煤合格率的相关性,比 2.4 节数据分析中得到的相关性弱,并且相关关系也有差别,使用时应以生产数据统计的相关关系为准。

    3)随着均化系数加大,3 次移动平均值相邻差值绝对值<2.5%合格率, 与相邻差值绝对值<2%合格率之比也加大。 两者关系与原煤堆场均化系数有关。

    表5的均化系数以进厂原煤 Aad月标准偏差与入窑煤粉 Aad月标准偏差之比计算。 原煤储存堆场的均化系数应该是以进厂原煤 Aad标准偏差与入磨原煤 Aad标准偏差之比计算,由于烘干烟气中的生料掺入煤粉,并且掺入量会在一定范围内随机波动,使得入窑煤粉的 Aad标准偏差比入磨原煤稍大,这一因素导致以进厂原煤与入窑煤粉计算的均化系数,比以进厂原煤与入磨原煤计算的均化系数稍低。事实上前者更加实用。

    本文的方法已在 3 个水泥厂得到实际验证,具有一定的普遍意义。 在不同的水泥厂,移动平均值的步长、移动平均值绝对值合格范围、储存堆场的均化系数、入窑煤粉灰分相邻差值绝对值合格率与进厂原煤移动平均值绝对值相邻差值合格率之间的相关关系等,都会存在差别。 因此在应用本文方法时需要根据工厂的具体情况确定上述数据。

4 结论
    1)控制进厂原煤移动平均值相邻差值绝对值是控制进厂原煤质量稳定性的有效方法。

    2)没有原煤预均化堆场的水泥厂,在原煤堆场采取纵布横取的堆取料方式,可获得入磨原煤与进厂原煤间 2~3 的均化系数,对提高入窑煤粉质量稳定性具有不可忽视的作用。

    3)没有原煤预均化堆场的水泥厂,对进厂原煤质量稳定性有效控制,并进行简易均化,可以使入窑煤粉灰分合格率显著提高。

作者:张大康   出处:水泥  
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