phân loại than non

Bối cảnh ngành: Thách thức của việc phân loại than non để sử dụng tối ưu

than non, thường được gọi là than nâu, đại diện cho một phần đáng kể nguồn tài nguyên nhiên liệu hóa thạch của thế giới, với trữ lượng lớn ở châu Âu, Bắc Mỹ, và Châu Á. Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), than non chiếm một phần đáng kể trong sản xuất điện ở một số quốc gia, đặc biệt là Đức, Ba Lan, và Thổ Nhĩ Kỳ. Tuy nhiên, việc sử dụng nó đặt ra những thách thức đặc biệt khiến nó khác biệt với các loại than cấp cao hơn như bitum và than antraxit. Than non có độ ẩm vốn có cao (thường 25-60%), nhiệt trị thấp hơn, và có xu hướng tự bốc cháy mạnh mẽ trong quá trình bảo quản và vận chuyển. Những đặc tính này làm cho việc sử dụng hiệu quả và an toàn phụ thuộc nhiều vào việc phân loại chính xác.

Hệ thống phân loại than truyền thống, chẳng hạn như Hiệp hội Thử nghiệm và Vật liệu Hoa Kỳ (ASTM) Tiêu chuẩn D388, phân loại than chủ yếu theo carbon cố định và nhiệt trị. Mặc dù hữu ích cho việc phân loại rộng, những hệ thống này có thể không đủ để đưa ra quyết định vận hành trong các ngành phụ thuộc vào than non. Thách thức chính của ngành nằm ở việc chuyển từ phân loại thứ hạng đơn giản sang phân loại theo thời gian thực., phân tích thành phần dự đoán hành vi đốt cháy, tiềm năng khí hóa, và tác động môi trường. Các nhà máy điện và những người sử dụng công nghiệp khác yêu cầu dữ liệu chính xác về độ ẩm, tro, lưu huỳnh, và hàm lượng kim loại kiềm cho mỗi lô được giao để tối ưu hóa hoạt động của lò hơi, quản lý xỉ và cặn bẩn, và tuân thủ các quy định về khí thải.

Sản phẩm/Công nghệ cốt lõi: Máy phân tích trực tuyến nâng cao để xác định đặc tính than non theo thời gian thực

Đổi mới công nghệ cốt lõi nhằm giải quyết những thách thức này là triển khai các máy phân tích vật liệu và nguyên tố trực tuyến tiên tiến.. Các hệ thống này thường dựa trên Phân tích kích hoạt neutron Gamma nhanh chóng (PGNAA) hoặc kích hoạt neutron nhiệt nhanh xung (pftna). Khác với việc lấy mẫu trong phòng thí nghiệm, cung cấp các điểm dữ liệu bị trì hoãn và thưa thớt, những công nghệ này cung cấp liên tục, phân tích thời gian thực của toàn bộ dòng nguyên liệu trên băng tải.

• Kiến trúc hệ thống: Một máy phân tích điển hình bao gồm:
  • Máy phát neutron: Phát ra neutron năng lượng cao vào dòng than.
  • Máy dò tia gamma: Đo các tia gamma đặc trưng phát ra khi neutron tương tác với hạt nhân nguyên tử trong than.
  • Bộ phần mềm tinh vi: Sử dụng các thuật toán phức tạp để giải mã phổ tia gamma và tính toán nồng độ của các nguyên tố chính (VÍ DỤ., Hydro, cacbon, lưu huỳnh, Silicon, nhôm, canxi).
• Các tính năng chính & Đổi mới:
  • Phân tích vật liệu số lượng lớn: Đo toàn bộ mặt cắt ngang của dòng than (Tấn mỗi giờ), loại bỏ lỗi lấy mẫu.
  • Dữ liệu thời gian thực: Cung cấp dữ liệu cơ bản với độ trễ chỉ vài phút, cho phép điều chỉnh kiểm soát quy trình ngay lập tức.
  • Không phá hủy & Không liên lạc: Phép đo không ảnh hưởng đến vật liệu hoặc yêu cầu chiết xuất.
  • Độ chính xác cao: Có khả năng đo các thông số quan trọng như hàm lượng tro, Giá trị nhiệt lượng (tính bằng BTU/kg hoặc kJ/kg), độ ẩm (thông qua tín hiệu hydro), và hàm lượng lưu huỳnh trực tiếp trên đai.

Điều này thể hiện sự chuyển đổi mô hình từ "phân loại theo cấp bậc" ĐẾN "đặc tính theo thành phần," cung cấp dấu vân tay động của than non có thể xử lý trực tiếp.

Chợ & Ứng dụng: Thúc đẩy hiệu quả trong chuỗi giá trị than non

Việc áp dụng máy phân tích than non thời gian thực mang lại lợi ích rõ rệt qua nhiều giai đoạn hoạt động.

• Khai thác và pha trộn: Tại mặt mỏ, chất lượng than non có thể rất khác nhau. Máy phân tích trực tuyến được lắp đặt tại băng tải mỏ cho phép kiểm soát chất lượng chính xác và pha trộn thông minh các đường nối khác nhau. Điều này đảm bảo nguyên liệu nhiên liệu nhất quán được gửi đến nhà máy điện hoặc cơ sở nâng cấp.
• Phát điện: Đây là ứng dụng chính. Bằng cách biết chính xác giá trị nhiệt lượng và độ ẩm của nhiên liệu đến trong thời gian thực, người vận hành lò hơi có thể tối ưu hóa tỷ lệ không khí-nhiên liệu,
  dẫn đến quá trình đốt cháy hoàn toàn hơn và giảm lượng carbon không cháy hết. Kiến thức về hóa học tro giúp dự đoán xu hướng xỉ,
  cho phép thực hiện các hoạt động thổi bồ hóng trước hoặc phun phụ gia để giảm thiểu sự bám bẩn.
• Nâng cấp than (Sấy/đóng bánh): Đối với cơ sở chuyển đổi than non thô thành than tinh luyện thông qua quá trình sấy khô,
  đo độ ẩm theo thời gian thực là rất quan trọng để kiểm soát hiệu suất và chất lượng đầu ra của máy sấy.
• Tuân thủ môi trường: Việc giám sát liên tục hàm lượng lưu huỳnh cho phép các nhà máy định lượng chính xác thuốc thử khử lưu huỳnh trong khí thải (VÍ DỤ., đá vôi),
  giảm chi phí vận hành đồng thời đảm bảo tuân thủ các giới hạn phát thải của ống khói.

Những lợi ích chính bao gồm:

• Tăng hiệu suất nồi hơi (1-3% cải thiện là phổ biến).
• Giảm chi phí nhiên liệu thông qua việc pha trộn tối ưu.
• Giảm lượng khí thải SOx,
  NOx,
  và CO2.
• Giảm chi phí bảo trì do kiểm soát xỉ và bám bẩn tốt hơn.
• Tăng cường an toàn vận hành bằng cách quản lý rủi ro cháy tự phát thông qua kiểm soát chất lượng tốt hơn.

Triển vọng tương lai: Tích hợp với số hóa và các luồng giá trị mới

Tương lai của việc phân loại than non nằm ở sự tích hợp của nó với các nền tảng công nghiệp kỹ thuật số rộng hơn. Người giàu,
Luồng dữ liệu thời gian thực từ các máy phân tích trực tuyến sẽ ngày càng được cung cấp cho các bản sao kỹ thuật số trên toàn nhà máy—các mô hình ảo của hoạt động vật lý. Những mô hình này sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo)
và học máy (ML) không chỉ để báo cáo thành phần,
nhưng để dự đoán kết quả và đưa ra các chiến lược kiểm soát tối ưu một cách tự động.

Hơn nữa,
khi áp lực kinh tế ngày càng gia tăng,
ngành công nghiệp đang khám phá những ứng dụng mang lại giá trị gia tăng cho than non ngoài quá trình đốt cháy,
chẳng hạn như chuyển đổi thành khí tự nhiên tổng hợp,
phân bón,
hoặc thậm chí các sản phẩm có nguồn gốc từ carbon như than hoạt tính. Đặc tính thời gian thực sẽ là nền tảng để phát triển các quy trình mới này,
đảm bảo chất lượng nguyên liệu ổn định cho các quá trình chuyển đổi hóa học nhạy cảm. Cuối cùng,
với sự chú trọng ngày càng tăng vào việc thu giữ carbon,
sự tận dụng,
và lưu trữ (CCUS),
kiến thức chính xác về thành phần nhiên liệu sẽ rất cần thiết cho việc thiết kế
và vận hành các hệ thống thu hồi carbon hiệu quả phù hợp với đặc tính khí thải cụ thể của than non.

Phần câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt chính giữa phân loại xếp hạng ASTM và phân tích thời gian thực là gì?
ASTM D388 cung cấp phân loại tĩnh của than dựa trên thứ hạng của nó (than non,
á bitum,
vân vân.) sử dụng các xét nghiệm tiêu chuẩn trong phòng thí nghiệm. Phân tích thời gian thực mang lại sự năng động,
đo liên tục thành phần hóa học (VÍ DỤ.,
tro %,
lưu huỳnh %,
độ ẩm %,
Giá trị nhiệt lượng) của loại than cụ thể đang được xử lý tại bất kỳ thời điểm nào.
Cái trước là để phân loại chung;
cái sau là để kiểm soát quá trình trực tiếp.

Máy phân tích trực tuyến chính xác đến mức nào so với phân tích trong phòng thí nghiệm truyền thống?
Máy phân tích PGNAA/PFTNA hiện đại có độ chính xác cao.
Đối với các thông số chính như hàm lượng tro
và nhiệt trị,
chúng có thể đạt được độ chính xác tương đương với phân tích thông thường trong phòng thí nghiệm khi được hiệu chuẩn đúng cách.
Ưu điểm chính của họ là họ có thể phân tích hàng tấn vật liệu một cách liên tục,
loại bỏ các lỗi cơ bản liên quan đến việc thu thập
và chuẩn bị một mẫu vật lý nhỏ (
~1 kg)
từ rất nhiều (
~10,
000 tấn).

Công nghệ này có thể xử lý được độ ẩm cao của than non không?
Đúng.
Tín hiệu hydro được phát hiện bởi các công nghệ dựa trên neutron có mối tương quan trực tiếp với tổng lượng hydro có trong cả độ ẩm tự do
và các phân tử than vốn có.
Các mô hình phần mềm tiên tiến có thể phân biệt giữa các dạng này để đưa ra ước tính chính xác về tổng độ ẩm
và nhiệt trị hữu ích—một khả năng quan trọng đối với các loại than cấp thấp như than non.

Sử dụng máy tạo neutron trong nhà máy công nghiệp có an toàn không?
Tuyệt đối.
Các hệ thống này được thiết kế với nhiều lớp che chắn an toàn
và các hệ thống khóa liên động nhằm ngăn chặn mọi sự tiếp xúc với bức xạ trong quá trình vận hành hoặc bảo trì bình thường.
Họ tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về an toàn hạt nhân quốc tế
và được chứng nhận để sử dụng trong môi trường công nghiệp nặng như nhà máy xử lý than.

Nghiên cứu điển hình / Ví dụ kỹ thuật: Tối ưu hoá một 500 Nhà máy điện đốt than non MW

Lý lịch: Một nhà máy điện lớn ở Đông Âu đang gặp phải tình trạng hoạt động kém hiệu quả đáng kể do nguồn cung than non từ mỏ lộ thiên có sự biến động lớn. Biến động độ ẩm nhiên liệu (
35-55%)
và nhiệt trị dẫn đến chu trình đốt nồi hơi không ổn định đòi hỏi sự can thiệp thường xuyên của người vận hành, hàm lượng carbon không cháy hết cao trong tro bay (

8%),
và xỉ quá mức trong ống quá nhiệt.

Thực hiện: Máy phân tích PGNAA trực tuyến được lắp đặt trên băng tải chính cấp liệu cho các hầm than của nhà máy. Hệ thống được hiệu chỉnh bằng dữ liệu phòng thí nghiệm lịch sử
và các mẫu dành riêng cho địa điểm trong khoảng thời gian hai tuần. Dữ liệu thời gian thực về tro có nhiệt trị của than đầu vào
và hàm lượng lưu huỳnh được tích hợp trực tiếp vào Hệ thống điều khiển phân tán của nhà máy (
DCS).

Kết quả có thể đo lường được:

Số liệu	Trước khi thực hiện	Sau khi thực hiện	Thay đổi
Hiệu suất nồi hơi	85.5%	87.5%	+2.0%
Carbon không cháy hết trong tro bay	8.2%	5.1%	-3.1%
Tiêu thụ đá vôi cho FGD	Đường cơ sở	12% Sự giảm bớt	-12%
Ngừng hoạt động cưỡng bức do xỉ	4 mỗi năm	1 mỗi năm	-75%

Dữ liệu thời gian thực cho phép người vận hành tinh chỉnh các thông số của nhà máy
và luồng không khí đốt chủ động dựa trên chất lượng nhiên liệu đến thay vì phản ứng dựa trên các triệu chứng của lò hơi. Kiến thức nhất quán cũng cho phép cải thiện khả năng pha trộn tại kho dự trữ, giảm thiểu sự biến đổi nhiên liệu tổng thể. Dự án đã giúp tiết kiệm hàng năm ước tính vượt quá 1,5 triệu euro nhờ tăng hiệu suất, giảm tiêu thụ thuốc thử, giảm chi phí bảo trì
và tro bay có thể bán được (
với hàm lượng carbon thấp hơn).