高炉渣离心粒化系统优化与实验研究

孙广彤1, 黄友亮1,仪垂杰1,战 胜1,纪慧敏2

(1. 青岛大学机电工程学院,山东青岛2660712. 青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东青岛266520)

摘要:为了实现高炉渣的干法离心粒化自适应调节控制,高炉渣离心粒化自适应控制系统采用机器视觉和图像处理技术,实现了渣粒粒径的在线检测及粒化系统的渣粒粒径反馈调节,并在此基础上进行4组粒化实验。结果表明:渣流达到稳态之前粒化质量较差且难以控制,应尽量缩短渣流的非稳态时间;自适应控制法相较于定粒化盘转速法所得到的高炉渣渣粒平均粒径减小20%,渣棉质量分数减少35%;粒化盘直径在120~160 mm时综合粒化效果最好;同时,粒化盘转速低于1 600 r/min时,可以有效抑制渣棉的产生。

关键词:高炉渣;离心粒化;自适应控制

高炉渣是炼铁过程的主要副产品之一,全球每年产生约40亿t的高炉渣[1],出渣的温度约为1 500~1 700 ℃。 目前,高炉渣的处理工艺主要是水淬法,该方法需要消耗大量的淡水,不仅会产生含硫蒸汽,而且液态高炉渣所具有的能量也白白浪费。而干法离心粒化熔融高炉渣,除了可以满足炉渣产物作为水泥添加剂[2-3]的性能要求外,还可以减少水资源的浪费,并且对炉渣显热进行回收利用,满足节能减排的要求,对于环境保护具有重大意义[4-5]。具体方法是,利用高速旋转的转杯或转盘,使高炉渣在离心力的作用下迅速甩出、破碎、冷却、凝固[6-7],颗粒直径越小,传热速度和凝固速度越快,越有利于显热回收和余料利用。对高炉渣离心粒化设备和系统的研究已取得初步进展[8-9],也开展了一系列实验[10],理论研究方面成果显著。但是,目前高炉渣粒化过程存在一系列的问题,如渣粒直径过大、玻璃体含量较低、渣棉含量高、粒化效率低等,这些问题影响了后续的换热过程、粒化设备的正常运行以及工业应用的推广。上述问题的部分成因在于熔融高炉渣流动性受温度[11]、粒化器表面结构[12]影响显著,并且粒化系统无法实时反映渣粒粒径,从而难以根据粒径变化调整系统参数。故此本研究在粒化系统的自适应控制方面做出改进,应用渣粒粒径图像识别[13-14],分析研究高炉渣粒化时的实验现象,比较不同的系统参数对粒化效果的影响,为下一步工业应用做准备。

1 实验

1.1 高炉渣离心粒化机理

高炉渣离心粒化过程十分复杂,从微观上讲,是不同的力对微元体的作用导致了不同的粒化结果,由于流体惯性、流体间的黏性剪切力、空气阻力、表面张力、粒化盘提供的离心力等共同作用。同时,由于高炉渣本身物理性质的变化,宏观上体现出滴状分裂、丝状分裂、膜状分裂3种模式。对于高炉渣液膜,周向和径向表面不稳定波叠加,从而形成呈螺旋形的丝状分裂模式。在转盘表面,高炉渣随温度变化造成的黏度的变化也是影响粒化关键因素,粘附力增大使得液膜的稳定性增强,瑞利-柏拉图不稳定条件难以达到,此时,液膜边缘在粘附力作用下形成的液丝粗大,粒化质量差,因此粒化过程的温度控制至关重要。

1.2 原料

采用青岛特殊钢铁有限公司一号高炉出产的高炉渣,为保证高炉渣物料特性,实验用高炉渣直接从渣沟获取,避免水淬过程对高炉渣的影响。由于不同批次矿石出产的高炉渣成分区别较大,实验用高炉渣取样3组,其组分见表1。由表可知,实验用高炉渣组分区别不大,可以保证不同组实验之间高炉渣的物料性质基本相同。

1.3 实验设备和方法

实验设备主要有熔块炉、 粒化器、 变频控制器、 出渣器、 粒径检测装置等,粒化系统实物图如图1所示。 熔块炉可加热到1 600 ℃,实验时将高炉渣投入熔块炉坩埚内,设置升温曲线,升温曲线如图2所示。

1 高炉渣组分表

Tab.1 Blast furnaceslag composition w/%

编号SiO2CaOAl2O3MgOFeOMnOTiO2S其他134.2840.3414.638.110.300.320.611.100.31233.8440.0314.788.020.340.290.501.041.16333.9240.1514.508.170.330.300.501.031.10

图1 高炉渣粒化系统实验台图2 高炉渣粒化系统升温曲线Fig.1 Blast furnace slag granulation system test benchFig.2 Blast furnace slag granulation system heating curve

考虑到加热炉的耐受性,初始阶段升温速度较慢,800 ℃之后,以10 ℃/min的速率迅速升温,并在1 400 ℃保温1 h。加热完成后开始粒化实验,高炉渣下落到高速旋转的转盘上,在离心力作用下甩出、破碎、成粒。转盘与熔融高炉渣之间存在粘附力,在粘附力的作用下,高炉渣与转盘一同转动,而上层的高炉渣由于黏性力的作用,也一起旋转,但是会存在一定的速度差,因此得到的渣粒粒径会以一定的规律分布。然后取渣机构取出渣粒,粒径检测单元进行检测,检测结果传输到上位机,与目标值进行比较,以检测值与目标值的差值作为调节信号,通过可编程逻辑控制器(PLC)和变频器控制粒化盘转速的变化,实现最佳的粒化效果。

1.4 系统控制方式与粒径检测分析

在粒化进程初期,熔渣的流量存在波动,而熔渣流量对粒化后的渣粒粒径影响显著,必须对特定流量匹配相应的转速,以实现高炉渣离心粒化的自适应控制,控制流程如图3所示。

3 高炉渣粒化系统控制流程图
Fig.3 Flow diagram of blast furnace
slag granulation system

在实验初始时,控制渣流的流量为60 g/s,熔块炉的出渣温度为1 500 ℃,粒化盘的转速为1 200 r/min。 得到的渣粒经过粒径检测分析,根据粒径的粒化质量,一方面立即反馈到电机进行转速修正; 另一方面存储到转速匹配模型库,使得系统的运行和控制更加精确。 为了能够实时获取渣粒粒径,实验使用机器视觉的方法,渣粒粒径的检测装置如图4所示。

4 高炉渣粒化系统渣粒粒径检测装置
Fig.4 Particle size detecting device of blast furnaceslag granulation system

检测装置由工业相机、20 V直流电源及计算机组成,其原理采用图像拍摄的方式来获取高炉渣颗粒图像,拍摄的图像通过以太网传输到电脑客户端后,通过编写的程序算法对图像做一系列处理,包括灰度化、图像去噪、二值化、图像分割等步骤,以提取其特征参数,检测界面如图5所示。

5 高炉渣粒化系统渣粒粒径检测界面
Fig.5 Blast furnace particle granulation system slag particle size detection interface

渣粒直径一方面作为渣粒粒化质量的检测,另一方面将平均粒径作为自适应控制系统的实时反馈信号,上位机根据实时检测的粒径大小做出反应,调节粒化盘转速,从而实现高炉渣离心粒化的自适应控制。

2 实验结果与分析

2.1 实验结果

基于上述粒化试验系统与渣粒粒径检测系统,进行4组试验,分别探索渣流稳定性对粒化的影响,对比定粒化盘转速法和适应时变来流的自适应控制法的粒化效果,研究可以保证较高粒化效率和较小渣粒平均粒径的粒化盘分布范围,并利用自适应控制研究了转速对渣棉生成量的影响。表2为变转速下不同粒径渣粒质量及质量分数。图6为实验得到的不同粒径的高炉渣渣粒。

2.2 渣流流量稳定性对粒化的影响

受熔渣黏度影响,初始时出渣是非连续的,在达到稳态之前,会存在一定的波动过程,波动过程无法控制。在此过程中,由于渣流的不稳定性,对粒化盘的转速调节缺乏依据,故此过程中的粒化质量较差,粒径分布范围较大,并且产生了部分渣棉。

2 变转速下不同粒径渣粒质量及质量分数

Tab.2 Particle size distribution of blast furnace slag at different speeds

渣粒直径/mm质量/g(质量分数/%)800 r/min1 600 r/min2 400 r/min0~<20.30(3.1)0.45(4.6)1.08(13.1)2~<52.36(24.0)3.11(32.1)4.55(55.0)5~<83.13(31.8)2.81(29.0)1.94(23.5)≥84.04(41.0)3.32(34.3)0.70(8.5)总和9.83(98.3)9.69(96.9)8.27(82.7)

a 0~<2 mmb 2~<5 mmc 5~<8 mmd ≥8 mm图6 800 r/min下粒化盘直径120 mm时的渣粒粒径Fig.6 Particle size of 800 r/min granulation disc diameter 120 mm

15 s内稳态与非稳态流量的出渣渣粒粒径分布对比如图7所示。 由图可知,流量稳定时渣粒粒径集中分布在1~3 mm; 流量不稳定时粒径分布随机性较大,渣棉相较于渣流流量稳定时增加了15%,大粒径的渣粒和渣块增加了24%,高炉渣渣粒粒径分布比较分散,粒化质量差。 由于系统本身的滞后性,在渣流的非稳态阶段粒化盘转速难以实时响应渣流流量变化,受粒化过程与粒径检测装置取料过程的限制,系统的快速性难以改善,因此,若要减小非稳态流量的影响,只能缩短非稳态渣流的存在时间。

7 稳态与非稳态流量的粒径分布
Fig.7 Particle size distribution of steady and unsteady flow

2.3 自适应控制法对粒化的影响

高炉渣离心粒化过程中,成粒特性受工质物性、粒化设备结构参数、运行工况的影响,如熔融高炉渣密度、黏度、表面张力及粒化盘直径、转速等。渣粒平均粒径的拟合公式为

=9.9(Re)0.42(Oh)0.61(We)-0.68

(1)

式中,d为渣粒平均粒径,R为粒化器半径,Re为雷诺数,We为韦伯数,Oh为一无量纲参数。其中受粒化盘转速的变化影响最大的是韦伯数WeWe反映了流体惯性力与表面张力的效应之比。

流量增大时,液膜厚度增大,表面张力增大,We减小,而平均粒径与We成反比,故此时平均粒径d增大,若提高转速,离心力导致惯性力增大,We增大,平均粒径d减小;流量减小时反之。

综上所述,为了提高粒化质量,必须根据渣流流量大小实时改变粒化盘转速。 由于粒化过程的复杂性,以及不同炼铁高炉出产高炉渣物理性质的差别,难以实现渣流流量与粒化盘转速之间的匹配,因此高炉渣离心粒化自适应控制以渣粒粒径检测作为反馈,使自适应调控方法的闭环回路反馈得以完善。 图8为自适应控制法与定粒化盘转速法粒径分布与平均粒径的对比。 由图可以看出,在自适应控制下,粒化盘根据粒径大小实时改变转速,可以达到较好的粒化效果,渣粒粒径分布集中度较高,集中分布在3 mm左右,且渣棉和过大粒径的渣粒生成量少,平均粒径减小20%,渣棉生成量减少35%。

8 自适应控制法与定粒化盘转速法的粒径分布对比
Fig.8 Size distribution and comparison of adaptive
control method and granulating disk speed method

2.4 粒化盘直径对粒化的影响

控制粒化盘转速与渣流流量不变,粒化盘直径对粒化效率和渣粒平均直径的影响如图9所示。由图可知,在粒化盘直径小于160 mm时,粒化效率与粒化盘直径的线性拟合度较好,基本呈正比例关系,直径超过160 mm后,粒化效率不再升高;当粒化盘直径在120~160 mm范围内时,渣粒平均粒径分布在2~3 mm之间,粒径较小且分布均匀。结合上述实验结果得出,在保证粒化质量的前提下,为了尽可能地提高单位时间的生产量,粒化盘直径应控制在120~160 mm。

9 粒化盘直径对渣粒平均粒径和粒化效率的影响
Fig.9 Effect of granulation disc diameter on average
particle size and granulation efficiency of slag

根据流体在粒化器表面铺展成膜机理和边界层理论[15-16],在距离粒化盘中心较远处,熔融高炉渣黏性力与惯性力相比基本可以忽略不计,此时沿着粒化盘径向存在较大的速度梯度,流体的雷诺数越大,边界层就越薄,高炉渣液膜厚度随粒化器径向距离增大而减小。粒化盘直径在120 mm以下时,熔渣摊开后在边缘处较厚,得到的渣粒粒径较大;粒化盘直径在160 mm以上时,在液膜边缘处厚度很薄,单位面积粒化盘区域对应的熔渣质量小,此时熔渣尚未到达粒化盘边缘处,速度就达到了临界速度,液膜破碎、甩出,观察得知这种情况下形成的渣棉数量较多,很容易堵塞设备管路,此时粒化过程难以控制在丝状分裂模式,因此粒化质量变差。

2.5 粒化盘转速大小对渣棉的影响

为了探寻粒化盘转速对渣棉生成的影响,控制熔渣温度和流量不变,调整粒化盘的转速,得到渣棉含量与渣粒平均粒径随粒化盘转速的变化情况,如图10所示。 由图可以看出,在熔渣温度和流量不变时,随着转速的增大,渣粒平均粒径减小,超过1 600 r/min后,渣粒平均粒径随粒化盘转速的变化趋于稳定;同时,渣棉的质量分数随转速的增大有所增加,在转速为1 600~2 000 r/min时,渣棉的生成量有很大的变化,产生大量的渣棉。实际粒化时渣棉极易堵塞设备的管道,因此在实际生产中要控制转速在1 600 r/min以下,减小渣棉的生成量,保证设备的正常运行。

10 粒化盘转速对渣粒平均粒径和渣棉质量分数的影响
Fig.10 Effect of granulation disk rotation speed
on average particle size of slag particles and mass
fraction of slag wool

3 结论

1)相对于稳定渣流流量,15 s的非稳定渣流流量条件下,渣棉生成量增加了15%,大粒径的渣粒和渣块增加了24%,因此在实际生产中必须尽量缩短非稳态的时间。

2)以粒径检测单元作为控制反馈,实现高炉渣离心粒化的自适应控制,可以实时地调整粒化盘转速。相较于定粒化盘转速法,所得到的高炉渣渣粒平均粒径减小20%,渣棉形成量减少35%,渣粒粒径多集中的3 mm左右,有效提高了粒化质量。

3)粒化盘直径在140~160 mm范围内时既可以保证粒化质量,又可以保证粒化效率。

4)为避免渣棉的产生,必须控制粒化盘转速在1 600 r/min以下,保证设备正常运行。

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Centrifugal granulation system optimization and experimental study of blast furnace slag

SUN Guangtong1, HUANG Youliang1, YI Chuijie1, ZHAN Sheng1, JI Huimin2

(1. School of Mechanical and Electrical Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China;2. School of Mechanical and Automotive Engineering, Qingdao Institute of Technology, Qingdao 266520,China)

Abstract:In order to realize the self-adaptive centrifugal granulation adaptive regulation control of blast furnace slag, the blast furnace granulation centrifugal granulation adaptive control system used machine vision and image processing technology to realize on-line detection of slag particle size and slag particle size of granulation system. Feedback adjustment, and based on this, three sets of granulation experiments were carried out. The results show that the granulation quality is poor and difficult to control before the slag flow reaches steady state. The unsteady time of the slag flow should be shortened as much as possible. Compared with the granulated slag average diameter obtained by the granulated disk rotation method,the diameterof the adaptive control method is reduced by 20%, the amount of slag cotton formation is reduced by 35%; the granulation disk diameter is 120~160 mm, the comprehensive granulation effect is best; meanwhile, when the granulation disk rotation speed is lower than 1 600 r/min, the slag cotton can be effectively inhibited.

Keywords: blast furnace slag; centrifugal granulation; adaptive control

中图分类号:TF09

文献标志码:A

收稿日期: 2019-03-02, 修回日期:2019-05-02。

基金项目:国家重点研发计划项目,编号:2017YFB0603602-03

第一作者简介:孙广彤(1994—),男,硕士研究生,研究方向为机械工程。E-mail:1027194476@qq.com。

通信作者简介:战胜(1976—),男,博士,讲师,研究方向为机械电子工程。E-mail:ylxhmhyl@163.com。

文章编号:1008-5548(2019)05-0017-06

doi:10.13732/j.issn.1008-5548.2019.05.003