解开CFB锅炉惯性产生之谜：一种全回路动态模型方法

文摘其他 2024-09-02 07:30 贵州

为应对气候变化，确保能源安全，中国已向全球庄严承诺于2060年前实现“碳中和”。在此背景下，中国正加速能源电力系统的碳减排，并逐步构建新型电力系统，其中新能源占比不断增加已成为不可避免的趋势。风电、光伏等新能源机组的波动性和不稳定性，对煤电机组提出了即启即停、即需即供的要求，需要提高电力系统的灵活性和韧性。循环流化床（circulating fluidized bed，CFB）锅炉机组由于其出色的煤种适应性和低成本的污染物控制能力，已成为中国高效利用劣质煤的主要方式。然而，受到炉膛蓄热量大、结构和运行等方面的限制，国内CFB机组的最大变负荷速率小于2%Pe/min，难以满足电网频繁切换的需求，因而在灵活性改造方面面临严峻挑战。

CFB锅炉机组变负荷速率较低的根本原因在于锅炉内存在大量床料、未完全燃烧的焦炭和未完全反应的钙基脱硫剂，导致系统惯性在流动、传热和燃烧过程中显著存在。这三种惯性主导了锅炉快速调峰的瓶颈，其中流动惯性是最为关键的因素。因为流动惯性映射出气体和固体颗粒在空间上的浓度分布，进而影响燃烧强度和传热系数。此外，气固两相流动的惯性还会导致瞬态过程中的化学反应平衡移动，增加SO2和NOx的排放控制难度。因此，采用全回路的研究视角，建立准确可靠的数学模型，以逐层深入理解CFB锅炉内部的流动机制、燃烧和传热过程，将对锅炉的优化设计、稳定运行和自动控制产生重要作用。

目前国内外学者多采用一维模型（1-D）或环-核模型（1.5-D）流动简化模型来描述炉侧的动态特性，因为其能同时较好地提高预测精度和降低计算耗时。李政采用1-D模型描述了220t/hCFB锅炉内的流动、传热和燃烧过程，并对给煤和送风阶跃信号下炉侧的运行参数响应进行了预测分析，但未检验该模型对动态过程的模拟精度。CASTILLA，等建立了鼓泡流化床（bubbling fluidized bed，BFB）和CFB锅炉炉侧的1.5-D简化模型，并利用在130MW的BFB和80MW的CFB生物质锅炉上获取的多组稳态和变负荷数据对模型进行了校验。通过开环仿真模拟，阐明了锅炉在负荷和燃料水分变化后的固有动态特性，并分别定义流动、传热、燃烧三种物理机制的特征时间以便探究对炉侧动态响应的影响。该研究虽有助于理解动态过程中各物理机制间的耦合作用，但无法为CFB锅炉变负荷控制策略提供参考。申欣，等利用Barracu-daTM软件对350MWCFB锅炉变负荷过程中的气固流动和污染物排放特性开展研究，然而其网格尺寸较大，不能清晰刻画气固流动的细节。可以看出，绝大多数研究侧重于CFB锅炉对操作参数阶跃变化的固有动态响应探讨，缺乏对气固流动、传热和燃烧三大惯性产生机理的阐释，为实际工程运行能做的参考有限。

对此，在现有丰富的研究基础上，本文总结了前人工作的不足，从基本的守恒定律出发，构建了锅炉炉侧的质量平衡、能量平衡和化学反应平衡方程，将CFB锅炉整个回路内各部件的流动惯性及耦合作用考虑在内，系统描述了变负荷过程中分离器和立管对物料的吞吐规律。借助一台135MW商业CFB锅炉开展的热态测试数据，对流动子模型进行了校验。利用本文所建立的全回路动态模型，可以预测CFB锅炉在操作参数改变后炉侧流动、传热和燃烧的动态响应，并能在给定机组运行的边界条件下，揭示三大惯性对锅炉稳定运行的耦合作用，这为提出加快CFB锅炉变负荷速率的相关措施、设计CFB机组宽负荷灵活运行的配套方案提供工业参考。

1 模型结构

本文依据CFB锅炉内各位置流动特性的差异，建立动态模型时将整个回路简化为三个主要部件，如图1所示，即炉膛、分离器和立管（包括回料阀），并沿轴向将炉膛分成Ni个小室。而考虑到炉膛下部密相区的状态参数变化梯度较大，同时要保证预测精度，对炉膛内部划分小室模型时，采用下密上疏的方式。

模型主要由气体和物料的质量平衡、能量平衡和化学反应等子模块组成，其中，模型的输入值包括锅炉各部分的结构参数、操作参数、燃料参数等。

2 全回路动态模型

本文采用1-D模型对炉膛内的质量、能量和化学反应平衡进行动态建模，即忽略各物理量在径向上的分布和颗粒的横向扩散，认为其在小室内分布均匀。对固体颗粒，依据其粒径大小和在炉内停留时间的长短分为Nj个粒径档和Nk个年龄档，以便清晰描述不同物性颗粒在磨耗和反应行为上的差异。

2.1 质量平衡

对炉内划分的各个小室，需要满足质量平衡。小室可视为一个平推流反应器，若不考虑气体在轴向上的返混，以及忽略返料风的影响，则对于气体组分m有：

式中，Mg，i为小室i内气体的总量，kmol；Yi，m和Yi+1，m分别为小室i和i+1内气体组分j的摩尔分数；Wg，in为流入小室i的气体摩尔流量，kmol/s；Wg，out为流出小室i的气体摩尔流量，kmol/s；Wg，fe，i，m为外界给入小室i的气体摩尔流量，kmol/s，主要为一、二次风；Ri，m为因均相和异相反应小室i内气体组分j的净生成率，kmol/s。

CFB锅炉运行过程中主要通过“一进二出”的方式与外界进行物料的交换，即给料、排渣和飞灰逃逸。这里，固体颗粒按照粒径和年龄分档，满足质量平衡方程：

式中，Ms，i为小室i内灰颗粒的总质量，kg；Xs，i，j，k为小室i内粒径j、年龄k灰颗粒的质量分数；Ws为颗粒的质量流量，kg/s，其中下标up、down分别表示颗粒向上、向下流动，下标fe、re分别表示给料和返料，下标dr、fly分别表示排渣和飞灰；ms，shift，i，j，k为因磨耗退档而引起的小室i内粒径j、年龄k灰颗粒的质量变化率，kg/s；ms，k-1→k和ms，k→k+1为因年龄衰退而引起的小室i内粒径j、年龄k灰颗粒的质量变化率，kg/s。

值得注意的是，为了更好地描述各个子部件间的耦合规律，式（2）适用于全回路中任意位置处的物料平衡计算。对于小室内缺少物理意义的参数，如稀相区小室内的排渣量和飞灰逃逸量等，此时可将Ws，dr，i=N，j，k和Ws，fly，i=N+1，j，k设为0来考虑。

2.2 能量平衡

CFB锅炉的蓄热量较大，对CFB炉侧的能量平衡建立动态模型时，要考虑各小室内气体与固体颗粒的能量平衡，同时要描述炉内浇注料的热惯性对CFB锅炉动态特性的影响。

对于炉膛内任意一个小室i，根据能量守恒定律，可列出方程：

式中，cs，i和cg，i分别为小室i内固体颗粒和气体的定容比热容，kJ/（kg·℃）；Ti为小室i内的温度，℃；∑Hin和∑Hout分别为因气固流动而进入和离开小室i的总热流率，kW；∑Qr，i为小室i内化学反应的总产热率，kW；∑Qt，i为小室i内受热面及浇注料的总吸热率，kW。

而对于受热面敷设有浇注料的小室，将浇注料沿径向分为5层，如图2所示，并对浇注料建立能量平衡方程，见式（4）：

式中，Mref，i为小室i内浇注料的质量，kg；cref，i为小室i内浇注料的热容，kJ/（kg·℃）；Tref，i为小室i内浇注料的平均温度，℃；Kh为炉侧受热面的传热系数，kW/（m2·℃）；Tref，i，l=1和Tref，i，l=5分别为浇注料与炉侧和受热面壁面接触面的温度，℃；Kf为工质侧传热系数，kW/（m2·℃）；As，w，i为小室i内工质侧受热面积，m2；As，b，i为小室i内炉侧受热面积，m2；Tw，i为小室i内受热面内工质的平均温度，℃。CFB锅炉内浇注料沿径向传热示意图见图2。

2.3 化学反应

燃料中的挥发分组成和分解受多种因素影响，本文为简化模型，假设其在空间分布上与所属的固体颗粒的粒径档浓度分布相同，且产生的气体只包括CO、CO2、H2、CH4、SO2和N2。每种气体的含量使用MER-RICK提出的模型进行计算，求解方法可参考相关文献。

而对于焦炭燃烧的动态特性，建立模型时要考虑到其特有的延迟效应，模型搭建方法详见文献。

2.4 气固流动子模型

考虑到CFB锅炉中气固两相流动过程有更大的时间尺度，还影响到传热系数和燃烧反应速率。对此，需要进一步对回路内的气固流动行为加以描述，建立模型来求解关键的流动特征参数。

2.4.1 炉膛气固流动模型

炉膛内的气固流动特性区别明显，相关研究表明，沿炉膛高度方向上，密相区内的颗粒浓度基本不变，密相区以上的浓度会随高度增加呈指数衰减形式，直至达到输送分离高度后不再降低，具体可参考Ku-nii-Levenspiel模型来描述炉膛内轴向的颗粒浓度分布。

2.4.2 分离器气固流动模型

CFB锅炉稳态运行时，进入分离器的颗粒流量等于落入立管以及从中心筒逃逸的颗粒流量之和。然而在动态变负荷过程中该假设不再成立，对此，将分离器底部流入立管的颗粒流量与其内部颗粒存料量进行关联，得到方程式：

式中，ξcyc为校正因子；Ms，i=Ni+1，j为分离器内颗粒存料量，kg；Xs，i=Ni+1，j为分离器内粒径j颗粒的质量分数；τcyc，j为分离器内粒径j颗粒的停留时间，s。

并根据质量平衡定律，得出分离器内存料量的计算式：

2.4.3 立管和回料阀气固流动模型

立管和回料阀是维持CFB锅炉物料平衡的关键部件之一。常用的非机械式流动密封阀，其输送的颗粒量受整个回路内的压力平衡影响较大。可以用式（7）表示二者之间的关系：

式中，Ws，re为各粒径档颗粒的总返料量，kg/s；CD，ls为回料阀的阻力系数；Als，0为阀门开度，表征回料阀的结构和充气量；ΔPls为回料阀阻力，Pa。

根据质量平衡方程，得到立管和回料阀的存料量：

则各粒径档颗粒的返料量通过式（9）确定：

式中，Xs，i=Ni+2，j为回料阀内粒径j颗粒的质量分数。

3 模型验证

以淄博某135MW的超高压CFB锅炉为例，其炉膛截面尺寸为13.1m×6.6m，顶部距布风板38m，底部敷设有浇注料，出口与两台绝热旋风分离器相连，除水冷壁外，炉膛内还布置有屏式过热器和屏式再热器。满负荷下锅炉的主汽压力、主汽温度和再热蒸汽温度分别为13.73MPa、540℃和540℃。该商业锅炉常规燃用煤种为贫煤，其工业分析结果汇总于表1。

3.1 稳态工况测试

本文分别在稳态和变负荷工况下开展了多组热态测试和取样分析，测量内容包括飞灰、循环灰和底渣的粒径分布、炉膛各位置的温度和压力以及烟气成分等。其中，飞灰、循环灰和底渣分别从灰仓、立管和冷渣器处取样，而炉膛内的温度和压力则采用的是DCS系统中记录的数据，数据采样频率为半分钟一次。

锅炉稳态测试工况分别开展于90%、70%锅炉的负荷下，本文说明的锅炉负荷率由主蒸汽流量定义，该过程的主要状态参数见表2。

将表2中各操作参数作为模型输入值，并与实测数据进行了比较，如图3所示。沿炉膛高度分布方向，不论是床压还是床温，模型计算值与两个稳态工况下的热态测试结果均吻合得较好，这表明本文建立的动态模型在预测CFB锅炉稳定运行工况上具备较高的可靠性和通用性。

3.2 变负荷工况

将锅炉多个周期性的60%~90%变负荷过程中各操作参数作为模型输入值，对CFB锅炉的动态特性开展模拟。值得注意的是，机组实际的负荷反映到锅炉侧是炉内过热器的吸热量，这是因为受热面的吸热量影响到汽水侧的品质，进而决定了汽轮机的实时出力。故本文选取炉内屏式过热器的吸热量无量纲化来近似表征锅炉负荷，作为检验动态模型准确性的标准。如图4所示为变负荷工况下锅炉负荷的模拟值和实测值的对比情况。总体而言，模型计算结果能够较好地显示出锅炉负荷在变负荷过程中的变化趋势，任意时刻的模拟值均在合理误差范围（3%）内，且与实测结果间的误差不超过全过程变化量的10%。而考虑到实际测量带来的固有误差，以及近似表征负荷的系统误差，这样的结果是较为准确的。

4 分析与讨论

为更好地剖析CFB锅炉炉侧对变负荷指令的固有动态响应，本文以操作参数变化率2%Pe/min的升负荷工况为例展开论述。而对于降负荷工况，由于各运行参数的变化趋势是完全相反的，不再逐一赘述。此外，开环动态特性需在无任何外加控制的条件下取得，故此时排渣量始终保持为零。

4.1 流动惯性

图5—图9显示出开环动态过程中，CFB锅炉各运行参数的变化情况。图中t∈(0，600s]处的括弧表示该时段的操作参数持续变化达到目标负荷工况，即为开环动态响应特性。

通入炉膛的风量增大直接导致了布风板上更多的物料被扬析/夹带上升，如图5所示，炉膛出口的夹带量与返料量差值也不断增大，这意味着更多的物料被集中到了外回路，进而导致立管压降上升，如图6所示。

然而，本文模拟的过程是“一进一出”物料平衡系统，缺少排渣措施造成炉内积累的物料中粗颗粒占比增大，颗粒间的磨耗作用也随之增强，从图7、图8可以看出，床料粒径和飞灰粒径的变化是截然相反的，并且该过程经过与开环响应同一段时间后仍未趋于稳定。与此同时，循环灰中极细颗粒的占比提高降低了分离器整体的分离效率，加上夹带量增加的双层作用机制，即使在动态响应之后，见图9，飞灰的质量流量还在持续升高。

由以上分析发现，CFB炉膛内大量循环物料带来的气固流动惯性，即使炉膛内总风量和给煤量保持稳定，因给煤而带入炉膛的灰分和飞灰逃逸量、炉膛出口颗粒夹带量以及返料量也都将长期处于不平衡之中。这使得回路和炉膛内的存料量以及循环灰和飞灰的粒径分布持续发生变化。

4.2 反应惯性

一般而言，热力系统中的反应惯性取决于反应速率、反应物浓度等因素。本文建立的模型中，固体颗粒在CFB锅炉内燃烧反应的滞后性主要取决于附近温度和悬浮浓度。如图10所示，因送入炉膛内的燃料量增加，化学反应放热会快速上升，同时，局部悬浮浓度的增加使得锅炉负荷提升。然而，这两者均有延迟效应，燃料的化学反应相较于风量的增加是较为缓慢的，结合4.1节的分析可知，变负荷过程中的流动惯性造成反应物当量比失衡会引起反应滞后。

4.3（传）热惯性

CFB锅炉内变负荷过程中，上百吨的循环物料和敷设在循环回路壁面上的浇注料蓄热带来系统的热惯性不可忽视。化学反应的放热迅速响应造成了炉膛温度的逐渐升高，如图11，且反应惯性又影响了能量平衡，炉膛温度大约经过同样一段开环变化的时间才趋于稳定。而浇注料不仅热容大、导热率低，其传热系数也受诸多因素影响，如壁面附近下降流的颗粒浓度，整体的悬浮浓度以及温度等等，综合内部原因和外部条件，使得浇注料的温度响应明显迟滞于床温变化。

5 结论

（1）搭建的炉侧全回路动态模型由质量平衡、能量平衡、化学反应以及气固流动子模型等四部分组成。将整个回路内各部件的流动惯性及耦合作用考虑在内，系统描述了变负荷过程中分离器和立管对物料的吞吐规律。

（2）本文所构建的CFB锅炉炉侧全回路动态模型，与一台135MW商业CFB锅炉两种负荷下的稳态测试数据对比，结果表明在炉膛内床压和温度沿高度的分布上，模型能较为准确地预测锅炉稳定运行的参数值。这为将来搭建动态模型的初始化，即稳态校准，创造了有效的边界条件。

（3）在变负荷动态工况中，本文建立的动态模型预测值与锅炉实测值的相对误差不超过3%，且不超过全过程变化量的10%。进一步证实了该模型在变负荷工况下的准确性，为探究变负荷过程中CFB锅炉炉侧的动态响应提供有力的依据。

（4）以开环仿真试验探讨了CFB锅炉的固有动态特性，发现整个回路内的颗粒存料量和循环灰粒径分布将经历一个漫长的平衡过程，进而造成燃烧反应和炉侧水侧间传热的滞后，使得瞬态过程严重偏离稳态设计参数。为进一步探究实际变负荷运行过程中的排渣策略对变负荷速率的影响，解决限制CFB机组更高灵活性的核心瓶颈—“流动、传热、燃烧，三大惯性”，提供了研究基础。

文献信息

胡仙楠,李超然,张思海,等.解开CFB锅炉惯性产生之谜：一种全回路动态模型方法[J].电力学报,2023,38(06):451-459.DOI:10.13357/j.dlxb.2023.048.

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