Assessment of the influence of thermal characteristics of non-design lignite on their suitability for combustion in the furnace of an energy boiler

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The possibility of burning various brown coals (LC) in the furnace of the BKZ-420-140-6 boiler was studied using numerical simulation. To check the compiled numerical model of solid fuel combustion, it was previously validated in relation to the combustion of BU of a certain composition by comparing the calculation results with data obtained during the operation of a real boiler.

A method was developed for averaging the characteristics of coal and dependencies were obtained that determine the composition of coal based on an analysis of the composition of 14 types of coal in the range of values of the lower calorific value Qnr from 7.5 to 16 MJ/kg. Based on the obtained dependencies for 4 values of Qnr, the theoretical average composition (ATC) of coals was determined. For one of the TUSs, the humidity varied by 10% up and down.

As indicators of the efficiency of the combustion chamber of the boiler, the temperature of the gases at the exit from the combustion chamber, mechanical underburning and the concentration of nitrogen oxides in the flue gases are taken. The results of numerical modeling show that with the calorific value of the fuel Qnr ≤10 MJ/kg, the mechanical underburning q4 exceeds the permissible standards. The highest concentration of nitrogen oxides at the level of 800–900 mg/nm3 is observed for brown coals with high Qnr and the highest carbon content. It is also shown that the use of direct-flow burners with the organization of staged fuel combustion makes it possible to reduce the formation of nitrogen oxides in the furnace by 3.25 times compared to the original combustion scheme using existing vortex burner devices. The influence of the lower calorific value of fuel on the gas temperature at the exit from the combustion chamber in the range Qnr from 11.75 to 16.45 MJ/kg is insignificant. The effect of increasing fuel humidity on the gas temperature at the outlet of the combustion chamber and on mechanical underburning is insignificant up to a working fuel humidity of approximately 45%. In general, studies have shown that the firebox under consideration allows the combustion of various brown coals with changes in the physico-chemical composition and thermal characteristics within a wide range.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. L. Chernov

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”

Author for correspondence.
Email: ChernovSL@mpei.ru
Russian Federation, Moscow

V. B. Prokhorov

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”

Email: ProkhorovVB@mpei.ru
Russian Federation, Moscow

V. D. Aparov

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”

Email: AparovVD@mpei.ru
Russian Federation, Moscow

A. V. Pai

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”

Email: PaiAV@mpei.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Майданик М.Н., Вербовецкий Э.Х., Тугов А.Н. Предварительная оценка возможности перевода котлов тепловых электростанций на сжигание альтернативного угля // Теплоэнергетика. 2021. № 9. С. 33–42.
  2. Осинцев В.В. и др. Анализ результатов опытного сжигания высокореакционного бурого угля на котле БКЗ-210-140Ф // Теплоэнергетика. 2003. № 8. С. 27–31.
  3. Двойнишников В.А., Шумилов Т.И. Организация сжигания канскоачинских углей в паровых котлах энергоблоков 300 МВт Рязанской ГРЭС // Теплоэнергетика. 1998. № 6. С. 2–7.
  4. Al-Abbas A.H., Naser J., Hussein E.K. Numerical simulation of brown coal combustion in a 550 MW tangentially-fired furnace under different operating conditions // Fuel. 2013. V. 107. P. 688–698.
  5. Hashimoto N., Shirai H. Numerical simulation of sub-bituminous coal and bituminous coal mixed combustion employing tabulated-devolatilization-process model // Energy. 2014. V. 71. P. 399–413.
  6. Sheng C. et al. A computational fluid dynamics based study of the combustion characteristics of coal blends in pulverised coal-fired furnace // Fuel. 2004. V. 83. № 11–12. С. 1543–1552.
  7. Su S., Pohl J.H., Holcombe D. Fouling propensities of blended coals in pulverized coal-fired power station boilers // Fuel. 2003. V. 82. № 13. P. 1653–1667.
  8. Ikeda M. et al. Emission characteristics of NOx and unburned carbon in fly ash during combustion of blends of bituminous/sub-bituminous coals // Fuel. 2003. V. 82. № 15–17. P. 1851–1857.
  9. Абрютин А.А., Карасина Э.С., Петросян Р.А. Тепловой расчет котлов. Нормативный метод – СПб.: Изд-во “ВТИ” и НПО “ЦКТИ”, 1998. 258 c.
  10. Prokhorov V.B., Fomenko M.V. and Fomenko N.E. Solid fuel combustion processes modelling in the furnace in terms of the boiler K-50-14-250. The Third Conference “Problems of Thermal Physics and Power Engineering”, Journal of Physics: Conference Series 1683 (2020) 042050.
  11. Chernov S.L., Prokhorov V. B., Pay A.V., Aparov V.D. Assessment of the Slagging Tendency in Power Plant Boiler Furnaces Depending on the Physical-Chemical Characteristics of Ash and Coal // Problems of the Regional Energetics. 2023. Vol. 60. No. 4. pp. 71–85.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость низшей теплоты сгорания от содержания углерода в БУ.

Download (77KB)
3. Fig. 2. Dependence of the lower calorific value on the ash content and moisture content in the fuel.

Download (90KB)
4. Fig. 3. Dependence of the lower calorific value on the yield of volatiles in the fuel.

Download (68KB)
5. Fig. 4. Diagram of the combustion chamber of the BKZ-420-140-6 boiler: a) longitudinal section; b) section along A-A; 1-1, 2-2, 3-3, 4-4 – axes of vertical planes for visualization.

Download (95KB)
6. Fig. 5. The influence of the lower calorific value of the combustion unit on the efficiency of the combustion chamber (a), (b) q4, (c) CNOx.

Download (171KB)
7. Fig. 6. The rate of growth of deposits on the walls of the combustion chamber with vortex burners with top- livom No. B3-10%W r: (a) front; (b) right; (c) back; (d) left.

Download (88KB)

Copyright (c) 2024 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».