Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 61, № 5 (2018)

Coal

Thermal Decomposition of Oxidized Long-Flame Coal

Strakhov V., Syroezhko A., Surovtseva I.

Аннотация

The influence of oxidation of long-flame coal pieces (at 100–250°C for 5–40 h) on the yield and composition of the pyrolytic products, the emission dynamics of volatiles, and the properties and porous structure of the semicoke is studied.

Coke and Chemistry. 2018;61(5):153-164
pages 153-164 views

IR Spectroscopy in Rank and Group Assignment of Coal

Dmitrienko A.

Аннотация

The possibility of express determination of the characteristics VIRdaf, Ro, IR, yIR, ΣLCIR, and AIRd used in the ranking of coal on the basis of IR spectroscopy is assessed for a specific example: Kuznetsk coals of different maceral composition and metamorphic development. The IR characteristics are compared with values obtained by standard methods (Vdaf, Ro, r, y, ΣLC, and Ad).

Coke and Chemistry. 2018;61(5):165-170
pages 165-170 views

Coke

Improving the Preparation of Coking Batch

Lyalyuk V., Kassim D., Shmeltser E., Lyakhova I., Kormer M.

Аннотация

Currently, the most promising blast-furnace technology involves pulverized-coal injection, and the most promising blast-furnace technology for coke production involves ramming the coal batch before delivery to the coke ovens, so as to ensure high packing density. In classic bed coking, the packing density of the coal batch is also of great importance. In the absence of mechanical methods (such as ramming or partial briquetting), the packing density mainly depends on the ash and moisture content and the degree of crushing of the batch. It follows from industrial tests in the coke plant at PAO ArcelorMittal Krivoy Rog and analysis of the multifactorial correlation of the strength M25 and wear resistance M10 with the packing density of the batch that, with decrease in packing density, the coke strength and wear resistance decline. That increases coke consumption and considerably complicates blast-furnace operation. Since improvement in coke quality entails decreasing the moisture content of the coal batch, a method has been developed for decreasing the moisture content directly in the silo, on the basis of osmosis and vacuum, that permits decrease in the coal’s moisture content to the optimal value, thereby boosting coke quality and improving blast-furnace performance. For example, it has been established that, in the blast-furnace shops at PAO ArcelorMittal Krivoy Rog, 1% decrease in M10 lowers the mean coke consumption by 5.5%. With increase in M25 by 1%, the mean coke consumption falls by 2.1%, on average.

Coke and Chemistry. 2018;61(5):171-178
pages 171-178 views

Chemistry

Electrical Conductivity of Carbon Materials Based on Coal-Tar Pitch with Added Graphite Foam

Barnakov C., Khokhlova G., Popova A., Romanenko A.

Аннотация

Attention focuses on the structure and electrical conductivity of carbon materials produced by the carbonization (at 900°C) of coal-tar pitch with the addition of 0.03–0.3% graphite foam and oxidized graphite foam. In these quantities, the additives do not change the X-ray diffraction characteristics but considerably increase the conductivity of the product over the whole temperature range. With increase in concentration of the additives, the conductivity of the carbon material increases. At room temperature, it is 14–20 S/cm, which is at least 2–3 times the value in the absence of the additives. The influence on the conductivity is greater for the oxidized graphite foam. This may be attributed to the smaller size of the crystallites and the greater distance between the planes, resulting in greater accessible surface area of the graphite layers orienting the pitch molecules on carbonization.

Coke and Chemistry. 2018;61(5):179-183
pages 179-183 views

Electrical Resistivity of Coal and Oil Shales

Nazarenko M., Kondrasheva N., Saltykova S.

Аннотация

The physicochemical properties of coal and oil shales are compared: specifically, the ash content, moisture content, porosity, and yield of volatiles. The electrical resistivity of the oil shales, lignite, and coal is compared, as a function of the temperature. On account of their large content of volatiles, lignite and oil shales are characterized by similar electrical resistivity.

Coke and Chemistry. 2018;61(5):184-187
pages 184-187 views

Environmental Protection

Radioactivity of Coal and Its Combustion Wastes

Pak Y., Pak D., Ponomaryova M., Baizbayev M., Zhelayeva N.

Аннотация

Research on the natural radioactivity of coal is analyzed. The safe use of coal containing radioactive nuclides is addressed. Systematic monitoring of radioactive coal and its combustion products must be organized.

Coke and Chemistry. 2018;61(5):188-192
pages 188-192 views

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».