第10卷第4期2004年8月燃烧科学与技术Journal of Combustion Science and TechnologyVol.10No.4Aug.2004锅炉结渣过程数值模拟研究进展y周涌,由长福,祁海鹰,徐旭常(清华大学煤的清洁燃烧技术国家重点实验室,北京100084)摘要:传统、单一的预测结渣经验指数不能充分描述和预测复杂的结渣过程,但结渣过程的数值模拟能克服这一不足,详细地描述结渣的形成及结渣轻重的位置分布.结渣模型包括煤粉空气气固两相流动和燃烧子模型、飞灰形成子模型、飞灰颗粒与壁面的碰撞和黏结子模型以及结渣生长过程子模型.本文对近十几年来各种模型的研究进展进行了综合评述,同时也指出了为提高精确性需要继续进行研究的方向.关键词:煤粉锅炉;结渣;数值模拟中图分类号:TK223文献标志码:A文章编号:1006-8740(2004)04-0375-08Research Progress of Numerical Simulation of Slagging in Pulverized Coal BoilerZHOU Yong,YOU Chang-fu,QI Ha-i ying,XU Xu-chang(State Key Laboratory of Clean Combustion of Coal,Tsinghua Universi ty,Beijing100084,China)Abstract:Traditional single empirical indices for predicting slagging in pulverized coal(PC)boiler cannot sufficiently prescribe and predict the complex slagging process.Fortunately,it is the numerical si mulation of slagg i ng can solve this deficiency and give the detailed information for slag forming and locations where slagging is serious that.Deposit model consists of the sub models of comprehensive gas-particle turbulent combustion,ash formation,particle impacting probability,particle sticki ng probability and deposit growth.This paper reviews the study for various sub models in past decades,and provides an orientation for future research on developing preciseness in this field.Keywords:pulverized coal boiler;slagging;numerical simulation炉膛结渣是电站锅炉运行中常见也是较难解决的问题,它极大地影响了锅炉运行的安全性和经济性.炉膛结渣可导致炉内受热面的传热效率降低,影响锅炉出力,灰渣的集聚导致大渣的掉落,将砸坏冷灰斗水冷壁管,造成严重的安全事故.结渣主要是由烟气中夹带的熔化或部分熔化的颗粒碰撞在炉墙、水冷壁或管子上被冷却凝固而形成.由于结渣的形成与飞灰熔点以及飞灰组分密切相关,因此,传统预测结渣特性的方法是利用各种飞灰物理和化学特性的经验判别指数[1].但由于结渣过程是一个复杂的物理化学过程,单一的结渣指数不能准确充分地描述和预测复杂的结渣过程,因此,为克服单一结渣指标分辨率低的缺陷,现在结渣研究的方向主要是发展综合考虑多项指标的模糊判断法[2~4]和用数值方法模拟实际发生的结渣过程.结渣过程的数值模拟主要是用于确定锅炉中实际发生结渣的位置,预测随着结渣的发生水冷壁与炉膛之间传热量的变化以及评价煤种的适用性和新锅炉的可行性[5].用数值方法研究结渣过程比用传统的经验指数的优点在于它能给出结渣形成的详细信息,并且通过改变煤种和燃烧器参数达到优化设计煤种和燃烧器结构的目的.综观近十几年来结渣过程的数值研究[6~8],可以总结出结渣过程的数值模拟主要有两个阶段:1995年前,绝大部分结渣模型未与燃烧模型耦合,气固两相流场和温度场由经验公式或用简单的流动模型得到; 1995年后,几乎所有研究都将结渣模型与燃烧模型耦y收稿日期:2003-12-30.作者简介:周涌(1980)),男,硕士研究生,z hou-y02@mails.tsi .合,气固两相流场和温度场由气固两相燃烧模型得到.纵览1995年后的模型,先是用气固两相的燃烧模型计算出气固两相各自速度场和温度场,接着对颗粒相速度场进行后处理,计算模拟颗粒碰撞率所需的更多的颗粒轨道信息并计算出颗粒碰撞率,然后根据颗粒黏结模型计算出与壁面碰撞的颗粒中实际黏附到壁面的颗粒数,最后用结渣生长模型计算结渣的逐渐形成过程.图1为结渣模拟的计算步骤及各子模型的用途.本文依据这样的思路,对结渣数值模拟的各个子模型做一综述,对其目前状况、特点、尚待改进的地方表明了笔者的看法.图1 结渣模拟计算步骤及各子模型用途1 气固两相燃烧模拟这里仅对已经与结渣模型耦合的煤粉燃烧模型做一简介,有关煤粉燃烧模型本身的详细内容,可参考这方面的专著,在此不做详述.原则上讲,能够计算出气固两相各自速度场和温度场的燃烧模型都可以获得结渣模型所需的输入数据,因此,都能够与结渣模型耦合.煤粉燃烧是气固两相湍流燃烧,因此,煤粉燃烧模型需包含的内容有:¹煤粒的水分蒸发、热解挥发和焦炭燃烧;º煤粒反应(挥发,热解、异相燃烧)对气相湍流的影响;»气相湍流对煤粒反应的影响;¼颗粒反应对气相湍流燃烧的影响;½有反应的颗粒相的模拟[9,10].已经将燃烧模型与结渣模型耦合的研究有Brigha m Young University 的PCGC -2和PCGC -3(pulver -ized coal gasification or combustion 2(3)-dimension -al)[5,6,11],Imperial C ollege 的CINAR 模型[7,8]和浙江大学的燃烧模型[12,13].这些模型对气相湍流流场都采用k -E 模型模拟,并都用网格内颗粒源项(particle source in cell)的方法考虑了颗粒相与气相的相互作用.k -E 模型是湍流各向同性模型,从原理上讲不能用于模拟强各向异性的煤粉旋流流动,基于此原因,PCGC -3发展了非线性k -E 模型.该模型的主要思想是改进各向同性的湍流黏性系数L T ,使之考虑流动各向异性的影响,改进后的模型模拟结果较好地符合实验结果[14].这些模型都没有考虑气相湍流对煤粒反应的影响,但PC GC -2、PCGC -3用经验公式考虑了气相湍流脉动对颗粒轨道的影响.PCGC -2、PCGC -3和CI NAR 模型用入口气体燃料分数f 和当地颗粒产生气体分数G 来考虑颗粒反应对气相湍流燃烧的影响.G 考虑了煤粒因热解产生的可燃气体和异相反应中产生的CO 对气相燃烧的影响,与实际的物理过程相符合.文献[12,13]采用单相湍流燃烧模型模拟气固两相中的气相燃烧,因此,精确性稍逊于前3个模型.对于颗粒相的模拟,这些模型都在Lagrange 坐标系中应用随机轨道模型求解颗粒的连续、动量、能量和组分方程.尽管随机轨道模型计算了上万条颗粒轨道,但轨道与轨道之间影响很小,轨道与轨道之间的空间颗粒信息就没法计算出来,因此,就难以给出颗粒速度场和浓度场的详细连续信息.基于此,周力行[9]发展了连续介质-轨道模型,该模型中,颗粒的连续方程和动量方程在Euler 坐标系下求解,这就克服了Lagrange 坐标系中速度信息求解不全的缺陷,而因反应和传热引起的颗粒质量和能量变化则采用Euler 坐标系中计算得到的颗粒轨道进行求解.但该模型对气相流场仍采用k -E 模型模拟,并且用单相湍流燃烧模型模拟气固两相中的气相燃烧,这几方面的模拟精确性不如PC GC -2、PCGC -3和CI NAR 模型.该模型已用于炉内煤粉燃烧[15],但尚未与结渣模型耦合.当前煤粉燃烧模型尚不能足够准确地设计燃烧器和煤种的优化选择,但绝大部分煤粉燃烧模型都能合理地预报出流场、温度场和传热[16],因此,对于用于耦合结渣模型的燃烧模型而言,现在的大部分模型都能使用.2 颗粒输运模拟影响结渣率的一个重要参数就是颗粒与壁面的碰撞率,即与壁面碰撞的颗粒数占到达壁面附近的颗粒数的百分比[14].尽管有限数目的颗粒轨道已足够模拟燃烧,但为计算颗粒碰撞率需要知道更多的颗粒轨迹信息.因此,需要用颗粒输运模型对已求得的颗粒速度#376#燃 烧 科 学 与 技 术 第10卷第4期场进行后处理用以求得颗粒碰撞率.炉膛内气体主要平行于水冷壁管流动,影响颗粒碰撞率的主要因素是气相湍流脉动对颗粒的作用,使颗粒偏离主流方向扩散,通过边界层到达壁面发生碰撞[6].现在主要有两种颗粒输运模型模拟因气相湍流脉动引起的颗粒扩散而导致的颗粒碰撞率,即随机轨道模型(SSF)和统计颗粒云模型.SSF模型的核心是气相湍流对颗粒轨道的影响通过随机颗粒)))漩涡的相互作用表示[17],由于该模型考虑了气相与颗粒相之间的滑移以及湍流脉动对颗粒轨迹的影响,用它计算得到的颗粒相平均速度、脉动速度与实验值符合的较好[17],因此,很多研究者[7,8,11,12]使用了这一模型计算飞灰颗粒轨迹.但由于SSF模型需要计算大量的颗粒轨道(典型的为15000条)才能获得足够的信息计算颗粒碰撞率,所以它耗时巨大,有时计算一个实际锅炉的颗粒碰撞率需要1个月的时间[6].因此,对于实际锅炉的计算,Huafeng和Harb[5](1997)采用统计颗粒云模型计算颗粒轨道和碰撞率.这个模型建立在SSF模型的基本概念之上,它的核心思想有3点[18,19]:一是采用一个包含一组物理性质相似的颗粒的计算包,把计算大量飞灰颗粒的轨道转变为计算较少的计算包的轨迹;二是对颗粒瞬时Lagrange动量方程线性化;三是认为某个漩涡内由湍流导致的颗粒速度会对随后的颗粒-漩涡相互作用产生影响.前两点使得统计颗粒云模型在计算效率上比SSF模型大大提高,第三点则在计算的准确性上比SSF模型提高.颗粒输运模型能够将颗粒轨道计算到湍流边界层[7,8],颗粒最终要通过湍流边界层才能与壁面发生碰撞,颗粒在湍流边界层内的运动有不同的处理方式,一种是认为在湍流边界层内颗粒与气相湍流的作用仍然用颗粒-漩涡作用表示[20],颗粒动量方程通过湍流边界层积分到壁面,积分时间为颗粒-漩涡作用时间.由于在颗粒动量方程中考虑了由于温度梯度引起的热泳力和由剪切应力引起的升力,该方法较完整地考虑了物理机理,因而有较好的精确性[5,6,11].另一种方法是引入临界速度和预定义位移厚度的概念,认为颗粒在到达湍流边界层(厚度为位移厚度)时,只要具备临界速度,就认为它们能够穿越黏性底层到达壁面,而那些不到临界速度的颗粒则不能到达壁面,从而碰撞率就是能到达壁面的颗粒数与所有颗粒数之比[7,8].临界速率与颗粒的驰豫时间有关,亦即与颗粒大小有关.该方法的优点是避免了湍流边界层内颗粒动量方程的求解,提高了效率.还有一种方法是在湍流边界层内引入输运阻力的概念,在输运阻力公式中包含了分别由热泳力和惯性引起的阻力,并且认为飞灰颗粒到达壁面的速率与输运阻力成反比关系,从而碰撞率可由飞灰颗粒到达壁面的速率乘以壁面的颗粒载荷求得[21].该方法也考虑了气相湍流脉动对颗粒输运的影响.上述的模型只考虑了湍流边界层内颗粒的主要受力(如湍流脉动、惯性、热泳力),事实上,颗粒在湍流边界层内的输运过程复杂,颗粒受众多力的作用,除上面提到的力,还有如近壁处的曳力增大,由于剪切流引起的Saffman力以及由于颗粒自身旋转引起的Magnus力等,要完全精确地模拟这些力对颗粒输运的作用是很困难的,因此,在模拟颗粒碰撞率时,现在的模型都通过考虑影响颗粒输运主要因素来实现,但计算的结果与实验值符合较好[22],所以上述模型都能符合工程计算要求.如何合理地考虑其他力对颗粒输运的影响仅是理论上进一步研究的方向.3颗粒黏结模拟要计算结渣率,还需要知道碰撞颗粒的黏附率,即与壁面发生碰撞的颗粒中实际黏附到壁面上的颗粒百分比,在求得黏附率后,结渣率即为碰撞率与黏附率的乘积.在影响碰撞颗粒黏附率的众多因素中(颗粒和壁面温度、入射速度和角度、黏度、组分等),颗粒的黏度是最重要的因素[7,14,23].目前所有的研究都采用临界黏度的概念来考察颗粒黏度对黏附率的影响.如果飞灰颗粒的黏度低于临界黏度,则认为它们能够黏附在壁面上的概率为1,如果高于,则黏附概率为临界黏度与颗粒实际黏度之比,具体公式[23]为p i(T ps)=L refL L>L refp i(T ps)=1L[L ref(1)式中:p i为具有平均黏度L的颗粒群i黏附于壁面的概率;T ps为颗粒群i的温度.该方法的突出优点是简单,适合于工程计算[14],但该模型未考虑气流入射速度和入射角度对结渣率的影响.目前所有研究都采用这一模型来计算颗粒黏附率,所得结果与实验值符合很好.对临界黏度的选择,有的研究者对整个结渣过程采用同样的临界黏度,一般取值为105Pa#s[5~8,11,12],有的则是根据结渣过程的不同阶段采用不同的临界黏度[24,25].因为结渣层一般分为原生层、烧结层和熔融层,如图2所示[24].不同渣层内渣粒特性不同,原生层内为固化颗粒,因此,碰撞颗粒需要较高的黏度才能黏附,通常临界黏度为107Pa#s;熔融层内渣层呈熔融态,#377#2004年8月周涌等:锅炉结渣过程数值模拟研究进展能够吸附无黏颗粒,因此,临界黏度取小值,通常为103Pa #s.因此,在不同的结渣层内采用相应的临界黏度更加合理.图2 渣层分布图颗粒黏度总的来说有3种求法:¹用Frenkel 于1946年提出的黏度公式L =AT exp (B /R T )[26](A 、B 是与颗粒化学组分有关的参数,R 是气体常数),以及在此黏度公式上修正的各种黏度公式[27~30],这种方法适用于广泛的煤种[7],并且与实验吻合较好[28],因此,得到了广泛的应用;º采用文献[31,32]中的公式L =0.1@10107m/(T ps-150)2+C,这里的m 和C 同样是与颗粒化学组分有关的参数,但是颗粒黏度的计算会因铁的氧化态不同而不确定,这可通过计算一系列不同组分和尺寸的颗粒来降低这种影响,但又会造成某种组分的颗粒在计算中比重过大,这同样会影响结渣过程;»采用Senior 和Srinivasachar 温度分区的求法[33].高温低黏度和低温高黏度的黏度公式不一样,然后选取两个黏度值中大的值作为颗粒的实际黏度.该模型在黏度105~109Pa #s 范围内模拟结果非常精确,而这恰好就是临界黏度的范围,因此,这种模型有很大的应用潜力.但是当SiO 2的摩尔分数小于50%时精确性降低.需要指出的是这3种求法中的颗粒化学组分都不是真实的全部组分,而是选择有代表性的几种组分,如SiO 2、FeO 、Al 2O 3、CaO.由于这4种组分的总含量占了飞灰含量的95%以上,因此,选用这4种组分是有代表性的.计算颗粒黏度需要知道颗粒的化学组分分布.该分布可由两种方法求得.第1种是利用计算机扫描电镜(CCSEM)测得的煤粒中无机矿物的组分和尺寸分布作为输入数据,用飞灰形成模型计算得到飞灰颗粒的化学组分分布和尺寸分布.煤粒中无机矿物可分为内生矿物和外生矿物,对这两类矿物在燃烧过程中不同的飞灰形成机理的模拟是飞灰形成模型的主要内容.飞灰形成模型主要有完全聚结模型、无聚结模型和部分聚结模型.完全聚结模型主要有3种模型:Wilemski 等人[34]最初认为单个煤粒中的所有无机矿物(不分内生矿物和外生矿物)在燃烧过程中聚结形成一个飞灰颗粒.接着Wilemski 等人[35]认为只有内生矿物才在煤粒燃烧过程中发生聚结,而外生矿物则因燃烧过程中的煤粒破碎而形成飞灰.这两种模型都假设内生和外生矿物在煤粒中是随机分布的,而该假设并非通用,因此,会造成对部分煤种的尺寸分布预测不准.Richards [36]则摒弃了这一假设,而是直接从煤粒的二维横截面测得无机矿物在煤粒中的分布,发展了另一种完全聚结模型,该模型对所选的两种煤种的组分分布和尺寸分布都与实验符合.无聚结模型认为无机矿物微粒各自形成飞灰颗粒,而不发生聚结.部分聚结模型则介于两者之间.部分聚结模型可以分为两类,一类模型[25,37,]只考虑了内生矿物部分聚结成飞灰,而忽略了外生矿物如何形成飞灰,另一类模型[38]继承了内生矿物部分聚结成飞灰的方法,同时用Poisson 分布考虑外生矿物破碎形成飞灰的概率,该模型较好地提高了飞灰尺寸模拟的精确性.3种模型中用完全聚结模型并结合黏度模型计算得到的颗粒的黏附率和结渣率最高,无聚结模型得到的最低,部分聚结模型介于中间[23],如图3、图4所示.但是无聚结模型的思想与实际物理过程差别较大,得到的组分分布计算结果与实验不符合[14],因而没有被很广泛地应用.完全聚结模型对组分分布的计算结果与实验吻合得很好,对大多数煤粒的尺寸分布预测也较好,部分聚结模型则在两方面都能很好地与实验结果符合,因此,应用广泛.不管哪种飞灰形成模型,都需用CC -SE M 测得的数据作为输入数据.共有的优点是可以通过对结渣率的模拟来优化煤种的选择.第2种是直接用CC SEM 测得飞灰的化学组分分布和粒径分布[7,8,12].飞灰样品取自炉膛出口的飞灰.但是由于炉膛出口的飞灰并不是碰到壁面并黏附的颗粒,在尺寸上和组分上与黏附颗粒有一定差别[4],因此,这种方法只能近似得到实际碰撞并黏附颗粒的化学组分和尺寸分布,而且这种方法只能对固定的已有的飞灰进行模拟,不能进行煤种优化.但这种方法避免了使用飞灰形成模型,节省了计算时间.#378#燃 烧 科 学 与 技 术 第10卷第4期图3三种飞灰形成模型与黏附率的关系图4 三种飞灰形成模型与结渣率的关系颗粒的黏附率还与结渣表面特性有关,结渣表面如果有足够的黏性,则可以使一部分黏性不够的颗粒也黏附在结渣表面,从而增加黏附率.飞灰颗粒在黏性表面的黏附概率的求法可以分为两种.一种是假设沉积颗粒形成黏性表面的概率等于沉积颗粒冷却至结渣表面温度时还保持黏性的概率,这样黏性表面的百分率等于黏性颗粒黏附率乘以在结渣表面温度时仍保持黏性的颗粒占所有黏附颗粒的百分率[23,24].这种方法有较合理的物理思想,因此,得到了广泛的应用.一种认为由富铁颗粒(含Fe 2O 35%以上)沉积的表面温度在1450K 以上时,就认为表面完全具有黏性,颗粒碰到这种壁面将被完全黏附;若表面温度在1450K 以下,则认为表面根本没有黏性,颗粒黏附率为零[23,39].后一种方法由于适用的颗粒对象有局限性,因而应用很少.在颗粒沉积过程中,大颗粒由于具有较大的动量,会冲刷已形成渣层表面的一部分灰渣.综合考虑颗粒的黏附能力、壁面黏附能力和大颗粒对渣层的冲刷,可以得出i 颗粒群的黏附率公式[23]为 f i ,dep =p i (T ps )+[1-p i (T ps )]p s (T s )-k e [1-p i (T ps )][1-p s (T s )](2)这里k e 是冲刷系数.为了简便起见,几乎所有的研究都忽略了冲刷对结渣率的影响,因此,在略去冲刷项并考虑所有组分的黏附效率,可得到一个广泛应用的黏附率公式为 f dep =6Ni=1p i (T ps )+[1-6Ni=1p i (T ps )]p s (T s )(3)到目前为止炉膛内燃烧器出口区域和水冷壁上颗粒黏附率模型主要就这一种.由于该模型形式简单,并考虑了影响颗粒黏附率的主要因素,在工程上得到了广泛应用.4 结渣生长模拟结渣生长模型主要涉及结渣率随时间的变化、渣层各物性参数变化、结渣层厚度的增长和通过渣层的传热.实际的结渣生长是一个极其复杂的受众多因素影响的物理化学过程.烟气中的还原性成分如C O 、H 2S 等与管壁保护膜和渣层成分的反应,高温腐蚀的产物以及在熔融阶段的渣层成分之间由于烧结和结晶反应形成的低熔点的共熔体都显著地影响着后续的渣层成分和物理形态.正是结渣生长过程的复杂性,目前仅有简单的结渣模型部分模拟这些复杂机理[6].由于实际的结渣过程必然引起渣层各种物性参数的变化,因此,很多研究就侧重于通过选取尽可能符合实际物理反应的物性参数函数来模拟实际的复杂过程.物性参数如渣层的多孔率、导热系数、发射率、吸收率等影响结渣的生成过程、结渣强度和传热较显著的参数常被使用.其中灰渣的多孔率是最重要的一个参数[11,12],它影响渣层的厚度、导热系数以及结渣强度. 多孔率的求解从简单到复杂来分有3种方法.第一种是根据渣层分三层,在每一层内的多孔率的值不同但保持常数,不随结渣的逐步生成而变化[25].由于在结渣的初期阶段和中期阶段,渣层间的化学反应对多孔率影响不大,因此,这种方法在内层和中层渣层中有较好的近似,但是在渣层外层,由于壁面温度高,渣呈一定的流动性,这时渣层间的烧结反应影响着多孔率,多孔率与烧结率之间成线性关系,而不是一个常数,因此,在模拟外层多孔率时不够精确.第二种方法认为多孔率与渣层达到平衡时的固相体积分数和液相体积分数有关[11].假设黏度低于临界黏度(105Pa #s)的飞灰颗粒黏附到壁面后能够达到平衡组分.平衡时的液相分数可由平衡表[40]求得,固相分数由平衡时的固相分数加上黏度高于临界黏度的的颗粒分数,则多孔#379#2004年8月 周 涌等:锅炉结渣过程数值模拟研究进展率公式为<=1-[(1-<0)+V lV s(1-<0)](4)式中:V l 为固相体积分数;V s 为液相体积分数;<0为原生层多孔率.用平衡组分求解多孔率最大的优点是能节省计算时间,并且结渣外层由于表面温度很高,达到平衡时间很短,在计算外层的多孔率时有很好的精确性.尽管平衡表包括了一定温度和组分范围内的平衡组分,但是它不考虑平衡组分随时间的变化进而发生结晶烧结反应等引起平衡组分的变化.通过对渣层平衡组分的分析,其成分主要是由莫来石一次结晶,用Harb 平衡模型[40]计算得到在1500e 下平衡组分有15%的莫来石,实际外层温度低于1300e ,实验测得的外层灰渣中莫来石含量不到3%,所以渣层外层还未达到平衡,因此,用平衡表计算多孔率也是不精确的[6].第3种方法是基于渣层之间发生烧结反应来计算多孔率.黏性流动烧结是引起渣层形态和物性参数变化的主要原因.该方法中引入致密参数7来表示烧结程度,临界烧结程度7c n 表示烧结程度开始影响多孔率的变化.引入这两个参数并结合第1种方法的优点,可以得出多孔率与烧结程度之间的关系式为<=<0 7[7cn<0-<<0=7-7cn 1-7cn7>7cn (5)式中:<0为原生层多孔率,一般取0.6.这种方法的具体阐述可参考文献[6].第3种方法考虑了多孔率变化的物理原因,动态地计算多孔率,是目前计算渣层多孔率最为精确的方法,尚未广泛应用,但有很大的应用潜力.导热系数也是影响渣层传热的重要物性参数.对应于多孔率的3种求法,导热系数也有3种求法,各种方法的阐述可以参考与之相应的求解多孔率的文献[6、11、25].要计算通过渣层的传热,还需要知道渣层表面的发射率和吸收率.Wall 等人于1993年[41]实验发现,在未发生烧结反应之前,结渣表面的发射率和吸收率随着表面温度的提高而减小,随着颗粒尺寸和铁含量的增加而增大.当烧结反应开始后,发射率和吸收率随着表面温度的上升而成线性增加,直到0.9.基于这样的事实,他提出了发射率和吸收率的计算公式,并由Harb [42]将其结合到结渣生长模型之中.求得结渣率和多孔率后,可以求得渣层厚度随时间的变化,亦即结渣生长过程.求得导热系数和发射率和吸收率后,可以求得通过渣层的传热.几乎所有对结渣生长过程的研究都采取图5的步骤求解结渣生长过程:将结渣开始到结束所需时间分成有限时间区间$t i ;计算$t i 内的颗粒碰撞率和黏附率;在$t i 内求得第i 渣层内的物性参数(多孔率、导热系数、发射率、吸收率),并在该时间步长内保持常数;计算$t i 内的结渣厚度增长和结渣量,并求$t 0~$t i 内的结渣总厚度;求$t i 内的热阻,并求$t 0~$t i 内的总热阻;迭代计算$t i 内的壁面温度和通过渣层的热流密度;增加时间步长$t i ,判断时间是否大于结渣总时间,若大于,则退出计算,若没有,重新从颗粒碰撞率和黏附率进行迭代计算.各步骤中每一量的求解有不同的方法,参考本文前述.图5 $t i 内结渣生长过程的计算至此综述了结渣模型各子模型的研究进展,结渣模型的主要目的是通过对结渣生长过程的详细描述,找出严重结渣的分布情况,樊建人已经给出了炉膛内沿高度结渣的分布情况[12],如图6、图7所示,并根据该分布优化煤种选择,近期已用数值方法研究了运行条件对结渣情况的影响[5,6],这可以通过结渣数值模拟来检验新工况设计的可行性.#380#燃 烧 科 学 与 技 术 第10卷第4期。
