基于誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)及其應(yīng)用研究

黃海東，梁朋，朱寶森，金從兵

（1.華電濰坊發(fā)電有限公司，山東濰坊261000；2.湖北凱瑞知行科技有限公司，武漢430000）

0 引言

能源是保障經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步健康發(fā)展的關(guān)鍵因素，隨著我國經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，發(fā)電量也迅速增加。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，我國在2018年能源生產(chǎn)總量已達(dá)到377 000萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，其中原煤生產(chǎn)總量達(dá)到261 261萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤，占據(jù)總發(fā)電量的69.3%。煤炭中的灰分、揮發(fā)分、熱值、固定碳、硫分、氫含量等指標(biāo)是煤炭化驗(yàn)的重要指標(biāo)，也是煤質(zhì)驗(yàn)收結(jié)算和指導(dǎo)鍋爐燃燒的主要依據(jù)。傳統(tǒng)的煤質(zhì)工業(yè)指標(biāo)分析主要依靠人工取樣制樣，再進(jìn)行化驗(yàn)分析，過程繁瑣，耗時(shí)較長，無法實(shí)時(shí)對鍋爐燃燒提供指導(dǎo)。而且目前主要的煤質(zhì)在線檢測技術(shù)需要使用放射源，存在一定的安全隱患。

激光誘導(dǎo)擊穿光譜（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy，LIBS）技術(shù)是一種基于激光誘導(dǎo)等離子體發(fā)射光譜分析物質(zhì)元素成分的方法，因其具有制樣簡便、分析迅速、無放射污染、多元素同時(shí)分析等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于生物、醫(yī)療、食品和土壤等領(lǐng)域。基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的全自動(dòng)煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)是目前較為適合我國電廠煤質(zhì)分析檢測的一項(xiàng)新技術(shù)，該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)實(shí)時(shí)快速檢測，且具有檢測成本低，自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn)，可以給電廠來煤驗(yàn)收、分類儲(chǔ)存、指導(dǎo)鍋爐燃燒調(diào)整提供實(shí)時(shí)的分析數(shù)據(jù)，為電廠的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供保障。

國內(nèi)外對LIBS 技術(shù)應(yīng)用于煤質(zhì)在線檢測已經(jīng)進(jìn)行了一些研究。早在1991年，美國就該技術(shù)對煤粉進(jìn)行在線檢測的可行性進(jìn)行了研究［1］。2008 年，Gaft 等［2］評估了一套LIBS 檢測設(shè)備對灰分的檢測，并與中子活化分析儀進(jìn)行對比，達(dá)到了平均絕對誤差為0.5%。2011年，Haider等［3］分析了孟加拉國煤礦的煤炭樣品和印度東部的煤炭，驗(yàn)證了LIBS技術(shù)多元素同時(shí)分析的能力。2014 年，Noll 等［4］使用手持式LIBS 檢測設(shè)備，對煤進(jìn)行分析。2016 年，Redoglio 等［5］在實(shí)驗(yàn)室模擬了工業(yè)環(huán)境下煤檢測的場景，對C，H，Al，Ca，F(xiàn)e，Si 的檢測精確度都達(dá)到了較高水平。國內(nèi)對LIBS 應(yīng)用于煤質(zhì)檢測也有一些研究，2011年Feng等［6］對33個(gè)煙煤的碳元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的校正標(biāo)準(zhǔn)差（RMSEC）達(dá)到2.92%。王鑫［7］、邢濤［8］、趙忠輝、方全國［9］、樊炬［10］、李捷［11］、劉超［12］、陳宗輝［13］、成中豪［14］等對煤質(zhì)在線檢測工業(yè)應(yīng)用進(jìn)行了研究，對相關(guān)的設(shè)備和LIBS進(jìn)行了驗(yàn)證測試。

燃煤電廠煤質(zhì)分析是用物理和化學(xué)的方法對煤樣進(jìn)行化驗(yàn)和測試，一般在實(shí)驗(yàn)室完成。批次煤要得到分析煤樣需經(jīng)過初級(jí)采樣、破碎、縮分、收樣、制樣等環(huán)節(jié)。實(shí)驗(yàn)室煤質(zhì)分析要進(jìn)行若干步驟，每一步驟的過程有長有短，獲得最終煤質(zhì)化驗(yàn)報(bào)告的時(shí)間較長，一般在24 h 左右。而電廠燃料管理工作必須嚴(yán)格根據(jù)煤質(zhì)化驗(yàn)報(bào)告進(jìn)行，如煤場分區(qū)管理、分類存放、煤場配煤、煤場盤煤、熱值差管理、安全經(jīng)濟(jì)摻燒、脫硫脫硝、超低排放、正平衡計(jì)算煤耗等。目前通過實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行煤質(zhì)分析出報(bào)告單的時(shí)間嚴(yán)重滯后于入廠煤接卸和入爐煤上倉，傳統(tǒng)的解決辦法為歷史數(shù)據(jù)平均值替代法，但誤差很大，錯(cuò)誤很多，不能作為數(shù)字化煤場管理實(shí)時(shí)指導(dǎo)依據(jù)，一旦出現(xiàn)煤質(zhì)異常情況，用管理流程不可逆而無法糾偏和更正。對于煤場管理而言容易導(dǎo)致數(shù)字化煤場數(shù)據(jù)失真，煤場管理失效；對于配煤上倉而言，輕則導(dǎo)致鍋爐燃燒不穩(wěn)，調(diào)整頻繁、難度大，嚴(yán)重時(shí)發(fā)生火嘴和一次風(fēng)管燒壞、制粉系統(tǒng)爆炸等事故。

煤的成分、特性對燃煤電廠安全經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)及環(huán)境保護(hù)具有極其重要的影響，多數(shù)燃煤電廠的煤炭質(zhì)量得不到保證，煤種繁多且經(jīng)常變化，造成鍋爐出力不足及熱損失較大，鍋爐結(jié)焦、積灰、熄火等情況時(shí)有發(fā)生，入爐煤質(zhì)對機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性有很大影響，煤的摻燒使得難以準(zhǔn)確判斷事實(shí)入爐煤質(zhì)。

1 研究方法

1.1 實(shí)施背景

華電濰坊發(fā)電有限公司二期裝機(jī)容量為2 臺(tái)670 MW 機(jī)組，鍋爐燃燒煤種為貧瘦煤，煤種多，來源地區(qū)廣，除山東本地兗礦的煤炭外，還有陽泉、白羊墅、泊里、壽陽、清徐、里八莊、陽方口、軒崗、和順、原平、大保當(dāng)、紅石峽、閆莊則等產(chǎn)地的煤礦，加上內(nèi)蒙古的煤炭等種類達(dá)40 種之多，配煤摻燒頻繁，目前受制于傳統(tǒng)的煤質(zhì)檢測手段，煤炭在鍋爐燃燒24 h 后才能知道煤質(zhì)的特性，經(jīng)常因煤質(zhì)穩(wěn)定性差造成鍋爐燃燒效率降低，運(yùn)行成本高。

針對這一情況，華電濰坊發(fā)電有限公司在二期輸煤系統(tǒng)皮帶機(jī)中部采樣間實(shí)施LIBS 煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用研究，為保障該技術(shù)的順利實(shí)施，對現(xiàn)場采樣間及相關(guān)設(shè)備進(jìn)行了相應(yīng)的升級(jí)改造，同時(shí)在原入爐煤采樣間邊上新建了LIBS 實(shí)驗(yàn)室。

1.2 設(shè)備投入及現(xiàn)場布置

基于LIBS 的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)主要由取樣壓餅設(shè)備，LIBS 檢測設(shè)備和控制主機(jī)組成。取樣壓餅設(shè)備包括取樣設(shè)備、烘干設(shè)備、研磨設(shè)備、壓餅設(shè)備、傳送帶和機(jī)械手臂。LIBS 檢測設(shè)備主要包括激光器、光譜儀、位移平臺(tái)、采集設(shè)備和工控計(jì)算機(jī)。整套系統(tǒng)從原采樣系統(tǒng)的縮分出料管處加裝取樣設(shè)備（改造前后對比如圖1 所示），設(shè)備流程如圖2所示。

圖1 改造前后對比Fig.1 Pictures before and after the reconstruction

圖2 設(shè)備流程Fig.2 Working process of the equipment

系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)取樣設(shè)備從原縮分出料管收料，通過送樣設(shè)備將煤樣送入烘干設(shè)備中烘干，烘干后的煤樣送入研磨設(shè)備，煤樣研磨成0.2 mm粉狀后送入壓片設(shè)備壓成餅狀，再通過機(jī)械手抓取送入檢測設(shè)備進(jìn)行檢測，檢測完的煤餅由機(jī)械手抓取并送入包裝設(shè)備進(jìn)行包裝。單個(gè)樣品的檢測時(shí)間控制在30 min 以內(nèi)，連續(xù)檢測的情況下每3 min 可完成一次檢測，相比人工化驗(yàn)方法可極大提高檢測效率。

煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)設(shè)備布置如圖3所示。從采樣間的縮分出料管開始與系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行對接，將煤樣送至LIBS實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行制樣檢測。

1.3 LIBS檢測模型的建立

為實(shí)現(xiàn)對未知煤樣工業(yè)參數(shù)檢測，分析流程如圖4 所示。檢測已知煤樣并建模，主要為以下4步。

圖3 煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)設(shè)備布置Fig.3 Layout of the coal quality online detection system

圖4 LIBS技術(shù)煤質(zhì)分析流程Fig.4 Coal quality analysis process taking LIBS

（1）采集已知煤樣的等離子光譜并提取相關(guān)的元素特征譜線的譜峰值；收集二期入爐煤煤樣近300 個(gè)，遵照煤的工業(yè)分析方法分析煤質(zhì)特性指標(biāo)，包括固定碳、硫、磷、發(fā)熱量、膠質(zhì)層指數(shù)、黏結(jié)指數(shù)、全水分、分析基水分、灰分、揮發(fā)分、灰熔點(diǎn)等屬性的化驗(yàn)分析。

（2）將獲取化驗(yàn)數(shù)據(jù)的煤樣在煤質(zhì)在線設(shè)備上完成烘干、制粉、壓餅和激光光譜檢測，提取煤樣的特征譜線，對提取到的煤樣特征譜線數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。

（3）使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN）進(jìn)行建模。

（4）建立好預(yù)測模型后，再采集未知煤樣的等離子光譜，采用數(shù)據(jù)處理方法對光譜進(jìn)行處理并代入模型得到預(yù)測結(jié)果，該結(jié)果也將通過控制主機(jī)輸出，對應(yīng)煤樣的光譜也會(huì)相應(yīng)保存下來。

在實(shí)際的工業(yè)應(yīng)用過程中，建模時(shí)因?yàn)槊汉械脑胤N類較多，其元素的含量會(huì)影響煤各個(gè)工業(yè)指標(biāo)，因此篩選了74條譜線作為參考，具體見表1。

表1 用于定量分析建模的特征譜線Tab.1 Characteristic spectral lines for the quantitative analysis modeling nm

2 結(jié)果與討論

2.1 煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)的靜態(tài)精密度測試

為了驗(yàn)證基于LIBS 技術(shù)在線分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在工業(yè)現(xiàn)場對該系統(tǒng)進(jìn)行靜態(tài)精密度測試，取單個(gè)煤樣進(jìn)行了19 次重復(fù)檢測，其結(jié)果見表2。為了衡量系統(tǒng)的可靠性，將其靜態(tài)精密度與中子活化型在線分析儀的國家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比。根據(jù)中標(biāo)準(zhǔn)GB∕T 29161—2012《中子活化型煤炭在線分析儀》［15］，灰分測量的靜態(tài)精密度應(yīng)小于1.2%，碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)測量靜態(tài)精密度應(yīng)小于1.2%，氫質(zhì)量分?jǐn)?shù)測量的靜態(tài)精密度應(yīng)小于0.4%，硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)測量靜態(tài)精密度應(yīng)小于0.3%。對比可知，除灰分外，基于LIBS 技術(shù)的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)靜態(tài)精密度均優(yōu)于中子活化型在線分析儀的檢測靜態(tài)精密度要求。

2.2 LIBS系統(tǒng)比對動(dòng)態(tài)精密度測試

為了驗(yàn)證基于LIBS 技術(shù)煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性，現(xiàn)場對20個(gè)不同的煤樣進(jìn)行比對動(dòng)態(tài)精密度測試，根據(jù)GB∕T 19952—2005《煤炭在線分析儀測量性能評價(jià)方法》［16］計(jì)算的空氣干燥基下部分煤質(zhì)指標(biāo)動(dòng)態(tài)精密度結(jié)果見表3。預(yù)測結(jié)果和參比值比對如圖5所示。

2.3 現(xiàn)場樣品檢測準(zhǔn)確度

為了驗(yàn)證基于LIBS 技術(shù)的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)長期運(yùn)行的可靠性，現(xiàn)場把人工化驗(yàn)過的139 個(gè)煤樣作為檢測樣品進(jìn)行檢測，預(yù)測結(jié)果如圖6 所示。橫坐標(biāo)為煤樣在人工化驗(yàn)室進(jìn)行分析得到的工業(yè)指標(biāo)參考值，縱坐標(biāo)為利用該煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)得到的工業(yè)指標(biāo)預(yù)測值。

圖5 煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)預(yù)測值與參比值對比Fig.5 Comparison between predicted values and reference values of the coal quality online detection system

表2 煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性測試Tab.2 Stability test of the coal quality online analysis system

其中，空氣干燥基灰分（Aad）預(yù)測的平均相對誤差為2.32%，空氣干燥基固定碳（FCad）預(yù)測的平均誤差為2.43%，空氣干燥基氫元素（Had）質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測的平均誤差為0.14%，彈筒熱值（Qbad）預(yù)測的平均誤差為0.88 MJ∕kg，空氣干燥基全硫（Stad）預(yù)測的平均誤差為0.27%，空氣干燥基揮發(fā)分（Vad）預(yù)測的平均誤差為1.74%。

表3 煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)比對動(dòng)態(tài)精密度Tab.3 Dynamic precision of the coal quality online analysis system

結(jié)果表明，基于LIBS 技術(shù)煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確度均達(dá)到了較好的水平。

圖6 空氣干燥預(yù)測值與參考值對比Fig.6 Comparison between predicted values and reference values on the dry basis

2.4 經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益分析

二期工程入爐煤采制樣及化驗(yàn)需要按照10 人編制，每人人工成本10 萬元，則人工成本每年節(jié)約100 萬元；采制樣及化驗(yàn)設(shè)備維護(hù)、易損及消耗品每年節(jié)約10 萬元。每年可為電廠節(jié)約110 萬元。提高鍋爐效率，間接降低碳排放，降低發(fā)電成本。

2.5 環(huán)境保護(hù)與安全分析

指導(dǎo)燃煤鍋爐的脫硫、脫硝系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，避免排放超標(biāo)，降低環(huán)保運(yùn)行成本；指導(dǎo)優(yōu)化鍋爐燃燒效率，合理減少“碳稅”成本。

在線檢測煤灰熔點(diǎn)變化，避免鍋爐結(jié)焦，延長鍋爐無故障運(yùn)行時(shí)間；通過避免出現(xiàn)高灰分的配煤，減少磨煤機(jī)的損耗和耗電量。

3 結(jié)束語

華電濰坊發(fā)電有限公司二期入爐煤煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)投入運(yùn)行以來，結(jié)合公司入爐煤煤質(zhì)特點(diǎn)，在快速、準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)煤炭中C，H，O，N，S 等元素成分煤炭中，Si，F(xiàn)e，Al，Ca，Mg，Ti，K，Na 等元素檢測基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)入爐煤水分、灰分、硫分、揮發(fā)分的在線測試以及燃煤發(fā)熱量等影響入爐煤燃燒性能的主要煤質(zhì)指標(biāo)的在線測量，建立電廠入爐煤全元素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、安全燃燒及潔凈排放的煤質(zhì)特性指標(biāo)在線測量數(shù)據(jù)平臺(tái)，為鍋爐燃燒優(yōu)化調(diào)整、制粉、脫硫、脫硝系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行提供及時(shí)、可靠、準(zhǔn)確的科學(xué)依據(jù)。

采用基于LIBS 技術(shù)的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)，對現(xiàn)場采集的入爐煤樣進(jìn)行測試，可以在線快速獲得煤質(zhì)工業(yè)指標(biāo)，從采樣間采得的單個(gè)樣品的檢測時(shí)間可以控制在30 min 以內(nèi)，系統(tǒng)連續(xù)檢測的情況下，每3 min 可以完成一次檢測，時(shí)間上相比傳統(tǒng)人工化驗(yàn)方法具有顯著優(yōu)勢，同時(shí)該煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)對燃煤電廠需要的工業(yè)指標(biāo)也達(dá)到了較好的檢測精度。檢測煤樣成分含量指標(biāo)滿足燃煤電廠煤炭的化驗(yàn)精度要求，可用于指導(dǎo)燃煤鍋爐的脫硫、脫硝系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，避免排放超標(biāo)，降低環(huán)保運(yùn)行成本；指導(dǎo)優(yōu)化鍋爐燃燒效率，合理減少“碳稅”成本。對提高環(huán)保效率和電廠運(yùn)行經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都具有重大意義。