方立軍， 楊 歡,， 李 森， 魏小林2,

(1. 華北電力大學(xué) 能源動力與機械工程學(xué)院，河北 保定 071003；2. 中國科學(xué)院大學(xué) 工程科學(xué)學(xué)院，北京 100049；3. 中國科學(xué)院力學(xué)研究所 高溫氣體動力學(xué)國家重點實驗室，北京 100190)

0 引言

水泥是我國的基礎(chǔ)工業(yè)，篦冷機作為水泥生產(chǎn)線上的重要燒成設(shè)備，承擔(dān)著水泥熟料的冷卻、輸送，以及為回轉(zhuǎn)窯和分解爐提供二、三次風(fēng)的功能。因篦冷機在水泥生產(chǎn)過程中的重要作用，許多科研學(xué)者通過不同的方法，對篦冷機內(nèi)熟料換熱機理進行了深入研究。文獻[1]應(yīng)用歐拉氣固兩相流模型，模擬了篦冷機內(nèi)熟料與空氣的換熱，但所建二維模型與篦冷機實際形狀差別較遠。文獻[2]根據(jù)多孔介質(zhì)滲流換熱理論建立水泥熟料冷卻過程中氣固換熱數(shù)學(xué)模型，并用剖開算子法求解，給出了熟料和氣體的穩(wěn)定變化規(guī)律。文獻[3]將篦冷機內(nèi)水泥熟料層視為多孔介質(zhì)建立模型來計算熟料與空氣的換熱，但由于熟料溫度場是由UDF編程給定，不能很好反映熟料和空氣的溫度場變化。文獻[4]基于雙目立體視覺技術(shù)對篦冷機內(nèi)熟料冷卻過程進行三維重建，并通過網(wǎng)格節(jié)點加密算法進行網(wǎng)格劃分，并通過此模型研究了風(fēng)量、熟料粒徑等參數(shù)對換熱的影響。文獻[5]建立了立式冷卻機內(nèi)氣體流動的數(shù)學(xué)模型，并通過Java語言自編程序，計算了冷卻機內(nèi)速度場與阻力分布，未能考慮熟料和空氣間的換熱。文獻[6] 將熟料設(shè)為多孔介質(zhì)，對篦冷機進行二維數(shù)值模擬并與現(xiàn)場實驗測定相結(jié)合，研究了熟料與空氣間的換熱與流動。

本文在通過ANSYS有限元軟件對篦冷機工況進行數(shù)值模擬。不同于其他學(xué)者[7-9]將熟料層視為靜止的多孔介質(zhì)與空氣進行耦合換熱計算，為更能接近篦冷機的實際換熱過程，本模擬建立三維模型，并將篦冷機內(nèi)篦板層設(shè)為多孔介質(zhì)，通過歐拉多相流模型將水泥熟料和空氣設(shè)為不同的相，熟料落到篦板上向前流動形成熟料層的同時與穿過的空氣進行熱力耦合計算，其中，熟料相進行顆?；O(shè)置。通過對熟料冷卻過程的計算，得到了水泥熟料的冷卻規(guī)律以及空氣的溫度場分布，為篦冷機的工況優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ)。

1 網(wǎng)格建立

以我國北方某產(chǎn)量為5 000 t/d的水泥熟料生產(chǎn)線為研究對象，其篦冷機的尺寸為：長36 500 mm，寬4 250 mm，高8 000 mm，本文按照1∶1比例建立模型，如圖1所示。

圖1 篦冷機模型示意圖

為方便計算，在不影響精度的情況下對篦冷機結(jié)構(gòu)進行簡化，將熟料入口與二、三次風(fēng)出口劃分為不同位置，空氣入口和出口區(qū)域簡化為長方體區(qū)域。采用ICEM軟件建立網(wǎng)格，其網(wǎng)格劃分如圖2，網(wǎng)格全部劃分為六面體網(wǎng)格，整體網(wǎng)格質(zhì)量在0.85以上，為加快計算速度，在不同區(qū)域采用不同網(wǎng)格密度，并經(jīng)過網(wǎng)格無關(guān)性驗證后，總網(wǎng)格數(shù)為167 539。收斂條件為除了能量的殘差值降到低于10-6，其他變量的殘差值都降到低于10-3。

圖2 篦冷機網(wǎng)格模型

2 數(shù)理模型分析

2.1 歐拉模型控制方程

本文研究對象為篦冷機內(nèi)熟料與空氣的換熱，采用歐拉多相流模型，其數(shù)學(xué)表示為：

連續(xù)性方程

(1)

(2)

式中：ε為體積分數(shù)；ρ為密度；v為速度矢量；是拉普拉斯算子；下標f代表氣相(空氣)；s代表固相(熟料)。

動量方程

-εfPf+·σf+εfρfg+βfs(vs-vf)

(3)

-εsPs+·σs+εsρsg+βfs(vf-vs)

(4)

式中：g為重力加速度；P為壓力；σ為應(yīng)力張量；βfs為兩相間的曳力系數(shù)。

能量方程

(5)

(6)

式中：H為焓值；λ為導(dǎo)熱系數(shù)；T為溫度；hfs為相間傳熱系數(shù)。

2.2 多孔介質(zhì)模型控制方程

與文獻[10-12]將設(shè)備簡化為多孔介質(zhì)來分析類似，本文將篦板區(qū)域視為多孔介質(zhì)區(qū)域，多孔介質(zhì)模型[13]是將多孔介質(zhì)材料對流體的阻力源項添加到流體的動量方程中，由于篦板材料滿足各向同性條件，此阻力源項可表示為：

(7)

式中：α為滲透率；C2為慣性阻力系數(shù)；i表示在x，y，z方向上的分量。

2.3 物性參數(shù)

在熟料冷卻過程中，熟料與空氣的物性參數(shù)會隨溫度發(fā)生很大變化，為準確地模擬出電石的冷卻過程，空氣與水泥熟料的物性參數(shù)可由式(8-11)確定。

空氣粘度與溫度的函數(shù)關(guān)系式為：

μf=-1.040 5×10-5+6.628 5×10-8×T+

6.397 84×10-11×T2

(8)

空氣導(dǎo)熱系數(shù)與溫度的函數(shù)關(guān)系為：

λf=2.245×10-3+8.697 23×10-5×T-

2.044 61×10-8×T2

(9)

空氣定壓比熱容與溫度的函數(shù)關(guān)系為

Cf=955+0.143 87×T+3.852 5×10-5×T2+

2.103 6×10-10×T3

(10)

熟料定壓比熱容與溫度的函數(shù)關(guān)系為：

Cs=699.5+0.318 12×T-6.230 8×10-5×T2-

1.375 3×10-10×T3

(11)

水泥熟料其他參數(shù)如表1。

表1 水泥熟料其他主要參數(shù)

2.4 邊界條件

在模擬過程中，篦冷機各風(fēng)室入口均采用質(zhì)量流量入口，各出口均采用壓力出口，壁面為絕熱無滑移條件，邊界條件具體設(shè)置如表2、3。

表2 篦冷機入口邊界條件

表3 篦冷機出口邊界條件

3 模型驗證

將本文所建模型按上述邊界條件進行計算，所得的二、三次風(fēng)、高溫風(fēng)、廢氣溫度以及熟料出口處溫度與對應(yīng)位置現(xiàn)場監(jiān)測溫度進行對比，所得結(jié)果如表4。

表4 各出口處計算溫度與實測溫度對比

從表4中可知，各個出口處得到的溫度計算值與實測值偏差較小，其中二、三次風(fēng)出口處的溫度偏差最小為4.1%。廢氣出口處溫度偏差最大為7.23%。在篦冷機實際運行系統(tǒng)中，得到的溫度數(shù)據(jù)為某一監(jiān)測點的溫度，并且存在一個正常范圍的波動，而計算溫度為定壓條件下的面平均溫度。在篦冷機前段，空氣與熟料的換熱最為劇烈，被加熱空氣的溫度分布較均勻，所以計算值與實測值偏差較小，此現(xiàn)場實測值測點位置在接近三次風(fēng)管位置；在篦冷機后段熟料與空氣溫差減小，換熱較差，并且?guī)坠煽諝獗徊煌瑓^(qū)段的熟料加熱到不同溫度后，同時由廢氣出口排出，而篦冷機系統(tǒng)的測點固定，與模擬計算得到的廢氣出口處的平均溫度不同，測點處測到的是某一位置點的溫度，因此廢氣出口處溫度偏差最大，此現(xiàn)場實測值測點位置在接近廢氣出口中心位置。

4 結(jié)果分析

4.1 熟料所占體積及料層厚度分析

圖3顯示了熟料的體積分布。篦板區(qū)域阻礙了熟料的繼續(xù)下落，使熟料沿篦板長度方向向前輸運，并堆積成熟料層。在熟料質(zhì)量流量為57.87 kg/s情況下，熟料粒徑為10 mm時，熟料層平均厚度為0.58 m。

圖3 篦冷機熟料體積分數(shù)圖

4.2 空氣壓力場和流線分析

篦冷機內(nèi)空氣的壓力場與流場分布如圖4，從中可以看出，空氣的壓力損失主要產(chǎn)生在熟料層與篦板區(qū)域。篦冷機幾何形狀、各個風(fēng)室入口和出風(fēng)口的風(fēng)壓不同以及空氣與熟料的熱力耦合，決定了篦冷機內(nèi)的空氣流場分布，進入篦冷機的空氣被加熱后主要分成較為穩(wěn)定的三股風(fēng)從二、三次風(fēng)出口、高溫風(fēng)出口和廢氣出口排出，空氣在穿過熟料過程中會向熟料運動方向產(chǎn)生偏斜。并對出風(fēng)口空氣質(zhì)量流量計算，得到的二、三次風(fēng)、高溫風(fēng)出口、廢氣出口、熟料出口的空氣質(zhì)量流量依次為59.23 kg/s、69.36 kg/s、71.02 kg/s、3.23 kg/s。

圖4 篦冷機壓力場分布與流線圖

4.3 篦冷機內(nèi)溫度場分析

圖5為篦冷機內(nèi)空氣的溫度場分布。由圖中可看出，在篦冷機前段換熱最為明顯，此段空氣溫度迅速升至1 240 K，作為二、三次風(fēng)進入回轉(zhuǎn)窯和分解爐系統(tǒng)；隨著熟料繼續(xù)被冷卻，由于熟料與空氣的換熱溫差減小，到篦冷機中段，空氣整體被加熱到637 K，這部分空氣作為高溫風(fēng)被送至AQC余熱鍋爐；在篦冷機末端，熟料與空氣的溫差進一步減小，空氣被加熱到370 K后，作為廢氣排出，這也與篦冷機實際運行相符合。

圖5 篦冷機內(nèi)空氣場溫度分布

圖6為篦冷機內(nèi)熟料的溫度場分布，熟料落到篦板上，堆積形成熟料層，熟料層在沿熟料出口方向運動同時，不斷被空氣冷卻，使得熟料從進入篦冷機到從出口端流出過程中，溫度由1 600 K降至370 K。并且在沿熟料厚度方向，熟料的溫度也不完全相同。圖7為不同水平位置下，沿熟料厚度方向上，熟料的溫度分布。

圖6 篦冷機內(nèi)熟料的溫度分布

圖7 不同位置下的熟料溫度分布

從圖7可以看出，在篦冷機不同水平位置，沿熟料厚度方向上，熟料溫度由低到高，這是由于空氣吹過篦板后首先和熟料層底部接觸，此處空氣和熟料的溫差最大，換熱也最為劇烈，空氣在向上穿過熟料層的過程中，溫度不斷升高，與熟料的換熱量也不斷減小，這使得熟料的底部溫度低于頂部溫度。沿熟料前進方向上，不同位置對應(yīng)的熟料沿厚度方向的溫度變化程度也不同，在剛落到篦板，即X=0位置，熟料溫差最為明顯，熟料層頂部溫度為1481.78 K，熟料底部溫度為1352.1 K，溫差為129.68 K。在熟料被推送至篦板末端，即X=30.4 m位置熟料整體溫度區(qū)域均勻，熟料底部溫度為390.12 K，熟料頂部溫度為401.3 K，溫差為11.18 K。在X=5 m位置，由于熟料被推送，自由下落至下一篦板區(qū)域，此處由于冷空氣的擾動，熟料溫度進一步下降，并且沿熟料厚度方向溫度未能均勻變化，而是呈現(xiàn)先增加再下降的趨勢。

4.4 熟料粒徑對換熱的影響

在篦冷機進料量一定時，隨著粒徑的增加，熟料與空氣的接觸面積以及熟料的孔隙率都會發(fā)生變化，進而影響了熟料與空氣的換熱。表5為在同一工況下，對粒徑分別為10 mm、15 mm、20 mm、25 mm、30 mm的熟料進行換熱模擬，得出二、三次風(fēng)和高溫風(fēng)出口處空氣平均溫度以及熱回收效率。從表中可看出，隨著水泥熟料粒徑的增加，換熱面積減少，二、三次風(fēng)出口風(fēng)溫隨之減小，而高溫風(fēng)出口位置的風(fēng)溫呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢，可能的原因是除了對于不同粒徑熟料除了換熱面積不同，進入篦冷機中段處的其熟料的溫度也不同，兩種因素的共同作用使得高溫風(fēng)出口處空氣溫度先增加后減小。

篦冷機熱效率為熟料在篦冷機中經(jīng)回收的熱量與從回轉(zhuǎn)窯中煅燒后的熟料攜帶到篦冷機中熱量的比值。對于本系統(tǒng)，即為二、三次風(fēng)與高溫風(fēng)帶走的顯熱與進入篦冷機熟料顯熱的比值。通過對各個粒徑下的熱回收效率計算可知，粒徑為10 mm熟料熱回收效率最高為72%。

表5 不同粒徑下篦冷機熱回收效率比較

4.5 余風(fēng)再循環(huán)

窯頭余熱鍋爐排出的煙氣與篦冷機排出廢氣混合后約為383 K，此部分廢氣經(jīng)排風(fēng)管輸送至除塵裝置并最終排到大氣中。為進一步提高能源利用效率，有廠家將窯頭余熱鍋爐排出的部分廢氣，經(jīng)除塵處理后，通過循環(huán)風(fēng)管引入篦冷機中段風(fēng)室。以直徑為10 mm為例，風(fēng)室入口質(zhì)量流量不變，將篦冷機第三、四、五風(fēng)室的入口溫度改為383 K進行模擬，得到二、三次風(fēng)出口空氣溫度為 1 247 K，高溫風(fēng)出口處空氣溫度678 K，廢氣出口空氣溫度432 K，出口熟料溫度381 K。由此可知，在高溫風(fēng)出口溫度變化最劇烈，從637 K升至678 K，其他出口風(fēng)溫變化較小，篦冷機熱效率由72%增至74.9%。

5 結(jié)論

(1) 本文應(yīng)用ANSYS軟件建立的三維模型對篦冷機內(nèi)熟料和空氣的換熱進行模擬，與其他模型相比，更接近篦冷機運行實際；與其他學(xué)者將熟料層視為多孔介質(zhì)進行數(shù)值模擬不同，本文應(yīng)用歐拉兩相流模型和多孔介質(zhì)模型，更好地考慮了熟料運動對空氣流場和溫度場的影響。通過與現(xiàn)場監(jiān)測得到的數(shù)據(jù)相比較，證明了此模擬結(jié)果的可靠性，為篦冷機工作參數(shù)的優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ)。

(2)以此模型為基礎(chǔ)，分析了熟料進料量一定的情況下，不同粒徑對熟料層厚度以及換熱的影響，隨著熟料粒徑的增加，熟料層厚度也隨之增加，但熟料與空氣的換熱量減少。熟料在10～30 mm范圍內(nèi)，直徑為10 mm熟料與空氣換熱最好，二、三次風(fēng)出口處空氣溫度為1 240 K，高溫風(fēng)出口處溫度為637 K，出口處出熟料溫度為362 K。熱效率為72%，并且采用余風(fēng)再循環(huán)可將熱回收效率提升至74.9%。

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