段晨龍，劉錫波，周晨陽，柴學森，王 烜，趙躍民

(1.中國礦業(yè)大學 煤炭加工與高效潔凈利用教育部重點實驗室,江蘇 徐州 221116;2. 中國礦業(yè)大學 化工學院,江蘇 徐州 221116)

煤炭是我國國民經(jīng)濟發(fā)展和工業(yè)生產(chǎn)的能源基礎，占一次能源消費總量的56.8%，是我國能源安全的壓艙石和穩(wěn)定器。然而，我國煤炭資源稟賦條件差，未經(jīng)高效分選而直接進行加工利用，易造成嚴重的資源浪費和環(huán)境污染問題，同時我國還面臨著低品質煤儲量大、有害元素含量高、主要產(chǎn)煤區(qū)域干旱缺水等共性難題，限制了煤炭資源的清潔高效利用。選煤是潔凈煤技術的源頭技術，有助于推動煤炭低碳綠色發(fā)展，提高煤炭發(fā)熱量，降低運輸負荷，減少煤中微量元素和SO、粉塵等污染物的排放，從源頭上減少二氧化碳的排放。傳統(tǒng)的濕法選煤技術嚴重依賴水資源，產(chǎn)品煤水分高，儲運難度大，煤泥水易凍結難以處置。因此，研究高效的干法選煤技術可以彌補現(xiàn)有濕法分選技術的不足，提高煤炭的入選比例，推動煤炭資源的高效潔凈利用。

近年來，氣固干法重介流化床已成為干法分選領域的研究熱點之一，是氣固流態(tài)化技術在煤炭加工利用領域的拓展應用。采用磁鐵礦粉和煤粉作為加重質，在流化氣體的作用下形成密度均勻穩(wěn)定的似流體，煤炭進入流化床后將按密度分層，通過精確切割得到精煤和矸石，從而實現(xiàn)煤炭的按密度進行分選。各國學者圍繞流化特性、密度調控、煤炭分離機制等方面開展了細致研究，已實現(xiàn)對6～100 mm粗粒級煤炭的高效干法分選，可能偏差為0.05～0.08 g/cm，接近于現(xiàn)有的濕法分選技術。氣固分選流化床屬于鼓泡流態(tài)化的研究范疇，流化床中含有氣泡相、介質顆粒與分選煤炭，表現(xiàn)為十分復雜的多相、多尺度流動過程。其中，氣泡相行為特征直接影響著氣固兩相分布特性，入料煤炭顆粒的運動與分選效率密切相關，對氣泡和煤炭的捕捉有助于實現(xiàn)分選密度的精準調控，開發(fā)相關測試技術也已成為現(xiàn)階段研究的重點和熱點之一。

針對流化床中氣泡運動行為的捕捉，目前主要以光纖探針與二維流化床攝像2種測試技術為主。光纖探針測試技術屬于嵌入式的捕捉技術，通過測量局部固體濃度反映氣泡行為特征，但是嵌入的探針會對氣泡運動產(chǎn)生干擾，造成數(shù)據(jù)獲取的偏差。二維流化床攝像技術是現(xiàn)階段常用的研究手段，采用高速攝像機對二維流化床中氣泡運動行為進行捕捉，獲取床層中氣泡運動的相關參數(shù)，對理解氣固分選流化床中氣泡運動行為起到了非常重要的作用，具有成本低、方法簡單、非侵入式測量等優(yōu)勢。然而，二維流化床的寬度較窄，氣泡上升過程中會受到床層邊壁的擠壓左右，難以完全反映流化床中氣泡生長特征。因此，上述2種測試手段都存在局限性，如何有效捕捉流化床中氣泡行為仍是現(xiàn)階段重要的研究課題。另一方面，氣固分選流化床中入料顆粒的示蹤受到國內外學者的廣泛關注。OSHITANI等將細線與內填鐵粉與鉛粉的球形顆粒連接，通過細線浸沒深度表征示蹤球沉降高度；KYOHEI等開發(fā)了磁性傳感器系統(tǒng)，并將傳感器內置于入選大顆粒，借助傳感器從而獲取觀測顆粒空間位置以及運動特性，實現(xiàn)入料大顆粒的動態(tài)監(jiān)測。然而，上述研究的監(jiān)測系統(tǒng)獲得的顆粒運動信息也十分有限，需選用特制的示蹤顆粒以滿足測試需求，亟需開發(fā)更簡易的測試技術，以實現(xiàn)入選煤炭顆粒在流化床中運動規(guī)律的實時捕捉。

電容層析成像技術(ECT)作為一種典型的非侵入式三維成像測量手段，利用環(huán)繞被測區(qū)域的空間傳感器陣列，以非接觸方式獲得被測物場在不同視角下的投影數(shù)據(jù)，通過圖像重建獲得過程空間狀況的可視化信息。WANG等采用直徑150 mm、像素812的測試系統(tǒng)獲取了清晰的氣泡相與乳化相邊界； CHAN DRASEKERA等開發(fā)了TV-IST算法有效提高了氣泡相與乳化相邊界劃分精度，對比了電容信號與壓力信號，發(fā)現(xiàn)二者波動頻率相同，說明ECT能夠有效捕捉氣泡行為；LI等通過ECT計算了氣固流化床內氣泡大小以及氣泡上升速度，其結果與經(jīng)驗模型具有相當好的一致性。上述研究表明ECT測量技術在空間和時間范圍內具有良好的分辨率，能夠實現(xiàn)三維流化床氣泡行為的高分辨率測量。

筆者將ECT引入到煤炭的氣固流態(tài)化干法分選研究領域，提出了利用電容層析成像技術研究干法分選流化床中氣泡和煤炭顆粒的運動行為的思路和方法，深化了對煤炭分選過程的研究，為實現(xiàn)氣固干法分選流化床的密度精準調控奠定了基礎。

1 試 驗

試驗裝置如圖1所示，采用羅茨鼓風機提供流化床運行的氣體，試驗過程中氣體壓力控制在 0.02 MPa。選擇的流化床床體為內徑 200 mm 的圓柱體，床層底部與預布風室間通過布風板連接。試驗選用Geldart B類磁鐵礦粉作為加重質，介質顆粒真密度()為4.60 g/cm，堆積密度()為2.63 g/cm，平均粒徑()為250 μm，最小流化速度()為8.1 cm/s。由于具有較強的磁性所以可通過磁選的方式回收。選用粒度()范圍為30～60 mm，密度()分布在1.30～2.40 g/cm形狀不同的煤炭顆粒，用于研究入料顆粒在床層中的分選行為，從而獲取煤炭在床層中的分選密度。試驗過程中，通過流量計控制壓縮空氣進入到分選流化床的預布風室，再經(jīng)過布風板和濾布均勻布風后進入到流化床層中，使加重質顆粒均勻流化，在壓縮空氣的作用下形成適合煤炭分選的似流體床層。床體由透明的有機玻璃制成，床體高度()為300 mm，床體的側壁上標有刻度尺，可以方便觀察床層高度的變化。利用集塵器、集塵箱和引風機搭建了除塵系統(tǒng)，用于收集試驗過程中產(chǎn)生的粉塵，保證試驗過程的整潔有序。

1—鼓風機；2—穩(wěn)壓罐3—壓力表；4—閥門；5—轉子流量計；6—帶有傳感器的流化床體；7—ECT傳感器；8—防塵罩；9—除塵器；10—集塵箱；11—引風機；12—ECT測量設備；13—計算機處理系統(tǒng)

如圖2所示，本研究選用的ECT主要包括電容式傳感器、數(shù)據(jù)采集模塊、處理模塊和圖像重建單元。電容傳感器主要由極板、金屬屏蔽罩、絕緣管和外壁屏蔽環(huán)組成。本試驗采用了3層八電極結構的傳感器，共24個電極，置于流化床的絕緣壁。3個傳感器平面從上到下依次編號為Plane 1，Plane 2，Plane 3，距離布風板所在平面的高度分別為150.5，79.5，8.5 mm，每個傳感器平面的電極長度為42 mm。數(shù)據(jù)采集模塊將傳感器獲取的電容信號導入計算機，利用圖像重建單元對獲取的數(shù)據(jù)進行后處理，以實現(xiàn)對氣泡和煤炭顆粒的精準捕捉。

圖2 電容層析測試系統(tǒng)工作原理示意

2 研究原理及方法

2.1 氣泡特性測試方法

使用電容層析成像技術對干法分選流化床內氣泡特性進行研究。圖3為使用電容層析成像技術對氣泡特性研究的方法示意。

首先進行最優(yōu)算法選擇。比較了Landweber投影法，ART算法等不同圖像處理方法對重建圖像的差異。如圖3所示，LBP，Tikhonov正則化算法得到的圖像其邊緣的平滑度較差，分辨率不高；ART，Landweber迭代算法得到的圖像質量更高，但圖像中存在明顯的偽像。此外，Tikhonov迭代法的成像誤差較大，達到61.5%，ART算法對于環(huán)狀流的圖像相對誤差最高達到91.5%； LBP和Landweber兩種圖像重建算法得到的重建圖像的相對誤差較小，其中Landweber算法成像精度更高。

圖3 利用電容層析成像技術實現(xiàn)氣泡特性研究的方法示意

在確定算法和閾值的基礎上，對氣泡直徑進行捕捉。由于氣泡運動過程具有周期性，氣泡投影面積先增大至峰值后減小為0，投影面積峰值代表氣泡橫截面積，三維氣固分選流化床氣泡直徑可表示為

(1)

其中，為流化床的橫截面積；為平面內的總像素數(shù)；為氣泡所占據(jù)的像素數(shù)目；為ECT測量時間內測得的投影面積峰值數(shù)。因此對利用ECT得到多個氣泡的峰值面積進行平均化處理，可獲取氣固分選流化床中的氣泡直徑信息。

通過比較2個不同高度傳感器平面的固相平均分數(shù)含量，實現(xiàn)三維氣固分選流化床氣泡上升速度的測量。利用ECT系統(tǒng)測試得到不同時刻平面的高介電常數(shù)加重質的平均分數(shù)，利用ITS-toolsuite后處理軟件對測試時間內固相平均分數(shù)進行統(tǒng)計，將最小固相平均分數(shù)視為氣泡通過傳感器平面的信號。通過計算氣泡通過2個傳感器平面的時間差即可得到氣泡上升速度：

(2)

其中，Δ為氣泡通過2個傳感器平面所用的時間；Δ為2個傳感器平面中心位置之間的距離；為測試時間內通過的氣泡總數(shù)。此外，在本研究中采用的幀采集速度為50幀/s，測試時間為60 s，以保證測量結果具有足夠的代表性。

2.2 煤炭示蹤測試方法

使用電容層析成像技術對干法分選流化床內煤炭顆粒示蹤方法進行研究。圖4為電容層析成像技術對入選顆粒運動行為捕捉的示意。

圖4 利用電容層析成像技術實現(xiàn)煤炭顆粒示蹤的方法示意

對電容層析成像技術實現(xiàn)煤炭示蹤的可行性進行分析。利用COMSOL仿真模擬對于電容層析成像系統(tǒng)對于不同位置、不同粒徑和介電常數(shù)的煤顆粒的定位識別準確性開展研究。在仿真模擬過程中，將煤球分別置于中心和邊界時的靈敏場展開計算，觀察流化床內不同位置處煤炭顆粒的示蹤效果。通過仿真模擬可以發(fā)現(xiàn)，目標煤顆粒介電常數(shù)越高，越容易被電容層析成像系統(tǒng)識別；當煤顆粒越靠近邊緣位置，電容層析成像系統(tǒng)圖像識別的效果越好；煤顆粒的尺寸越大，越容易被識別，且在流化床內的定位精度越高。而在實際流化過程中，由于床層物料分布不均勻，且在時間與空間范圍內不斷變化，會造成電容層析成像系統(tǒng)重建圖像存在偽像。此外，由于電容層析成像系統(tǒng)具有“軟場效應”，床層內部固體濃度的變化會引起整體靈敏場的變化，影響圖像重建結果，不利于煤顆粒精確定位。

因此，本研究進一步采用了實際試驗，驗證實際工況下進行煤顆粒運動軌跡示蹤的可行性。將不同尺寸的煤顆粒置于試驗所用的流化床內中心、邊壁不同位置，對ECT系統(tǒng)捕捉的圖像進行二值化處理得到流化床內不同位置處煤炭顆粒圖像，分析ECT測量系統(tǒng)對不同位置的煤顆粒成像質量和準確性。發(fā)現(xiàn)ECT在床內不同位置都能夠對煤炭顆粒進行較準確的識別，且其重構圖像中煤炭位置與煤顆粒實際位置的誤差范圍滿足進行煤炭軌跡示蹤研究的要求。通過數(shù)值模擬與實際實驗結果分析，驗證了進行煤炭顆粒示蹤的可行性。

使用電容層析成像技術對不同密度、粒度、形狀的煤炭顆粒在不同氣速下進行軌跡示蹤。對不同煤炭顆粒60 s內的重構圖像進行差值處理得到煤顆粒的定位圖像，并對圖像坐標進行統(tǒng)計匯總，得到不同氣速下煤顆粒的運動軌跡，實現(xiàn)煤炭運動軌跡示蹤。單個煤顆粒運動軌跡進行至少5次重復性試驗，通過獲取煤炭運動軌跡分析煤炭在床層中的運動規(guī)律。

利用電容層析成像技術對分選流化床分選密度進行測量。使用電容層析成像技術捕捉分選過程中流化床內的濃度信息，判斷煤炭在氣固分選流化床內的浮沉狀況，統(tǒng)計單個煤顆粒的下沉次數(shù)，完成不同密度級煤顆粒的分選試驗，計算出分選流化床分選密度，用于流化床分選密度預測模型的驗證。

2.3 干法分選流化床分離機制研究方法

根據(jù)上述煤炭在流化床內的運動規(guī)律和氣泡特性研究結果，利用電容層析成像技術對氣固分選流化床的分選機制進行研究,研究方法如圖5所示。通過分析2.1節(jié)中得到的氣泡生長行為和氣泡運動行為信息，預測氣泡生長行為和氣泡運動行為，進而實現(xiàn)對干法分選流化床兩相分布的預測；通過分析煤炭的受力特性，結合兩相分布特征和煤炭分選試驗建立氣固干法分選流化床分選密度預測模型。將分選密度的預測值與2.2節(jié)中得到的床層分選密度和搜集的文獻試驗數(shù)據(jù)進行誤差分析，驗證所建立分選密度預測模型的準確性，實現(xiàn)對煤炭分選密度的精準調控。

圖5 利用電容層析成像技術研究氣固流態(tài)化分離機制的方法示意

3 結果與討論

3.1 氣泡運動行為

3.1.1 氣泡生長行為

圖6 氣泡運動行為捕捉示意

進一步地，統(tǒng)計不同運動周期內氣泡直徑的峰值，可以有效獲取關于特定時間范圍內的氣泡直徑地平均值。利用電容層析成像測試系統(tǒng)不同平面的傳感器對氣泡直徑進行捕捉，結果如圖7所示。對比不同氣速下，電容層析成像測試系統(tǒng)的3個檢測平面Plane 1，Plane 2，Plane 3捕捉的氣泡直徑均隨著流化氣速的增大而逐漸增大，且氣泡直徑分別在氣速13.27，15.04，15.92 cm/s時達到5.83，5.97和5.13 cm后，氣泡直徑的增大幅度開始逐漸減小。對比3個測量平面， Plane 1與Plane 2氣泡直徑較為接近，均在5.0～6.5 cm，而處在床層下部距布風校距離=8.5 mm的Plane 3平面測得氣泡直徑最小，且Plane 3氣泡直徑的增大幅度較Plane 1與Plane 2更為明顯，氣泡直徑由2.81 cm增長到5.50 cm。試驗結果表明，氣泡直徑會隨流化氣速的增大而增大，而氣泡直徑的增大速率會隨流化氣速的增大而降低，氣泡直徑增大趨勢也會逐漸趨于平緩。表明自床層中部向上區(qū)域，氣泡直徑基本維持穩(wěn)定，氣泡兼并、破裂行為較少。這主要是因為床層底部形成的微小氣泡沿著床層高度的逐漸兼并，導致床層高度較小時氣泡直徑逐漸增加，在一定操作氣速下，氣固鼓泡流化床內的氣泡上升過程中，氣泡的兼并行為逐漸減少，氣泡直徑生長速度逐漸緩慢，氣泡直徑最終趨于穩(wěn)定。

圖7 不同測量平面下氣泡直徑的試驗值與預測值對比

目前，很多學者已給出了較多氣泡直徑的數(shù)學模型，例如Mori和Wen氣泡生長模型、Rowe氣泡生長模型以及Darton氣泡生長模型。其中，根據(jù)試驗獲得的研究結果，確立了適用于氣固分選流化床中氣泡的生長模型，其表達式為

(3)

其中，為氣體分布器上小孔的面積；為氣泡在流化床內部的高度；為操作氣速；為重力加速度。將氣泡直徑測量值與Darton氣泡模型預測值進行對比，誤差范圍可以在±20%以內，表明預測氣泡的尺寸可以滿足工業(yè)需求。因此，采用上述氣泡預測模型可以為分析氣固流化床中兩相分布以及密度預測提供理論依據(jù)。

3.1.2 氣泡運動速度

不同操作氣速下氣泡運動速度測試結果如圖8所示。在操作氣速()由12.38 cm/s增大到18.58 cm/s的過程中，氣泡上升速度由41.23 cm/s增加到了54.23 cm/s，氣泡上升速度逐漸增大；氣泡上升速度波動范圍在操作氣速增加到15.04 cm/s時達到最大(標準差4.15)，之后波動范圍隨著操作氣速的繼續(xù)增加而逐漸減小。這主要是由于在一定氣速范圍內，隨著氣速和床層高度的增加，氣泡兼并行為頻率增加，導致氣泡直徑逐漸增大，在流化床中氣泡運動速度和氣泡直徑呈現(xiàn)正相關關系，導致氣泡的上升速度也呈現(xiàn)增加的趨勢。如圖7所示，維持鼓泡流態(tài)化的氣速范圍內氣速繼續(xù)增加，氣泡兼并頻率逐漸變緩，因此氣泡上升速度波動范圍也會逐漸變小。結合上述的氣泡生長模型，對氣泡的上升速度()進行了預測，表達式為

=(-)+071()12

(4)

通過對氣泡速度進行采集，匯總不同顆粒在不同操作條件下的氣泡運動速度，將氣泡速度預測值與試驗值的對比，分析氣泡運動速度模型的可靠性，如圖8所示。結果表明，本研究的氣泡速度也呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢，流化床中氣泡運動速度試驗值均分布在氣泡速度預測值的附近，2者對比誤差在20%以內，表現(xiàn)出較好的一致性，整體上氣泡速度預測值與試驗值較為接近，說明提出的氣泡運動速度模型可以有效預測氣固分選流化床中氣泡的運動速度。

圖8 不同操作氣速下氣泡速度變化特征及模型的誤差分析

3.2 煤顆粒運動行為

3.2.1 煤顆粒徑向捕捉

流化床流化實際分選過程中，氣泡運動導致加重質顆粒濃度分布不均勻，且在時間尺度上隨機波動，影響傳感器采集的靈敏程度。在不同氣速條件下，對分選煤顆粒進行圖像定位研究，通過圖像處理的方式獲得煤顆粒重構圖像，如圖9所示。在操作氣速-=0.74 cm/s時，單位時間內定位的煤顆粒均在流化床中心附近，煤顆粒在床內的運動幅度和位置變化較小，煤顆粒在床層的運動情況較穩(wěn)定；當流化氣速增加到-= 2.95 cm/s時，單位時間內煤顆粒的位置變化幅度增大，煤炭位置在流化床中心與邊壁之間小范圍變化；當流化氣速增大到-=5.16 cm/s時，整個定位過程中煤顆粒的位置顯示出更明顯的無序性，煤顆粒在床內水平面內運動幅度變大，運動方向的不穩(wěn)定性也隨之增大。結果表明，基于加重質顆粒與煤顆粒之間的介電常數(shù)差異，實際分選過程中電容層析成像技術能夠有效識別煤顆粒在床層截面的徑向位置。床層內部氣泡與乳化相濃度變化也未對煤顆粒示蹤造成較大影響，通過圖像處理均可以在流化狀態(tài)下實現(xiàn)對煤顆粒的定位示蹤，煤顆粒徑向運動能夠得到有效觀測。

圖9 不同操作氣速的煤顆粒重構圖像

進一步地，在不同操作條件下探究了煤顆粒在床層橫截面內的運動軌跡。圖10(a)～(c)為通過ECT測量示蹤得到的密度為1.5 g/cm的煤炭顆粒分別在不同氣速下的運動軌跡。由圖10(a)～(c)可知，當流化氣速較小時(-=0.74 cm/s)，煤顆粒的運動范圍多在流化床中心處半徑2.5 cm圓形區(qū)域內，煤顆粒運動范圍較小且運動軌跡較為密集，煤顆粒運動多處在床層中心位置；隨著流化氣速的增大(-=2.95，5.16 cm/s)，煤顆粒運動范圍也逐漸增大，運動軌跡呈現(xiàn)離散分布，存在由床層中心向邊壁位置運動的趨勢，運動方向呈現(xiàn)出更大的隨機性、無序性。結果表明，高氣速條件下氣泡行為對煤顆粒運動產(chǎn)生了更加顯著的影響，煤顆粒受到更大的橫向作用力，其徑向運動具有很大的不確定性。圖10(d)～(f)為不同密度的煤顆粒在氣速-=2.95 cm/s時的運動軌跡。當煤顆粒密度為1.30 g/cm時，煤顆粒多集中在床內中心半徑5 cm圓形區(qū)域內，煤顆粒運動范圍較大，煤顆粒運動方向變化也較大；當煤顆粒密度增大至1.70 g/cm時，煤顆粒多集中在床內中心半徑2.5 cm圓形區(qū)域內運動，煤顆粒在床內的運動范圍減小，煤顆粒運動的變化情況較小，其運動幅度較小；當煤顆粒密度達到1.9 g/cm時，煤顆粒多在床中心位置附近運動，運動范圍減小，煤顆粒在床內的運動軌跡受重力的影響較大，徑向運動范圍非常小，容易滯留在小范圍區(qū)域。結果表明，隨著煤顆粒密度增大，軸向壓力梯度力和重力對煤顆粒在床層內部的運動影響更大。

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圖10 不同條件煤顆粒徑向運動軌跡

3.2.2 煤顆粒軸向捕捉

對于不同高度的電容層析成像測試系統(tǒng)的傳感器測量平面，煤顆粒運動過程中會使得傳感器測量平面測量的物料濃度產(chǎn)生變化，當煤顆粒位于測量平面時磁鐵礦粉體積分數(shù)上升，當煤顆粒離開測量平面后磁鐵礦粉體積分數(shù)上升，可以通過這種信號方式來判定煤顆粒的浮沉狀態(tài)。選擇適宜操作氣速(-=2.95 cm/s)，將粒徑為30～60 mm的煤顆粒浮沉試驗重復測試10次，每次分選時間60 s。統(tǒng)計單個煤顆粒下沉次數(shù)，計算出不同床層高度下流化床的分選密度，結果如圖11所示。相對較輕的煤炭顆粒(如=1.30 g/cm)一直停留在流化床上部區(qū)域，相對較重的炭顆粒(=2.40 g/cm)會迅速下沉至床體底部，中間密度級的煤炭顆粒同時存在上浮與下沉2種運動趨勢。在床層高度分別為100，120，180，220 mm時計算得到的分選密度分別為2.10，2.15，2.22，2.23 g/cm，分選密度隨床層高度的增加而增大。這主要是因為床層高度對床層膨脹率具有顯著的影響，當加重質顆粒充分流化時，氣泡行為較為穩(wěn)定，氣泡直徑變化程度較低，床層整體的流化行為趨于穩(wěn)態(tài)。然而，隨著床層高度的逐漸增加，床層氣泡兼并行為呈現(xiàn)增加的趨勢，氣泡直徑也隨之增加，床層膨脹率降低，煤炭在分選過程中的密度也隨之降低。另一方面， 本研究通過ECT測試系統(tǒng)對于床內煤顆粒的分布狀態(tài)進行統(tǒng)計及分析，發(fā)現(xiàn)單一磁鐵礦作為加重質時，氣固分選流化床密度()處在2.12～2.24 g/cm，實現(xiàn)了對煤分選密度的有效獲取。

圖11 煤炭軸向捕捉及分選密度判定

3.3 分選密度模型的建立

本研究利用的氣固分選流化床屬于鼓泡流化床的研究范疇，床層主要由乳化相和氣泡相組成，如圖12所示。其中，乳化相包含加重質顆粒和促使顆粒懸浮的氣體，而氣泡相是由多余的氣體聚集兼并形成。理論上，床層的平均密度一方面受加重質顆粒性質的影響，另一方面床層密度主要受乳化相和氣泡相的比例控制。實際分選過程中，由于原煤密度組成存在差異，需要調節(jié)兩相的分配比例，分析煤炭分選行為，實現(xiàn)床層密度的穩(wěn)定調控，以保證煤炭的高效分選。因此，對床層中氣泡以及煤炭分選的有效監(jiān)測，直接影響著床層密度的精準調控，是提升分選效率的關鍵。

圖12 氣固流態(tài)化密度調控及分選原理

在氣固流化床中，某一水平面上的床層密度可表示為

(5)

式中，為氣泡相密度；為乳化相密度；為床層橫截面上氣泡相所占面積；為床層橫截面上乳化相所占面積，且=+。

根據(jù)定義，床內某一橫截面上氣泡相所占總面積可表示為

=

(6)

其中，為該橫截面上氣泡相的體積流率。根據(jù)傳統(tǒng)流態(tài)化兩相理論假設定義，床內超過臨界流化后上升氣體全部進入氣泡相，然而大量的試驗研究證明傳統(tǒng)兩相理論假設高估了進入氣泡相的氣體流率，同時提出了準確性較高的修正流態(tài)化兩相理論：

=(-)

(7)

其中，為修正參數(shù)，表征實際進入氣泡相的氣體流率和超出臨界流化的氣體流率比值，通常情況下該值小于1，B類顆粒的修正參數(shù)可以表示為

=172-0133(-)0023 88

(8)

式中，為阿基米德系數(shù)，公式為

(9)

式中，為流體密度；為流體黏度。

乳化相密度可通過臨界流化空隙率以及顆粒和空氣密度計算得出

=(1-)+

(10)

式中，為臨界流化狀態(tài)床層空隙率。

聯(lián)立式(3)，(4)，(8),可推導出氣固流化床分選密度的模型為

(11)

匯總本試驗中利用ECT獲得的床層密度測定值和文獻中試驗數(shù)據(jù)講行誤差分析，如圖13所示(其中，為分選密度的試驗值；為分選密度的理論預測值)。分析結果表明，床層密度模型的誤差范圍基本可以控制在20%以內，對于分選密度的預測具有較好的準確性，能夠為氣固分選流化床煤炭高效分選提供進一步的理論支持。

圖13 分選密度模型預測誤差

表1 流態(tài)化干法分選試驗數(shù)據(jù)匯總

續(xù)表

4 結 論

(1)開發(fā)了一種非侵入式三維氣泡特性監(jiān)測手段和煤炭運動示蹤方法，基于ECT測試技術成功實現(xiàn)氣固干法分選流化床內部氣泡行為監(jiān)測和煤顆粒運動軌跡的捕捉，為研究干法重介分選流化床中多尺度結構提供了一種有效途徑。

(2)研究了三維氣固干法重介流化床中氣泡運動行為的特征，分析了氣泡生長與運動速度變化規(guī)律，研究發(fā)現(xiàn)氣泡直徑的增大速率隨流化氣速的增大而降低，床層底部氣泡直徑增幅明顯，床層中上部氣泡兼并、破裂行為較少，氣泡直徑較為接近且維持穩(wěn)定，氣泡上升速度隨流化氣速的增加而逐漸增大，進一步建立了適用于三維氣固干法重介分選流化床的氣泡直徑和氣泡運動速度預測模型，測試值和預測值對比誤差小于20%，實現(xiàn)了氣泡運動行為的有效預測。

(3)采用ECT實現(xiàn)了煤顆粒在床層截面的徑向位置的有效識別以及運動軌跡的追蹤，研究發(fā)現(xiàn)氣泡行為顯著影響煤顆粒徑向運動，煤顆粒密度和軸向壓力梯度力主導了顆粒的軸向運動。 根據(jù)顆粒示蹤方法有效判定了煤炭顆粒浮沉狀態(tài)，可以測得單一磁鐵礦粉床層的分選密度在2.12～2.24 g/cm，實現(xiàn)了對煤分選密度的獲取，。

(4)基于ECT對氣泡和煤顆粒運動行為的捕捉，實現(xiàn)了對床層兩相分布特征和分選密度的預測，進一步建立了適用于煤分選的密度模型，預測誤差基本保持在20%以內，測量結果與氣固流化床床層密度模型具有較好的一致性，為煤炭高效分選提供了理論指導。