基于化学动力学的生物质颗粒燃烧排放NO特性模拟与验证

刘婷洁，张学敏，林超群，李俊韬

（中国农业大学工学院，北京100083）

　　摘要：为研究生物质颗粒燃料燃烧NO排放规律及其生成机理，采用CFD和ChemKin联合仿真，建立试验锅炉燃烧筒CFD网络模型，应用ChemKin接口导入简化的17组分58基元反应机理，建立ChemKin-PSR反应模拟网络，选用Reaction DesignC2_NOx详细机理，对棉秆、玉米秸秆、木质3种生物质颗粒NO排放进行模拟。结果表明，NO生成量：棉秆>玉米秸秆>木质；NO排放量随过量空气系数的增加先增大后减小，在过量空气系数为1.7附近达到峰值。将模拟结果与试验结果进行比较，证明了模型和化学反应机理的正确性，为生物质燃料燃烧NO排放的预测与控制提供参考。

　　0引言

　　生物质能源因其对CO₂零贡献，且挥发分较煤高，N、S、灰分和固定炭含量较煤低^[1]，作为替代化石燃料的可持续能源，其应用日益广泛^[2-7]。但其巨大消耗量也会导致NO的排放剧增^[8]。NO会伤害人的呼吸器官，造成酸雨，破坏臭氧层等。因此，针对生物质颗粒燃料的NO排放特性愈发成为研究热点。

　　国内外对生物质燃料NO排放试验研究工作开展较多，赵欣等[9]在生物质燃烧试验平台上研究了3种生物质固体燃料在不同负荷和进气量下燃烧的NO排放，结果发现，NO的排放量随负荷增加而增加，随进气量增加而减少。Lunbo Duan等^[10]研究了3种生物质单独燃烧以及和煤混烧情况下NO的排放，结果表明，混烧时NO排放低于单独燃烧生物质。Winter^[11]，张鹤丰^[12]，Maryori Díaz-Ramírez^[13]，Murari MohonRoy^[14]，Evelyn Cardozo^[15]，Gerhard Stubenberger^[16]，Takero Nakahara^[17]等均针对不同生物质燃料NO排放进行了试验研究，然而试验研究花费大、周期长，且不能直接解释NO生成机理，因此，采用数值模拟方法研究生物质燃料燃烧NO排放规律及其生成机理显得十分必要^[18]。

　　国内外有关燃料燃烧过程中NO转化机理的研究比较广泛^[19-25]，而针对生物质燃料燃烧的并不多。本文采用CFD和ChemKin联合仿真，对生物质颗粒燃料NO排放特性和机理进行研究。ChemKin是由美国Sandia国家实验室开发的大型气相化学反应动力学软件，是燃烧领域普遍使用的模拟计算工具[26]。本文首先对所选燃烧器在Fluent中进行网络建模，结合化学反应机理得到燃烧器温度场和气流速度场，然后根据相关参数在ChemKin中建立适当的反应器网络模型，对3种生物质颗粒燃料燃烧的气相反应进行模拟仿真，得到NO的排放规律，并用试验结果加以验证。

　　1模型建立

　　1.1Fluent建模及网格划分

　　本文所采用的试验装置如图1所示，燃料器选用Pellet Biocontrol20型生物质燃料器。

　　试验所用燃烧器是一种顶置喂料式成型颗粒燃烧器，其额定燃烧功率在木质燃料工质下标定为20kW(满载)，通过风机来控制配风量。试验中采用木质颗粒、玉米秸秆颗粒、棉秆颗粒3种燃料。表1为3种生物质的挥发分组分的摩尔（体积）分数^[27]。试验采用4kg/h的入料速度进行燃烧试验。风机入口风速控制为6、7、8m/s，对应的空气量为25.92、30.24、34.56m³/h^[28]。各燃料工业分析、每千克各燃料完全燃烧所需的理论空气量TAV（theoretical air volume）和理论烟气量如表2所示，具体计算可参考文献[29]。

　　利用Fluent对燃烧筒结构进行三维建模、网格划分（如图2所示）及边界条件设置。在Mesh中划分三维模型的网格时，对流体区域分别选择四面体和六面体混合网格，通过Sweep、Patch、Conforming、Sizing、Inflation等方法来进行划分；在结构细小处，对网格进行加密以获得较好的网格质量。最终网格数为362782，节点数为65584，平均网格畸变度为0.233，最大网格畸变度为0.81，网格质量较好。求解设置EDC涡耗散有限速率化学反应模型，使用详细阿累尼乌斯化学动力学机理，燃烧过程湍流模拟采用Reynolds平均法（RANS）k-ε双方程模型。组分输运模型选用species transport，该模型可以由用户自定义反应机理。

　　1.2 NOx化学机理的选取

　　NO_x详细排放机理选用ChemKin中Reaction Design发展的的C2_NO_x机理。C2_NO_x压力相关机理包括99个反应组分和694个基元反应，在较宽反应域下详细描述了碳氢化合物的氧化和NO_x的机理。应用于CFD计算的化学反应机理要进行大量的简化，反应机理的简化要求对于给定的精度保证描述燃烧准确性，省略对燃烧过程没有明显影响的组分和基元反应，减少仿真运算量，因此采用敏感性分析法简化得到17组分58基元反应机理（见表3）。

　　应用ChemKin接口将17组分骨架机理导入Fluent中，得到玉米秸秆在入口气流速度为6m/s时温度场的模拟结果如图3所示。

　　图3表明整个温度场最高温度为1320K，略高于试验测得燃烧器出口的炉膛测试平均温度1293K^[28]，但在可接受范围内，这与模型假设中忽略固定碳气化等吸热反应过程的模型设置有关。图中所示的温度场分布与实际情况相符，高温区主要集中于火帽下方火焰峰面，这是因为火帽的存在使得该处的压力较大，同时会产生的回流也会使局部温度较高。将ChemKin中的反应机理导入Fluent中，求解计算得到的模拟结果在一定程度上体现了真实的燃烧情形。

　　1.3 ChemKin网络模拟仿真

　　通过DSMOKE模块导出CFD仿真结果的混合区体积和滞留时间参数，依据Fluent仿真得到的结果，将参数输入到ChemKin参数设置表中，作为机理反应模型的初始条件，具体参数见表4所示。问题类型选用Constrain Pressure and Solve Energy Equation (Default)，化学当量比为1.0、压力为1atm、温度为1400K。在ChemKin中建立简化的理想均相反应器网络，整个网络结构如图所示。

　　图中共有6个PSR（perfectly stirred reactor）反应器，编号为1～6，1个一维柱塞流反应器PFR（plug flow reactor）用来模拟排气管道。反应器1到6分别对应于燃烧筒的6个反应区域，如图4b所示，反应器1为入口区域，反应器2为固相混合区，反应器3为气相混合区域，反应器4为火帽上方燃烧区域，反应器5为火帽下方回流区域，反应器6为燃烧筒出口及其后方区域。

　　2模拟结果分析

　　2.1各反应器的NO分布

　　图5a为在4kg/h进料速度、过量空气系数λ=1.5（25m³/h）下的玉米秸秆组分输入，各PSR反应器的CO、O₂、CO₂组分摩尔分数分布。O2含量在反应器1、2、3中一直处于高浓度水平，因为这些区域燃烧并不剧烈，O₂消耗量较少，在区域3以后，燃烧反应充分，O2含量迅速下降，同时CO₂量迅速增加，此时CO生成量在反应器中降到最低点。CO₂和O₂随后保持水平，达到动态平衡，是燃烧稳定的区域。

　　反应器网络NO的含量变化如图5b所示。在反应器1到3中，燃烧温度较低，气体挥发分的滞留时间较短，所以生成的NO量很少；而反应器4以后，燃烧充分，温度升高，O₂被大量的消耗，使得NO浓度大幅度上升，但因为温度低于1500K，即热力型NO的生成条件，又由于快速型NO的权重在3种NO中较低，所以此时主要是O₂与生物质燃料中的N元素发生氧化反应生成燃料型NO。从该曲线图中可以很好的预测NO生成的主要区域，为提出降低NO的措施提供了理论的依据。

　　2.2不同燃料的NO排放对比

　　对玉米秸秆、棉秆颗粒燃料在进料量为4kg/h、风量25m3/h、过量空气系数为1.5，木质风量30m³/h、过量空气系数为1.4三种工况下燃烧，对模拟烟气管道PFR反应器中NO排放模拟结果处理，得到的结果如图6所示。

　　对比3种颗粒燃料可以发现，木质燃料NO达到峰值的距离最短，速度最快，而棉秆最慢。在生成量方面，因为燃烧温度都在1500K以下，且空气量充足，所以生成的NO主要是燃料型NO，3种颗粒燃料的N元素含量由高到低以此为棉秆、玉米秸秆、木质颗粒，因此棉秆的生成量大于玉米秸秆大于木质颗粒。三者的工业分析数据显示，棉秆和玉米秸秆的灰分量较高^[27]，导致其NO达到峰值速度相对较慢，但从生成量的变化量上来看，三者增值仅为5e-6左右，并不明显。

　　图6的模拟结果与试验结果^[28]进行对比，如表5所示。对比试验结果数据，其中玉米秸秆和木质的结果较为一致，但棉秆的预测结果有6%的偏差，这可能同燃料N中具体的存在形式相关。在挥发分析出的过程中，挥发分氮主要以HCN和NH₃形式析出，而本文参考Faravellie的研究用HCN替代燃料中的挥发分N。

　　由表5可知，在相同的燃烧器负荷和相同空气流速下3种燃料的NO平均排放值可以发现，木质颗粒的NO排放最低，棉秆颗粒的最高，玉米秸秆颗粒介于二者之间。

　　这是因为，在1400K温度下HCN向NO的转化路径是：HCN+M⇌H+CN+M、HCN+OH⇌CN+H₂O、CN+O⇌NO+C、HCN+OH⇌HOCN+H、HNCO+O₂⇌NCO+HO₂、NCO+O⇌NO+CO、HNC+O⇌NH+CO等一系列反应。CO主要通过反应NCO+O⇌NO+CO影响NO生成，从平衡常数判断，较低的CO浓度可促进反应向正方向进行；H₂主要通过反应H₂+OH⇌H₂O+H产生H基作用于CH₂+NO⇌H+HNCO，使得NO的上升；N元素含量高以及高温也会导致高NO生成^[8]。通过分析棉秆的输入组分，CO相对含量低，H₂相对含量高，在自身元素分析中N的质量分数是三者中最高，而且与玉米秸秆颗粒相比较，棉秆颗粒的燃烧温度1283K要高于玉米秸秆的燃烧温度1259K，因此棉秆NO的排放量是3种燃料中最高的。

　　2.3不同风量的NO排放对比

　　对于玉米秸秆，在4kg/h进料速度的工况下，设置不同的过量空气系数（空气质量流率），范围为1.3～2.0，步长为0.1，得到反应网络系统出口处NO的分布。如图7所示，随着当量比的增加，NO的排放出现较快增长，在过量空气系数1.7附近，模型模拟值出现最高排放，随后NO的排放随过量空气系数的增加开始下降，过量空气系数的变化带来燃料过程中氧浓度的变化，在λ≤1.7前对NO的生成有较明显促进，这之后对NO的影响不显著，同时过量空气的稀释效应一定程度降低了NO的体积分数，但对NO的绝对生成量无贡献。

　　过量空气系数是通过进气量增加而增大的，当λ从1.5变为1.7时，燃烧更加充分，O2随进气量而增多；再继续增大进气量，空气流速增加使得混合气体在炉膛内的滞留时间变短，同时对NO有所稀释，因而其浓度降低。

　　需要说明的是，不管模拟结果或是试验数据NO排放值均较高，这除了与燃料自身性质有关外，燃烧器的结构对其排放也有很大影响。张永亮^[30]对包括本文研究的PB-20型燃烧器在内的3种燃烧器排放进行了测试，结果表明本文选用的燃烧器NO结果较高。燃烧器结构会影响燃烧参数，从而影响排放。利用本文机理结果，可针对不同的燃烧器进行模拟研究其排放，从而大大缩减燃烧器的设计和改进过程。这部分相关原理和模拟研究应成为今后研究方向。

　　3结论

　　1）根据Fluent对燃烧筒仿真结果在ChemKin中建立了PSR等离子体管流反应器模型,对NO排放的化学过程进行反应动力学模拟。

　　2）结果显示各反应器NO浓度分布与温度分布和CO、O₂、CO₂各组分分布有直接关系，NO主要生成在反应器4之后，且为燃料型NO。

　　3）将不同生物质成型燃料NO排放的模拟结果与试验结果进行对比，两者得出相同的变化趋势，棉秆成型颗粒的结果有6%的偏差，玉米秸秆和木质的结果较为符合。

　　4）不同过量空气系数下的玉米秸秆模拟结果表明：在过量空气系数为1.7附近时，燃烧产生的NO排放最高，体积分数为290×10^-6；模拟结果与试验结果较为吻合。

　　5）验证了选用ReactionDesign的C2_NO_x机理进行CFD和ChemKin联合仿真，可实现生物质颗粒燃料NO排放预测，并具有较好的精确性。

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