大型生物质炉排炉中烟气循环效应的数值分析

《Renewable Energy》：Numerical Analysis of Flue Gas Recirculation Effects in a Large-Scale Biomass Grate Furnace

生物质锅炉中分级燃烧（FGR）对燃烧性能及燃料床动态的影响研究采用4MW链式锅炉的CFD模拟，结合嵌入式欧拉床模型分析主/次/三次风FGR（最大50%）的差异化效应。结果表明：主风FGR显著减少燃料床体积（达15%），但导致床温及热输出下降，CO排放增加；三次风FGR通过增强上炉膛湍流和混合，使CO减排98%且热效率提升1%以上。

　　

César álvarez-Bermúdez | Sergio Chapela | Miguel A. Gómez | Jacobo Porteiro

CINTECX，维戈大学，能源技术小组（GTE），维戈，36310，西班牙

摘要

本研究通过详细的计算流体动力学（CFD）模拟，探讨了烟气再循环（FGR）对4兆瓦 grate-fired 生物质炉燃烧性能和固体燃料床动力学的影响。采用嵌入式欧拉床模型来评估FGR对燃料床形态和热转化的影响，同时捕捉固体燃料床与气相之间的耦合相互作用。FGR分别独立应用于一次风、二次风和三次风流中，再循环比例高达50%。结果表明，一次风FGR的影响最为显著，在50%的FGR条件下，燃料床体积减少了多达15%，主要是由于焦炭消耗加速。然而，这伴随着燃料床温度和热功率输出的显著下降，以及一氧化碳排放的增加。二次风流中的FGR效果相对温和，对燃料床特性的改变有限，排放量也仅有轻微增加。相比之下，三次风FGR产生了最有利的结果，通过增强上层燃烧室的湍流和混合作用，提高了燃烧效率，一氧化碳排放减少了98%，热功率输出增加了1%以上。

引言

生物质在从化石燃料向可再生能源的过渡中起着关键作用[1]。在各种可用的技术中，固体生物质在grate-fired系统中的直接燃烧仍然是最常见的热能和电力生产方法[2]。Grate firing是一种广泛采用的技术，能够燃烧不同含水量的燃料，并且所需的燃料准备和处理工作最少[3]。

尽管生物质燃烧被认为是CO₂-中性的，但它仍然存在效率、排放控制和稳定运行方面的挑战[4]、[5]。锅炉运行不佳可能导致燃烧不完全，从而增加一氧化碳（CO）、未燃烧的碳氢化合物、焦油、多环芳烃（PAHs）和颗粒物（PM）的排放。此外，燃料中的元素如氯（Cl）、钾（K）、硫（S）和氮（N）在燃烧过程中可能产生气态污染物，包括HCl、SO_x和NO_x[3]。这些排放对环境和人类健康构成重大风险[4]。此外，生物质中的无机成分，特别是钾和氯，会促进灰分沉积和腐蚀，从而降低燃烧系统的效率并缩短其使用寿命[5]。

为了减轻这些不良影响，已经开发了多种策略来减少排放并提高系统效率。这些方法通常分为主要措施、次要措施和燃料预处理方法。主要措施旨在通过调整空气与燃料的比例、实施空气分级或应用烟气再循环（FGR）来改善燃烧条件。这些措施有助于控制燃烧温度，减少不完全燃烧，并限制污染物的形成[6]、[7]。

FGR和空气分级是有效的、直接的、成本效益高的生物质燃烧系统排放控制措施。许多实验研究探讨了FGR单独使用或与空气分级结合使用的效果。Houshfar等人[8]证明，将FGR与空气分级结合使用可以比单独使用空气分级更有效地减少NO_x排放，尤其是在空气比例范围之外且在二次风流中应用时。Jancauskas和Buinevicius[9]使用20千瓦锅炉模型表明，向一次风中添加FGR可以通过燃料床中的还原反应减少NO_x排放，同时降低CO排放。Archan等人[10]报告称，在一个新型的200千瓦系统中，通过同时应用一次风和二次风FGR，即使对于高氮燃料也能显著减少NO_x和PM排放，该系统设计为在固定床中以低氧浓度运行并采用双重空气分级。Steiner等人[7]研究了一个70千瓦的移动格栅锅炉，发现二次风FGR通过增强混合和降低二次燃烧区的氧浓度减少了NO_x排放。Perez-Orozco等人[11]观察到，一次风FGR结合低一次风流量显著减少了CO和PM排放，但对NO_x排放没有明显影响。相反，Deng等人[12]报告称，在生物质炉中通过FGR降低一次风中的氧含量会增加NO_x排放，并对CO和PM的形成产生非线性影响。Polonini等人[13]证明，将FGR集成到7-9千瓦颗粒炉的一次风和二次风流中可以显著减少CO和PM排放，同时略微减少NO_x排放。最后，Jomantas等人[14]研究了FGR下生物质燃烧过程中硫化合物的形成，表明燃烧条件强烈影响SO₂、SO₃和H₂S的排放，以及灰分中的硫保留，这对设计燃烧高硫燃料的grate-fired锅炉具有重要意义。

除了排放控制之外，烟气再循环还影响关键的燃烧特性。Caposciutti等人[15]表明，在一个140千瓦的生物质欠喂料stoker锅炉中应用FGR可以提高平均燃料床温度，并促进更均匀的温度分布，从而使主反应区更靠近燃料入口。K?nig等人[16]证明，在半工业生物质系统中，通过使用受控的氧浓度结合烟气再循环，可以实现与传统空气燃烧相当的稳定运行和火焰特性。

虽然实验研究对于理解烟气再循环的效果至关重要，但数值方法提供了互补的优势，包括能够进行详细的燃烧动力学分析、优化系统参数，并在无需大量物理测试的情况下预测广泛操作条件下的性能。计算流体动力学（CFD）技术结合各种固体燃料床建模方法，被广泛用于模拟生物质燃烧系统并评估FGR对性能和排放的影响。Eric等人[17]对一个50千瓦的实验炉进行了建模，该炉燃烧生物质包，结果表明，应用一次风FGR可以有效降低峰值温度和NO_x排放。Kokalj等人[18]使用经验性的一维床模型数值证明，将FGR引入32千瓦木颗粒锅炉的二次风流中可以显著减少CO和NO排放。Tu等人[19]应用了一个解耦的经验性一维床模型来定义40吨/小时grate-fired锅炉的自由board模拟的边界条件，重点研究了内部FGR对排放的影响；他们的结果表明，FGR降低了峰值温度并减小了火焰核心尺寸，从而减少了热NO_x的形成。Chen等人[20]使用二维FLIC模型模拟了一个500千瓦的木屑锅炉，发现将FGR引入一次风流中可以通过降低炉温并减少结渣来减少NO_x和PM排放，尽管这会增加CO排放。使用相同的建模框架，Yang等人[21]研究了一个350吨/天的城市固体废物焚烧炉，报告称二次风FGR可以减少NO_x排放，而对CO的影响很小，而一次风FGR则增强了燃料干燥并改变了反应区沿格栅的分布。随后，Li等人[22]扩展了这种方法，研究了结构修改、优化的空气分布和FGR策略，以及城市固体废物与污泥的共燃烧，进一步减少了NO_x排放。最后，Yang等人[23]结合数值和实验分析研究了FGR对生物质热解-燃烧系统的影响，证明增加FGR比例可以抑制烟尘形成并适度减少NO排放，通过降低OH自由基浓度和改变关键反应途径。

尽管有这些先前的研究，但仍需要进一步的研究来明确烟气再循环对生物质燃烧性能和排放的影响，特别是在大规模系统中。特别是，完全嵌入CFD领域的三维固体燃料床模型的研究仍然很少。这样的建模方法有可能提供有关FGR条件下固体燃料燃烧动力学的宝贵见解，从而支持对grate-fired生物质系统的改进理解和优化。在这项工作中，展示了4兆瓦grate-fired生物质炉的CFD模拟，特别关注将FGR应用于一次风、二次风和三次风流的效果。为此，使用了维戈大学GTE研究小组开发的欧拉生物质热转化模型（EBiTCoM）。该框架能够全面评估FGR对燃料床形态和热转化过程的影响。

模型描述

模型描述

模拟使用商业CFD软件ANSYS Fluent进行。求解器考虑了气相流动、热传递、物种传输和均匀化学反应，以及固体结构内的热传递。在本研究中，采用欧拉生物质热转化模型（EBiTCoM）来表示生物质固体燃料床。该模型作为用户定义的功能（UDF）完全嵌入CFD框架中，用C/C++编写，实现了动态耦合

方法论

本研究基于CFD，分析了将烟气再循环应用于4兆瓦生物质炉的一次风、二次风和三次风流的效果。系统配置和运行数据来自文献[39]。EBiTCoM模型用于在CFD领域内模拟固体燃料床的热转化。该模型在之前的研究中通过比较床内和床外的温度剖面得到了广泛验证

结果与讨论

本节展示并分析了16个模拟案例的结果。基础案例（无FGR）已在之前的研究中报告[40]，其中模型已通过实验测量进行了广泛验证[39]。数值预测与床内和床外的温度数据非常吻合，准确再现了整体燃烧模式、反应前沿的传播以及固体床和气相中的最高温度。次要

结论

本研究探讨了烟气再循环（FGR）对4兆瓦grate-fired生物质炉固体燃料床行为和燃烧性能的影响，考虑了FGR分别独立应用于一次风、二次风和三次风流的情况。模拟表明，一次风FGR对燃料床结构、温度分布和排放的影响最为显著。将FGR引入一次风流显著减少了燃料床体积

CRediT作者贡献声明

César álvarez-Bermúdez：撰写——原始草稿，可视化，软件，方法论，数据整理，概念化。Sergio Chapela：撰写——审阅与编辑，软件，方法论，概念化。Miguel A. Gómez：撰写——审阅与编辑，软件，方法论，概念化。Jacobo Porteiro：撰写——审阅与编辑，监督，资源管理，项目管理，资金获取

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文所述的工作。

致谢

本研究由西班牙科学与创新部的项目PID2023-148763OB-I00资助。César álvarez-Bermúdez的工作得到了西班牙科学与创新部的PRE2019-090110资助。开放获取费用的资助来自维戈大学 / CISUG。