炭質の影響を考慮した

微粉炭火力発電プラントシミュレーター

Coal Quality Evaluation System (C-Quens)

岐阜大学大学院工学研究科 環境エネルギーシステム専攻

神原 信志

1

背景（ニーズ）と目的

炭塵飛散流炭自然発熱

排出性

給炭量（負荷）ミル発火温度制御不能粉砕不良・腹ボテローラ摩耗

未燃分NOx負荷追従性

スラッギングボイラ効率腐食

クリンカ量クリンカ質

アンモニア量

集塵率JIS灰灰量

脱硫率石灰石量石膏品質微量元素

発電効率発電コスト

詰まり

風量消費電力

固化pH・溶出

PMHg

背景：プロセス特性に及ぼす「炭種の影響」を定量的に把握したい。

●炭種の適合性評価 ・専焼の可否 ・トラブルの予測 ・混炭率の設定 ●発電効率の評価 ●環境特性の評価 ・CO2排出量 ・NOx, SO2

・PM, Hg, B, Se, As を的確に行う必要あり。

2

図１ 微粉炭火力発電プロセスに及ぼす炭種の影響

目的：発電コスト＆環境負荷＆トラブルがミニマムの炭質設計

「炭種の影響」をどのように定量化したか

3

石炭性状分析（マクロ分析） ・発熱量，ＨＧＩ ・工業分析 ・元素分析 ・灰組成分析 ・微量元素分析 など

燃焼実験 ・未燃分，NOx, SOx, Hg ・灰組成，灰粒径分布 ・微量元素分析 など

石炭性状分析（ミクロ分析） ・レーザーラマン分析 ・13C－NMR分析 ・XPS分析 など

実機プラントデータ収集 ・100%負荷給炭量 ・未燃分 ・NOx, SOx, CO2

・PM, Hg, B, Se, As ・発電効率（所内動力） など

・国内１０基以上の微粉炭火力プラントデータを100炭種以上収集 ・プラントデータを石炭性状から予測するINDEXを開発 ・ミクロ分析と燃焼実験により，INDEXの物理化学的意味を説明

INDEX

考察

相関

粉砕動力を予測するINDEXの開発例 従来の考え方：ＨＧＩと粉砕動力は相関しているだろう

100

150

200

250

30 40 50 60 70 80

C1 C2

C3

C4

C5

HGI

ミル

消費

電力

(kW

)

Feed=13.0t/h

0

20

40

60

80

100

0 120 240 360 480 600 720 840

200メ

ッシ

ュパ

ス（％

）

回転数

なぜ？ HGIの測定点

HGIで想定される粉砕特性

実際の粉砕特性

新たな粉砕性指標を開発し，実データをもとに相関式を作成 4

しかし，実際は…

HGIと粉砕動力は相関しない！

HGIは，粉砕現象の初期を測定した結果である。

開発したINDEXの項目例と相関因子

5

予測項目（一例） 関係する石炭性状

ハンドリング性 水分，原炭粒径，灰分

自然発火性 水分，O/C，発熱量

燃焼性（未燃分） H/C, O/C, 発熱量

NOx発生濃度 N, O/C, VM

SO2発生濃度 Ca/Total S, 発熱量

集塵率 灰組成，SO2濃度

CO2発生濃度 発熱量，水分，O/C

INDEXからプラント性能を予測するスキーム

利用率 燃料費単価 薬品単価

①石炭使用量予測 ②ファン風量、電流、動力予測 ③ミル電流、動力予測 ④ＥＰ電流、動力予測 ⑤未燃分予測 ⑥灰発生量予測 ⑦NOx濃度予測 ⑧アンモニア使用量予測 ⑨SOx濃度予測 ⑩石灰石量、石膏量予測 ⑪ＡＨ入出空気・ガス温度予測 ⑫ボイラ効率予測 ⑬発電・送電電力量予測 ⑭排水処理薬品量予測

ＩＮＰＵＴ

プラント性能予測

内部計算

①燃料費 ②灰処理費 ③脱硝費用 ④脱硫費用 ⑤排水処理費

OUTPUT ２

÷ ⑬発電・送電電力量予測値

OUTPUT ３

炭種別発電単価（¥/kWh） 環境負荷（NOx, SO2, Hg, B, Se, As, PM）

単味燃焼可否判定

判定値

OUTPUT １

石炭分析値

ボイラタイプ ボイラ寸法 ボイラ運転条件

ＩＮＰＵＴ

混炭組合せ、混炭率探索

管理・計画・トラブル解析

INDEX

6

石炭性状総合評価システム（C-Quens）

C-Quens開発の歴史

A社ミルリプレース検討 ミル＆ボイラ

シミュレーション

’91-‘92

発電コスト評価方法の確立 最適混炭率計算法の確立

’97-‘98

E社 石炭性状総合評価

システム開発

’98 – ‘03

B社，C社 石炭性状総合評価

システム開発

’93-‘96

D社ミルリプレース検討 ミル＆ボイラ

シミュレーション

7

‘97

F社 石炭性状総合評価

システム開発

G社 石炭性状総合評価

システム開発

米国EPRIへ 粉砕性評価技術の供与

‘98

Hg排出量予測機能 の追加

B, Se排出量予測機能 の追加

’04-’05 ’05-’08

As排出量予測機能 の追加

’09-’10

C-Quensの操作 １.基本的な石炭性状を入力すれば，

２.プラント特性が予測される

8 計算エンジンにExcelを使用し，ブラックボックス化を回避

発電コストの評価

9

・炭種毎の給炭量，発電効率，環境処理コストから発電コストを算出 ・発電コストミニマムの混炭組合せと混炭率の推算が可能

予測の精度

10

ミル１台あたり給炭量 T/H

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

30 32 34 36 38 40

予測値

実績

値

ﾜﾗﾗ

ｸﾞﾚｺﾞﾘｰ

ﾊﾝﾀｰﾊﾞﾚｰ

ﾊﾞﾙｶﾞ

ﾜﾝﾎﾞ2

ﾏｯｺｰﾘｰ

ﾜﾝﾎﾞ1

灰中未燃分％

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0

予測値

実績

値

脱硝入口NOx濃度ppm,6%換算

140

160

180

200

220

240

140 160 180 200 220 240

予測値

実績

値

・給炭量，灰中未燃分，NOxの予測値と実績値の比較を下図に示す ・おおむね，誤差１０％程度であり，予測精度として十分なレベル

図 8炭種についての予測値と実績値の比較

実際の評価例（粉砕機について）

300

310

320

330

340

350

360

370

380

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Coal

Feed

rate

[t/h

]

Blending Ratio of Low CV coal [wt%, ar]

Coal Feed rate

例）粉砕機能力の面から，褐炭の適正な混炭率を推定

85% limitation of mill capacity

11

・褐炭の混炭率に対して，給炭量をC-Quensで予測した（青線）。 ・ミル容量（ミルが粉砕可能な石炭量限界の85%）を予測した（赤線）。

粉砕機能力の面では，褐炭の最大混炭率は，約７５％であることが予測された。

総合評価例（褐炭の最大混炭率について）

12

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Spontaneous combustion

Coal Feed Rate

Mill Temp. Control

Unburnd Carbon in Ash

Loss of Ignition

NOx Emission

SO2 Emission

Slagging

Fouling

ESP Performance

Fans (Flue gas volume)

Ash Formation

Maxmum Blending Ratio of Low CV-coal (L1) [%]

・自然発火性，給炭量，ミル温度管理，未燃分など，下図１２評価項目から，褐炭の適正混炭率を総合評価した。

褐炭の最大混炭率は，７０％であると推算された。

実プラントによる検証

13

100

150

200

250

300

350

400

450

500

0

200

400

600

800

1000

1200

NO

x co

nc. [

ppm

], C

oal f

eed

rate

[t/

h, a

r]

Gro

ss p

ower

[MW

], S

O2

conc

. [pp

m]

Day

Gross power

Coal feed rate

SO2 conc.

NOx conc.

355/347

実測値/予測値

680/706

150/152

・瀝青炭に褐炭70%を混炭し，1000MWeボイラで燃焼試験した。 ・給炭量，SOx, NOxの実データを下図に示す（ピンク領域）。 ・C-Quensの予測値と実測値の誤差は非常に少なかった。

褐炭の乾燥による性能変化推算例（給炭系）

14

280

300

320

340

360

380

400

420

5 10 15 20 25 30 35

Coal

Feed

rate

[t/h

]

Moisture in feed coal [wt%]

Millcritical

・1000 MWe 微粉炭火力発電プラントを仮定。 ・インドネシア褐炭 全水分30%を使用する場合を仮定。 ・石炭水分量に対する，給炭量とミル入口温度のシミュレーション結果（青線）を下図に示す。

100

150

200

250

300

350

400

5 10 15 20 25 30 35M

ill in

let g

as te

mp.

[ºC]

Moisture in feed coal [wt%]

Mill Temperature Control

・左図より，水分25%以上ではミル粉砕能力を超える。 ・右図より，水分15%以上ではミル温度制御が不可能となる。 → 乾燥することにより，褐炭が使用可能となる。

褐炭の乾燥による性能変化推算例（燃焼系）

15

2

3

4

5

6

5 10 15 20 25 30 35

Unbu

rned

carb

on in

ash

[%]

Moisture in feed coal [wt%]

6

8

10

12

14

16

5 10 15 20 25 30 35

Heat

loss

in b

oile

r [%

]

Moisture in feed coal [wt%]

褐炭を乾燥し，水分を低減することにより，灰中未燃分は減少し，またボイラ内熱ロスも大きく減少する。

・次に，石炭水分量に対する，灰中未燃分とボイラ内熱ロスのシミュレーション結果（青線）を下図に示す。

褐炭の乾燥による性能変化推算例（熱効率）

16

39.0

39.5

40.0

40.5

41.0

41.5

42.0

5 10 15 20 25 30 35

NHR

[%]

Moisture in feed coal [wt%]

Net Heat Rate

・さらに，石炭水分量に対する，送電端発電効率（所内動力を差し引いた熱効率だが，ここでは乾燥機動力は未考慮）のシミュレーション結果（青線）を下図に示す。

褐炭を乾燥し，水分を低減することにより，送電端発電効率は，1.5％も向上する。

まとめ

石炭性状（工業分析，元素分析など）から，微粉炭火力発電プラントの性能を予測するシミュレーター「石炭性状総合評価システム」（C-Quens）を開発した。

シミュレーションは，石炭性状とプラント特性を相関するINDEXを基にしている。INDEXの妥当性，精度は十分確認されており，予測誤差は±10%程度である。

C-Quensは多面的に活用できる。炭種の影響評価と

混炭率推算を基盤に，発電コストミニマム，環境負荷ミニマム，トラブルミニマムの炭種運用が可能である。 17