我国能源具有“富煤、贫油、少气”的特点,能源消费以煤炭为主,且存在着煤炭主要能源生产区和主要能源消费区间的不平衡,需要将煤炭从生产区运输到消费区。煤水分含量高将引起运输成本升高、发热值降低、燃烧效果恶化、温室气体和颗粒物排放增加等现象。煤干燥可以改善煤的物性,提高煤的发热值,提高燃烧效率,减少环境污染。过热蒸汽煤干燥是符合清洁、高效、低碳、节能发展要求的煤清洁技术。本文针对过热蒸汽煤干燥在干燥和燃烧耦合评价方面存在不足的问题,基于煤元素分析方法,以人工神经元测量系统(artificial neural networks,ANNs)得到的元素信息为基础,提出了干燥和燃烧耦合评价方法。采用煤元素分析方法、热力学第一定律分析方法、敏感性分析方法对过热蒸汽煤干燥进行研究。重点分析了国内外过热蒸汽煤干燥的关键技术,评价了相关技术的优势及工程应用中的不足;应用Aspen Plus数值模拟方法,构建了过热蒸汽煤干燥的Aspen Plus系统流程和数值模型,并对过热蒸气变化条件下水分变化时煤的物性变化规律进行研究;比较了不同干燥系统在不同种类水分(内水、外水)条件下的干燥能耗,结合过热蒸汽煤干燥的技术特点,对比了煤干燥的能耗优化方法,提出了采用四种能量回收模式的过热蒸汽煤干燥优化系统(O-SSD);通过敏感性分析,验证了煤发热值指标主要受到C和H元素的影响,以及煤中水分与发热值之间具有近似的线性关系,这一关系可以用于干燥和燃烧的耦合评价;通过发电煤耗、发热值、温室气体减排量、空气耗量和烟气总量等反映干燥性能指标的综合计算分析,并结合工程应用和煤中水分(Mar-online)源于煤元素差值计算,推荐了干燥和燃烧耦合评价公式:包括干燥特性使用煤的发热值(Qcvc)指标评价公式和燃烧特性采用煤的清洁发电能力(Ppgc)指标评价公式;最后,还比较了过热蒸汽煤干燥的典型应用案例,在价格便宜、供应稳定的过热蒸汽气源条件下,为减小过热蒸汽消耗以及充分发挥过热蒸汽煤干燥技术优势,提出了带锅炉烟气余热回收的过热蒸汽干燥系统。主要研究结论如下:(1)煤元素分析法分析了煤中元素的百分含量,该方法在煤质检测中成熟可靠。过热蒸汽煤干燥特性通常采用失重法来评价,根据煤元素分析获得的参数(碳、氢、水分等)的变化率来评价煤干燥特性,评价结果上均具有一致性。采用蒸汽流量差值法、凝结水流量差值法计算干燥速度,可以实现与失重法计算得到的干燥速度之间相互检验,提高了干燥评价的准确性。(2)通过模拟分析,当过热蒸汽压力升高时对应的煤含水率降低,煤中含水率7-12%为缓慢变化区;干燥过程的能量负荷并不随过热蒸汽压力升高而明显增加,关键在于系统的设计及换热模式的选择,较小的能耗即可达到干燥目标。过热蒸汽干燥压力在0.3MPa左右为合适值,干煤的温度随蒸汽压力的升高而提高,但出口干煤温度最终将平稳。(3)通过敏感性分析研究,验证了煤发热值指标主要受到C和H元素的影响,以及干燥中水分对于发热值具有近似线性影响关系这一结论,可以用于干燥和燃烧的耦合评价,得到碳元素的敏感性因子为0.921109,氢元素的敏感性因子为0.170678。(4)构建了煤干燥与清洁燃烧耦合评价模型。煤的发热值(Qcvc)公式用于干燥特性评价,煤的清洁发电能力(Ppgc)公式用于燃烧特性评价。干燥过程中Mar-online指标影响干燥过程中煤的Qcvc目标值,可以实现干燥特性控制,同时Mar-online指标影响煤燃烧过程中Ppgc的目标值,从干燥角度实现了干燥和燃烧的耦合评价。燃烧过程中的Mar-online指标影响燃烧系统中Ppgc的目标值,从而实现了对燃烧特性的控制,同时Mar-online指标也影响干燥系统中Qcvc的目标值,对煤粉燃烧过程中所需干燥燃料的元素信息进行了前置预报,从燃烧角度实现了燃烧和干燥的耦合评价。因此,通过Qcvc和Ppgc公式,即可实现干燥和清洁燃烧的耦合评价。(5)优化了过热蒸汽煤干燥系统。通过过热蒸汽干燥优化系统(O-SSD)和带锅炉烟气余热回收的过热蒸汽干燥系统的综合运用,实现系统无气体排放、过热蒸汽冷凝水完全回收、湿煤中干燥析出水完全回收,且煤中水分含量达到8-12%的干燥要求,与原过热蒸汽干燥煤系统相比,优化的过热蒸汽煤干燥系统可减少10-35%能量消耗。