CN106570244A - 一种预测水泥回转窑熟料质量的一维仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，(1)采集拟预测熟料煅烧质量的回转窑的相关信息；(2)建立水泥回转窑内的一维数学模型，该过程中创新性地提出了煤粉燃烧模型，并包括传热模型、料床运动模型和熟料矿物化学反应模型。(3)采集水泥回转窑实际生产部分数据作为数学模型的边界条件；(4)根据所述一维数学模型和边界条件，计算得到回转窑内烟气温度、物料温度、料床高度、壁面温度、物料化学成分、熟料矿物含量等随回转窑长度的变化情况；(5)根据步骤(4)中的仿真结果，所预测的熟料质量为窑头位置的f‑CaO和C3S、C2S、C3A、C4AF矿物含量，根据预测结果对实际生产操作进行优化和调整。

Description

一种预测水泥回转窑熟料质量的一维仿真方法

技术领域

本发明属于水泥生产领域，涉及一种对水泥回转窑熟料质量进行预测的一维仿真方法，该方法适用于新型干法回转窑、湿法回转窑等各种涉及回转窑的水泥煅烧工艺。

背景技术

水泥行业是我国重要的基础原材料产业，2015年我国水泥产量达到23.5亿吨，为我国基础设施建设和城乡一体化发展提供了重要保障。其中，水泥产品质量直接影响到相关建筑物等基础设施的安全和长期使用性能。评价水泥质量的标准包括细度、不溶物、氧化镁含量、不同龄期的强度等。其中，水泥不同龄期(包括3天、28天)强度是关键指标。熟料煅烧质量则是影响水泥不同龄期强度的直接因素。

熟料是水泥生产过程的中间产物。现有新型干法水泥生产中，按照一定比例配好的生料经过粉磨、均化等过程，被喂入预热器内，经过预热器换热后，在分解炉内进行分解，分解率在95％左右的热生料继而进入回转窑内进行固相反应、液相烧结等过程，煅烧好的熟料随回转窑运转掉到冷却机内进行快速冷却，出冷却机的熟料进入熟料库中储存，并用于后续的水泥粉磨过程。此过程中，回转窑是熟料煅烧质量的关键热工设备，熟料四种矿物硅酸三钙(以下简称“C3S”)、硅酸二钙(以下简称“C2S”)、铝酸三钙(以下简称“C3A”)、铁铝酸四钙(以下简称“C4AF”)的形成都在回转窑内发生，这四种矿物是影响熟料强度发展的关键因素。因为无法直接对这四种矿物进行精确的定量分析，水泥企业通常用游离氧化钙(以下简称“f-CaO”)含量来表征熟料煅烧进程。简单来说，如果生料化学成分相同，f-CaO含量越高表明熟料煅烧质量越差，f-CaO含量越低表明熟料煅烧质量越好。因此，表征熟料煅烧质量的参数包括C3S、C2S、C3A、C4AF四种矿物的含量及f-CaO含量。

目前，参照国家通用硅酸盐水泥国家标准(GB 175-2007)，水泥企业普遍采用化学分析方法(甘油-乙醇法)对熟料中f-CaO含量进行检测，利用荧光分析仪或化学分析方法对熟料中氧化钙(CaO)、氧化硅(SiO2)、氧化铝(Al2O3)、氧化铁(Fe2O3)含量进行测定，并根据相关换算方法，计算C3S、C2S、C3A、C4AF矿物含量。上述方法涉及取样、研磨、检测、计算等流程，过程较为复杂。水泥企业一般每两个小时或更长时间进行一次f-CaO含量的测试，每四个小时或更长时间进行一次熟料化学成分的测试进而换算成熟料矿物成分。在上述间隔时间内则完全凭借操作员的经验对熟料煅烧进行相应调整，熟料煅烧质量很大程度上取决于操作员的个人经验和责任心。为此，开发一种对熟料煅烧质量进行实时预测的方法非常重要。

建立回转窑熟料煅烧模型是人们较早尝试的一种对熟料质量进行预测的方法。回转窑煅烧过程包括燃烧、传热、传质、动量传递、化学反应等过程，相关模型较为复杂。上世纪50年代，H.Kramers,P.Croockewit(The Passage of Granular Solids ThroughInclined Rotary Kilns，1952)阐述了回转窑内物料的运动模型；Allan Sass(Simulationof the Heat Transfer Phenomena in a Rotary Kiln，1967)建立了水泥回转窑内的传热模型，包括气相、物料、壁面、环境之间的辐射、对流、传导等过程；Spang III(A DynamicModel of a Cement Kiln，1972)建立了水泥回转窑的动态模型，在传热的基础上同时考虑煤粉燃烧和化学反应过程；J.P.Gorog,T.N.Adams等(Heat Transfer from Flames in aRotary Kiln，1983)详细阐述了火焰的长度、放热量及回转窑内的传热模型；之后随着计算流体动力学(CFD)的发展，应用CFD模型来模拟三维条件下回转窑内流动、传热等过程成为研究的重点，Mastorakos等(CFD Predictions for Cement Kiln Including FlameModeling,Heat Transfer and Clinker Chemistry，1999)应用CFD中的气相流动、传热模型，并结合矿物形成模型对窑筒体温度等进行预测；国内也有关于CFD在水泥回转窑中应用的诸多研究，包括武汉理工大学、华中科技大学等高校具有较多的研究成果。此后，更为复杂的一维数学模型被建立，如Kaustubh S等(Modeling of Rotary Cement Kilns:Applications to Reduction in Energy Consumption，2006)综合考虑了传热、物料运动、煤粉燃烧、化学反应、熟料结皮等，所得结果与实际也更为吻合；除此，考虑CFD等三维仿真无法对料床运动进行模拟，国外部分研究将三维仿真模拟与一维模型相结合，或考虑模拟结果准确性将气体最高温度设定为未知数，并根据熟料煅烧质量进行相应调整使其与实际情况相吻合，如Christopher Csernyei(Numerical Modeling of a Rotary Cement Kilnwith Improvements to Shell Cooling，2016)根据熟料矿物反应调整回转窑气体峰值温度，并假设气体温度在回转窑内的变化为线性变化等。

总体来讲，上述水泥回转窑模型包括两大类，即一维模型和三维模型，一维模型忽略回转窑内气体、物料、壁面在径向和周向上的差异而只考虑轴向上的变化；三维模型通常借助于现有的软件，如Fluent、CFX等进行计算。然而，上述模型应用到实际中均存在一定问题。

对于一维模型来说，煤粉燃烧模型与实际情况的吻合度是影响模拟结果的重要因素之一。国内外重点研究了以下几种模型：①基于火焰长度经验计算公式，假定煤粉燃烧放出的热量在该长度内均匀分布；②假定燃烧反应受扩散控制，基于扩散定律对燃烧程度进行求解，并假定燃烧放热量与反应程度正比例变化；③假定煤粉颗粒燃烧包括加热、挥发、燃烧、冷却等阶段，并针对每个阶段分别给出数学公式等。除此，煤粉颗粒的运动速度及轨迹直接影响了煤粉在回转窑内的停留时间，继而影响其放热情况，现有的煤粉颗粒运动模式主要包括以下几种：①假定煤粉颗粒运动速度与气相运动速度相等；②通过指数形式的经验公式表达等。然而实际情况下煤粉通过多通道喷煤管喷出后在轴流风、旋流风作用下的运动形式非常复杂，绝不仅仅是一维问题。除此，现有一维数学模型假定煤粉颗粒的细度、工业分析均保持不变，而实际情况下煤粉的细度、水分含量、挥发分含量等都在变化。因此，现有关于煤粉燃烧的模型无法与实际情况相吻合。

对于三维模型来说，虽然可以考虑煤粉颗粒在喷煤管各风道作用下的复杂运动与燃烧形式，但存在两个主要问题，一是无法对料床运动进行直接表述，需要与料床运动的一维模型相结合，这增加了模型的复杂性；二是三维模型需要对回转窑进行网格划分等处理，操作复杂、计算时间较长，且现阶段下无法直接用于在线仿真计算，只能用于离线结果分析等。

由上述分析可知，由于回转窑内熟料煅烧过程非常复杂，影响因素较多，现有的数学模型无法对实际过程进行准确描述。在此，本发明提出一种简单、有效的回转窑熟料煅烧一维数学模型，创新应用了煤粉燃烧模型，将其应用于水泥回转窑熟料质量的预测，结果与实际情况相吻合。有助于实现熟料煅烧质量的在线预测，进而指导回转窑的操作。

发明内容

本发明提出一种简单、有效的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的仿真方法，通过建立回转窑内传热、料床运动、煤粉燃烧和熟料矿物反应的一维数学模型，对回转窑熟料质量进行预测，所用煤粉燃烧一维模型基于水泥企业的实际生产情况，提高了模拟的精确度，可解决现有回转窑煤粉燃烧一维数学模型与实际偏差较大的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，包括如下步骤：

(1)采集拟预测熟料煅烧质量的回转窑的相关信息，包括回转窑长度、外径、耐火保温材料厚度、斜度、转速等作为建立相关回转窑数学模型的基础；

(2)建立水泥回转窑内的一维数学模型，该过程中创新性地提出了煤粉燃烧模型，并包括传热模型、料床运动模型和熟料矿物化学反应模型，分别用以模拟回转窑内气相、物料、窑壁以及环境之间的传热传质情况，回转窑内物料运动情况，窑内煤粉燃烧情况和熟料矿物化学反应过程；

(3)采集水泥回转窑实际生产部分数据，包括喂料量、喂煤量、入窑生料温度、入窑生料化学组分、二次风温度、回转窑转速、窑皮长度作为数学模型的边界条件；

(4)根据所述一维数学模型和边界条件，计算得到回转窑内烟气温度、物料温度、料床高度、壁面温度、物料化学成分、熟料矿物含量等随回转窑长度的变化情况；

(5)根据步骤(4)中的仿真结果，所预测的熟料质量为窑头位置的f-CaO含量和C3S、C2S、C3A、C4AF矿物含量，根据预测结果对实际生产操作进行优化和调整。

进一步的，所述的步骤(2)中的传热模型如下所示：

其中，T_s、T_g、T_w、T_i、T_o分别表示物料、气体、内壁面、外壁面和环境的温度，K；m_s、m_g分别表示物料和气体的质量，kg/s；Cp_s、Cp_g分别表示物料和气体的比热容，J/(kg·K)；ε_s、ε_g、ε_w分别表示物料、气体和壁面的辐射系数；α_g为气体的吸收率；h_cgs、h_cgw、h_cws、h_cio分别为气体和物料之间、气体和内壁面之间、内壁面和物料之间、外壁面和环境之间的对流换热系数，J/(m²·K)；Q_c和Q_f分别是熟料矿物形成过程反应放热量和煤粉燃烧放热量，J；A_rgs、A_cgs、A_rgw、A_cgw、A_rws、A_cws、A_i分别为气体和固体间的辐射换热面积、气体和固体间的对流换热面积、气体和内壁面之间的辐射换热面积、气体和内壁面之间的对流换热面积、内壁面和固体之间的辐射换热面积、内壁面和固体之间的对流换热面积及外截面积，m²；k_r为耐火材料的导热系数，W/(m·K)；σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，其值为5.676×10^-8W/(m²·K⁴)；R为回转窑内径的半径，m；e_r为耐火材料的厚度，m；Ω是与窑内壁面和料床有关的空间系数；x为回转窑的轴向距离，m。

进一步的，所述的步骤(2)中的料床运动模型如下所示：

其中，h为物料形成的料床高度，m；u_s为物料的运动速度，m/s；α为回转窑斜度，rad；β为回转窑内物料的休止角，rad；φ_v为物料的体积流量，m3/s；n为回转窑转速，rad/s；K为料床运动的特征系数。

进一步的，所述的步骤(2)中的煤粉燃烧模型如下所示：

认为在水泥回转窑内，火焰长度为窑皮长度。在火焰长度范围内，归一化后的煤粉颗粒质量满足如下公式：

C_f＝e^a(60-x)+b

其中，C_f为归一化后的煤粉质量；a、b为模型中的常数，根据如下边界条件来确定：

在窑头处(即熟料出口处)认为C_f＝1；根据所采集的窑皮长度，认为在该位置处C_f＝煤粉中的灰分；从窑尾(即热生料入窑处)到窑皮长度所在的位置，认为C_f始终等于煤粉中的灰分。

根据煤粉颗粒质量变化公式，认为在对应的x处，煤粉放热量如下所示：

其中，m_f为窑头喂煤量，kg/s；ΔH_f为煤粉工业分析的低位放热量，J/kg。

进一步的，所述的步骤(2)中的熟料矿物形成模型如下所示：

其中，Ca2O3、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO分别是生料中碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙的质量分数，％；C2S、C3A、C4AF、C3S分别是熟料中硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的质量分数，％；M_CaCO3、M_SiO2、M_Al2O3、M_Fe2O3、M_CaO、M_C2S、M_C3A、M_C4AF、M_C3S分别是碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的摩尔质量，g/mol；k_CaCO3、k_C2S、k_C3A、k_C4AF、k_C3S分别是碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的速率，1/s。

进一步的，根据矿物反应进程，反应放出的热量如下所示：

其中，ΔH_CaCO3、ΔH_C2S、ΔH_C3A、ΔH_C4AF、ΔH_C3S分别为碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的反应热，J/kg。

进一步的，各反应的反应速率表达式如下：

k_j＝A_jexp(-E_j/RT_s)；

其中，A_j为反应j指前因子，s-1；E_j为反应j的活化能，J/(mol·K)；j则代表了碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙五个反应。

有益效果

相比于现有的技术，本发明具有如下优点：

(1)准确性

本发明提出的水泥回转窑一维数学模型包括传热模型、物料运动模型、煤粉燃烧模型、矿物化学反应模型，基本涵盖了回转窑内进行的所有物理化学过程；除此，本发明创造性的提出了应用于水泥回转窑的煤粉燃烧模型，基于国内外学者研究认为回转窑内煤粉放热量呈指数分布的理论知识，结合每个水泥生产企业回转窑中窑皮长度，即煤粉燃烧火焰长度，从而摒弃原有的假定回转窑内煤粉均匀放热、煤粉运动速度与气相运动速度相同等假设，大大提高了结果的准确性。

(2)实用性

本发明所提出的煤粉燃烧模型除了具有较高的准确性外也具有很强的实用性，与传统基于燃烧反应受扩散控制，考虑煤粉颗粒加热、挥发、燃烧、冷却等分阶段过程等模型相比，本模型更为简洁；同时，与水泥回转窑三维模型计算所要求非常多的计算网格相比，本发明提出的一维数学模型更具有实用性。

附图说明

图1为实施例计算结果回转窑一维温度场示意图；

图2为实施例计算结果煤粉燃烧放热量变化示意图；

图3为实施例计算结果回转窑熟料化学成分变化示意图；

图4为实施例计算结果回转窑熟料矿物成分变化示意图。

具体实施方式

本发明的方案是：提出一种预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，所述的仿真方法包括如下步骤：

(1)采集拟预测熟料煅烧质量的回转窑的相关信息，包括回转窑长度、外径、耐火保温材料厚度、斜度、转速等作为建立相关回转窑数学模型的基础。

(2)建立水泥回转窑内的一维数学模型，该过程中创新性地提出了煤粉燃烧模型，并包括传热模型、料床运动模型和熟料矿物化学反应模型，分别用以模拟回转窑内气相、物料、窑壁(耐火保温层)以及环境之间的传热传质情况，回转窑内物料运动情况，窑内煤粉燃烧情况和熟料矿物化学反应过程等；

(3)采集水泥回转窑实际生产部分数据，包括喂料量、喂煤量(回转窑)、入窑生料温度、入窑生料化学组分、二次风温度、回转窑转速、窑皮长度作为数学模型的边界条件；

(4)根据所述一维数学模型和边界条件，计算得到回转窑内烟气温度、物料温度、料床高度、壁面温度、物料化学成分、熟料矿物含量等随回转窑长度的变化情况；

(5)根据步骤(4)中的仿真结果，所预测的熟料质量为窑头(熟料出口)位置的f-CaO含量和C3S、C2S、C3A、C4AF矿物含量，根据预测结果对实际生产操作进行优化和调整。

根据本发明所述的仿真方法，所述的步骤(2)中的传热模型如下所示：

其中，T_s、T_g、T_w、T_i、T_o分别表示物料、气体、内壁面、外壁面和环境的温度，K；m_s、m_g分别表示物料和气体的质量，kg/s；Cp_s、Cp_g分别表示物料和气体的比热容，J/(kg·K)；ε_s、ε_g、ε_w分别表示物料、气体和壁面的辐射系数；α_g为气体的吸收率；h_cgs、h_cgw、h_cws、h_cio分别为气体和物料之间、气体和内壁面之间、内壁面和物料之间、外壁面和环境之间的对流换热系数，J/(m²·K)；Q_c和Q_f分别是熟料矿物形成过程反应放热量和煤粉燃烧放热量，J；A_rgs、A_cgs、A_rgw、A_cgw、A_rws、A_cws、A_i分别为气体和固体间的辐射换热面积、气体和固体间的对流换热面积、气体和内壁面之间的辐射换热面积、气体和内壁面之间的对流换热面积、内壁面和固体之间的辐射换热面积、内壁面和固体之间的对流换热面积及外截面积，m²；k_r为耐火材料的导热系数，W/(m·K)；σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，其值为5.676×10^-8W/(m²·K⁴)；R为回转窑内径的半径，m；e_r为耐火材料的厚度，m；Ω是与窑内壁面和料床有关的空间系数；x为回转窑的轴向距离，m。

根据本发明所述的仿真方法，所述的步骤(2)中的料床运动模型如下所示：

其中，h为物料形成的料床高度，m；u_s为物料的运动速度，m/s；α为回转窑斜度，rad；β为回转窑内物料的休止角，rad；φ_v为物料的体积流量，m3/s；n为回转窑转速，rad/s；K为料床运动的特征系数。

根据本发明所述的仿真方法，所述的步骤(2)中的煤粉燃烧模型如下所示：

认为在水泥回转窑内，火焰长度为窑皮长度。在火焰长度范围内，归一化后的煤粉颗粒质量满足如下公式：

C_f＝e^a(60-x)+b

其中，C_f为归一化后的煤粉质量；a、b为模型中的常数，根据如下边界条件来确定：

在窑头处(即熟料出口处)认为C_f＝1；根据所采集的窑皮长度，认为在该位置处C_f＝煤粉中的灰分；从窑尾(即热生料入窑处)到窑皮长度所在的位置，认为C_f始终等于煤粉中的灰分。

根据煤粉颗粒质量变化公式，认为在对应的x处，煤粉放热量如下所示：

其中，m_f为窑头喂煤量，kg/s；ΔH_f为煤粉工业分析的低位放热量，J/kg。

根据本发明所述的仿真方法，所述的步骤(2)中的熟料矿物形成模型如下所示：

其中，Ca2O3、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO分别是生料中碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙的质量分数，％；C2S、C3A、C4AF、C3S分别是熟料中硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的质量分数，％；M_CaCO3、M_SiO2、M_Al2O3、M_Fe2O3、M_CaO、M_C2S、M_C3A、M_C4AF、M_C3S分别是碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的摩尔质量，g/mol；k_CaCO3、k_C2S、k_C3A、k_C4AF、k_C3S分别是碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的速率，1/s。

根据矿物反应进程，反应放出的热量如下所示：

其中，ΔH_CaCO3、ΔH_C2S、ΔH_C3A、ΔH_C4AF、ΔH_C3S分别为碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的反应热，J/kg。

各反应的反应速率表达式如下：

k_j＝A_jexp(-E_j/RT_s)

其中，A_j为反应j指前因子，s-1；E_j为反应j的活化能，J/(mol·K)；j则代表了碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙五个反应。

五个反应的A_j和E_j分别如下表所示。

顺序	反应	Aj	Ej	ΔHj
					1	CaCO3＝CaO+CO2	1.18E+06	1.85E+05	1.78E+06
2	2CaO+SiO2＝C2S	1E+07	2.34E+05	-1.124E+06
					3	C2S+CaO＝C3S	1E+08	4.2E+05	8.01E+04
4	3CaO+Al2O3＝C3A	1E+08	3.1E+05	-4.34E+04
					5	C3A+Fe2O3+CaO＝C4AF	1E+08	3.3E+05	-2.278E+05

上述模型，尤其是煤粉燃烧模型，结合每个水泥企业的实际情况，对煤粉质量变化和放热量的变化进行了预测。再结合传热模型、料床运动模型和矿物反应模型，实现对回转窑内气相、物料、内壁面、外壁面温度变化趋势，窑内物料运动速度、停留时间、高度变化趋势，煤粉质量及放热量变化趋势，熟料化学成分及矿物含量变化趋势等模拟仿真。

本发明中所有模型计算过程所涉及的边界条件都是可以通过现场检测获取，部分的模型参数，则是经验常数。所有模型方程都是微分方程，属于过程模拟模型，变量多指代的内容与具体物理位置有关。

实施例

国内某2500吨/天水泥熟料生产线，主要设备和工艺参数、边界条件如表1所示。基于表1所示参数和本发明所阐述的仿真方法计算步骤，应用本发明所阐述的数学模型，计算该生产线回转窑一维温度场分布示意图、煤粉燃烧放热量变化示意图、回转窑熟料化学成分变化示意图和回转窑熟料矿物成分变化示意图，分别如图1～图4所示。分别和实际测试结果进行比较，以对本发明所阐述方法的准确性进行验证。

表1实施例基本参数和边界条件。

图1为实施例计算结果回转窑一维温度场示意图。计算所得参数和实际检测参数的对比如表2所示。由表2可知，实施例所求得温度与实际值的误差均在2％以内，具有非常高的准确性。这间接表明图2所示煤粉燃烧放热量变化示意图的准确性，说明本发明所提出的煤粉燃烧模型具有较高的准确性。

表2实施例计算回转窑温度与实际检测温度的对比

参数	计算值/K	实际值/K	差值
				窑尾气体温度	1313	1330	17
窑头物料温度	1697	1703	6
				外壁面最高温度	489.8	493	3.2

图3为实施例计算结果回转窑熟料化学成分变化趋势，主要关注氧化钙在窑头的含量，即熟料中游离氧化钙的值；结合图4所示实施例计算结果回转窑熟料矿物成分变化趋势，主要关注四个矿物在窑头的含量。上述五个参数的计算值与实际测试值如表3所示。由表3可知，上述表征水泥回转窑熟料质量的五个参数的计算值与实际值非常接近，表明所述模型的准确性，基于上述模型形成的方法完全可用于熟料质量的准确预测。

表3实施例计算结果熟料质量计算值与实际值的对比。

参数	计算值/％	实际值/％	差值/％
				游离氧化钙	1.196	1.10	0.096
硅酸三钙	54.77	55.10	0.33
				硅酸二钙	19.58	19.82	0.24
铝算三钙	7.883	7.87	0.013
				铁铝酸四钙	10.59	10.58	0.01

Claims (7)

1.一种预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，包括如下步骤：

(1)采集拟预测熟料煅烧质量的回转窑的相关信息，包括回转窑长度、外径、耐火保温材料厚度、斜度、转速等作为建立相关回转窑数学模型的基础；

(2)建立水泥回转窑内的一维数学模型，该过程中创新性地提出了煤粉燃烧模型，并包括传热模型、料床运动模型和熟料矿物化学反应模型，分别用以模拟回转窑内气相、物料、窑壁以及环境之间的传热传质情况，回转窑内物料运动情况，窑内煤粉燃烧情况和熟料矿物化学反应过程；

(3)采集水泥回转窑实际生产部分数据，包括喂料量、喂煤量、入窑生料温度、入窑生料化学组分、二次风温度、回转窑转速、窑皮长度作为数学模型的边界条件；

(4)根据所述一维数学模型和边界条件，计算得到回转窑内烟气温度、物料温度、料床高度、壁面温度、物料化学成分、熟料矿物含量等随回转窑长度的变化情况；

(5)根据步骤(4)中的仿真结果，所预测的熟料质量为窑头位置的f-CaO含量和C3S、C2S、C3A、C4AF矿物含量，根据预测结果对实际生产操作进行优化和调整。

2.如权利要求1所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

所述的步骤(2)中的传热模型如下所示：

$\begin{array}{c}{m}_s{\mathrm{Cp}}_s\frac{{\mathrm{dT}}_s}{dx}={\mathrm{\σA}}_{rgs}\left({\mathrm{\ϵ}}_s+1\right)\left(\frac{{\mathrm{\ϵ}}_g{T_g}^4-{\mathrm{\α}}_g{T_s}^4}{2}\right)+h_{cgs}{A}_{cgs}\left(T_g-T_s\right)+{\mathrm{\σA}}_{rws}{\mathrm{\ϵ}}_w{\mathrm{\ϵ}}_s\left(1-{\mathrm{\ϵ}}_g\right)\mathrm{\Ω}\left({T_w}^4-{T_s}^4\right)\\ +h_{cws}{A}_{cws}\left(T_w-T_s\right)+Q_c\end{array};$

$\begin{array}{c}{m}_g{\mathrm{Cp}}_g\frac{{\mathrm{dT}}_g}{dx}=-{\mathrm{\σA}}_{rgs}\left({\mathrm{\ϵ}}_s+1\right)\left(\frac{{\mathrm{\ϵ}}_g{T_g}^4-{\mathrm{\α}}_g{T_s}^4}{2}\right)-h_{cgs}{A}_{cgs}\left(T_g-T_s\right)-{\mathrm{\σA}}_{rgw}\left({\mathrm{\ϵ}}_w+1\right)\left(\frac{{\mathrm{\ϵ}}_g{T_g}^4-{\mathrm{\α}}_g{T_w}^4}{2}\right)\\ -h_{cgw}{A}_{cgw}\left(T_g-T_w\right)+Q_f\end{array};$

$\begin{array}{c}{\mathrm{\σA}}_{rws}{\mathrm{\ϵ}}_w{\mathrm{\ϵ}}_s\left(1-{\mathrm{\ϵ}}_g\right)\mathrm{\Ω}\left({T_w}^4-{T_s}^4\right)+h_{cws}{A}_{cws}\left(T_w-T_s\right)+{\mathrm{\σA}}_{rgw}\left({\mathrm{\ϵ}}_w+1\right)\left(\frac{{\mathrm{\ϵ}}_g{T_g}^4-{\mathrm{\α}}_g{T_w}^4}{2}\right)+h_{cgw}{A}_{cgw}\left(T_g-T_w\right)\\ =\frac{2{\mathrm{\πk}}_r}{\ln \left(\frac{R+e_r}{R}\right)}\left(T_w-T_i\right)\end{array};$

$\frac{2{\mathrm{\πk}}_r}{\ln \left(\frac{R+e_r}{R}\right)}(T_w-T_i)=h_{ci0}{A}_i(T_i-T_o)+{\mathrm{\σA}}_i{\mathrm{\ϵ}}_w({T_i}^4-{T_o}^4);$

其中，T_s、T_g、T_w、T_i、T_o分别表示物料、气体、内壁面、外壁面和环境的温度，K；m_s、m_g分别表示物料和气体的质量，kg/s；Cp_s、Cp_g分别表示物料和气体的比热容，J/(kg·K)；ε_s、ε_g、ε_w分别表示物料、气体和壁面的辐射系数；α_g为气体的吸收率；h_cgs、h_cgw、h_cws、h_cio分别为气体和物料之间、气体和内壁面之间、内壁面和物料之间、外壁面和环境之间的对流换热系数，J/(m²·K)；Q_c和Q_f分别是熟料矿物形成过程反应放热量和煤粉燃烧放热量，J；A_rgs、A_cgs、A_rgw、A_cgw、A_rws、A_cws、A_i分别为气体和固体间的辐射换热面积、气体和固体间的对流换热面积、气体和内壁面之间的辐射换热面积、气体和内壁面之间的对流换热面积、内壁面和固体之间的辐射换热面积、内壁面和固体之间的对流换热面积及外截面积，m²；k_r为耐火材料的导热系数，W/(m·K)；σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数，其值为5.676×10^-8W/(m²·K⁴)；R为回转窑内径的半径，m；e_r为耐火材料的厚度，m；Ω是与窑内壁面和料床有关的空间系数；x为回转窑的轴向距离，m。

3.如权利要求1所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

所述的步骤(2)中的料床运动模型如下所示：

$\frac{dh}{dx}=tan\mathrm{\β}\[\frac{tan\mathrm{\α}}{\sin \mathrm{\β}}-\frac{3{\mathrm{\φ}}_v}{4{\mathrm{\πnR}}^3}{(\frac{2h}{R}-\frac{h^2}{R^2})}^{-3/2}\];$

$u_s=K\frac{{\mathrm{\αR}}^2}{h^{2}cos\mathrm{\β}+\left(2h\sqrt{2hR-h^2}\right)\sin \mathrm{\β}};$

其中，h为物料形成的料床高度，m；u_s为物料的运动速度，m/s；α为回转窑斜度，rad；β为回转窑内物料的休止角，rad；φ_v为物料的体积流量，m3/s；n为回转窑转速，rad/s；K为料床运动的特征系数。

4.如权利要求1所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

所述的步骤(2)中的煤粉燃烧模型如下所示：

认为在水泥回转窑内，火焰长度为窑皮长度。在火焰长度范围内，归一化后的煤粉颗粒质量满足如下公式：

C_f＝e^a(60-x)+b

其中，C_f为归一化后的煤粉质量；a、b为模型中的常数，根据如下边界条件来确定：

在窑头处(即熟料出口处)认为C_f＝1；根据所采集的窑皮长度，认为在该位置处C_f＝煤粉中的灰分；从窑尾(即热生料入窑处)到窑皮长度所在的位置，认为C_f始终等于煤粉中的灰分。

根据煤粉颗粒质量变化公式，认为在对应的x处，煤粉放热量如下所示：

$Q_f=m_f{\mathrm{\ΔH}}_f\frac{{\mathrm{dC}}_f}{dx}$

其中，m_f为窑头喂煤量，kg/s；ΔH_f为煤粉工业分析的低位放热量，J/kg。

5.如权利要求1所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

所述的步骤(2)中的熟料矿物形成模型如下所示：

$\frac{\∂CaCO3}{\∂x}=\[-k_{CaCO3}\left(CaCO3\right)M_{CaCO3}\]/u_s;$

$\frac{\∂SiO2}{\∂x}=\[-k_{C2S}\left(SiO2\right){\left(CaO\right)}^2{M}_{SiO2}\]/u_s;$

$\frac{\∂Al2O3}{\∂x}=\[-k_{C3A}\left(Al2O3\right){\left(CaO\right)}^3{M}_{Al2O3}\]/u_s;$

$\frac{\∂Fe2O3}{\∂x}=\[-k_{C4AF}\left(C3A\right)\left(Fe2O3\right)\left(CaO\right)M_{Fe2O3}\]/u_s;$

$\begin{array}{c}\frac{\∂CaO}{\∂x}=\[k_{CaCO3}\left(CaCO3\right)M_{CaO}-k_{C3S}\left(CaO\right)\left(C2S\right)M_{CaO}-2k_{C2S}\left(SiO2\right){\left(CaO\right)}^2{M}_{CaO}\\ -3k_{C3A}{\left(CaO\right)}^3\left(Al2O3\right)M_{CaO}-k_{C4AF}\left(C3A\right)\left(CaO\right)\left(Fe2O3\right)M_{CaO}\]/u_s\end{array};$

$\frac{\∂C2S}{\∂x}=\[k_{C2S}\left(SiO2\right){\left(CaO\right)}^2{M}_{C2S}-k_{C3S}\left(C2S\right)\left(CaO\right)M_{C2S}\]/u_s;$

$\frac{\∂C3A}{\∂x}=\[k_{C3A}\left(Al2O3\right){\left(CaO\right)}^3{M}_{Al2O3}\]/u_s;$

$\frac{\∂C4AF}{\∂x}=\[k_{C4AF}\left(Fe2O3\right)\left(CaO\right)\left(C3A\right)M_{C4AF}\]/u_s;$

$\frac{\∂C3S}{\∂x}=\[k_{C3S}\left(CaO\right)\left(C2S\right)M_{C3S}\]/u_s;$

其中，Ca2O3、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO分别是生料中碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙的质量分数，％；C2S、C3A、C4AF、C3S分别是熟料中硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的质量分数，％；M_CaCO3、M_SiO2、M_Al2O3、M_Fe2O3、M_CaO、M_C2S、M_C3A、M_C4AF、M_C3S分别是碳酸钙、氧化硅、氧化铝、氧化铁、氧化钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙的摩尔质量，g/mol；k_CaCO3、k_C2S、k_C3A、k_C4AF、k_C3S分别是碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的速率，1/s。

6.如权利要求1所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

根据矿物反应进程，反应放出的热量如下所示：

$Q_c=m_s\[-{\mathrm{\ΔH}}_{CaCO3}\frac{dCaCO3}{dx}-{\mathrm{\ΔH}}_{C2S}\frac{dC2S}{dx}-{\mathrm{\ΔH}}_{C3A}\frac{dC3A}{dx}-{\mathrm{\ΔH}}_{C4AF}\frac{dC4AF}{dx}-{\mathrm{\ΔH}}_{C3S}\frac{dC3S}{dx}\]$

其中，ΔH_CaCO3、ΔH_C2S、ΔH_C3A、ΔH_C4AF、ΔH_C3S分别为碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙进行反应的反应热，J/kg。

7.如权利要求6所述的预测水泥回转窑熟料煅烧质量的一维仿真方法，其特征在于：

各反应的反应速率表达式如下：

k_j＝A_jexp(-E_j/RT_s)；

其中，A_j为反应j指前因子，s-1；E_j为反应j的活化能，J/(mol·K)；j则代表了碳酸钙、硅酸二钙、铝酸三钙、铁铝酸四钙、硅酸三钙五个反应。