KR101100589B1 - 코크스의 고온 강도 예측방법 - Google Patents
코크스의 고온 강도 예측방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 의한 코크스의 고온 강도 예측방법은, 소정의 시험로 조건에서 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조하는 단계, 상기 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 제조된 각 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들을 수집하는 단계, 상기 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치와 상기 실측 데이터들을 비교하여 코크스의 고온 강도 예측모델을 구하는 단계 및 상기 코크스의 고온 강도 예측모델에 의하여 코크스의 고온 강도를 예측하는 단계를 포함한다.
이에 따르면, 본 발명은 단일 탄종의 원료석탄들의 가중 평균치를 이용하여 용이하게 코크스의 고온 강도를 정확하게 예측할 수 있으므로, 코크스 품질 예측식의 조업 활용도가 증대되고, 실제 조업결과로 얻어진 고온 강도 데이터들에 근거하여 코크스의 고온 강도를 예측할 수 있으므로 공정의 특성이 잘 반영되고 예측 정도가 매우 높으며 조업여건 변화에 따라 쉽게 예측모델을 보완할 수 있는 이점이 있다.
원료석탄, CSR
Description
본 발명은 코크스의 고온 강도 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 배합탄으로 제조된 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들과 배합에 사용된 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도와의 상관관계로부터 코크스의 고온 강도의 예측모델을 구할 수 있는 코크스의 고온 강도 예측방법에 관한 것이다.
일반적으로 고로 제철법에 있어 코크스의 사용은 필수적이고, 고강도의 코크스가 안정적으로 공급하기 위하여 원료석탄의 배합설계 과정에서 다양한 배합지표를 활용하게 된다.
높은 미분탄 사용비(Pulverized coal injection ratio), 낮은 코크스비(Coke rate)로 운전되는 대형 고로에서는 코크스의 기계적 강도를 나타내는 상온 강도 뿐만 아니라, 고온 및 화학반응에 대한 저항을 나타내는 반응성 지수(CRI, Coke reactivity index), 고온 강도(Coke strength after CO2 reaction, 이하 'CSR'라 함) 등과 같은 지수도 매우 중요한 지표이다.
하지만, 원료석탄이 배합되어 건류되는 코크스로의 환경상, 단일 탄종 간 배합성의 차이로 인해 예측식과 실측 데이터와 차이가 나게 되어 고온 강도(CSR)에 대한 예측이 어려워지고 그로 인해 코크스의 고온 강도에 관한 품질이 목표로 하는 범위를 벗어나는 경우가 발생하는 문제가 있다.
또한, 코크스의 고온강도를 예측하기 위해 원료석탄의 배합설계 과정에서 활용하는 다양한 배합지표들을 분석하는 데에 많은 시간이 소요되어 예측식을 도출하기가 어려운 문제가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 배합탄으로 제조된 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들과 배합에 사용된 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도와의 상관관계로부터 코크스의 고온 강도의 예측모델을 구할 수 있는 코크스의 고온 강도 예측방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 코크스의 고온 강도 예측방법은, 소정의 시험로 조건에서 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조하는 단계, 상기 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 제조된 각 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들을 수집하는 단계, 상기 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치와 상기 실측 데이터들을 비교하여 코크스의 고온 강도 예측모델을 구하는 단계 및 상기 코크스의 고온 강도 예측모델에 의하여 코크스의 고온 강도를 예측하는 단계를 포함한다.
또한 상기 코크스의 고온 강도 예측모델은 하기의 수학식을 만족할 수 있다.
<수학식>
CSRe = 4.1 + 0.95×∑wi×CSRi
(상관계수 R2가 0.88 이상)
[여기서, CSRe는 코크스의 예측 고온 강도(%), wi는 원료석탄의 배합비, CSRi 는 단일 탄종의 고온 강도(%)]
또한, 상기 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.0±0.3%, 시험로의 온도: 1100℃, 장입시간: 시험로의 중심부 온도가 900℃ 도달 후 2시간일 수 있다.
본 발명에 의한 코크스의 고온 강도 예측방법에 의하면, 단일 탄종의 원료석탄들의 가중 평균치를 이용하여 용이하게 코크스의 고온 강도를 정확하게 예측할 수 있으므로, 코크스 품질 예측식의 조업 활용도가 증대되는 이점이 있다.
또한, 실제 조업결과로 얻어진 고온 강도 데이터들에 근거하여 코크스의 고온 강도를 예측할 수 있으므로 공정의 특성이 잘 반영되고 예측 정도가 매우 높으며 조업여건 변화에 따라 쉽게 예측모델을 보완할 수 있다.
또한, 이러한 예측모델을 컴퓨터 등에 적용하여 배합공정의 자동화를 시킬 수 있어 코크스 제조원가를 절감할 수 있는 이점이 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하면 다음과 같다.
고로에 투입된 코크스는 철광석을 고로 내에서 녹이는 열원인 동시에 철분을 철광석에서 분리시키는 환원제의 역할을 할 뿐만 아니라, 고로 하부로부터 상부로 흐르는 열풍의 통기성을 유지하는 역할을 하기 때문에, 고강도의 코크스를 안정적으로 공급하는 것은 고로 조업의 기본적 요구 사항이며, 코크스의 품질관리를 위해 코크스의 반응성 지수나 고온 강도를 정확하게 예측하는 것이 무엇보다 중요하다.
상기와 같은 고강도의 코크스를 안정적으로 획득하기 위해서 원료석탄의 배합설계 과정에서 다양한 배합지표를 활용하게 된다.
이와 같은 배합지표로는 석탄의 탄화도를 나타내는 지표로 휘발분(VM, Volatile Matter), 강도지수(SI, Strength Index), 비트리나이트 평균반사율(RM, Mean Reflectance of Vitrinite of Coal Texture) 등이 있고, 점결성을 나타내는 지표로 유동도(LMF, Log Maximum Fluidity), 조직평형지수(CBI, Composition Balance Index), 전팽창(TD, Total Dilatation), 총 불활성성분(TI, Total Inert) 등이 있으며, 그 밖에 회분(ASH) 등이 있다.
상기 배합지표들이 소정의 배합범위에 들도록 배합하여 코크스의 품질 조건, 예를 들면 제조된 코크스의 반응성 지수(CRI, Coke reactivity index), 고온 강도(CSR)가 목표 범위에 들도록 고려하여 원료석탄의 배합 설계를 행한다.
본 발명에서는 고품질의 코크스를 안정적으로 확보하기 위하여, 단일 탄종의 원료석탄을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조한 후, 제조된 각 코크스의 고온 강도(CSR)의 실측 데이터들과 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도(CSR)의 가중평균치를 비교하여, 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치로부터 코크스의 고온 강도의 실측 데이터에 관한 회귀계수를 구하여 예측모델을 구함으로써, 코크스의 고온 강도를 예측하는 방법을 제안한다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 코크스의 고온 강도 예측방법에 따르면, 소정의 시험로 조건에서 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조한다.
이 때, 상기 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 제조된 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들을 수집한다.
상기와 같이 수집한 실측 데이터들에 대한 통계적 유의수준을 분석하여 상기 실측 데이터들과 상기 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치의 관계에 관한 코크스의 고온 강도 예측모델을 구하게 된다.
표 1은 소정의 시험로 조건에서 15종의 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조한 후, 제조된 각 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들 및 가중 평균치을 나타내는 표이다.
여기서, 상기 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.0±0.3%, 시험로의 온도(건류온도): 1100℃, 장입시간: 시험로의 중심부 온도가 900℃ 도달후 2시간으로 하였다.
구체적으로 40kg의 원료석탄이 장입되는 코크스 시험로에서 15종의 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비, 즉 14회에 걸친 서로 다른 배합비로 배합하여 건류하였다.
예를 들어, 1회째의 배합의 경우, 단일탄종 H, I, J, K, L, N을 각각 30 : 30 : 10 : 10 : 10 : 10 (%)의 배합비로 배합한 것이고, 2회째의 배합의 경우, 단일탄종 D, H, I, J, K, L, N을 각각 20 : 21.4 : 21.4 : 7.1 : 10 : 10 : 10(%)의 배합비로 배합한 것이다.
이와 같이 여러 종의 단일 탄종의 원료석탄들을 총 14회에 걸쳐 서로 다른 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조한 후, 제조된 코크스의 고온 강도(CSR)의 실측 데이터들을 수집한다. 예를 들면, 1회째의 배합의 경우 제조된 코크스의 고온 강도(CSR)의 실측 데이터는 60.6(%)가 되고, 2회째의 배합의 경우 제조된 코크스의 고온 강도(CSR)의 실측 데이터는 56.4(%)가 된다.
한편, 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중 평균치를 구하면 다음과 같다.
여기서, CSRavg는 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중 평균치(%), wi는 원료석탄의 배합비, CSRi는 단일 탄종의 고온 강도(%)이다. 즉, 예를 들어 1회째의 배합의 경우, 상기 수학식 1에 의할 때, 0.3×65.3 + 0.3×63.2 + 0.1×64.6 + 0.1×68.2 + 0.1×52.7 + 0.1×35.0 = 60.6 이므로 CSRavg 값은 60.6 (%) 가 된다.
이와 같이, 각 회마다의 CSRavg를 계산해보면, 각 회마다의 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중 평균치(CSRavg)가 실측 데이터와 일치하지 않음을 파악할 수 있다.
이처럼 이론적으로 산출한 가중 평균치(CSRavg)가 실측 데이터와 차이가 나는 것은 원료석탄이 배합되어 건류되는 코크스로 내 환경에서 단일 탄종 간 배합성에서 차이가 있기 때문이다.
따라서, 상기 각 단일 탄종의 원료석탄의 고온 강도의 가중평균치(CSRavg)와 상기 실측 데이터들을 비교하여 코크스의 고온 강도 예측모델을 구한다.
구체적으로, 상기 실측 데이터들과 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치(CSRavg)를 비교하여 단계별 회귀분석(Stepwise regression analysis)으로 분석하여, 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치(CSRavg)로부터 코크스의 고온 강도의 실측 데이터에 미치는 회귀계수를 구하여 예측모델을 구하였다.
회귀분석을 통해 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치(CSRavg)와 제조된 코크스의 예측 고온 강도 사이의 소정의 예측모델이 구해지고, 상기 예측모델은 하기의 수학식 2를 만족하게 된다.
(상관계수 R2가 0.88 이상)
여기서, CSRe는 코크스의 예측 고온 강도(%), wi는 원료석탄의 배합비, CSRi는 단일 탄종의 고온 강도(%)를 의미한다.
도 1은 상기 수학식 2를 만족하는 예측모델을 이용한 CSR 예측값과 실측값 사이의 관계를 나타내는 그래프로서, 직선 L는 CSR 예측값과 실측값이 동일한 값을 나타내는 직선이다.
도 1을 참조하면, A 지점의 경우 CSR 예측값은 약 55.5%, 실측값은 약 56%이고, B 지점의 경우 CSR 예측값은 약 57.5%, 실측값은 약 56.5% 정도이다.
도 1에서 확인할 수 있듯이 A 지점, B 지점 및 그 밖의 지점들이 전체적으로 직선 L 근방에 밀집하고 있으므로, 상기 수학식 2를 만족하는 예측모델을 이용한 예측값과 실측값의 차이는 거의 없음을 알 수 있다.
따라서, 상기 예측모델을 이용하여 예측된 코크스의 고온 강도(CSR) 값이 원하는 코크스 품질조건을 만족하면 잘된 배합으로 간주하고, 예측된 값이 원하는 고온 강도(CSR)를 벗어나는 경우에는 잘못된 배합으로 판단하여 원료석탄의 배합비를 조정하여 원하는 코크스 품질조건을 만족시킬 수 있게 된다.
상기 예측모델을 이용하면 단일 탄종의 원료석탄들의 가중 평균치를 이용하여 용이하게 코크스의 고온 강도를 정확하게 예측할 수 있으므로, 코크스 품질 예측식의 조업 활용도가 증대되는 이점이 있다.
또한, 실제 조업결과로 얻어진 고온 강도 데이터들에 근거하여 코크스의 고온 강도를 예측할 수 있으므로 공정의 특성이 잘 반영되고 예측 정도가 매우 높으며 조업여건 변화에 따라 쉽게 예측모델을 보완할 수 있다.
또한, 이러한 예측모델을 컴퓨터 등에 적용하여 배합공정의 자동화를 시킬 수 있어 코크스 제조원가를 절감할 수 있는 이점이 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 예측모델을 이용한 CSR 예측값과 실측값 사이의 관계를 나타내는 그래프이다.
Claims (3)
- 소정의 시험로 조건에서 단일 탄종의 원료석탄들을 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 코크스를 제조하는 단계;상기 복수의 배합비로 배합 및 건류하여 제조된 각 코크스의 고온 강도의 실측 데이터들을 수집하는 단계;상기 각 단일 탄종의 원료석탄들의 고온 강도의 가중평균치와 상기 실측 데이터들을 비교하여 코크스의 고온 강도 예측모델을 구하는 단계; 및상기 코크스의 고온 강도 예측모델에 의하여 코크스의 고온 강도를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 코크스의 고온 강도 예측방법.
- 청구항 1에 있어서,상기 코크스의 고온 강도 예측모델은 하기의 수학식을 만족하는 것을 특징으로 하는 코크스의 고온 강도 예측방법.<수학식>CSRe = 4.1 + 0.95×∑wi×CSRi(상관계수 R2가 0.88 이상)[여기서, CSRe는 코크스의 예측 고온 강도(%), wi는 원료석탄의 배합비, CSRi는 단일 탄종의 고온 강도(%)]
- 청구항 1에 있어서,상기 소정의 시험로 조건은, 장입밀도: 750kg/m3, 시험로 내 수분: 8.0±0.3%, 시험로의 온도: 1100℃, 장입시간: 시험로의 중심부 온도가 900℃ 도달 후 2시간인 것을 특징으로 하는 코크스의 고온 강도 예측방법.
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