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前沿應(yīng)用|富油煤高溫?zé)峤夂舜殴舱耠x線法物性參數(shù)檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2024-08-07 14:42

富油煤是集煤、油、氣屬性于一身的煤基油氣資源,針對(duì)國內(nèi)“相對(duì)富煤、缺油、少氣”的能源稟賦,開發(fā)富油煤對(duì)緩解我國緊張的油氣資源供應(yīng)局勢(shì)、實(shí)現(xiàn)煤炭的綠色開發(fā)和低碳利用具有重要的意義。

富油煤含有熱解可生成油氣的富氫結(jié)構(gòu),如脂肪結(jié)構(gòu)的側(cè)鏈與橋鍵及縮合芳香核周緣的弱鍵結(jié)構(gòu);富油煤多形成于陸相沉積物供應(yīng)穩(wěn)定、氣候溫暖濕潤、強(qiáng)還原條件下的沉積環(huán)境;孔隙結(jié)構(gòu)影響富油煤的熱解反應(yīng)效率、焦油析出和油氣運(yùn)移[1-2]。

煤炭地下原位熱解示意圖

雖然近年來國內(nèi)有關(guān)富油煤的研究如火如荼,但對(duì)于富油煤的熱解特性、孔隙結(jié)構(gòu)演化規(guī)律還有待進(jìn)一步研究挖掘。

實(shí)驗(yàn)方案如下:

1) 選擇油含量較高的煤樣,進(jìn)行試驗(yàn)。

2) 首先將樣品120℃烘干冷卻,利用低場(chǎng)核磁共振進(jìn)行基底信號(hào)的測(cè)試。然后高壓飽水測(cè)試核磁共振飽水信號(hào)。

3) 將煤樣放入高溫?zé)峤夥磻?yīng)器中。熱解反應(yīng)器升溫加熱,升溫到300℃保持一小時(shí)。

4) 收集熱解產(chǎn)物并稱重。

5) 樣品取出降溫,利用低場(chǎng)核磁共振測(cè)試基底信號(hào),然后高壓飽水測(cè)試核磁共振飽水信號(hào)。

6) 重復(fù)步驟3-4,升溫到400、500及600℃,完成實(shí)驗(yàn)測(cè)試,分別記錄核磁信號(hào)及熱解產(chǎn)物重量。

實(shí)驗(yàn)方案數(shù)據(jù)分析:

通過以上高溫?zé)峤夂舜殴舱耠x線法,對(duì)富油煤進(jìn)行物性參數(shù)的檢測(cè),通過核磁基底信號(hào)、飽水信號(hào),以及熱解產(chǎn)物質(zhì)量,可以得到富油煤在熱解過程中不同溫度下的油氣產(chǎn)出特征及孔隙發(fā)育情況。

孔隙發(fā)育的變化直接影響著油煤內(nèi)部的熱導(dǎo)傳輸、熱解產(chǎn)物的產(chǎn)出,孔隙度、孔徑分布的測(cè)試分析對(duì)富油煤的熱解機(jī)理的研究十分重要[3-4]。

富油煤在不同熱解溫度下的產(chǎn)油規(guī)律,測(cè)定熱解后的核磁微觀孔隙結(jié)構(gòu)及孔徑分布特征,可以進(jìn)一步分析富油煤在高溫?zé)峤庀碌目紫抖?、孔徑分布以及裂隙演化?guī)律,揭示富油煤微觀孔隙結(jié)構(gòu)和熱解產(chǎn)物在不同溫度條件下的響應(yīng)機(jī)制。為富油煤原位熱解的現(xiàn)場(chǎng)工藝開發(fā)提供參考依據(jù),具有指導(dǎo)意義。

 此外由于低場(chǎng)核磁共振可以對(duì)氫元素進(jìn)行單獨(dú)激發(fā),每次高溫?zé)峤夂?,煤樣的氫信?hào)都會(huì)發(fā)生損耗,通過熱解前后基底信號(hào)的差值,可以得到富油煤氫含量的變化,雖然富油煤高溫?zé)峤猱a(chǎn)物較為多樣復(fù)雜,但是氫含量越高往往富油煤的熱解產(chǎn)量也越高,可以作為煤樣快速篩選的指標(biāo)。

如您對(duì)以上應(yīng)用感興趣

歡迎咨詢:15618820062

[1]耿濟(jì)世, 王雙明, 孫強(qiáng),等. 富油煤熱解特性及其孔裂隙結(jié)構(gòu)演化規(guī)律[J].煤田地質(zhì)與勘探, 2024, 52(7):1.

[2] Chang Z, Wang C, Kuang W, et al. Product characterization and pore structure evolution of a tar-rich coal following pyrolysis under nitrogen, steam/nitrogen, and oxygen/nitrogen atmospheres[J]. Journal of Analytical and Applied Pyrolysis, 2024, 180.

[3]暢志兵, 王楚楚, 曠文昊等. 黏結(jié)性對(duì)富油煤熱解孔隙結(jié)構(gòu)演變及滲流的影響研究[J].煤田地質(zhì)與勘探, 2024, 52(7):54-63.

[4] Fan J, Du M, Liu L,et al. Macerals particle characteristics analysis of tar-rich coal in northern Shaanxi based on image segmentation models via the U-Net variants and image feature extraction[J]. Fuel, 2023, 341:127757-.

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