高温熔渣余热回收中直接固-固热交换的传热特性

《International Communications in Heat and Mass Transfer》：Heat transfer characteristics of direct solid-solid heat exchange for waste heat recovery from high-temperature slags

　　

- 提供了移动床中钢渣热回收的系统性传热数据。
- 提出了一种基于机理的移动床传热预测模型。
- 所提模型无需经验拟合，验证了广泛的适用范围。
- 揭示了关键参数变化背后的主导传热机理。

引言

从高温颗粒状炉渣中回收余热，作为实现节能、减排和环境可持续性的重要举措，近年来已成为主要的研究热点[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]。用于高温固体颗粒热回收的设备主要包括固定床、流化床和移动床[9]。以往研究对比了三种不同类型的热回收设备，并指出与流化床相比，虽然移动床的传热系数较低，但在结构紧凑、成本低、能量损失小和热源清洁方面可能更具优势[11]、[12]。因此，研究重点已转向基于直接固-固热交换的移动床，用于从高温固体颗粒中回收余热，旨在深入理解传热特性并增强固体颗粒与冷却壁面之间的传热性能[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]。

图1展示了基于直接固-固热交换的移动床典型配置，其中高温颗粒在重力驱动下于受限空间内流动，而冷却流体（如冷却水）则流过内部浸没管。目前，通过移动床直接固-固热交换实现的余热回收仍处于实验室和试点阶段，这主要是由于实验数据有限、对主导传热机理的理解不足，以及缺乏可靠的工程设计和应用预测模型[9]。

在移动床直接固-固热交换设备的余热回收过程中，可识别以下传热机理[2]、[18]、[19]、[20]：通过固体本身的热传导；通过两颗粒之间或颗粒与壁面之间接触区域的热传导；向间隙流体或从间隙流体进行的热传导；流体对流传热（由于颗粒速度通常较低，可忽略不计）；颗粒表面之间以及相邻空隙之间的辐射传热（在低于700 K时温度条件下可忽略不计）[1]、[9]、[21]。从实验测试角度来看，对以上每个不同传热途径的传热特性进行量化实际上是难以实现的。因此，以往实验研究旨在确定颗粒床层与冷却表面之间的总传热系数（h_overall），但未能识别在给定运行条件下哪种机理占主导，更重要的是，主导机理如何随条件变化而转变。缺乏这种机理理解，增强传热性能的努力必然只能是经验性的，工程优化策略的理性设计从根本上受到制约。

Yu等研究组[6]、[7]、[10]、[13]基于移动床传热实验系统开展了实验研究。在其工作中，使用了直径小于3 mm的高炉炉渣颗粒，操作温度为300–700 °C，炉渣颗粒下降速度为0.5–2 mm/s。结果表明，所获得的h_overall在约65–220 W/(m2·K)的较宽范围内，取决于不同的实验条件和浸没管的排列方式（顺排或错排）。Liu等[15]研究了高温烧结矿和球团矿在MBHR设备中的传热性能。颗粒直径为0–10 mm、10–20 mm和20–30 mm，颗粒下降速度为0.5–1.3 mm/s，操作温度为200–600 °C。报道的总传热系数约为10–100 W/(m2·K)。以往工作[2]、[9]、[22]已确认了移动床传热中的关键影响因素。结果表明，h_overall随dp减小而增大，随vs增大而增大。与顺排管排列相比，错排排列可以提高传热效率。然而，对于工程应用至关重要的几个问题仍未解决。Liu等[15]报道的h_overall值（10–100 W/(m2·K)）似乎略低于Yu等[10]、[13]报道的值（65–220 W/(m2·K)），即使考虑到实验条件的差异，这也给寻求可靠参考值的设计工程师带来了相当大的不确定性。此外，大多数研究采用了窄筛分的颗粒级配，而工业颗粒废料流的特征是宽而连续的尺寸分布，这直接影响堆积结构、流动行为和传热[16]。这些考虑因素促使需要在忠实再现工业实践的条件下获取实验数据，使用具有其固有材料特性的实际工业废料材料，并独立量化这些材料特性。

颗粒与冷却表面之间的传热系数对于MBHR回收设备的设计和优化非常重要。然而，如上所述，可用结果相当有限，并存在上述讨论中提到的差异。实际上，获取可靠的h_overall值是相当复杂的任务。这是因为，一方面，经典热电偶测量的是空气温度和颗粒表面温度的复杂平均值，这受局部流动条件的影响；另一方面，由于颗粒与冷却表面接触不均匀以及颗粒混合不良，设备出口处颗粒的热分布是不均匀的。此外，实验运行条件可能与工程实际条件存在一定差异。近年来，作者的研究组与工业合作伙伴合作，一直开展移动床直接固-固热回收工程项目，并已获得第一手工程数据。我们发现，作者掌握的早期工程尝试的初步数据表明，某些报道的h_overall似乎高于实际情况。在设计中依赖这种高估可能会导致项目失败和重大经济损失。因此，优先获取准确且具有代表性的实际工程条件下的实验传热数据至关重要。

从实验数据到可靠的工程设计，不可避免地需要稳健的理论分析和传热预测模型。表1列出了带有浸没冷却管的移动床传热关联式[9]。这些关联式通常采用两种方法之一建立。第一种基于无量纲分析，使用反映颗粒更新和固体颗粒有效热导率的普朗特数（Pe）以及弗劳德数（Fr）等无量纲常数[6]、[7]、[10]、[13]、[23]、[24]，然后通过拟合实验数据获得关联式。第二种方法基于传热过程分析，将总传热阻力分解为不同组成部分。Zhang等[18]和Xiao等[19]的模型为传热微观结构提供了有价值的见解。然而，他们对热边界层（即渗透区[18]、[19]、[20]）的表述缺乏固有的机理来限制其传热系数随粒径增大而变化的行为，可能导致对大颗粒总传热系数的高估。尽管这些关联式具有实用性，但表1中列出的关联式仅经过有限验证，通常仅在各自的实验条件下进行，其在工业代表条件下的预测精度在很大程度上尚未得到检验。因此，开发一种不仅在广阔参数空间内实现令人满意的精度，还能阐明潜在传热物理机制的预测模型，仍然是具有科学和实践意义且未得到满足的需求。

在本工作中，开展了实验与理论相结合的研究，以解决上述相互关联的挑战。首先，对于本传热实验，所使用的材料是真实的工业钢渣，具有其固有的宽颗粒尺寸分布，这是与以往大多数实验研究中使用的窄筛分级配形成对比的直接工程相关特征。其次，认识到可靠的传热分析依赖于准确的材料特性，在传热实验之前系统地测量了炉渣的热物理特性。第三，运行条件的选择反映实际工业实践，从而确保所获得的实验数据直接适用于工程设计。获得了高温固体与冷却表面之间的传热系数，并确定了关键影响因素的影响，大幅扩展了有限的实验数据库。在理论方面，本实验数据作为基准，对现有传热关联式进行了批判性评估。比较结果显示，大多数已发表的可过预测了测量的h_overall。这一发现与作者从早期工业项目中观察到的情况一致，凸显了在工程设计中依赖未经验证的关联式的实际风险，以及迫切需要更可靠的预测工具。为弥补这一差距，开发了一种新的基于机理的传热预测模型，并用大量实验数据进行了验证。重要的是，本工作阐明了主导传热机理如何随运行条件变化而转变。这种机理映射为有针对性的工程优化提供了理论基础。设计人员无需依赖经验试错，即可确定在其特定条件下哪条传热途径构成主要瓶颈，并相应地指导增强工作。本工作不仅提供了稳健的理论基础，还为工程应用提供了实际的设计指南。基于这些结果，相关的工程项目目前正在进行中。

实验系统

图2所示的实验装置旨在研究移动床余热回收设备的传热特性。测试回路的主要部件包括带恒温控制的水箱、泵、流量计和丝杆执行器。使用外径为32 mm、节距为100 mm的"U"形管作为浸没冷却管，复制了顺排管排列。配备优秀外部保温的封闭装置

MBHR的传热特性

在本工作中，将颗粒下降速度为零定义为固定床传热条件。实验过程中，首先在固定床条件下使系统稳定，达到稳态后记录两分钟数据。随后，启动丝杆电机以设定速度驱动颗粒向下运动，获得移动床的传热实验数据。因此，移动床固定床和移动床条件下的传热特性均被研究。

结论

本研究系统研究了浸没冷却管移动床换热器中钢渣在实际工业应用代表性条件下的传热特性。主要发现和贡献总结如下：

(1) 使用宽颗粒尺寸分布（0–30 mm）的钢渣，在300至700 °C的温度范围和0.15–0.9 mm/s的下降速度下进行了全面的实验研究。结果表明

符号说明

Cp 比热容，kJ/(kg·K)

dp 颗粒直径，m

Gf 冷却水质量流量，kg/s

h_overall 总传热系数，W/(m2·K)

P 压力，Pa

Q 总热通量，W

R 热阻，(m2·K)/W

s 节距，mm

T 温度，°C 或 K

vs 颗粒下降速度，mm/s

CRediT作者贡献声明

Gu Junping：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，方法论，调查研究，资金获取，形式分析，概念化。
Xu Jin：撰写—初稿，调查研究，形式分析，数据整理。
Xu Rui：撰写—初稿，验证，调查研究，形式分析，数据整理。
Xu Yu：验证，调查研究，形式分析，数据整理。
Wang Qinggong：撰写—审阅与编辑，验证，调查研究，资金获取，形式分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报告的工作。

致谢

本研究由国家自然科学基金（编号：52406200）和中央高校基本科研业务费专项资金（FRF-TP-25-016 和 00007887）资助。

Junping Gu | Jin Xu | Rui Xu | Yu Xu | Qinggong Wang | Junfu Lyu