含氟氯类危险废物焚烧灰渣的熔融特性研究

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危险废物具有毒害性、爆炸性、易燃性、腐蚀性、化学反应性、传染性及放射性等危害特性,并以其特有的性质对环境产生污染。危险废物焚烧处置能够有效地实现废物的无害化、减量化和资源化,是目前认为最适合的处置方法。危险废物及其灰渣的化学组分和特性是优化焚烧炉设计、运行与控制的重要影响因素。含氟氯类危险废物熔融温度较低,在回转窑焚烧炉内燃烧时,炉内的高温会使危险废物热解后的炉渣融化,导致回转窑内结渣,或者滚动粘结灰渣颗粒,形成大的熔体团,堵塞回转窑的出渣口。因而研究含氟氯类危险废物的熔融特性,以期能够为优化含氟氯类危险废物的燃烧和防止回转窑的结渣提供帮助。从固体废物处置中心采集了含氟氯类危险废物焚烧灰渣样品,对其进行化学组分和熔融温度的分析,并且与煤灰、生物质灰和医用玻璃进行了比较。采用固定其他组分的相对比例,改变其混合物与研究组分的比例的方法,研究了化学组分对含氟氯类危险废物焚烧灰渣熔融特性的影响。Na2O对危险废物灰渣熔融温度的影响比较显著,能够大幅度降低灰渣的熔融温度;NaF对灰渣熔融特性的影响则比较复杂,在NaF百分含量小于12%时,体系温度随NaF含量的升高而降低;在NaF百分含量大于12%时,体系温度随NaF含量的升高而升高。随着SiO2、Al2O3和CaO含量的增加,灰渣的熔融温度逐渐升高。添加CaO和煤灰都能够显著地提高含氟氯类危险废物灰渣的熔融特性。采用多元回归分析和神经网络利用灰渣组分的百分含量对熔融温度进行预测,得出了熔融温度的预测模型,验证结果表明含氟氯类危险废物灰渣的熔融温度的预测值和实验值吻合较好。神经网络分析此问题与多元回归式相比具有更高的精度。
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