Construcción de un modelo de mezcla de carbones colombianos para la producción de coque. Aplicación de análisis petrográficos, reológicos y termogravimétricos
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Trabajo de grado - Maestría
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EspañolPublication Date
2012Metadata
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Con el fin de desarrollar modelos que permitan predecir la calidad del coque obtenido en los procesos de coquización, especialmente los índices de calidad Drum Index (DI), Resistencia Mecánica del Coque después de Reacción (CSR) e Índice de Reactividad del Coque (CRI), se seleccionaron 6 carbones de las regiones de Cundinamarca y Boyacá, con los cuales se realizaron 14 mezclas binarias y 5 ternarias. Los carbones individuales se caracterizaron mediante análisis próximo, último, reológico, petrográfico y químico de cenizas, más el análisis termogravimétrico. Se determinaron los índices de calidad de coques obtenidos a partir de los carbones y las mezclas. Los resultados muestran que los parámetros de máxima velocidad de desprendimiento de volátiles (VDV max) y la temperatura de máxima velocidad de desprendimiento de volátiles (T max) extraídos del análisis termogravimétrico son adecuados para caracterizar los carbones y las mezclas y que junto con el índice de basicidad de cenizas modificado (MBI) y la composición maceral, permiten la elaboración de modelos de mezcla y predicción de los índices de calidad del coque DI, CSR y CRI. / Abstract. Six Cundinamarca´s and Boyacá´s coals were selected to developed a coke quality prediction model, specially the coke´s quality index Drum Index (DI), Coke Strength After Reaction (CSR) and Coke Reactivity Index (CRI). Those coals were used to make 14 binary and 5 ternary blends. The coals were characterized by proximate, ultimate, rheological and petrographic analysis, ash chemical composition and the thermogravimetric analysis. Each coke´s quality index was measured for single coals and blends. The parameters derived from the thermogravimetric analysis, maximum velocity of de-volatilization (VDV max) and the temperature of maximum velocity of de-volatilization (T max) showed good capability to make coal blend models and Coke Quality Prediction to calculate DI, CSR and CRI. Inclusion of MBI (modified basicity index) and maceral composition parameters were necessary to improve the Coke Quality Prediction.Keywords
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