Farklı Linyitlerin Kısa Ve Elementel Analiz Verilerine Dayanarak Üst Isıl Değerlerinin Hesaplanması

Abstract

Katı bir yakıtın ısıl değeri, birim ağırlıktaki yakıtın tamamen yanması sonucu açığa çıkan ısı biriminin sayısıdır. Bir kömürün ısıl değeri, türüne ve organik yapısına karışmış olan yanmayan maddelerin miktarına bağlıdır. Isıl değer, kömür türü yanında, kömür kül ve nem oranı tarafından da belirlenmektedir. Kömürün üst ısıl değeri kalorimetre ile, kömürün bir kalorimetre bombası içinde, basınç altında oksijen ile sabit hacimde yakılması ve oluşan ısının ölçülmesi esasına dayanmaktadır. Literatürde, kısa ve elementel analizlere dayanarak, üst ısıl değer hesaplaması yapabilmek için çeşitli denklemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada 10 farklı linyit örneğinin ısıl değeri, hem deneysel olarak belirlenmiş hem de analiz verileri yardımıyla farklı denklemler kullanılarak hesaplanmıştır. Her bir kömür için, deneysel ve hesapla elde edilen üst ısıl değerler karşılaştırılmıştır. En iyi regresyon katsayısı değerleri (R2), kısa analiz ve elementel analiz modelleri için sırasıyla 0.7543 ve 0.5927 olarak belirlenmiştir. Modellerden elde edilen üst ısıl değerlerin, deneysel olarak hesaplananlarla uyum içinde olmadığı görülmüştür.

The calorific value of solid fuel is the number of units of heat released as a result of the complete burning of the unit weight fuel. The calorific value of coal depends on its type and the amount of non-combustible substances mixed into its organic structure. The calorific value is determined not only by the type of coal but also by the coal ash and humidity. The higher heating value of coal is based on the principle of burning the coal in a calorimeter bomb under pressure with a constant volume of oxygen and measuring the heat generated by the calorimeter. In the literature, based on short and elemental analyzes, various equations have been developed to calculate the higher heating value. In this study, the calorific value of 10 different lignite samples was determined both experimentally and calculated using different equations with the help of analysis data. For each coal, the higher heating values obtained by experimental and calculation were compared. The best regression coefficient results (R2) were determined as 0.7543 and 0.5927 for the models based on the proximate and ultimate analyses, respectively. It was seen that the higher heating values obtained from the models were not in agreement with the experimentally calculated values.