氢注入对生物质燃料（BF）运行的影响：内部状态、技术指标、节能潜力及能量利用效率

《Fuel》：Limits of BF operation with hydrogen injection: Inner states, technical indicators, carbon-saving potential, and exergy

【字体：大中小】 时间：2026年06月06日 来源：Fuel 7.5

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　　Jue Tang|Jialin Jiang|Zedong Zhang|Mansheng Chu低碳钢铁制造前沿技术工程研究中心（教育部），东北大学，沈阳 110819，中国摘要作为能源和碳密集型行业，钢铁工业约占全球工业二氧化碳排放量的25%，其中高炉（BF）炼铁过程是碳排放的主

Jue Tang|Jialin Jiang|Zedong Zhang|Mansheng Chu

低碳钢铁制造前沿技术工程研究中心（教育部），东北大学，沈阳 110819，中国

摘要

作为能源和碳密集型行业，钢铁工业约占全球工业二氧化碳排放量的25%，其中高炉（BF）炼铁过程是碳排放的主要来源。因此，实现高炉冶炼的脱碳对于发展绿色冶金至关重要。氢作为一种潜在的清洁能源载体，具有高还原性和环保性，在高炉炼铁中的碳减排方面展现出巨大的应用前景。本研究采用了一个全尺寸的多流体高炉模型，全面研究了不同炉内气体氢浓度下的炉内状态、竞争性间接还原反应及碳还原机制，并对能源利用和能量性能进行了定量评估。结果表明，炉内气体中氢的理想体积分数为10%，而稳定的工业操作窗口范围为10%至15%。在最佳10%的氢浓度条件下，高炉的热金属产量为10044吨/天，焦炭消耗量为321.3千克/吨热金属。对于FeO到Fe的间接还原过程，H₂和CO的贡献比例分别为45%和55%。碳消耗量分布为：风口燃烧119.7千克/吨热金属，直接还原84.6千克/吨热金属，溶解损失反应19.3千克/吨热金属，水煤气反应11.5千克/吨热金属。同时，在这一最佳氢浓度下，高炉的能量效率达到了52.1%。

引言

全球变暖对21世纪的人类文明构成了严峻挑战，这在很大程度上归因于大气中二氧化碳和其他温室气体的积累[1]，[2]。人类生产的持续扩张导致人为二氧化碳排放量稳步上升。因此，遏制这些排放的增长并实现碳中和已成为全球社会的当务之急。钢铁工业是全球二氧化碳排放的主要来源，约占工业温室气体总排放量的25%[3]，[4]，[5]。在该行业中，炼铁是主要的排放源。具体而言，传统炼铁工艺占整个行业二氧化碳排放量的82.79%，其中仅高炉炼铁就占了67%。因此，减少高炉排放对于实现整个钢铁工业的脱碳至关重要[4]，[5]，[6]。

作为一种有前景的清洁能源替代品，氢通过提供高炉炼铁所需的热能和还原剂，显示出替代化石燃料的巨大潜力[7]，[8]。由于其低分子量和高还原率的关键特性，氢在替代传统化石燃料用于高炉炼铁时可以显著减少碳排放，从而提高冶炼效率[9]，[10]，[11]。因此，富氢高炉（HBF）已成为低碳炼铁技术的研究重点。大量研究致力于理解和优化HBF工艺。

通过数学建模研究了HBF的冶炼过程。例如，Wang等人[12]开发了一个热分布模型，评估了氢富集对炉内热状态的影响，发现注入富氢燃料会导致炉温下降，但可以通过增加鼓风氧气浓度来补偿这种热损失，从而保持与传统高炉相当的热条件。Barrett等人[13]确定了氢注入HBF时的顶部气体和理论燃烧温度作为关键限制因素。他们的评估表明，在这些限制条件下，最大氢注入量可使二氧化碳排放量减少8%。在这种最佳条件下，HBF的热金属产量为10044吨/天，焦炭消耗量为321.3千克/吨热金属。对于FeO到Fe的间接还原过程，H₂和CO的贡献比例分别为45%和55%。碳消耗量分配为：风口燃烧119.7千克/吨热金属，直接还原84.6千克/吨热金属，溶解损失反应19.3千克/吨热金属，水煤气反应11.5千克/吨热金属。同时，在这一最佳氢浓度下，HBF的能量效率达到了52.1%的峰值。

引言

全球变暖对21世纪的人类文明构成了严峻挑战，这在很大程度上归因于大气中二氧化碳和其他温室气体的积累[1]，[2]。人类生产的持续扩张导致人为二氧化碳排放量稳步上升。因此，遏制这些排放的增长并实现碳中和已成为全球社会的迫切任务。钢铁工业是全球二氧化碳排放的主要来源，约占工业温室气体总排放量的25%[3]，[4]，[5]。在该行业中，炼铁是主要的排放源。具体而言，传统炼铁工艺占行业二氧化碳总排放量的82.79%，其中仅高炉炼铁就占了67%。因此，减少高炉排放对于实现整个钢铁工业的脱碳至关重要[4]，[5]，[6]。

作为一种有前景的清洁能源替代品，氢通过为高炉炼铁提供必要的热能和还原剂，显示出替代化石燃料的巨大潜力[7]，[8]。由于其低分子量和高还原率的关键特性，氢在替代传统化石燃料用于高炉炼铁时可以显著减少碳排放，从而提高冶炼效率[9]，[10]，[11]。因此，富氢高炉（HBF）已成为低碳炼铁技术的关键研究方向。已经投入了大量研究努力来理解和优化HBF工艺。

通过对HBF的冶炼过程进行数学建模进行了研究。例如，Wang等人[12]开发了一个热分布模型，评估了氢富集对炉内热状态的影响，发现注入富氢燃料会导致炉温下降，但可以通过增加鼓风氧气浓度来补偿这一热损失，从而保持与传统高炉相当的热条件。Barrett等人[13]确定了氢注入HBF时顶部气体和理论燃烧温度作为关键限制因素。他们的评估表明，在这些限制条件下，最大氢注入量可使二氧化碳排放量减少8%。在这种情景下的最佳注入策略是在保持产量不变的同时降低理论燃烧温度。Tang等人[14]采用多流体模型研究了不同氢注入量下的HBF，比较了相应的操作状态和炉内氢还原行为。除了过程分析外，他们还采用了生命周期评估（LCA）来确认HBF作为绿色冶金途径的可行性。然而，本研究并未分析氢和CO在炉内的具体相互作用，也未详细讨论氢注入的碳减排途径[15]。一些学者更关注氢注入对风口区域的影响，而不是整个HBF的冶炼行为。Ren等人[16]研究了不同氢注入比例下风口区域中粉煤的燃烧行为，指出氢注入有助于将粉煤在风口区域的燃烧率从83.2%提高到86.8%。此外，在风口区域，燃烧、气化和水煤气变换反应在还原气体物种的重新分布中起着共同作用。Zhang等人[17]比较了注入富氢气体对风口区域的影响。结果表明，在相同的富氢燃料注入量下，尽管H₂产生的还原气体量最少，但在提高粉煤燃烧率方面排名第二，显示出一定的优势。此外，许多研究人员还研究了HBF条件下 burden 材料的冶金性能[18]，[19]，[20]，[21]。总体而言，在低碳高炉的研发中，大量研究致力于HBF，吸引了广泛的研究关注。然而，关于富氢条件对HBF间接还原的具体影响、不同间接还原反应之间的相互作用以及HBF在富氢环境下的碳减排途径，仍缺乏详细研究。

尽管取得了这些进展，但在之前的HBF模型中，H₂–CO–WGS耦合反应网络仍未得到定量解决[13]，[14]，[15]，[17]。关键的是，H₂还原是由注入的氢驱动还是由WGS回收的H₂驱动的，这一点尚未量化——这一区别非常重要，因为WGS再生会消耗CO并产生H₂O，从而带来热损失，抵消了净还原效益[16]，[18]，[21]。本研究通过量化不同还原阶段的CO和H₂贡献比例，并明确相应的操作边界，填补了这一空白。与传统高炉相比，HBF内的还原环境发生了显著变化，这必然会对它们的还原过程产生显著影响。阐明富氢条件下HBF中间接还原反应的变化趋势并量化不同途径的碳减排效果，对于合理调节HBF具有重要意义。基于此，本研究建立了一个多流体全高炉模型。分别对炉内气体中氢体积分数为10%、15%、20%、25%和30%的HBF进行了模拟。定量分析了CO和H₂对HBF中铁氧化物间接还原的贡献程度，以及不同氢体积分数下不同碳减排途径的碳减排潜力变化。本研究为HBF的调节和优化提供了参考依据。

章节摘录

HBF多流体模型的建立

图1展示了本研究中的HBF工艺流程。H₂通过风口注入炉内，替代热空气。基于这一设置，对不同炉内气体氢体积分数下的HBF进行了计算模拟。Yagi和Chu[22]开发的高炉多流体模型框架经过调整，以适应HBF的特点。该模型使用Fortran语言开发，建立了一个多流体系统，通过风口注入纯H₂

HBF的模拟条件和模型验证

本研究模拟了HBF，并将其冶炼性能与不同炉内气体氢体积分数（10%、15%、20%、25%和30%）下的传统高炉进行了比较，以传统高炉作为基准案例。假设H₂在25℃时注入风口区域，氧气浓度和鼓风流量得到控制，以保持恒定的理论燃烧温度和炉内气体流量。模拟条件和模型的可靠性通过生产数据进行了验证，如

炉内气体中氢体积分数对HBF冶炼状态的影响

除非另有说明，否则下图中显示的所有垂直剖面值均为从炉中心到炉壁的横截面上的径向平均值。图2展示了不同炉内气体氢体积分数下HBF内的冶炼状态。随着炉内气体中氢体积分数的增加，HBF上部的温度逐渐降低，粘结区的位置向下移动，低温区

结论

高炉中氢注入的操作限制受到三个相互关联的约束：热力学动力学、工艺稳定性和热力学经济性的影响，这些约束共同决定了最佳氢输入量——即焦炭的化学能量替代与顶部气体中物理能量保留之间的动态平衡。具体发现如下：

(1)

增加炉内气体中的H₂可以提高HBF的性能：产量上升，焦炭消耗量下降

CRediT作者贡献声明

Jue Tang：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿撰写，研究，概念化。Jialin Jiang：撰写 – 审稿与编辑。Zedong Zhang：软件开发，形式分析。Mansheng Chu：方法论，研究。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了中央高校基本科研业务费（N26LPY026）、国家自然科学基金青年项目（编号52404343）、国家自然科学基金普通项目（编号52274326）、中央高校基本科研业务费（N2425031，N25BJD007）、中国博士后科学基金（2024 M760370）以及辽宁省科技计划联合项目（重点

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