褐煤是一种高含水低阶煤,可以作为能源或者化工产品的原料。干燥提质是利用褐煤的第一步,也是不可或缺的一步。国内外现有的较成熟的褐煤干燥提质工艺以蒸发脱水技术为主。昭通褐煤的含水量接近60%,破碎设备难以将其破碎至目标粒度,细颗粒又极易粘结,导致筛分困难,难以满足干燥工艺要求。针对高水分褐煤在干燥提质工艺中的上述问题,本文提出一种褐煤振动混流筛分干燥系统,并在自主搭建的试验装置上开展实验,探究振动干燥过程中不同操作条件对褐煤干燥特性及破碎规律的影响,揭示振动场对褐煤破碎行为与干燥效果的促进作用,为新型褐煤干燥装置的设计提供有益的思考。本文选用昭通三善堂褐煤作为研究对象,探究了振动场中(振动频率300cpm),不同实验条件下(干燥温度190-250℃,入料粒径为15-30 mm,干燥时间0-20 min,进料量200-400 g)出料的粒度和水分变化规律。结果表明:入料颗粒不断破碎为更小粒径的颗粒,其在物料中的占比不断减小,中间粒度的颗粒含量受自身生成速率和破碎速率的影响不断变化,进入干燥过程的后期,入料颗粒完全破碎,出料的粒度组成主要为<1,1-3和3-6 mm;振动干燥时间越长,入料粒径越小,进料量越少,干燥温度越高,出料中较小粒度含量增长趋势越显著,各因素中温度对干燥过程的影响更为深刻,干燥温度250℃下物料迅速进入恒速干燥阶段,仅10 min后物料平均含水从59.08%降到4.59%,<1,1-3,3-6 mm颗粒群占到出料的77.53%,其中1-3 mm颗粒占比最多,达到37.45%;不同实验条件下,除去由于水汽凝结造成的粒度含水反常上升外,出料颗粒随着粒度的增加,其含水也会不断升高,呈现明显的梯度。采用基于破碎势能概念的破碎强度评价指标,能够更好得描述褐煤振动干燥后颗粒整体碎裂程度。研究发现:各因素(入料粒度、干燥温度、干燥时间、进料量)影响下,破碎强度对颗粒群粒度分布的变化较为敏感,能很好的反映破碎前后整体粒径的分布变化情况。随着振动干燥时间的推移,出料粒度累积曲线不断向左偏移,破碎强度不断增加,最终趋于稳定。基于粒度含量的粒度-剩余水分梯度,能够较为直接表现振动干燥过程中颗粒干燥的不均匀程度。不同操作条件下,出料的粒度-剩余水分梯度随干燥时间的增加先增大后减小,表明干燥过程中有颗粒干燥效果最不均匀的时刻,干燥速率越快,该节点越早出现。利用Weibull模型实现了对褐煤振动干燥过程中水分比变化情况的拟合,不同实验条件下都具有很好的拟合性,并建立了相应的数学模型。为进一步探究振动场对褐煤干燥和破碎的促进作用,通过调节振动频率,改变振动场加载时长,研究振动形式能量的不同加载行为对褐煤颗粒干燥特性和破碎特性的影响。研究发现,振动频率对昭通褐煤干燥破碎的影响存在临界振动频率,只有当振动频率高于该激振频率时,振动形式能量对颗粒的破碎及干燥效果的促进作用才有更为明显的提升,本文试验条件下振动频率为300 cpm时,相较于200 cpm,干燥15 min后出料粒度组成和干燥程度差异达到最大,平均含水降低16.75%和破碎强度上升50.63%,200 cpm以下出料全水分和破碎强度的差异均在10%以内;昭通褐煤干燥程度随振动加载时长的增加而线性增加,振动加载时长5,10,15 min,相对于无振动干燥干燥效果分别提升了17.07%,46.08%,81.85%;振动干燥进行到一定程度后,若不改变振动频率,颗粒粒度分布会逐渐趋于稳定。运用灰色关联模型分析干燥时间,干燥温度,入料粒径,振动频率和进料量五个因素对破碎强度和粉化率的影响权重。研究发现,对破碎强度影响权重为:干燥时间>振动频率>干燥温度>入料粒度>进料量;对粉化率影响权重为:振动频率>干燥时间>入料粒度>进料量>干燥温度。建立基于神经网络的褐煤振动干燥碎裂特性预测模型,以干燥时间,干燥温度,振动频率,进料量,入料粒度作为输入神经元,出料平均含水,破碎强度和粉化率作为输出神经元,结果表明神经网络模型在干燥领域具有很好的适应性。该论文有图39幅,表8个,参考文献112篇。