Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 62, № 11 (2019)

Coal

Ash Composition of Lignite

Fedorova N., Ismagilov Z.

Аннотация

Five lignite samples from Russia’s Itatsky, Munai, Arkharo-Boguchansky, and Kangalassky fields and the Mongolian Baganuur field are characterized on the basis of technical analysis, their elemental composition, calorific value, petrographic composition, and the properties of their mineral component. Experimental data regarding the chemical composition of their ash residues permit empirical calculation of temperatures characterizing ash fusibility, the temperature of normal liquid slag removal, and the temperature of slagging onset. The melting temperatures are found to rise with increase in content of the acidic oxides SiO2 and Al2O3 in the ash residues but to fall with increase in the concentration of Fe2O3, CaO, and MgO.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):493-497
pages 493-497 views

Specific Surface and Porosity of Coal

Kozyreva E., Nepeina E.

Аннотация

The specific surface and porosity of Belovo coal are determined. Coal samples undergo adsorption–structural analysis at the liquid-nitrogen temperature and at different relative partial pressures, on Sorbi N.4.1 and Termosorb TPD 400 instruments and also on the Micromeritics ASAP-2020 static vacuum system.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):498-501
pages 498-501 views

Coke

Fifth Russian Coking Conference: A Report

Zublev D., Novikov N.

Аннотация

The materials presented at the Fifth Russian Coking Conference (Moscow, October 10–11, 2019) are reviewed.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):502-514
pages 502-514 views

Predicting the Hot Strength of Coke on the Basis of Batch Characteristics

Shcherbakova V., Shilyakov A., Klyukin S., Bondarenko A., Bondarenko V.

Аннотация

By means of a regression model, the strength CSR of coke after reaction with carbon dioxide may be predicted at the stage of batch formulation. This model takes account of the data from technical, petrographic, and plastometric analysis of the batch. On that basis, the value determined on the basis of the rank composition may be refined. The model is developed for the raw materials available at PAO NLMK on the basis of statistical data. That allows the coking conditions to be taken indirectly into account. The model is incorporated in computer software.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):515-522
pages 515-522 views

Study on the Influence Factor of Coke Pulverization Rate and Its Effect on Operating Index of Large Blast Furnace

Wencheng Zhang ., Zhang X., Zheng M.

Аннотация

The carbon dissolving reaction is the main factor for the deterioration of coke in the blast furnace. Therefore, in order to investigate the effect of coke deterioration on the permeability of blast furnace, the Coke Pulverization Rate (CPR) which represented the degree of Matrix carbon loss after carbon dissolution was put forward in this paper. The results showed that the CPR increases with the increase of volatile of coal blending, ash content of coke, M10 and coke reactivity index (CRI), while decreases with the rising of M40 and coke strength after reactivity (CSR). Analysis of the production data of 5BF blast furnace of Meishan Steel showed that under the conditions of coke ash (Ad) < 12.2%, M10 < 6.5%, M40 > 87%, CRI < 26% and CSR > 66%, the CPR would be less than 23%, which is conductive to ensure stable permeability large blast furnace.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):523-528
pages 523-528 views

Chemistry

Structure and Applicability of Sorbents Produced from Coke Dust

Kopylov I., Klyukin S., Andriyantseva S., Krasnikova E.

Аннотация

Given the seriousness of environmental pollution by organic materials and the need for corresponding sorbents in treatment systems, methods of producing sorbents by thermochemical activation of coke dust are considered. The structure of the sorbents is studied, and their use in toluene processing is recommended. Disposal of the sorbents within the coke plant is feasible. Outside the coke plant, the use of coal-based sorbents as active filler in road laying decreases hydrocarbon emissions from the bitumen.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):529-531
pages 529-531 views

Using Coking Byproducts in Paint Production: a Comparison of Quality Standards

Faustov O., Shilyakov A., Klyukin S., Bondarenko A., Glazunova I., Kiyashova N., Molodtsov Y.

Аннотация

Standard documents regarding the quality of coke-plant products are compared with standards regarding raw materials for paint and varnish production. The requirements on six products are totally consistent: benzene, indene–coumarone resin, coal tar, coal-tar solvent, solvent naphtha, and toluene. Ammonium sulfate and sulfuric acid may be used after additional treatment.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):532-535
pages 532-535 views

Quality Control

Optimizing the Radioisotope Gamma-Albedo Analysis of Quasi-Binary Media

Pak Y., Pak D., Akhmetov M., Mynbayev M., Bugubaev D.

Аннотация

A formula is proposed for assessing the sensitivity of radioisotope γ-albedo analysis of quasi-binary media, such as coal. The sensitivity is investigated as a function of the γ energy and the composition of the quasi-binary medium. A model is outlined for optimizing the parameters of the method so as to minimize the errors.

Coke and Chemistry. 2019;62(11):536-538
pages 536-538 views

Utilization of Production Wastes

Fuels Derived from Papermaking and Coffee Wastes

Zaichenko V., Sychev G., Faleeva Y.

Аннотация

A two-stage technology permitting pyrolytic conversion of biomass to gaseous fuel is considered, for the example of papermaking and coffee wastes: sawdust, sludge, and parchment hulls from coffee beans. Analysis of the initial materials and the products of thermal processing shows that 1 kg of biomass yields 1.23–1.41 m3 of producer gas. The calorific value of the gas produced is 10.69–10.74 MJ/m3. The yield of biochar is 25.1–29.5% (in the dry state).

Coke and Chemistry. 2019;62(11):539-543
pages 539-543 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».