摘要：指出了生物质压缩成型参数优化目标是使成型燃料获得较好的燃烧品质和气化性能，并易于储存运输。建立计算机仿真成型过程的模型并运用模型优化参数，可以提高成型料的性能和对生物质气化后燃气品质的改善和提高具有实际意义。在相关领域研究的基础上，研究了影响生物质致密成型过程和气化的相关因素，探讨了应用最小二乘支持向量机对致密成型建模及参数优化的可行性。
关键词：生物质；压缩块；成型颗粒；建模；参数优化
中图分类号：S216.2 文献标识码：A
文章编号：1674-9944（2013）01-0255-04
1 引言
生物质能源是唯一可再生，能替代化石能源转化成气、液和固态燃料以及其它化工原料或产品的碳资源。随着化石能源的枯竭和人类对环境问题的关注，生物质能源替代化石能源利用的研究和开发，已成为国内外众多学者关注的热点。
生物质成型技术是生物质能源转化与利用中的重要方面。这项技术在发达国家经过80多年的发展，已经进入到商业化应用阶段[1～5]。目前在国内对生物质压缩成型技术的研究，主要集中在生物质压缩过程的机械特性、压缩特性、流变特性和成型工艺等方面的实验研究和理论探讨，但缺少一个模型模拟成型过程和参数优化，因此本文研究探讨成型过程模型的建立。
2 生物质成型机理
在人们的生活和生产中会产生农业废弃物（秸秆、壳类、糠渣）、林业废弃物（各种木屑、树枝（叶）、稻草）及各类有机垃圾。生物质压缩成型过程是将上述废弃物收集后经过预处理，再经专门的设备压缩为成型块或颗粒燃料。这种成型燃料密度大，占用体积减小8倍左右[6，7]，具有热值高、着火温度低、几乎不产生SO2、燃烧完全等特点，可直接燃烧，也可用于气化[8，9]。
2.1 成型燃料的评价指标
为得到物理化学特性符合使用标准的燃料和生物质气化原料。衡量成型燃料物理品质特性的指标选择松弛密度（Relax density）和耐久性（Durability）[10，11]。成型燃料气化的评价指标选择气体热值、气化效率和焦油含量。
2.1.1 耐久性
耐久性反映了成型块的粘结性能，是由成型块的压缩条件及松弛密度决定的。
2.1.2 松弛密度
生物质成型块出模后，其压缩密度会由于弹性变形和应力松弛逐渐减小。一定时间后密度趋于稳定，此时成型块的密度称为松弛密度[11]。
2.1.3 气体热值（kJ/m3）
生物质气化后的生成可燃气体（Vco、VH2、VCH4）燃烧所产生的热量。
2.1.4 气化效率
气化后可燃气体总热量占气化原料总热量的比值。
2.1.5 焦油量
生物质气化过程中产生的大分子多核芳香族碳氢化合物即为焦油。焦油难以完全燃烧，并产生碳黑颗粒，对燃气设备等损害都相当严重，同时产生的气味对人体也是有害的；另外焦油对于整个气化生产过程带来很大的影响，容易堵塞输气管道，卡死阀门[12]。
2.2 影响成型指标的主要因素
影响生物质的成型的因素有很多，包括内在和外在因素。内在因素主要指原料种类、含水率等；外在因素主要指加热的温度、压力和粒径。这些因素是相互制约的。另外，成型料的尺寸、催化剂的种类及配比主要影响成型料气化过程。
2.2.1 加热温度和压力
成型温度会影响成型燃料的密度和机械强度，当原料含水率一定时，成型温度越高，所需压力越小。这是由于生物质成型过程中加热将木质素软化形成胶体物质有利于成型，并有效的减少了生物质原料对模具的磨损，提高模具寿命[13]。目前，成型过程的加热主要有外加热和摩擦生热。但温度和压力应在合适范围，否则难以成型。实验证明：生物质成型的一般压强为10～30MPa，有外部加热时为10MPa左右，没有任何外在辅助加热设施时需要28MPa左右；秸秆的软化温度为110℃，成型熔融温度为160～180 ℃[13]。
2.2.2 含水率和粒度
生物机体内存在的适量结合水和自由水有润滑剂的作用，使粒子间的摩擦力减小，流动性增强，辅助粒子相互嵌和、填充；在一定压力作用下，可以起到成型粘结剂的作用；另外，水分还可以降低木质素的熔融温度，使生物质成型温度降低[19]。应特别提出，水分过低或过高都不宜成型。粉碎粒度的大小和粉碎后原料颗粒质量会影响产品的抗跌碎性、抗渗水性以及密度等[14，15]。粒度小的生物质填充度高，成型块的抗渗水性和吸湿性增强[14]。原料的粒度越大，越不易破坏原来的物相之间的结构，将直接影响成型机的成型效果、生产效率和动力消耗，使产品的质量下降。
2.2.3 颗粒尺寸
颗粒尺寸主要会影响气化效率[16]。
2.2.4 催化剂的种类及配比
在生物质成型原料中添加合适的催化剂，可以减少焦油和提高气化效率等[12]。
3 压缩成型过程建模及参数优化
3.1 模型建立及参数优化
可以通过实验并对实验数据进行分析处理来研究不同温度、压力和含水率等燃料性能和参数优化。但由于这些方法的局限性在于只能考虑某一种因素，或最佳成型参数的范围。提出本文使用最小二乘支持向量机预测模型方法。它是标准支持向量机的扩展，将二次规划问题转化为线形方程组，有效提高了求解精度并解决了神经网络的局部最优问题和训练样本不足问题[17，18]。将含水率、成型压力作为模型输入；成型的松弛密度、压缩比为模型输出，如图1所示。
3.2 成型燃料对气化指标的影响
在理想的绝热条件下，颗粒较小使气体越容易从颗粒内部溢出，气化效率越高（表1）[16]。但实际上小颗粒生物质在非绝热条件下可能由于质量较小，易于附着在炉壁上，或被载气带出。这种情况的发生与炉内温度较低有直接关系，温度较低造成反应速度较慢，所以在反应完全前小颗粒生物质就很有可能被迫终止反应。该因素在绝热体系中因为在绝热体系中温度可以得到充分保证可以不必考虑，但在非绝热体系中它必须与原有因素综合考虑，才得出可燃气体产量的极值[22]。
另外，成型燃料中添加不同种类含量及配比的催化剂可以提高生物质气化过程焦油脱除率和气化效率[12]。例如添加K2CO3和Na2CO3可提高气体反应速率、降低反应温度、提高气体产量等[23]；通过实验得出，温度在780℃时使用催化剂可以将生物质气化时可燃气体的产量提高一倍左右[23]。添加白云石等催化剂可以有效地降低气化过程的焦油含量，粒径越小，催化效果越好。但颗粒直径太小对固定床来说，阻力太大；而对流化床来说则飞灰损失太严重，所以其直径有一定合适范围，一般为2.0～7.0mm为好[24]。但目前国内外在生物质压缩成型过程的研究中主要是考虑添加某一种催化剂的效果，缺乏对多种催化剂的混合添加，以及添加配比量的研究。
为此本文建议在压缩成型过程中可以考虑将两种或两种以上的经济廉价催化剂（如石灰石、白云石等）同时使用，这些催化剂在合适的配比量下加入成型料中，来提高气化燃气品质，降低燃气焦油含量。
4 结语
本文主要在国内外学者对生物质压缩技术研究的基础上，深入分析了成型因素（加热温度、成型压力、含水率以及原料破碎的粒径的大小）对成型料性能（成型燃料的松弛密度、成型燃料的耐久性和燃料气化性能等）的影响。并提出了对生物质压缩过程使用智能方法（如人工神经网络、支持向量机）来建模，进而在该模型的基础上使用智能方法（如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法）来进行参数优化，进而获得最佳的成型效果。解决废弃生物质体积密度小，占用空间大，燃烧效率低等问题。另外，本文分析了以成型燃料为原料来实现生物质气化的过程中成型颗粒的尺寸、向成型料中添加催化剂（两种或两种以上）的含量及配比对生物质气化后的气化性能（气化效率、气体热值和碳转化率）的影响。
目前国内外对生物质压缩成型过程或气化过程的研究主要是在成型或气化机理的基础上来数学建模分析，但是生物质的压缩过程包含的反应较多，催化气化过程更是复杂，所以进行机理方面的建模与参数优化相当困难。而尝试在其他工业过程的建模与参数优化中得到了较好的应用的智能方法（神经网络、支持向量机等）对生物质压缩和气化过程建模与参数优化。可以为生物质成型料的制备和生物质气化过程的工程应用提供有益的参考。
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