（热能工程专业论文）混合生物质灰熔融性与燃烧特性的协同研究.pdf

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p e r 卫e n t a ld e v i c ea n de x p e r i m e n t a ls c h 匝a 伍6 2 1p 1 q a r a t i o no fe 】【p 丽m e n t a lm a ：t e r i a l 6 2 2e x l ) e r i 玎1 e n t a ld e 、，i c c 6 2 2 1t g s d l a 8 51 et l l e m l a la n a l y s i ss y s t e m 6 2 2 2y x - h r da s h 觚i o n 锄m p e r a n l r ep y r o m e t e r 。7 2 2 3o x f 0 r di n x - s i g h t 锄e r g yd i s p e r s i v es p e c 仃c 吼e t e r 8 2 3e 砰吼。i i l 比n t a lm e m o d s 。9 2 3 1h d u 蛐叮a 1 1 a l y s i sm e t i l o d 9 2 3 2a s hf h s i o np o i i i t sd 鼬即疵眨l t i o nm e m o d 。1 0 2 3 3c o m b u s t i o nc h a r a c 锄s t i c sd e t c 舶m i l l a t i o nm 劬o d 11 2 4s 啪a n y 一1 3 3r e s e a r c ho fm e db i o m a s sc o m b u s t i o nc h a ra c t e r i s t i c s 1 4 3 1c o m b u s t i o nc h a r 舭r i s t i c so fs i i l g l eb i o n 粥s 1 4 3 2c o m b u s t i o nc h 锄c t e r i s t i c so f n l i x e db i o m a s s 1 6 3 3p r e d i c l t i o no f m i x e db i o m a s sc o m b 删o nc h a r a c t e d s t i c s 2 0 3 3 1s u p p o r tw 吼0 rm a c l l i n ef o rc l 嬲s i f i c a t i o n 2 0 3 3 2p 砌e t e r so f 跚p p o f tv c c t o rm 扯n e 2 3 i i i 山东大学硕+ 学位论文 3 3 3s v cm o d e lf o rc o n l b 吸i o nc 1 1 a r a c t e r i s t i c sc l 嬲s i f i c a t i o n 2 3 3 3 4r - e s u l to f c l a s s i f i c a t i o n 。2 8 3 4r 昭r e s s i o nf 0 肌u l ao f c o m b u s t i o nc h a r a c 硎s t i c si i l d e x 3 0 3 5s 啪a r 巧。3 1 4r e s e a i 己c ho fm d ( e db i o m a s sa s hf u s i o nc h a r a c t e s t i c s 3 3 4 1r e s e a r c ho f 埘【i x e db i o l a s sa s hf 吣i o np o i i l ：t s 3 3 4 2p r e d i c t i o no f i i 叔e db i o n ：1 a s sa s h 觚0 np o i i 她3 4 4 2 1s u p p o r tv e c t o rm a c l l i n ef o rr e g r e s s 3 4 4 2 2p a r a m e t e r so fs u p p o r tv e c t o rm a c l l i i l c 。3 6 4 2 3s 沈s s v rm o d e lf o r 嬲h 缸i o np o 硫sp r e d i c t i o n 3 6 4 2 4r e s u no fp 瞳司i c t i o n 4 1 4 3s u m a r 巧4 9 5s y n e r g ye 眦u a r i o no fc o m b u s t i o n a n da s hf u s i o n c h a r a c t e r i s t i c s 5 1 5 1s y n e r j 醪c v a l 豫t i o nb yp 抽c i p a lc o m l 删锄a l y s i s 5 2 5 2s y l l e f g ye v a l 眦t i o nb yc o n c e n 仃a t i o n 觚dm u l t i p l i c a t i o n 。5 4 5 2 1b u i l d i l 唱m e l o d 5 4 5 2 2a 1 ) p 1 0 x i m a i ec a l c u l a t i o n 5 5 5 3s u m a m r 5 7 6c o n c i j u s l 0 n 5 8 r e f e r e n c e s 5 9 a c k n o 礓e d g e n 【e n t s 。6 4 p u b l i s h e dp a p e rf o rm a s t e rd e g r e e 。6 5 山东大学硕十学位论文 摘要 生物质可作为电煤替代能源解决我国煤炭资源日益短缺的问题。我国生物质 燃料一般分布较为分散，单一种类的供应量有限，以单一种类生物质为燃料较难 保证生物质燃料利用系统的连续高效经济运行。将生物质混合燃烧是解决这一问 题的有效途径。目前国内外对混合生物质燃料的研究尚属空白，具有较大的研究 意义。 国内外对电厂燃料大多专注于热解特性、燃烧特性、灰熔融性、污染物排放 特性等某一方面进行研究，而本文对山东地区生物质的混合物进行燃烧特性和灰 熔融性两个方面研究，并提出燃烧特性灰熔融性协同评价指标，从两方面对混 合生物质燃料优劣做出综合评价。 首先，利用t g s d l a 8 5l 。综合热分析仪对混合生物质的燃烧特性进行研 究，并利用支持向量机模型对综合燃烧特性进行预判，利用回归公式对综合燃烧 特性指数进行预测。研究表明：随着一种生物质含量的增加，混合生物质的 t g 巾t g 曲线整体向该生物质移动，综合燃烧特性亦向其靠拢；利用单生物质的 工业分析结果，通过经遗传算法与交叉验证优化的支持向量机分类模型，可对混 合生物质综合燃烧特性进行预判，正确率为l o o ，运行时间为4 4 s ；利用单生 物质的工业分析结果，通过回归公式，可对混合生物质的综合燃烧特性指数进行 近似计算，平均绝对误差为1 6 8 。 其次，利用e d s 确定单生物质的灰成分，通过y x h r d 型灰熔融性测定仪 测定生物质及混合生物质灰熔点，并利用支持向量机模型对混合生物质灰熔点进 行预测。研究表明：随着高灰熔点生物质含量的增加，混合生物质灰熔点呈现上 升趋势；利用单生物质灰成分，通过经粒子群算法与交叉验证优化的支持向量机 回归模型，可对混合生物质灰熔点作出预测，平均相对误差为2 3 3 ，运行时间 为2 3 3 s ；比起经典的网格搜索，经遗传算法或粒子群算法优化的支持向量机模 型能在较少的时间内获得较好的预测准确度，比起未用交叉验证，采用交叉验证 的支持向量机模型能够获得较强的泛化能力。 最后，利用归一乘积法建立混合生物质燃烧特性灰熔融性协同评价指标， 并利用支持向量机和回归公式进行近似计算。研究表明：利用归一乘积法得到的 燃烧特性灰熔融性协同评价指标c 是有效的，该指标可以从燃烧特性与灰熔融 性两方面对燃料进行综合评价，c 3 5 为i 类，1 5 c 3 5 为i i 类，c 1 5 为 山东大学硕十学位论文 类，燃料特性依次变劣；利用支持向量机和本文提出的回归公式对协同评价指标 c 进行近似计算的平均绝对误差为4 2 6 ；近似计算只需知道单生物质的灰成分、 灰熔点、工业分析数据和综合燃烧特性指数，即可求出以任意比例混合的混合生 物质的协同评价指标c 的近似值。 关键词：生物质；燃烧特性；灰熔融性；支持向量机；协同评价 山东大学硕十学何论文 a b s t r a c t t h ei 1 1 c r e a s i i l gs ：h o r t a g eo fc o a lc 觚b es o l v e db y 鼻印l a c i l l gp o w e rg e n 僦i o nc o a l w i n lb i o m 私s n s 姗t 0k e 印t l l el l s i n gs y s t 锄o fb i o m 弱se m c i e n t 锄de c o n o n l i c 伽i n l i n u o u s l y b e c a u o f 也ed i s p 盯d i s t r i b u t i o n 缸dl i i i l i 硼s i l l 百e 跚p p l yo f b i o n 娜s ，w 】：l i c hc 觚b es o l v e db yu s i i 培删k e db i o m a s s t h e r ei s r e s 铋r c ho fr n i x e d b i o m 嬲s ) 僦，w l l i c hw o “h i t t h e 佗s e a r c ho f p o w e rm e lm o s t l y f o c u s e so n ac e r t a i n 嬲p e c to f 廿l e c l l a m c t e r i s t i c s ， s u l h 嬲p y r o l y s i s ， c o m b 删o n ，a s h 丘l s i o na n dp o l l u ：t a n t 砌s s i o 璐a r e r 血er e s e 蛐go fc o m b u s t i o na n d 曲丘l s i o nc h a r a c t e r i s t i c sh e r e ，a c o m b u s t i o n - 嬲h 血s i o nd m r a c t e r i s t i c ss ”l e r g y 酬u a t i o ni i l d l e xw 嬲b u i l t ，w t l i c h c o u l de v a l u a t en l ei i l i x e db i o m a s si l lt 、o 唧e c t s f i r s to fa l l ，c o m b l l s t i o nd 1 撒c 矧s t i c so f 埘【i 】【c db i o 脚a s sw a s 佗s e a r c h e db y t g 刖s d l a 8 51ec o m p r e l l e 璐i v e 也e n n a l 锄a l y z e r ，p r e d i c t e db ys u p p o r tv e c t o r m a c l l i n em o d e la n dr e g r e s s i o nf - 0 砌l u l a nw 鹤f o u n d 也a t ，血et g d t gc u r v ea n d c o m h 枷o nc h a r a c t e r i s t i c s9 0 tn e 盯t 0ac 碱nk i n do fb i o m 嬲sw i t l li t sc o n t e n t i i l c r e a l s i n g ；t h em i ) 【e db i o m 嬲sc o m b 嘶o nc k 啷眦耐s t i c sc o u l db ep r e d i c t e db y s u p p 嘣恻0 r 瑚c 址1 em o d e lo m 妇i z e db y c r o s sv a l i 删觚dg e n e t i ca 1 9 0 r i 吐l m ， w h o a c c m a c y 均钯w 弱l0 0 锄d 删n n i i 玛t i i i l ew 硒4 4 s ，诅k i l l gq l l a l i 锣p e r c e r 渤呸y e o fp r 0 豇m a t c 锄a l y s i sc o m p o l l e n ：t s 嬲i n p u t ；m em i 】【e db i o m 嬲sc o m b u s t i o n c b a 均昧= r i s t i c si n d e x c o u l db cp r e c i i c t e db yr e g r e s s i o nf 0 r i i 问a ，、) i ，i t l la v e m | 驴a b s o l 疵 e r r o r1 6 8 s e c o n d l y ，s i l l g l eb i o m 嬲sa s hc o m p o 鹏n t sw 舔t e s t e db ye d s ；( m i ) 【e d ) b i o m 勰s 嬲h 向s i o np o i n t sw e r em e 船u r e db y 础如s i o nt e m p c 粕：t i l r ep y r o m e t e r ；n l i x e db i o m 弱s 础觚i o np o i n _ t sw e r e 删i m db ys u p p o r tv e c t o r 蚴c 1 1 i n ei n o d e l n 删f o u n dt h a t ， m i ) 【e db i o m 勰sa s h 觚i o np o i i l t si i l c 他嬲e dw i 1 恤c o m e n t so fb i o m 嬲s 、 ，i t l ll l i g h 柚 丘珞i o np o i i i t si n c 槌嬲i n g ；t l l ei n i x e db i o m 踮sa s h 丘峪i o np o i m sc o u l db ep r e d i c 勺e db y 跚研) o r tv e 蜕0 rm l l i n em o d e l 哪曲吲i z c db yp 枷c l es v 哪mo p t i i i l i z a t i o na l g o r i 廿l m 趾dc r o s sv a l i d a t i o n ，切i 她勰hc c 肛i p o n e n t s 嬲i i l p u t ，w i t ha v e r a g er e l a t i v e e 仃0 r 2 3 3 a i l dn m n j n g 劬e2 3 3 s ；廿l em o d e lo m i i i 】l i z e db yp a m c l e 娟m m 山东大学硕十学位论文 o p t i m i z a t i o na l g o r i t h i no rg e n e t i ca l g o r i m mc o u l dp r e 击c tw e ni i ll e s st i i i l ec o m p a r e d 、杭廿l 鲥ds e a r c h ，a n dm em o d e lo p t i l i l i z e d b y 啪s s 砌i d 撕o nc o u l dd ob e 钍e r f i i l a l l y ，c o i i l _ b u s t i o n - a s _ h 向瞎i o nd m r a c t e r i s t i c ss ) ，i l e 玛ye v a l l i a t i o n 砌e xw 嬲b 呖h 、析t 1 1c o n c e m m t i o na i l dm u l t i p l i c a t i o n ，p r e d i c t e db yr e g r e s s i o nf 0 肌u l a i tw 勰f o u i l d t l l a t ，t 1 1 ec o m b u s t i o n - 嬲hn 峪i o nc k 吸l c l 旧叵s t i c s 驴玛ye v a l u a t i o ni 1 1 d e xw 嬲e 丘e c t i v e a n dc o l l l de v a l 岫：t em em i x e db i 伽哪si i lt w o 删) e 溜，而t 1 1c 3 5 嬲c a t e g o 巧i ，1 5 c 3 5i i 锄dc 1 5 ，妇嬲i n g ；t h ei n d e xc o u l db ep r e d i c t e db yr e g r e s s i o n f 1 0 砌n j l a 诵mm ea b s o l u t ee n o r4 2 6 ；t 1 1 ei i l d e xo f b i o m 嬲sm i ) 【e d 研廿1 觚yp r o p o r t i o 璐 c o u l db ep r e d i c t e db yr e g r e s s i o nf o m m l a 、析t 1 1m e 弱hc o m p o s i t i o n s ，鹤h 觚i o n p o 硫s ，p r 0 x i m a t ea n a l y s i sc 哪p o 玳m ：t s ，锄dc 0 m b u s t i o nc l l a = 陷删s t i c si n d e x k e y w o r d s ：b i o m - 乏峪s ；c m l b i l s t i o nd 擒均c t e r i s t i c s ；融l 血s i o nc 1 1 i l r a c i t e 丽s t i c s ；s l l p p o r t v e c t o rm a c h i i l e ；町皿盯g ye va _ i l i a t i o n 山东大学硕十学位论文 符号表 变形温度， 变形温度， 半球温度， 流动温度， 空气干燥基水分含量， 空气干燥基灰分含量， 空气干燥基挥发分含量， 空气干燥基固定碳含量， 支持向量机 支持向量分类 支持向量回归 最小二乘支持向量机 最小二乘支持向量分类 最小二乘支持向量回归 网格搜索 遗传算法 粒子群优化算法 交叉验证 着火温度， 燃烬温度， 最大燃烧速率，m g ，s 平均燃烧速率，n 叫s 综合燃烧特性指数 修正综合燃烧特性指数 协同评价指标 v 刃 盯 册 刀 地知洲 言| 帆 一 一 傩 姒 啪 叫 乃珏s p c 山东大学硕+ 学位论文 1 绪论 1 1 研究背景 目前我国电力生产仍以火电为主，2 0 1 0 年全年火电发电量占电力生产总量 的8 0 3 。根据b p 世界能源统计年鉴( 2 0 1 1 ) ，2 0 1 0 年我国国内原煤储产比仅为 3 5 年，我国电力资源面临紧张局面。图1 1 为近年我国原煤进出口情况走势图i l j 。 从2 0 0 5 年开始我国原煤出口量持续下跌，而进口量呈上升趋势，尤其以0 9 1 0 年涨幅最大，这说明我国煤炭资源短缺逐年加重。在此情况下，寻求电煤替代能 源成为我国急需解决的问题，而生物质以其清洁、可再生等特点引起了中国乃至 世界各国的广泛关注l 邳j 。 訾 r 卿 丑 j 封 图l - l 我国原煤进出口情况走势图 生物质是指直接或间接利用绿色植物光合作用形成的各种有机体，其分布十 分广泛，尤其我国是农业大国，生物质资源非常丰富。生物质因其可再生性作为 电厂燃料可有效缓解我国电煤紧缺的现状；生物质燃料氮、硫含量较低，相比于 燃煤硫氧化物与氮氧化物的排放量较低；生物质燃料还有二氧化碳零排放的特 点，在现今温室效应日益严重的情况下表现出显著的优越性。 我国的生物质燃料总量大、种类多，但一般分布较为分散，能量密度较低， 且每一单一种类的供应量有限，尤其是秸秆类的生物质种植分散、成熟期集中， 其供应受季节、地域等因素限制明显，因此如果以单一种类生物质为燃料，较难 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 o 0 0 0 0 8 6 4 2 0 8 6 4 2 山东大学硕十学何论文 保证生物质燃料利用系统的连续高效经济运行。将生物质混合燃烧是解决这一问 题的有效途径。目前国内外对混合生物质燃料的研究尚属空白，具有较大的研究 意义。本文主要着眼于混合生物质燃料的灰熔融性和燃烧特性两方面。 1 2 燃烧特性研究现状 研究燃料燃烧特性有多种方法，如滴管炉研究【4 l 、沉降炉研究嘲、卧式炉研 究【6 】等。现今国内外最常用的方法之一是利用热重分析仪对燃料进行热分析7 1 。 热分析的一般方法是通过热重分析仪得到燃料的失重曲线，从而得到燃料燃烧的 一系列特征值，进而求得评价燃料燃烧特性的参数，如挥发份释放特性指数【8 】、 可燃性指数【9 1 、综合燃烧特性指数i lo 1 1 ，1 2 1 等。 王宪红【1 3 】通过热分析方法对生物质进行研究发现：与煤相比，多数生物质挥 发份较多，而固定碳含量较少，因此，生物质具有较低的着火温度和燃烬温度， 其燃烧特性优于煤；其燃烧过程分为挥发分释放燃烧阶段和焦炭燃烧阶段，且以 第一阶段为主体阶段。柳金伟【1 4 1 、乐园等得出了类似的结论。 热分析方法需要耗费大量时间，因此近年来有研究者尝试使用数学方法实现 对燃料燃烧特性的快速预测。 常爱英【1 6 】等利用最小二乘支持向量机建模，对动力配煤着火特性进行预测。 其样本为2 1 6 种配煤，随机选取其中7 0 为训练集，剩余3 0 为验证集，以工 业分析和元素分析成分( 挥发分、水分、灰分、发热量、碳、氢、氧) 为输入量， 对配煤着火温度进行预测。结果表明，比起b p 神经网络，最小二乘支持向量机 能够实现对配煤着火温度快速、准确地预测。 连慧莉【1 7 】利用i m f 神经网络建模，对电站锅炉燃煤的着火特性和燃烬特性 进行了预测。其样本为4 7 组燃煤数据，其中3 8 组为训练集，9 组为验证集，以 可燃基挥发分、分析基灰分、分析基水分为输入量预测了燃料着火指数，以可燃 基挥发分、分析基灰分为输入量预测了燃料燃烧燃烬指数。前者检验样本的最大 相对误差为4 4 ，后者为4 5 2 8 ，皆比回归公式效果要好。 可见，以往研究者建立的模型仅对燃料燃烧特性的某一方面做出预测，不够 全面。本文使用支持向量机建模，对混合生物质的综合燃烧特性做出预测。 2 山东大学硕+ 学位论文 1 3 灰熔融性研究现状 目前国内外对于燃料灰熔融性主要有三条研究路线：一是运用化学方法，探 究灰成分与灰熔点之间的关系1 9 ，2 啦! 】；二是利用数学方法，通过灰成分对灰熔 点进行预测2 2 2 3 洲；三是提出结渣判别指数，通过指数的范围来评价燃料燃烧结 渣情况的严重程度【2 5 ，2 6 】。本文着眼于第二条研究路线。 1 3 1 生物质灰的特点 生物质灰分是指将生物质按照一定的步骤高温灼烧之后的残留物，成分非常 复杂，是多种无机化合物的混合物。 现今煤灰的研究已较为全面。煤灰主要成分为多种硫酸盐、硅酸盐及金属氧 化物；在进行分析时，可以将硫酸盐和硅酸盐用氧化物的形式表示。相较于煤， 多数生物质中碱金属含量较高，且含有c l 元素，因此生物质灰相较于煤灰，其 碱金属氧化物含量较高，且含有一定数量的氯化物。碱金属氧化物属于碱性组分， 随着其含量的升高会造成灰熔点的下降，而碱金属和c l 元素都具有易挥发性， 因此燃用生物质更容易造成积灰与结渣现象。 1 3 2 灰熔点的预测 燃料灰分融化时包括四个特征温度：变形温度( d 丁) 、软化温度( 髓) 、半 球温度( z 玎) 、流动温度( 刀) 。在燃煤锅炉的设计中，将煤灰的软化温度( s 丁) 作为灰熔点。此处理方法被大多数灰熔融性研究者采用。 灰熔点的预测是利用数学理论，以燃料灰成分为输入量，对燃料灰熔点进行 预测的研究方法。 郝丽芬【2 7 】等利用多元回归方法推导出了适用于不同灰成分的一系列计算盯 及刀的回归式。其样本为近千个煤样的煤灰成分与盯及刀分析结果，并选取 山西地区5 个煤样作为验证集进行验证。验证样品最大相对误差为4 3 。但其 行文中没有说明5 个验证煤样是否属于建立回归式的近千种煤样：若属于，由于 验证煤样已经参与了回归式的建立过程，因此实际上并未对该公式普适性进行验 证；若不属于，则建模样本( 近千种) 与验证样本( 5 种) 差距过大，其普适性 说服力不够。 3 山东大学硕士学位论文 周吴【2 8 】等利用广义回归神经网络( g 建模，对煤灰熔点进行预测。其样 本量为3 0 个，取其中2 5 个为训练集，对模型进行训练，另外5 个为验证集，对 模型预测效果进行验证。其验证集最大相对误差为2 8 1 ，比反向传播神经网络 ( b p d 的3 6 2 效果要好。石喜光【2 9 1 等利用遗传算法( ( 遗) 与g i 心附结合建模 预测煤灰熔点，效果亦较好。 n 【3 0 l 等利用带有动量项的反向传播神经网络( b 阶) 模型，其样本为1 6 0 个灰样，对样本熔点进行预测的最大相对误差为1 5 0 8 ，平均相对误差为4 9 3 。 l i u l 3 l 】等利用蚁群优化算法优化了b p n n ，样本为8 0 种不同的煤样，发现模型精 度有所提高。 徐志明p 2 】等利用偏最小二乘回归方法得到了预测煤灰熔点的回归式，样本为 6 0 个，验证集为2 0 个，最大相对误差为1 9 1 。但其2 0 个验证样本的灰熔点皆 为1 5 0 0 ，验证样本多样性较差，难以评价其普适性。 王春林【3 3 】等利用支持向量机建立煤灰熔点的预测模型，就模型对单煤和混煤 的预测效果都做了讨论，且以混煤为主。验证集中最大相对误差为4 6 7 。 王春林等使用的支持向量机是近年来新兴起的一种学习方法，本文对于混生 物质灰熔点的预测即采用这种方法。 1 4 灰熔融性与燃烧特性的协同研究 对燃料进行优劣评价可从多个方面做出，如热解特性跚、燃烧特性【3 5 1 、灰 熔融性【3 6 1 、污染物排放特性【3 7 】等。常用方法是对各内容分别研究并提出相应的 评价指标，利用各指标数值对燃料进行优劣评价。但前人的研究只专注于其中一 个方面，评价指标也仅反映燃料在某一方面上的优劣。综合几方面对燃料进行协 同研究并提出综合评价指标目前尚属空白。 1 5 选题意义及研究内容 1 5 1 选题意义 生物质燃料不但种类多、总量大，还具有氮、硫含量较低和二氧化碳零排放 的特点，因此开发生物质作为电厂燃料不但可有效地缓解我国电煤日益缺乏的状 况，还可以减轻环境污染。但生物质一般分布较为分散，固定时间段内单一种类 4 山东大学硕+ 学位论文 的供应量有限，尤其是秸秆类的生物质的供应受季节、地域等因素限制明显，因 此如果以单一种类生物质为燃料，较难保证生物质燃料利用系统的连续高效经济 运行。解决这一问题的有效途径是将生物质混合燃烧。目前对混合生物质燃料的 研究尚属空白，具有较大的研究意义。 对燃料进行优劣评价可从热解特性、燃烧特性、灰熔融性、污染物排放特性 等方面作出，但如此提出的指标只能反映燃料在其中一方面上的优劣，不够全面。 而综合几方面对燃料进行协同研究并提出综合评价指标目前尚属空白，具有较大 的研究意义。 1 5 2 研究内容 选取山东地区几种常用的生物质( 麦秆、玉米秆、玉米芯、梧桐木、速生杨、 落叶松、酒糟) ，相互之间按照一定的比例混合。 对混合生物质进行热重分析，研究其燃烧特性，并利用数学方法对其综合燃 烧特性进行预测。 制取混合生物质的灰分，测定其熔点，分析其成分，并利用数学方法对其熔 点进行预测。 综合混合生物质的燃烧特性与灰熔融性，提出混合生物质的燃烧特性灰熔 融性协同评价指标，从燃烧特性与灰熔融性两个方面对混合生物质优劣做出评 价。 5 山东大学硕+ 学位论文 2 实验装置及实验方案 2 1 实验样品的选取与制备 实验样品选取山东地区常见的7 种生物质：麦秆、玉米秆、玉米芯、梧桐木、 速生杨、落叶松及酒糟，其涵盖了草本生物质( 麦秆、玉米秆) ，木本生物质( 梧 桐木、落叶松) ，工业废弃物( 酒糟) 与农业废弃物( 玉米芯) 。实验前对7 种生 物质磨细至8 0 目。样品工业分析及灰熔点( s 丁) 数据如表2 1 所示。 表2 1 实验样品工业分析及灰熔点 2 2 实验装置 2 2 1 t g a s d t a 8 5 1 。热分析系统 本文采用瑞士m e m * t 0 l e d 0 公司的t v s d l a 8 51 。热分析系统来分析试样 的燃烧特性。该系统能够得到的科学信息广泛，且操作简便、灵敏、速度快、所 需试样量少，其能够连续记录质量与温度函数的关系。 技术参数如下： 型号：t g s d l a 8 5 1 。： 温度范围：室温1 6 0 0 ； 大测试炉：直径1 2 衄，容积9 0 0 “l ； 温度准确度：士o 2 5 ： 温度重复性：士o 1 5 ； 6 山东大学硕士学位论文 线性升温速率：o 0 1 10 0 h 血； s d l a 分辨率：o 0 0 5 。 该系统包括t g a ，s d l a 8 5 1 e 1 f1 6 0 0 热重差热同步分析仪；m r 5 热重天平； 高温1 g s d l a 8 5 l 。用恒温浴槽。 图2 - lt g a 脚a 8 5 1 。结构图 l 一隔热挡板2 反应性气体毛细管3 石英护套4 气体排出阀门( 偶联接口) 5 样品温度传感器6 加热炉7 炉温传感器8 一电源接点9 真空和清洁气体管 l o 恒温天平室1 1 平行导向超微量天平1 2 样品室开启装置1 3 冷却水管道 1 4 保护气体入口1 5 反应气体入口1 6 真空连接和清洁气体入口 图2 1 为1 g s d l a 8 51 c 热分析系统结构图。该装置中，天平和测试炉组成 的测试单元是热重差热同步分析的核心，采用平行支架微量超微量天平，称量 不受样品支架长度变化( 如热胀冷缩效应) 的影响；内置砝码全自动校准；称量 部件处于恒温室内( 2 2 0 士0 1 ) ，不受环境因素的影响。其中的测试炉采用水平 结构，可最大限度地消除可能产生的气体紊流的影响，克服热气体对流上升容易 产生的“烟囱效应 。该系统采用单坩埚结构，使样品处于测试炉的几何对称中 心，在升温室得到均匀加热。测量样品的温度传感器直接安装于坩埚底部，能准 确测取样品温度。 2 2 2 y 】| 【- l 琅d 灰熔融性测定仪 生物质的灰熔点由( - h r d 型灰熔融性测定仪测量得到，仪器由高温炉、 控制箱、计算机等组成。高温炉为卧式炉，加热元件为硅碳管。炉侧装配有可旋 转摄像头，用以实时拍摄炉内灰锥变化情况。炉内装有耐高温热电偶，用以实时 7 山东大学硕士学位论文测量炉内温度。控制箱内装有控温器件( 一体化电压调节控制模块等) ，计算机主机内安装高温炉控制卡及图像采集卡，经由摄像头捕捉到的灰形态变化和热电偶测量到的实时温度被记录在计算机内部，并实时显示于显示屏上。实验装置如图2 _ 2 所示。图2 - 2y 】翻即r d 灰熔融性测定仪示意图l 摄像头支架；2 控制箱内( 一体化电压调节控制模块) 工作电压指示；3 加温指示；4 一电源开关技术参数如下：炉温范围：室温1 5 2 0 ；控温准度： 5 ；分辨率：1 ；实验气氛：弱还原性；最大功率： 5 l w ；试样数量：3 4 个；升温速率：o 8 5 0 ( 1 5 2 0 m i n ) ；8 5 0 9 0 0 ( 1 1 5 曲) ；9 0 0 1 5 0 0 ( 5 士1 l i n ) 。2 2 3o 删i n 豫x 喝i g h t 型电子能谱仪x 射线能谱仪可通过能量色散显微分析对固体表面进行微区成份分析并