果壳生物质燃烧特性与动力学分析

为充分利用果壳生物质废弃物,采用热重分析对油茶壳、核桃壳、澳洲坚果壳进行了燃烧实验研究,考察了不同升温速率下3种果壳生物质的燃烧特性及动力学参数。结果表明：3种果壳生物质燃烧特性不同,但燃烧特性参数均随升温速率升高而增大;随着升温速率的增加,着火点、燃尽温度、最大燃烧速率、平均燃烧速率及综合燃烧特性指数提高;10℃/min时,油茶壳、核桃壳、澳洲坚果壳综合燃烧特性指数分别为0.56×10^-7、1.18×10^-7、0.88×10^-7;3种果壳生物质的燃烧反应遵循一级反应动力学模型,相关系数（R²）均达0.93以上,低温阶段活化能为30.40~52.41 kJ/mol,高温阶段活化能为18.49~40.62 kJ/mol,低温阶段活化能均大于高温阶段。     

利用燃烧指数分析生物质型煤的燃烧特性

分别选用焦作无烟煤、山西烟煤、陕西神木烟煤、平顶山烟煤四种原煤和其生物质型煤,通过不同煤种原煤和生物质型煤的热重分析实验,计算原煤和生物质型煤的着火、稳定燃烧和燃尽特性指数.分析得出:灰分和挥发分是影响生物质型煤燃烧特性及其燃烧特点的主要因素.     

预处理对麦秸热解特性的影响及其动力学分析

用热重法分析研究了不同预处理方法(水洗、酸洗、碱处理、微波、超声处理)对麦秸热解过程的影响。结果表明:水洗和酸洗都能够提高热解产物中挥发分的含量;碱处理可以使麦秸热解起始温度和最大热解速率向低温区域移动,并能够明显降低最大热解速率;超声处理可以提高最大热解速率。用单一升温速率法对热解获得的热重-热重微分(TG-DTG)数据进行动力学分析得到了经预处理后,麦秸热解机理发生改变,活化能有所降低,其中氢氧化钠的作用最为明显,将热解活化能从151.44kJ/mol降至84.09kJ/mol。     

污泥生物质混合燃料燃烧特性分析

能源危机和环境问题加速了环境友好、可再生替代能源的发展.使用热重分析方法对北方常见5种农业废弃生物质、污泥以及玉米秸秆和污泥混合燃料的燃烧特性进行了研究,并考察了混合燃料各组分间相互作用.结果表明:5种生物质燃料中玉米秸秆燃烧特性最好,污泥燃烧性能明显低于生物质;混合燃料燃烧时,分阶段展现出玉米秸秆和污泥的燃烧特性;随...     

煤矸石/烟煤混燃特性及其动力学实验研究

为通过燃烧和热量回收实现煤矸石能量化和资源化利用,探究煤矸石配煤混烧的燃烧特性规律,采用该公司常用烟煤A及具备替代燃料性质的煤矸石B,按照1∶9～9∶1九种比例进行掺混,通过工业分析、热重实验、反应放热性能及燃烧动力学分析得出,当烟煤A与煤矸石B为7∶3时,其燃烧特性具有转折性提升。     

水泥行业用煤的燃烧特性评价及统计分析

本文通过热重分析检测煤炭燃烧特性,在已积累的大量数据基础上,对水泥行业用烟煤和无烟煤的煤烧特性各项指标统计分析,并对各项参数给出了参考数值：（1）烟煤着火温度范围在390～620℃,平均值在430℃左右;燃烧烈度范围0.3～2.7 mV/（mg·min）,平均值1.18 mV/（mg·min）;燃尽时间范围12～37 min,平均值18 min;(2)无烟煤着火温度范围在430～650℃,平均值558℃左右;燃烧烈度范围0.6～2.3mV/（mg·min）,平均值1.58mV/（mg·min）;燃尽时间范围10～30min,平均值13min。将燃烧特性参数进行赋分和排位,在数据库中求得分位值,绘制煤炭燃烧特性排位图,为生产用煤配煤提供技术指导和控制要求。     

七台河地区低热值煤矸石理化特性及燃烧特性分析

采集七台河市勃利县的低热值煤矸石样品进行理化特征分析,并且利用热重法分析了该地区不同粒径低热值煤矸石的着火及燃尽特性。结果表明,该地区煤矸石矿物组成以石英为主,对水体环境危害较大的有害物质氟化铍含量相对较高。化学成分主要为Si O₂和Al₂O₃,含量占比分别约为49.78%～66.75%和13.53%～21.06%,Fe₂O₃含量约为1.91%～3.07%,含硫量约为0.10%～0.18%,属于铝硅型低硫煤矸石。该地区低热值煤矸石的燃烧分为三个阶段。1mm以下煤矸石样品均是较易稳定着火的。随着煤矸石粒径增大,燃烧结束时样品残留量增加,燃尽时间增加,着火温度逐渐升高,达到最大燃烧速率时的温度也随之升高,而最大燃烧速率有所下降。     

朝鲜无烟煤燃烧特性随升温速率的变化及动力学研究

燃烧特性和燃烧反应动力学参数是燃料用于燃烧装置热力计算、设计和数值模拟必不可少的主要数据。利用同步热重分析仪在空气气氛下以升温速率分别为10℃/min, 20℃/min, 30℃/min升温至1 200℃进行了朝鲜无烟煤(KA)燃烧实验,同时与中国无烟煤(CA)进行对比,并计算得到了KA和CA的燃烧特性指数,采用等转化率的Flynn-Wall-Ozawa(FWO)和Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)方法估算了反应动力学参数。结果表明：升温速率对KA和CA的着火性能有重要影响,升温速率越快,KA和CA的着火性能指数提高越明显;KA的燃烧特性指数均低于CA的燃烧特性指数,KA的燃烧特性比CA的燃烧特性差,更难燃烧;KA的平均表观活化能为112.13 kJ/mol,明显高于CA的81.51 kJ/mol,从反应动力学上证明了朝鲜无烟煤燃烧特性较差;对于三种升温速率下最适合的反应机理模型,KA的实验数据与理论模型A3/2,R3和A1拟合良好,而CA的实验数据与A3,A2和A3/2模型拟合良好,表示KA和CA一般遵循随机核形成及生长反应机理,KA的反应级数小于CA的反应级...     

采用热重分析对煤燃烧特性的影响因素研究

为探究煤燃烧特性的影响因素,采用热重分析法对不同煤粉细度、不同产地的配煤和同一产地的原煤进行试验研究,得到降低煤粉细度可以降低煤着火温度,收到基低位发热量接近的22 990J/g(5 500cal/g)配煤和相同热值的陕西原煤(以下简称"陕煤"),虽然热值接近,但陕煤燃烧速率却比配煤高很多,配煤中存在燃烧速率慢的煤或杂质影响了其燃烧特性。     

基于TGA-FTIR和无模式函数积分法的稻壳热解机理研究

利用热重红外联用技术(TGA-FTIR)和无模式函数积分法,研究了不同升温速率(5、10、20、30 ℃/min)下,稻壳的热解特性和热解动力学,深入探讨其热解机理。TG和DTG研究表明,稻壳的热解过程分为干燥、快速热解和炭化3个阶段,随着升温速率的增加,TG和DTG曲线向高温一侧移动。稻壳热解气体成分含量最多的是CO₂,醛、酮、酸类以及烷烃、醇类和酚类等有机物。通过无模式函数积分法:FWO法和KAS法,计算得到的活化能随着转化率(α)增加数值波动明显,证明稻壳热解过程发生复杂的重叠、平行和连续的化学反应。0.1≤α<0.35,半纤维素的支链首先降解,然后是主链降解。0.35≤α≤0.7,纤维素首先转化为中间产物活性纤维素,然后活性纤维素再次降解。0.7<α≤ 0.8,主要是木质素降解,生物质中可降解的挥发分减少以及低反应活性的焦炭的不断生成是造成此阶段活化能快速增加的主要原因。总之,生物质三组分化学成分和结构差异造成不同转化率下活化能的差异。     

煤与浒苔混合燃烧过程分析及动力学研究

为了满足电力需求,缓解煤炭短缺矛盾,采用ZTC-B型综合(同步)热分析仪对大同无烟煤与大同烟煤分别与浒苔混合燃烧过程进行了热重分析,并对其进行了动力学分析。结果表明:煤与浒苔单独燃烧及混合燃烧过程均可以划分为三个阶段,掺烧时随着浒苔质量分数的增加,主要燃烧阶段活化能升高,综合燃烧特性指数变小;大同无烟煤掺烧25%的浒苔时,二者存在明显的协同效应,相对值可达35%,大同烟煤掺烧25%的浒苔时,二者在480℃左右存在一定的抑制作用,相对值可达-11%;动力学分析表明:采用2个连续一级反应模型,可以很好地描述其掺烧过程,活化能和指前因子存在动力学补偿效应。     

具有高比表面积的稻壳灰的制备及其化学活性的研究

Preparation of rice husk ash with high specific surface area and chemical reactivity of the product are reported in this paper. The amorphous rice husk ash with high specific surface area of 311 m^2.g^-1 was produced by heating acid treated rice husk at 700~C for 4 h. The isotherms of rice husk ash are similar in shape to type Ⅱ of Brunaner‘s classification with mesopores being predominant. The rice husk ash has a high chemical reactivity, especially that pretreated with acid. This chemical reactivity depends on ashing temperature and pretreatment conditions. There is an exponential relation between the specific surface area of rice husk ash and the change in the conductivity of saturated Ca(OH)2 solution with rice husk ash, from which the specific surface area can be known according to the conductivity change.     

炭化谷壳对苯胺废水的吸附特性

采用磷酸活化原材料谷壳,分别在300和600℃对活化谷壳进行炭化,制得炭化谷壳吸附剂(CC1和CC2),通过静态吸附实验研究了炭化谷壳对苯胺的吸附性能,采用比表面积分析仪对炭化谷壳进行表征,考察了pH值和温度等对吸附的影响. 结果表明,CC2吸附苯胺能力比CC1强,Langmuir方程拟合等温吸附效果最好;准二级动力学模型能较好地描述炭化谷壳对苯胺的吸附行为,相关系数高达0.999;计算了热力学参数DGq, DHq和DSq值,DGq为负值,说明该吸附为自发过程.     

不同预处理方法对稻秸纤维表面性质的影响

通过对稻秸原料进行水热、酸碱和冷等离子体预处理,分析了纤维表面的浸润性及表面自由基浓度的变化。研究表明,经水热及酸碱预处理后,纤维与水的接触角为90o,稻秸纤维的浸润性改善不明显,经冷等离子改性后,稻秸纤维表面浸润性改善非常明显。水热及乙酸处理有利于提高稻秸纤维的表面自由基浓度,碱处理则降低了稻秸纤维的表面自由基浓度。     

松木屑水热提质过程及其燃烧特性

以松木屑为原料,采用高压反应釜,在高压、液固质量比12:1、搅拌转速150 r/min、反应时间1 h的条件下,在220?260℃温度范围内进行水热提质实验,对产物进行分析,研究温度对燃料特性、燃料性能及动力学特性的影响. 结果表明,松木屑的碳含量和热值随水热提质温度升高逐渐增大,260℃时含碳量由48.10%增加到69.05%,热值由19.12 MJ/kg增加到26.66 MJ/kg. 松木屑的热值增长趋势与其它生物质相同,但增长幅度异于其它生物质. 水热提质过程中,木屑各组分发生脱羧、脱水、聚合、芳香化等反应,大分子物质分解成小分子物质如气体和有机酸等. 水热提质有助于改善着火性能,随水热温度提高,最大燃烧速率对应的温度降低,燃烧时间延长. 原木屑的燃烧反应为二级反应,水热提质后燃烧反应为一级反应,且活化能显著降低,为33.68 kJ/mol. 水热提质可显著提高木屑的能量密度,改善其燃烧性能.     

稻壳快速热解制备生物油条件探索及产物分析

以稻壳为原料,通过流化床快速热解的方式制备生物油。初步考察了螺旋进料速率对流化床反应参数的影响。当进料速率由 4 kg/h 提高至 5 kg/h 时,床层温度明显下降,床层压差明显增加,燃气流量也明显增加,表明热解产物更多地发生了二次裂解反应。采用GC-MS对快速热解所得生物油的组成进行分析,采用TG-DSC考察生物油的热稳定性,表明在250~400℃ 之间,出现较强的放热现象,缩聚现象严重,并对其重要的燃料性能进行表征,pH值2.33,水分 24.0%,热值 16.3 MJ/kg,密度 1.17 g/mL,黏度 45 mm²/s(30℃)。     

我国稻壳资源化利用的研究进展

综述了我国稻壳资源的主要利用途径及最新研究进展,包括稻壳作为能源的利用、稻壳中硅与碳资源的利用、稻壳中纤维素类物质水解利用等各种利用方式,指出利用稻壳作为能源是目前最好的利用方式,稻壳制取高附加值的化工产品将会有较好的发展前景。     

Modeling of Alkali Pretreatment of Rice Husk Using Response Surface Methodology and Artificial Neural Network

Rice husk as a widely available lignocellulosic material was subjected to an alkaline pretreatment process. The alkaline pretreatment was carried out under various conditions. The influence of process parameters, such as pretreatment time, solid loading, and NaOH concentration, on the glucose and xylose yields were investigated by means of appropriate models. The maximum glucose and xylose yields obtained under optimum pretreatment condition were 68.82% and 53.77%, respectively. Response surface methodology (RSM) and artificial neural network were used to model the pretreatment processes. Both modeling methodologies were statistically compared by means of the coefficient of determination and relative mean square error. It was concluded that the artificial neural network shows a somewhat better performance compared to RSM.