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废轮胎与生物质共热解特性研究 被引量:11
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作者 吴凯 朱锦娇 +1 位作者 朱跃钊 杨烨 《林产化学与工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期53-60,共8页
采用热重分析(TG-DTG)对废轮胎和生物质的热解特性进行了分析,研究了原料配比、升温速率及粒度对热解的影响,并采用HSC计算模拟软件对热解气体的分布规律进行了模拟。研究结果表明:废轮胎与生物质共热解过程主要分为干燥阶段(20~200℃)... 采用热重分析(TG-DTG)对废轮胎和生物质的热解特性进行了分析,研究了原料配比、升温速率及粒度对热解的影响,并采用HSC计算模拟软件对热解气体的分布规律进行了模拟。研究结果表明:废轮胎与生物质共热解过程主要分为干燥阶段(20~200℃)、气化裂解阶段(200~500℃)和二次裂解阶段(500~800℃) 3个阶段。废轮胎掺混比例由100%下降至0时,热解初始温度由358.0℃下降至288.5℃,热解终止温度由473.0℃下降至361.6℃。随着升温速率和原料粒度的增加,废轮胎热解反应的最大失重速率增大,热解终温逐渐升高,反应向高温方向移动。采用Coats-Redfern法得到的废轮胎与生物质共热解阶段(250~500℃)活化能为18.61~40.86 k J/mol,生物质掺混比例增加时反应所需要的活化能减小。HSC计算模拟发现:热解过程气体产物主要为H_2、CO、CH_4和CO_2,随着废轮胎掺混比例下降,H_2、CO和CO_2产量增加,CH_4产量减小。通过可燃性气体总量与CO_2产量比值及热解特性分析发现:废轮胎掺混比例控制在40%~60%时获取的可燃性气体产量较高。 展开更多
关键词 生物质 废轮胎 热解动力学 热重 热解特性 HSC
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高湿污泥与生物质的共热解实验研究 被引量:3
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作者 万龙 朱跃钊 +2 位作者 高英 朱锦娇 朱广阔 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期232-238,共7页
以生活污泥(含水率79%)与生物质(含水率12. 87%)的混合物为原料,进行共热解气化的研究。采用热分析仪对混合试样热解特性进行表征,同时在移动床反应器中考察温度和掺混比对热解的影响。此外,还采用电感耦合等离子体-原子光谱法(ICP-AES... 以生活污泥(含水率79%)与生物质(含水率12. 87%)的混合物为原料,进行共热解气化的研究。采用热分析仪对混合试样热解特性进行表征,同时在移动床反应器中考察温度和掺混比对热解的影响。此外,还采用电感耦合等离子体-原子光谱法(ICP-AES)对热解前后重金属含量的变化进行分析。热分析结果表明:在有机物分解和碳化阶段,松木屑的掺入对污泥热解温度的影响较小,但可提高污泥的热解速率。污泥与生物质的共热解实验结果表明:随着温度的升高,气体产率明显增大,可燃气体中H_2的体积分数增大,从25. 39%增加到49. 06%,说明高温有利于H_2的生成。为了获得较好的产气效果,污泥的掺混比应为40%~60%。ICP-AES分析结果表明:热解过后重金属主要固定在固体产物中,固体产物中重金属含量满足农用标准。 展开更多
关键词 生活污泥 生物质 共热解 移动床 掺混比
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污泥与生物质催化共热解特性及动力学研究 被引量:3
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作者 朱广阔 朱锦娇 +3 位作者 高英 朱跃钊 陈金铮 周心怡 《印染助剂》 CAS 北大核心 2019年第8期16-21,共6页
采用热重分析仪对污泥、松木屑及其混合物进行催化共热解特性分析及动力学研究。使用Coats-Redfern法对热失重曲线进行模拟并建立动力学模型,计算了污泥与松木屑催化共热解的动力学参数。结果表明:添加催化剂能够有效促进污泥与松木屑... 采用热重分析仪对污泥、松木屑及其混合物进行催化共热解特性分析及动力学研究。使用Coats-Redfern法对热失重曲线进行模拟并建立动力学模型,计算了污泥与松木屑催化共热解的动力学参数。结果表明:添加催化剂能够有效促进污泥与松木屑高温段有机物的降解;增加松木屑质量分数可有效减少固体残渣量,且松木屑质量分数为40%时,共热解的协同效应最佳;添加催化剂能够有效降低热解初始温度、最终温度并缩短反应时间;通过对热解特征值分析,添加CaO在城市污泥中质量分数为80%时使热解特征值D增大至10.94×10^-7;添加催化剂使城市污泥与松木屑的低温段热解活化能有所降低。 展开更多
关键词 污泥 松木屑 催化共热解 动力学模型
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基于粒子群算法的燃烧反应动力学机理简化方法
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作者 林圣强 张现发 +6 位作者 吴悠 朱锦娇 易婷 熊永莲 李春生 孙嬿 杨斌 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2861-2866,共6页
针对目前线性简化方法在简化详细机理过程中出现的不稳定性及预测不确定性较大的现象,本文提出一种基于智能算法的新型燃烧反应动力学非线性简化手段,并应用此方法对USC-Mech II和JetSurF 2.0详细机理进行简化,从而分别构建乙烯和正癸... 针对目前线性简化方法在简化详细机理过程中出现的不稳定性及预测不确定性较大的现象,本文提出一种基于智能算法的新型燃烧反应动力学非线性简化手段,并应用此方法对USC-Mech II和JetSurF 2.0详细机理进行简化,从而分别构建乙烯和正癸烷燃烧简化机理。结果表明,基于非线性方式的粒子群简化方法可以获得更加精简的简化机理;最终形成22组分的乙烯燃烧机理和45组分的正癸烷燃烧机理;在相似验证范围下,粒子群算法获得的组分数均少于其他简化方法所获得的组分数。 展开更多
关键词 粒子群算法 人工智能算法 机理简化 非线性简化手段
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