对生物质热解过程吸热量(生物质升温所吸热量和生物质热解所吸热量的和)的研究现状进行了总结分析,认为目前采用的分别选取生物质热容cp和热解反应热Qp用公式来计算热解过程吸热量的方法很难得出准确的结果。通过对同步热分析仪(STA)的...对生物质热解过程吸热量(生物质升温所吸热量和生物质热解所吸热量的和)的研究现状进行了总结分析,认为目前采用的分别选取生物质热容cp和热解反应热Qp用公式来计算热解过程吸热量的方法很难得出准确的结果。通过对同步热分析仪(STA)的分析和对差热曲线(DSC)的研究,将cp和Qp综合考虑,对实验所得DSC曲线进行处理和积分得出热解过程吸热量的规律。在Netsch STA 449C上对小麦秸秆、棉杆、花生壳和白松进行了实验研究和分析。结果表明:将1kg上述干生物质从初始室温303K升到主要热解反应完成的温度673K,所需提供的热量分别为523kJ4、59kJ、385kJ、646kJ,为生物质热解工艺的能量平衡分析和经济性分析提供了参考。展开更多
应用人工神经网络方法对生物质的热值进行了预测,网络的训练数据集来自美国Biomass Feedstock Composition and Property Database of U.S.D epartment of Energy。神经网络以生物质的工业分析结果作为输入数据,采用56组数据对网络进行...应用人工神经网络方法对生物质的热值进行了预测,网络的训练数据集来自美国Biomass Feedstock Composition and Property Database of U.S.D epartment of Energy。神经网络以生物质的工业分析结果作为输入数据,采用56组数据对网络进行训练,以7组数据对网络进行验证,对网络输出值与实际值进行比较,相对误差在0.08%以内。人工神经网络成功地预测各种生物质的热值,说明人工神经网络能够处理生物质的热值与工业分析各组分间的非线性关系。展开更多
文摘对生物质热解过程吸热量(生物质升温所吸热量和生物质热解所吸热量的和)的研究现状进行了总结分析,认为目前采用的分别选取生物质热容cp和热解反应热Qp用公式来计算热解过程吸热量的方法很难得出准确的结果。通过对同步热分析仪(STA)的分析和对差热曲线(DSC)的研究,将cp和Qp综合考虑,对实验所得DSC曲线进行处理和积分得出热解过程吸热量的规律。在Netsch STA 449C上对小麦秸秆、棉杆、花生壳和白松进行了实验研究和分析。结果表明:将1kg上述干生物质从初始室温303K升到主要热解反应完成的温度673K,所需提供的热量分别为523kJ4、59kJ、385kJ、646kJ,为生物质热解工艺的能量平衡分析和经济性分析提供了参考。
文摘应用人工神经网络方法对生物质的热值进行了预测,网络的训练数据集来自美国Biomass Feedstock Composition and Property Database of U.S.D epartment of Energy。神经网络以生物质的工业分析结果作为输入数据,采用56组数据对网络进行训练,以7组数据对网络进行验证,对网络输出值与实际值进行比较,相对误差在0.08%以内。人工神经网络成功地预测各种生物质的热值,说明人工神经网络能够处理生物质的热值与工业分析各组分间的非线性关系。