二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)優(yōu)化花生秸稈微波裂解

羅朝陽，段軍，何成奎，張平

（達(dá)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川 達(dá)州635001）

我國秸稈資源豐富，秸稈主要用作工業(yè)原料、生活燃料、土壤肥料以及畜牧飼料，雖然其用途廣泛，但絕大部分還是成為了農(nóng)業(yè)廢物，大量的作物秸稈主要采取焚燒方式來處理，不僅污染環(huán)境，而且秸稈內(nèi)部蘊(yùn)藏的巨大額外價(jià)值也沒有被利用[1]。對(duì)農(nóng)作物秸稈的利用研究，不僅可以解決資源浪費(fèi)的問題，還可以增加農(nóng)民的收入，減少污染改善生態(tài)環(huán)境，為全球能源利用注入新的活力。對(duì)秸稈類農(nóng)作物資源化利用的研究，成了較為熱門的研究課題，Krieger-Biockett B等利用微波裂解對(duì)稻草秸稈、木質(zhì)素等進(jìn)行了研究[2-4]；萬益琴等人利用微波裂解對(duì)玉米秸稈進(jìn)行了研究，制備了生物質(zhì)燃料[5]；熊佳定等研究了熱過氧化氫預(yù)處理對(duì)花生秸稈酶解的影響[6]；華金玲等研究了花生秸稈與青貯玉米搭配對(duì)湖羊瘤胃發(fā)酵特性的影響[7]，為花生秸稈作為飼料應(yīng)用提供了依據(jù)。國內(nèi)外對(duì)微波裂解技術(shù)的應(yīng)用已比較成熟，裂解對(duì)象卻千差萬別，但對(duì)花生秸稈的微波裂解制備生物質(zhì)能源的研究較少，并且裂解條件尚需進(jìn)一步優(yōu)化。因此，實(shí)驗(yàn)選用花生秸稈作為研究對(duì)象，通過微波裂解將其裂解為固態(tài)、液態(tài)、氣態(tài)三相產(chǎn)物，前期實(shí)驗(yàn)研究單因素（秸稈長度、裂解功率以及秸稈含水率）對(duì)三相產(chǎn)物產(chǎn)量的影響[8]，本實(shí)驗(yàn)以氣體熱值為因變量，利用二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，找出最優(yōu)的裂解條件并通過SPSS得出擬合方程、做統(tǒng)計(jì)分析，確定了最優(yōu)的裂解條件。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 材料和儀器

花生秸稈（不含枝葉，含水率為8%），根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要調(diào)節(jié)成含水率分別為18%、28%、38%；用剪刀和粉碎機(jī)（HCL-5型，北京華宏金誠有限公司）粉碎,篩網(wǎng)篩選得到不同尺寸的秸稈。

微波裂解裝置（NJL4-2型，南京杰全微波設(shè)備有限公司）的裂解爐溫度、功率可由操作界面進(jìn)行控制。分析混合氣體成分及含量采用氣相色譜儀（Agilent Intuvo9000，美國安捷倫科技有限公司）。

1.2 實(shí)驗(yàn)條件

前期實(shí)驗(yàn)研究了裂解功率、秸稈長度和含水率對(duì)三相產(chǎn)率的影響，實(shí)驗(yàn)選擇了1.5kW、2 kW、2.5 kW、3 kW四個(gè)功率水平進(jìn)行裂解；然后選取1 cm、3 cm、粗粉粒徑2 mm、細(xì)粉粒徑60目等4個(gè)不同秸稈長度進(jìn)行分析；采用8%、18%、28%、38%四個(gè)梯度的含水率進(jìn)行研究，研究單因素對(duì)裂解混合氣體熱值和成分的影響。

本實(shí)驗(yàn)以混合氣熱值為因變量，采用二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)與星點(diǎn)設(shè)計(jì)（central composite design,CCD）相結(jié)合，通過SPSS等數(shù)據(jù)分析軟件建立多種擬合方程[9]。其包括三部分:①中心點(diǎn)；②軸點(diǎn)；③二水平析因設(shè)計(jì)，即0、+1、-1、+λ、-λ，λ=F1/4，而F=k2（k為因素?cái)?shù)，本實(shí)驗(yàn)k=3）。

2 結(jié)果與討論

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在單因素實(shí)驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，本實(shí)驗(yàn)以混合氣熱值為因變量，采用三因素五水平的二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)，星點(diǎn)設(shè)計(jì)如表1所示。

CCD表一般由三部分組成:①2k析因設(shè)計(jì)；②極值點(diǎn):析因設(shè)計(jì)只適合線性擬合，因此，加上極值點(diǎn)便可適用于非線性擬合；③多次中心點(diǎn)重復(fù)試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)安排及結(jié)果如表2所示。

表1 星點(diǎn)設(shè)計(jì)

表2 二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)方案及結(jié)果

續(xù)表2

2.2 建立擬合方程

利用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)表2數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到含水率、功率、長度與氣相產(chǎn)物混合氣熱值的多元非線性擬合方程如下:

注:根據(jù)回歸結(jié)果表3可以看出，由于存在多重共線性，X22被回歸模型直接排除（容差為0，VIF無限大）。

根據(jù)表4、表5可看出，擬合方程的R2=0.923（R2反應(yīng)因變量的全部變異能通過回歸關(guān)系被自變量解釋的比例，因此R2越大，則說明回歸關(guān)系中可以解釋的因變量的比例越大）,且P<0.05，由此說明，方程擬合較好，可信度較高。

經(jīng)過對(duì)方程的系數(shù)分析，如表6可以看出，功率的一次項(xiàng)達(dá)到了極顯著水平（P<0.01），長度的平方項(xiàng)、長度和功率的乘積項(xiàng)達(dá)到了顯著水平（P<0.05），其他各項(xiàng)均無顯著性差異。由于實(shí)驗(yàn)采用二次正交設(shè)計(jì)，所以可以直接去掉不顯著項(xiàng)（α=0.05），簡(jiǎn)化方程如下所示:

（注:方程中的自變量是按實(shí)驗(yàn)編碼回歸的，因此在預(yù)測(cè)其它熱值時(shí)可按比例把對(duì)應(yīng)編碼找到，然后帶入回歸方程。）

將每組實(shí)驗(yàn)因素帶入擬合方程，算出每組實(shí)驗(yàn)混合氣熱值的預(yù)測(cè)值及殘差，表7為SPSS軟件對(duì)殘差和預(yù)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)。

表3 已排除變量

表4 模型匯總

表5 失擬性分析

表6 系數(shù)分析表

表7 殘差、預(yù)測(cè)值統(tǒng)計(jì)

2.3 主體間效應(yīng)分析

利用方差分析，對(duì)主體間效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，如表8所示。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，反映一件事情發(fā)生的概率大小叫做P值，而每一個(gè)系數(shù)的P值則表示該系數(shù)所對(duì)應(yīng)的因素對(duì)因變量的影響程度，P值越大，影響程度越小，也就是越不重要[10]。分析表8可得，所研究因素對(duì)混合氣熱值的影響程度從大到小依次為:功率>含水率>長度。所以，把握好這三個(gè)因素的合理取值范圍以及考慮其相互影響，對(duì)提高混合氣熱值很有幫助。

表8 主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)

2.4 單因素效應(yīng)分析

控制其中一個(gè)自變量不變，將其余自變量控制在0水平上，單獨(dú)研究每一個(gè)自變量對(duì)混合氣熱值的影響，得到如下兩個(gè)方程:

將各因素分別取-1.732，-1,0，1,1.732，依據(jù)上述方程，計(jì)算不同條件下混合氣的熱值，并繪制曲線，如圖1所示。從圖中可以看出，功率與混合氣熱值基本處于線性相關(guān)的關(guān)系，說明功率對(duì)混合氣熱值影響顯著，且隨著功率的增加，混合氣熱值會(huì)不斷增加；而長度與混合氣熱值的曲線成拋物線形狀，說明其影響沒有功率顯著。

圖1 含水率、功率對(duì)熱值影響

2.5 雙因素互作效應(yīng)分析

從簡(jiǎn)化后的方程我們可以看出，X2和X3存在互作效應(yīng)（見圖2），因此，我們將X1固定在0水平，分析X2和X3對(duì)混合氣熱值的共同影響，即方程:

利用Excel的規(guī)劃求解可以得出，自變量在-1.732～1.732的范圍內(nèi)，方程存在最大值和最小值，結(jié)果如表9所示。

圖2 X2、X3對(duì)混合氣熱值互作效應(yīng)

表9 最值結(jié)果

結(jié)果表明當(dāng)裂解功率為2.5 kW、秸稈長度為5cm時(shí)，混合氣熱值最大為79339.06 kJ/kg；當(dāng)裂解功率為1.5 kW、秸稈長度為3.9 cm時(shí)，混合氣熱值最小為19071.91 kJ/kg。

3 結(jié)論

（1）秸稈含水率對(duì)混合氣熱值影響不大；

（2）功率對(duì)熱值的影響呈線性相關(guān)，隨著裂解功率的增加，混合氣熱值不斷升高；

（3）秸稈長度對(duì)混合氣體熱值的影響呈拋物線關(guān)系，綜合整個(gè)擬合方程，最優(yōu)解裂解條件為:裂解功率2.5 kW、秸稈長度5 cm。