基于遺傳算法-綜合計算法的生物質(zhì)熱解氣化優(yōu)化分析

朱軼林，張新敬，徐玉杰，3，丁捷，郭歡，陳海生，3

（1 中國科學(xué)院工程熱物理研究所，北京 100190；2 中國科學(xué)院大學(xué)工程科學(xué)學(xué)院，北京 100049；3 國家能源大規(guī)模物理儲能技術(shù)（畢節(jié)）研發(fā)中心，貴州畢節(jié) 551712）

引言

可再生能源的開發(fā)與利用是解決當今能源短缺和環(huán)境污染問題的關(guān)鍵路徑，而生物質(zhì)被認為是繼煤炭、石油和天然氣之后的第四大能源，也是唯一可直接存儲和運輸?shù)目稍偕蓟茉?，其利用過程的碳零排放和負排放對環(huán)境保護有重要意義[1-2]。生物質(zhì)熱解氣化是一種高效清潔的能源利用方式，氣化產(chǎn)物以H2、CO、CH4和CO2等組分為主，可應(yīng)用于發(fā)電、供熱、合成化學(xué)制品,具有能源、環(huán)境和經(jīng)濟等多重效益[3-5]。由于生物質(zhì)種類繁多且元素組成不同，其熱解氣化反應(yīng)是復(fù)雜的動力學(xué)反應(yīng)，為研究生物質(zhì)熱解氣化產(chǎn)率分布及優(yōu)化流程參數(shù)，對不同種類和工況的生物質(zhì)開展熱解氣化實驗，其成本較高，也難以實現(xiàn)對所有產(chǎn)物的準確測定，因此關(guān)于生物質(zhì)熱解氣化模型的研究成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點[6-7]。

生物質(zhì)熱解氣化模型可概括為以下幾類。一是基于化學(xué)平衡的熱動力學(xué)模型，其中熱力學(xué)模型又稱為零維模型，是將整個氣化過程的多個非均相和均相化學(xué)反應(yīng)，認為在某一溫度下達到化學(xué)平衡；動力學(xué)模型則是從氣化機理出發(fā)，綜合考慮氣化反應(yīng)動力學(xué)、流體力學(xué)和傳熱學(xué)等特性[8]，由于氣化過程比較復(fù)雜，目前尚無公認的模型。閆桂煥等[9-10]綜合考慮系統(tǒng)散熱和固定碳不完全轉(zhuǎn)化等因素建立了生物質(zhì)氣化熱力學(xué)模型，并考慮了焦油，為生物質(zhì)低焦清潔利用提供參考。Gordillo等[11-12]依據(jù)化學(xué)反應(yīng)平衡、質(zhì)量守恒和能量守恒建立了生物質(zhì)空氣-水蒸氣氣化動力學(xué)模型，并與固定床氣化實驗值對比。Silva 等[7]則綜述了生物質(zhì)氣化熱動力學(xué)模型，總結(jié)到改進模型參數(shù)后的計算值與實驗值更接近，可更好地指導(dǎo)生物質(zhì)氣化研究。二是參考煤氣化經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷木C合計算法，將氣化過程分為熱解段和固定碳的氣化反應(yīng)段，生成的合成氣為熱解氣與氣化氣的總和[13]。李洪濤等[14-15]建立了生物質(zhì)空氣/水蒸氣氣化的綜合計算法模型，由生物質(zhì)氣化實測數(shù)據(jù)對模型修正，并改進C/N 特征值取值的隨機性，與實驗數(shù)據(jù)對比，模擬結(jié)果符合良好。三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不考慮具體物理過程機理，利用氣化爐實際運行的現(xiàn)場數(shù)據(jù)通過多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對參數(shù)預(yù)估，并預(yù)測最終的氣化結(jié)果[6]。

目前，許多學(xué)者利用基于熱力學(xué)模型和動力學(xué)模型的流程模擬Aspen Plus 仿真生物質(zhì)熱解氣化反應(yīng)[6,16-18]。AI-Zareer 等[19]利用Aspen Plus 中的RYield模塊模擬熱解反應(yīng)，熱解氣為CO、H2O、H2、CO2、CH4、H2S和N2的混合氣，以C6H6代表熱解過程產(chǎn)生的焦油，再以RGibbs 模塊模擬氣化反應(yīng)。Nikoo 等[20]認為生物質(zhì)在RYield 模塊中裂解為C、H2、O2、S、N2和灰分，再由RGibbs模擬部分碳和熱解氣的氧化反應(yīng)，最后利用RCSTR模塊外嵌Fortran動力學(xué)子程序模擬固定碳的氣化反應(yīng)，與實驗值對比，最小均方根誤差為CO 的8.68%，并指出熱解段應(yīng)考慮焦油(CxHyOz)產(chǎn)生。Kaushal等[21]根據(jù)生物質(zhì)干燥、熱解和氣化流程，利用Aspen Plus 軟件建立了流化床生物質(zhì)氣化模型，在RYield 中生物質(zhì)熱解為CO、CO2、H2、H2O、CH4和焦油，由RCSTR 模擬固定碳與氣化劑的氣化反應(yīng)。張偉等[22]將生物質(zhì)氣化分為干燥熱解和固定碳氣化兩個階段，參考煤熱解經(jīng)驗?zāi)Ｐ驮赗Yield 中給出生物質(zhì)熱解產(chǎn)率分布，再由RCSTR 模擬炭和空氣、水蒸氣的氧化還原反應(yīng)，合成氣為兩階段產(chǎn)氣之和。

生物質(zhì)氣化涉及熱解和固定碳氧化還原等過程[13-15,21-22]，可實現(xiàn)生物質(zhì)燃料的高效清潔利用，為此國內(nèi)外學(xué)者在生物質(zhì)熱解氣化模型研究上取得了較大進展。但是在綜合計算法中，由于參考的是煤熱解經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，且生物質(zhì)熱解組分和氣化組分相互影響，不能確定熱解模型參數(shù)，也不明確綜合平衡常數(shù)和固定碳轉(zhuǎn)化率對氣化過程的影響[14-15]；而在Aspen Plus 模型中，通過RYield 模塊模擬生物質(zhì)熱解反應(yīng)，將生物質(zhì)分解成單質(zhì)元素[11-12]或參考煤氣化經(jīng)驗?zāi)Ｐ蚚14-16,20]，較少考慮熱解段焦油產(chǎn)生，無法反映生物質(zhì)熱解氣化真實過程，導(dǎo)致模擬值與實驗值有一定偏差；而且少有研究綜合考慮理論計算法和流程模擬的復(fù)合，從而提高模擬效果的準確性和可靠性[6]。

因此，為準確預(yù)測生物質(zhì)熱解氣化產(chǎn)率分布，貼合生物質(zhì)轉(zhuǎn)化真實過程，本文開展了生物質(zhì)熱解氣化基于綜合計算法的優(yōu)化分析，由生物質(zhì)熱解氣化實測數(shù)據(jù)通過遺傳算法(genetic algorithm,GA)對綜合計算法模型進行改進,并按照綜合算法中熱解段和固定碳氣化反應(yīng)段建立Aspen Plus 模型，熱解過程組分和氣化段固定碳轉(zhuǎn)化率由GA-綜合計算法得出，再根據(jù)Gibbs 最小自由能原理模擬固定碳的氣化反應(yīng)，與實驗值對比驗證模型的有效性和可靠性，最后探討了GA-綜合計算法中綜合平衡常數(shù)和固定碳轉(zhuǎn)化率對合成氣組分及氣化評價指標的影響，為研究生物質(zhì)熱解氣化產(chǎn)率分布及流程參數(shù)優(yōu)化提供指導(dǎo)。

1 計算模型

1.1 生物質(zhì)熱解模型

生物質(zhì)熱解組分及產(chǎn)率受元素組成、熱解溫度和溫升速率等諸多因素影響，因此生物質(zhì)熱解產(chǎn)率分布關(guān)系式難以確定。目前，關(guān)于生物質(zhì)熱解模型主要參考煤熱解經(jīng)驗?zāi)Ｐ?H.H.Дбpoxotob 模型)，由不同種類燃煤的熱解實驗數(shù)據(jù)擬合出熱解產(chǎn)物轉(zhuǎn)化的比例系數(shù)[16,20]。但是生物質(zhì)不同于燃煤，其揮發(fā)分含量一般高于60%，固定碳含量小于20%，熱解過程主要發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)是長鏈有機大分子的分解，因為其揮發(fā)分含量較高，焦油以苯和苯酚等大分子有機物存在，因此生物質(zhì)參考煤熱解模型來確定其熱解產(chǎn)率分布是不準確的[13]。綜合計算法是依據(jù)H.H.Дбpoxotob模型，由生物質(zhì)熱解實測數(shù)據(jù)對熱解產(chǎn)物轉(zhuǎn)化的比例系數(shù)修正[14-15]。表1 列出了綜合計算法模型熱解段產(chǎn)物產(chǎn)率輸入條件，CR1、CR2和CR3為轉(zhuǎn)化比例系數(shù)，表示生物質(zhì)干基元素含量占比與當量元素生成熱解產(chǎn)物，Rtar則為焦油產(chǎn)率系數(shù)，表示為揮發(fā)分的占比。為確定熱解模型參數(shù)，在GA-綜合計算法模型中給出比例系數(shù)的約束范圍,由于生物質(zhì)焦油主要以苯和苯酚等CHO 類大分子有機物存在[23-24]，焦油的分子組成參考文獻[14,21]為CH1.12O0.19,且生物質(zhì)熱解模型遵循元素守恒和化學(xué)反應(yīng)平衡。

表1 兩種模型熱解段產(chǎn)物產(chǎn)率輸入條件對比Table 1 Comparison of input values of pyrolysis composition yields in different models

1.2 固定碳氣化模型

固定碳的氧化還原反應(yīng)為碳[25]與氣化劑中的氧及水蒸氣的反應(yīng)[14-15]，其主要氣體產(chǎn)物為CO、CO2、H2、H2O 和N2，模型中各組分含量可聯(lián)立方程式(1)～式(7)求解。

式中，RC/N為碳氮特征值，即為固定碳氣化模型組分中元素碳與氮的摩爾系數(shù)比；MolCO為1kg 生物質(zhì)燃料在固定碳氣化模型中生成CO的量，mol/kg;同理，MolCO2和MolN2分別為1kg 生物質(zhì)燃料在固定碳氣化模型中的CO2和N2的量，mol/kg。

式中，MolPyrolysis,C為1kg 生物質(zhì)燃料由熱解過程生成固定碳的量，mol/kg;RFCR為固定碳氣化模型中固定碳的轉(zhuǎn)化率；MolC為1kg 生物質(zhì)燃料中實際反應(yīng)的固定碳的量，mol/kg。

碳平衡：

式中，RMCO為反應(yīng)的固定碳轉(zhuǎn)化成CO 的摩爾系數(shù)。

氫平衡：

式中，MolH2Ototal為1 kg 生物質(zhì)燃料所需氣化劑中水蒸氣的量，mol/kg；MolH2為1 kg生物質(zhì)燃料在固定碳氣化階段生成H2的量，mol/kg;MolH2Oundec為氣化劑水蒸氣相對于1 kg生物質(zhì)燃料未參與固定碳氧化還原反應(yīng)的量，mol/kg。

氧平衡：

式中，MolN2為相對于1 kg 生物質(zhì)燃料由氣化劑空氣帶入N2的量，mol/kg;為氣化劑水蒸氣相對于1 kg 生物質(zhì)燃料參與固定碳氧化還原反應(yīng)的量，mol/kg。

綜合平衡常數(shù)K[14-15]：

綜合平衡常數(shù)K用來描述固定碳氣化階段CO、CO2、H2和未分解水蒸氣之間的關(guān)系，K的公式形式與CO 變換反應(yīng)的平衡常數(shù)表達式相同，而這里的綜合平衡常數(shù)K是一個經(jīng)驗值，其值與氣化溫度及運行工況有關(guān)，在實際生產(chǎn)中K值范圍為1.2～3.0[14]。

1.3 由遺傳算法改進的綜合計算法

綜合計算法模型參考的是H.H.Дбpoxotob模型，并將與生物質(zhì)燃料特性相似的泥煤數(shù)據(jù)作為熱解組分和產(chǎn)率的初始值，再由生物質(zhì)實測數(shù)據(jù)對生物質(zhì)熱解組分產(chǎn)率進行修正，在固定碳氣化階段參考的是泥煤數(shù)據(jù)，綜合平衡常數(shù)K取為2.5[15]。為確定綜合計算法的模型參數(shù)，提高模型計算精度，需要對綜合計算法進行改進。由于生物質(zhì)熱解和氣化反應(yīng)遵循元素守恒和化學(xué)反應(yīng)平衡，生物質(zhì)熱解產(chǎn)物及合成氣組分間相互影響，導(dǎo)致由實測數(shù)據(jù)對模型參數(shù)修正需要對比的子目標較多且計算量大，而利用遺傳算法可實現(xiàn)最優(yōu)解的快速收斂，提高綜合計算法的計算速度和精度[26]。這是因為遺傳算法是一種借鑒生物界進化規(guī)律演化而來的優(yōu)化方法，其本質(zhì)是一種高效、并行和全局搜索的算法，并自適應(yīng)地控制搜索過程以求得最優(yōu)解[27]。

生物質(zhì)熱解氣化GA-綜合計算法流程如圖1所示，在遺傳算法中，初始種群設(shè)置為100，交叉概率為0.9，變異概率為0.1，定義目標函數(shù)OBJPyrolysis為生物質(zhì)熱解組分實驗值與計算值的相對誤差之和，而目標函數(shù)OBJGasification為生物氣化組分實驗值與計算值的相對誤差之和，如式(8)和式(9)所示。在GA-綜合計算法中運用兩次遺傳算法，第一次遺傳算法的初始參數(shù)為生物質(zhì)的元素分析、工業(yè)分析，CR1、CR2、CR3和Rtar的約束范圍及熱解實驗值；第二次遺傳算法的初始參數(shù)為第一次遺傳算法的熱解組分產(chǎn)率分布、空氣當量比(ER)和蒸汽/生物質(zhì)質(zhì)量比(S/B),綜合平衡常數(shù)K和固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR的約束范圍及合成氣實驗值；分別通過1000代遺傳和變異選出最優(yōu)個體，得到的解唯一且收斂，即確定熱解階段最優(yōu)比例系數(shù)CR1、CR2、CR3和Rtar，以及固定碳氣化階段的綜合平衡常數(shù)K和固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR，如圖中實線流程所示；由生物質(zhì)熱解氣化實驗數(shù)據(jù)通過遺傳算法對綜合計算法改進后，進而可對生物質(zhì)含濕量、空氣當量比和蒸汽/生物質(zhì)質(zhì)量比等參數(shù)進行合成氣組分和氣化評價指標的敏感性分析，如圖中虛線流程所示。其中，綜合平衡常數(shù)K的計算精度為0.001,為滿足計算精度要求，算法中嵌套關(guān)于固定碳轉(zhuǎn)化成CO 摩爾系數(shù)RMCO的迭代收斂計算過程，RMCO為需要調(diào)整的輸入變量，計算次數(shù)CI為迭代收斂判斷條件。上述算法編程是在Matlab 工作環(huán)境中實現(xiàn)。

圖1 生物質(zhì)熱解氣化GA-綜合計算法流程Fig.1 Flowchart of GA-comprehensive calculation model for biomass pyrolysis and gasification

式中，i表示生物質(zhì)熱解組分，j表示生物質(zhì)氣化產(chǎn)物。

1.4 Aspen Plus模型

Aspen Plus 是一款生產(chǎn)裝置設(shè)計、穩(wěn)態(tài)模擬和流程優(yōu)化的通用化工模擬軟件，其在石油精餾、填料塔設(shè)計、換熱器設(shè)計和校核等方面均有較成熟的模擬范例，且在煤炭轉(zhuǎn)化方面應(yīng)用較多。由于生物質(zhì)和煤在性質(zhì)和氣化過程上存在較大的相似性，許多學(xué)者采用Aspen Plus 模擬生物質(zhì)的氣化過程，并證明了可行性[6,28-29]。生物質(zhì)熱解氣化基于綜合計算法的Aspen Plus 模型如圖2 所示，數(shù)字1～12 表示物質(zhì)流，字母a、b 和c 表示熱流，A～G 代表反應(yīng)器模塊，其中，通過1 個產(chǎn)率反應(yīng)器模塊RYield(A-熱解器)模擬生物質(zhì)熱解過程，2 個Gibbs 自由能模塊RGibbs分別模擬固定碳氧化(C-燃燒器)和還原反應(yīng)(D-氣化器)[30]，其中RYield 模塊中熱解組分產(chǎn)率分布由GA-綜合計算法得出，確定最優(yōu)比例系數(shù)CR1、CR2、CR3和Rtar的綜合計算法-熱解模型在A-熱解器中通過Fortran 語言編譯，氣化段固定碳轉(zhuǎn)化率亦由GA-綜合計算法得出，物性方法選擇PR-BM,氣化系統(tǒng)熱損失為輸入生物質(zhì)低位熱值總能量的2%[31]，固定碳氧化反應(yīng)為生物質(zhì)熱解提供熱量[30]，依據(jù)質(zhì)量守恒、能量守恒和化學(xué)反應(yīng)平衡，進而可計算出每個流程節(jié)點的熱力學(xué)狀態(tài)參數(shù)和成分組成，較好地模擬生物質(zhì)熱解氣化反應(yīng)。

圖2 生物質(zhì)熱解氣化基于綜合計算法的Aspen Plus模型Fig.2 Aspen Plus model of biomass pyrolysis and gasification

1.5 氣化過程的基本參數(shù)和評價指標

1kg 收到基燃料燃燒所需要的干空氣量為SR(kg/kg)[14-15]：

式中,Car、Har、Oar和Sar為生物質(zhì)燃料收到基元素分析。

空氣當量比ER(kg/kg)為氣化時實際供給的空氣量AR與燃料完全燃燒所需空氣量SR之比[32]：

氣體燃料的產(chǎn)率Rpro(m3/kg) 為氣化1 kg 生物質(zhì)原料所得到的干氣體燃料在標準狀況下的體積。

生物質(zhì)合成氣體熱值LHVgas(kJ/m3)由式（12）計算[33]：

氣化效率ηgas定義為單位質(zhì)量的生物質(zhì)氣化后，氣化氣體所包含的化學(xué)能與氣化原料所包含的化學(xué)能之比：

碳轉(zhuǎn)換率ηCC為生物質(zhì)燃料中的碳轉(zhuǎn)為氣體燃料中碳的份額，即氣體中含碳量與原料中含碳量之比：

式中，GV為單位質(zhì)量生物質(zhì)氣化后產(chǎn)生合成氣在標準狀況下的體積，m3。

2 結(jié)果與討論

2.1 生物質(zhì)熱解模型驗證

選取稻殼和白楊木為生物質(zhì)原料，其工業(yè)分析和元素分析如表2 所示[13-14]，工業(yè)分析基準為收到基，而元素分析基準為干燥基。稻殼熱解模型計算值與實驗值[13，34]對比如圖3 所示，熱解溫度為873 K[13],由H.H.Дбpoxotob 模型計算得到的熱解組分存在O2，無焦油和C2H4，實際上生物質(zhì)的固定碳含量小于20%，而揮發(fā)分的含量一般高于60%，長鏈有機分子發(fā)生熱解反應(yīng)會生成焦油和烯烴；且該模型計算的CO產(chǎn)率為38.6%，明顯高于實驗值14.6%，而計算得到的CO2產(chǎn)率為4.14%，小于實驗值13.7%，因此H.H.Дбpoxotob 模型計算的生物質(zhì)熱解組分及產(chǎn)率與實驗值偏差較大，不能真實反映生物質(zhì)熱解過程。結(jié)果對比還可發(fā)現(xiàn)，稻殼熱解實驗固定碳的組分高于其他模型值，這是因為在熱解實驗中忽略了C2H4的檢測[15]；由GA-綜合計算法計算得到的焦油產(chǎn)率系數(shù)Rtar為0.0832，比例系數(shù)CR1=0.4284,CR2=0.3202和CR3=0.1974,相比于實驗值，其平均組分誤差為8.53%；由GA-綜合計算法得到的熱解組分值相比于綜合計算法的模擬值，平均組分誤差為4.36%，這說明相比于無改進的綜合計算法，GA-綜合計算法的模型值更接近實驗值，可以更好地預(yù)測生物質(zhì)熱解組分產(chǎn)率。

圖3 稻殼熱解模型值與實驗值對比Fig.3 Comparison of simulated results and experimental values for husk pyrolysis

表2 生物質(zhì)原料的工業(yè)分析和元素分析Table 2 Proximate and ultimate analysis of biomass samples

2.2 生物質(zhì)氣化模型驗證

生物質(zhì)氣化模型的計算值與實驗值[14-15]對比如圖4 所示，本部分參考文獻[15]生物質(zhì)氣化實驗的測試工況，稻殼進料為800 kg/h,空氣當量比ER為0.27，氣化蒸汽用量為80 kg/h。由圖4(a)可知，通過GA-綜合計算法得到稻殼的目標函數(shù)OBJGasification=0.3225,計算優(yōu)化后確定的固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR為0.84，綜合平衡常數(shù)K=3,平均組分誤差為5.37%，明顯優(yōu)于綜合計算法得到的合成氣組分值，與實驗值接近；相比于熱解過程其平均組分誤差為8.53%,這說明GA-綜合計算法運用兩次遺傳算法優(yōu)化相關(guān)參數(shù)后，合成氣組分計算值與實驗值更接近，GA-綜合計算法的計算精度較高。

圖4 中AspenPlus_Ref_Coal 為參考煤氣化模型建立的Aspen Plus模型，RYield模塊中輸入的是Ash、H2O、C、H2、N2、S 和O2等產(chǎn)物，而后進入RGibbs 模塊模擬氣化反應(yīng)，分析可得，模擬合成氣組分中沒有焦油、C2H4等產(chǎn)物存在，且與實驗值偏差較大，其原因是生物質(zhì)氣化與煤氣化在機理上存在明顯不同，其理論計算法和Aspen Plus 流程模擬均不能直接參考煤氣化模型。AspenPlus_GACC 為基于GA-綜合計算法建立起的氣化模型，其中，GACC_PG 表示模型中RYield 的熱解組分產(chǎn)率分布由GA-綜合計算法得出，氣化段的固定碳轉(zhuǎn)化率亦由GA-綜合計算法確定，而GACC_P 表示僅RYield 模塊的熱解組分產(chǎn)率由GA-綜合計算法得出。由圖4(a)分析可知，AspenPlus_GACC_PG 模型的計算值要優(yōu)于綜合計算法，與GA-綜合計算法和實驗值相差不大，相比于AspenPlus_GACC_P 模型中干合成氣CO2濃度為12.6%和CO 濃度為20.9%，由于稻殼固定碳轉(zhuǎn)化率為0.84，有利于固定碳氣化階段的氧化反應(yīng)，導(dǎo)致干合成氣中CO2濃度為14.7%，CO 濃度為17.1%，與實驗值CO 濃度18.87%接近，而且干合成氣H2、CH4和N2的濃度均與實驗值吻合，這說明AspenPlus_GACC_PG模型貼合生物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程，可實現(xiàn)理論計算和流程模擬的復(fù)合來提高模擬效果的準確性和可靠性。

圖4 生物質(zhì)氣化模型與實驗值對比Fig.4 Comparison of simulated results and experimental values for husk and poplar gasification

選擇白楊木為研究對象，如圖4(b)所示，通過GA-綜合計算法得到的目標函數(shù)OBJGasification=0.3875，優(yōu)化確定白楊木的固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR為0.9102，綜合平衡常數(shù)K=3,平均合成氣組分誤差為6.46%；AspenPlus_Ref_Coal 模型值與白楊木氣化實驗值差別較大，也說明了生物質(zhì)氣化模型不能直接參考煤氣化模型；AspenPlus_GACC_PG 模型的計算值與實驗值接近，優(yōu)于綜合計算法，相比于AspenPlus_GACC_P 模型，因為固定碳轉(zhuǎn)化率小于1，干合成氣CO2濃度增大而CO 濃度減小，其中CH4和N2的濃度均與實驗值吻合，這說明AspenPlus_GACC_PG 模型可較好地反映生物質(zhì)熱解氣化流程。

2.3 GA-綜合計算法中綜合平衡常數(shù)和固定碳轉(zhuǎn)化率的影響分析

通過2.1 節(jié)和2.2 節(jié)研究發(fā)現(xiàn)，綜合平衡常數(shù)K和固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR是影響固定碳氣化反應(yīng)的兩個重要因素，為揭示其對生物質(zhì)氣化反應(yīng)的影響，本節(jié)以稻殼為研究對象開展綜合平衡常數(shù)和固定碳轉(zhuǎn)化率對生物質(zhì)氣化反應(yīng)評價指標的敏感性分析。綜合平衡常數(shù)K對稻殼干合成氣組分的影響如圖5(a)所示，分析可知，按組分濃度大小排序依次是N2、CO、H2、CO2、CH4、C2H4和H2S,隨著綜合平衡常數(shù)K從1.2 提高到3，CO 的體積分數(shù)從22.4%增大到23.9%，CO2的濃度則從11.4%減小到10.33%，而H2的濃度從15.9%下降到14.88%，其原因是固定碳轉(zhuǎn)化成CO 摩爾系數(shù)RMCO隨綜合平衡常數(shù)K的增大從0.69 變化到0.75[圖5(b)]，由于給定了生物質(zhì)進料流量和ER=0.27且假設(shè)固定碳的轉(zhuǎn)化率為1，則在固定碳氣化階段C/N 特征值為一定值0.49，因此隨著綜合平衡常數(shù)K的增大，生物質(zhì)干合成氣組分CO的濃度變大，而CO2和H2的濃度減小。

綜合平衡常數(shù)K對生物質(zhì)合成氣評價指標的影響如圖6 所示，由圖6(a)分析可知，隨著綜合平衡常數(shù)的增大，稻殼合成氣的熱值由6.06 MJ/m3提高到6.15 MJ/m3,而干合成氣產(chǎn)率則從1.63 m3/kg 下降到1.61 m3/kg,由于給定了生物質(zhì)燃料流量和空氣當量比ER=0.27,因此合成氣組分N2的濃度隨K的增大而減小，如圖5(a)所示；雖然合成氣組分H2的濃度亦隨K的增大而減小，但是CO 的濃度隨著RMCO的提高而增大，如式(12)所示，導(dǎo)致合成氣的熱值緩慢增大。由圖6(b)分析可得，生物質(zhì)碳轉(zhuǎn)換率ηCC為0.8，不隨綜合平衡常數(shù)K的增大而變化，而稻殼氣化效率隨綜合平衡常數(shù)的提高從0.689 緩慢增大到0.692，這是因為給定了固定碳氣化段固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR為1，且熱解過程70%～90%(質(zhì)量)的生物質(zhì)轉(zhuǎn)化成熱解氣[21],因此綜合平衡常數(shù)對稻殼氣化效率和固定碳轉(zhuǎn)化率的影響較小。

圖5 綜合平衡常數(shù)對稻殼干合成氣組分、固定碳轉(zhuǎn)化成CO摩爾系數(shù)和C/N特征值的影響Fig.5 Effect of comprehensive equivalent constant on gasification compositions,transferring coefficient of fixed carbon for CO and characteristic value C/N

圖6 綜合平衡常數(shù)對生物質(zhì)合成氣評價指標的影響Fig.6 Effect of comprehensive equivalent constant on gasification evaluating values

為分析固定碳轉(zhuǎn)化率對生物質(zhì)氣化過程的影響，綜合平衡常數(shù)參考文獻[14]，即K取2.5。固定碳轉(zhuǎn)化率對稻殼干合成氣組分的影響如圖7(a)所示，分析可知，隨著固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR從0.8提高到1，合成氣組分CO 的濃度從17.32%變化到23.63%，H2的濃度從14.23%增大到15.09%，而CO2的濃度則從14.3%減小到10.55%，這是因為隨著固定碳轉(zhuǎn)化率的提高，有利于固定碳還原反應(yīng)的進行，生物質(zhì)合成氣中CO和H2的濃度增大，相對應(yīng)的固定碳轉(zhuǎn)化成CO的摩爾系數(shù)RMCO亦增大，如圖7(b)所示;由圖7(b)可得，C/N 特征值隨著固定碳轉(zhuǎn)化率的提高而增大，對比分析可知，RMCO隨RFCR變化的增量為0.2187，而RC/N的增量為0.0984，因此導(dǎo)致CO2濃度隨著固定碳轉(zhuǎn)化率的增大而減小。

圖7 固定碳轉(zhuǎn)化率對干合成氣組分、固定碳轉(zhuǎn)化成CO摩爾系數(shù)和C/N特征值的影響Fig.7 Effect of conversion ratio of fixed carbon on gasification compositions,transferring coefficient of fixed carbon for CO and characteristic value C/N

固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR對生物質(zhì)合成氣評價指標的影響如圖8所示，分析可得，隨著RFCR從0.8提高到1，合成氣熱值LHVgas從5.35 MJ/m3提高到6.14 MJ/m3,這是因為合成氣中可燃氣體CO 和H2的濃度隨RFCR的提高而增大，干合成氣產(chǎn)率則從1.51 m3/kg 提高到1.62 m3/kg，對應(yīng)干合成氣N2濃度隨RFCR的增大而減小，如圖7(a)所示。由圖8(b)分析可知，稻殼氣化效率ηgas隨著RFCR提高從0.56 增大到0.69，同樣與合成氣熱值LHVgas有相同的變化趨勢，碳轉(zhuǎn)換率ηCC則隨著RFCR的提高從0.71增大到0.8。

圖8 固定碳轉(zhuǎn)化率對生物質(zhì)合成氣評價指標的影響Fig.8 Effect of conversion ratio of fixed carbon on gasification evaluating values

3 結(jié)論

為準確預(yù)測生物質(zhì)熱解氣化產(chǎn)率分布和模擬氣化流程，本文開展了基于綜合計算法的生物質(zhì)熱解氣化優(yōu)化分析，并按照綜合計算法中熱解段和固定碳氣化反應(yīng)段建立Aspen Plus 模型，探討了GA-綜合計算法中綜合平衡常數(shù)和固定碳轉(zhuǎn)化率對干合成氣組分及氣化評價指標的影響，具體如下。

(1)GA-綜合計算法的計算精度較高，可確定稻殼的焦油產(chǎn)率系數(shù)Rtar為0.0832，比例系數(shù)CR1=0.4284,CR2=0.3202 和CR3=0.1974,平均熱解組分誤差為8.53%；固定碳轉(zhuǎn)化率RFCR為0.84，綜合平衡常數(shù)K=3,平均合成氣組分誤差為5.37%。

(2)提高綜合平衡常數(shù)后，干合成氣中CO 濃度增大，H2和CO2的濃度減小，其合成氣熱值和氣化效率增大，而干合成氣產(chǎn)率下降；提高固定碳轉(zhuǎn)化率，干合成氣CO 和H2的濃度增大，CO2濃度減小，合成氣熱值、氣化效率和干合成氣產(chǎn)率均增大。

(3)生物質(zhì)熱解氣化直接參考煤氣化模型不適合，而生物質(zhì)熱解氣化基于GA-綜合計算法的Aspen Plus 模型，熱解過程組分和氣化階段固定碳轉(zhuǎn)化率由GA-綜合計算法得出，合成氣模擬值與實驗值接近，實現(xiàn)了GA-綜合計算法與流程模擬的復(fù)合，較好地反映生物質(zhì)熱解氣化流程。