熱化學(xué)反應(yīng)器放熱過程模擬及參數(shù)影響規(guī)律

熱能作為全球最大的能源終端利用形式，占據(jù)全球能源終端消費(fèi)的一半以上。2020 年，熱能利用過程中產(chǎn)生的二氧化碳占全球與能源相關(guān)的二氧化碳排放總量(約31.5 Gt

)的40%以上(約13 Gt)，尤其是化石燃料燃燒產(chǎn)生的二氧化碳是引起氣候變化的主要原因

?！?021年可再生能源全球現(xiàn)狀報(bào)告》顯示，預(yù)計(jì)2021—2026年全球的熱能需求將增加17 EJ，其中可再生能源的熱能需求將從2020年的11%上升到2026 年的13%

。隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，發(fā)展可再生能源進(jìn)行能源轉(zhuǎn)型已成為世界各國可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略措施

。但可再生能源的生產(chǎn)與利用在時(shí)間和空間上的不匹配性為其高效利用帶來巨大挑戰(zhàn)，而儲(chǔ)能是克服這一挑戰(zhàn)的有效技術(shù)。

目前儲(chǔ)熱技術(shù)可以分為3類：顯熱儲(chǔ)熱、潛熱儲(chǔ)熱和熱化學(xué)儲(chǔ)熱

。熱化學(xué)儲(chǔ)熱因其儲(chǔ)熱密度高、存儲(chǔ)過程幾乎無熱量損失等優(yōu)點(diǎn)，在跨季節(jié)儲(chǔ)熱的應(yīng)用中具有廣闊的前景

。因此有不少學(xué)者在熱化學(xué)儲(chǔ)熱材料、反應(yīng)器及系統(tǒng)層面

進(jìn)行了研究，實(shí)現(xiàn)了熱量的高效存儲(chǔ)與利用。

針對熱化學(xué)反應(yīng)器的研究主要有兩個(gè)方面，一個(gè)是通過實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行研究

，另外一個(gè)是通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行反應(yīng)器的數(shù)值模擬計(jì)算

。目前不少學(xué)者通過數(shù)值模擬的方式對反應(yīng)器的形式進(jìn)行了設(shè)計(jì)研究。Tatsidjodoung等

研究了以13X分子篩為儲(chǔ)熱材料的開式系統(tǒng)下的固定床熱化學(xué)反應(yīng)器，通過自編程的一維數(shù)學(xué)模型預(yù)測反應(yīng)器的出口溫度，放熱反應(yīng)最高出口溫度為65 ℃。采用自編程預(yù)測反應(yīng)器出口溫度的方式難度大，預(yù)測精度低。Li等

設(shè)計(jì)出了一種多層篩網(wǎng)反應(yīng)器，并使用COMSOL 對反應(yīng)器進(jìn)行仿真計(jì)算，發(fā)現(xiàn)這種類型的反應(yīng)器設(shè)計(jì)極大促進(jìn)了脫水和水合反應(yīng)。但這類型反應(yīng)器相對于固定床反應(yīng)器，容易發(fā)生氣流短路的現(xiàn)象，反應(yīng)器內(nèi)材料充放熱反應(yīng)的均勻性降低。Farcot 等

研究了一種以SrBr

為儲(chǔ)熱材料的移動(dòng)床熱化學(xué)反應(yīng)器，通過數(shù)值模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，反應(yīng)器出口溫度能實(shí)現(xiàn)相對穩(wěn)定的輸出。但研究中使用的SrBr

粉末極易發(fā)生結(jié)塊，在流動(dòng)過程中堵塞設(shè)備，而且設(shè)備壓降大，能耗高。Zeng等

通過MATLAB自編程的方式對埋管式固定床熱化學(xué)反應(yīng)器進(jìn)行了數(shù)值研究，放熱過程空氣和水的出口溫度均不超過60 ℃，較低的出口溫度很難在大規(guī)模供暖中得到應(yīng)用。我們前面的工作中

用FLUENT商業(yè)軟件結(jié)合用戶自定義函數(shù)(UDF)的方式對以硅膠球?yàn)閮?chǔ)熱材料的列管式熱化學(xué)反應(yīng)器進(jìn)行數(shù)值模擬，通過提高放熱反應(yīng)的空氣入口操作條件至38 ℃、相對濕度80%，從而提高空氣與水的出口溫度，實(shí)驗(yàn)中采用硅膠球?yàn)閮?chǔ)熱材料不容易出現(xiàn)結(jié)塊現(xiàn)象。上述研究在反應(yīng)器的數(shù)值模擬計(jì)算過程中會(huì)使用特定的化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)及熱物性參數(shù)。而反應(yīng)器內(nèi)熱化學(xué)儲(chǔ)熱材料在經(jīng)過多次循環(huán)以后，材料會(huì)發(fā)生擠壓、破碎、變形，導(dǎo)致材料的充放熱性能顯著降低

。如果仍然按照最初的熱化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)及材料熱物性參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)將存在很大誤差。因此需要研究熱化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)及材料熱物性參數(shù)變化對反應(yīng)器數(shù)值模擬結(jié)果的影響，進(jìn)而通過數(shù)值模擬與經(jīng)過多次充放熱循環(huán)后的儲(chǔ)熱材料的實(shí)驗(yàn)對比，獲得更準(zhǔn)確的數(shù)值模擬參數(shù)。

本文研究的主要目標(biāo)在于：通過數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)對比以調(diào)整數(shù)值模擬的參數(shù)，獲得更加準(zhǔn)確的仿真結(jié)果；進(jìn)一步研究硅膠球的水合反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)(最大吸水能力、親和系數(shù)、非均質(zhì)參數(shù)、指前因子和活化能)及硅膠球的比熱容對反應(yīng)器出口空氣溫度的影響，為多次充放熱循環(huán)后的數(shù)值模擬參數(shù)的調(diào)整方向提供指導(dǎo)。該研究結(jié)果結(jié)合小型反應(yīng)器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以對大規(guī)模儲(chǔ)熱裝置多次充放熱循環(huán)后的性能進(jìn)行更加準(zhǔn)確的預(yù)測，進(jìn)而優(yōu)化反應(yīng)器及系統(tǒng)設(shè)計(jì)，是后續(xù)熱化學(xué)儲(chǔ)熱工程化應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)效益分析的基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)研究

1.1 材料

硅膠球是一種堅(jiān)硬、多孔結(jié)構(gòu)的固體顆粒，分子式為SiO

·

H

O

，硅膠球熱化學(xué)儲(chǔ)熱方程式為：

熱化學(xué)反應(yīng)器中所用到的硅膠球?yàn)楹幽掀瞻瞽h(huán)保材料有限公司生產(chǎn)的球型細(xì)孔硅膠

。硅膠球平均粒徑4 mm，熱物性參數(shù)均由生產(chǎn)廠家提供：密度1200 kg/m

，比熱容1050 J/(kg·K)，熱導(dǎo)率0.35 W/(m·K)。

1.2 固定床熱化學(xué)反應(yīng)器

固定床熱化學(xué)反應(yīng)器的實(shí)物和內(nèi)部結(jié)構(gòu)及空氣流向如圖1所示，硅膠球在反應(yīng)器中的裝填高度為500 mm，在反應(yīng)器中心處安裝一支熱電偶用于測量反應(yīng)器內(nèi)儲(chǔ)熱材料溫度，材料總質(zhì)量16.50 kg。

1.3 固定床熱化學(xué)儲(chǔ)放熱系統(tǒng)

固定床熱化學(xué)儲(chǔ)放熱系統(tǒng)如圖2所示。在充熱階段，空氣依次經(jīng)過風(fēng)機(jī)、加熱器和熱化學(xué)反應(yīng)器。通過PID 控制反應(yīng)器進(jìn)口空氣溫度為120 ℃，當(dāng)反應(yīng)器空氣出口溫度保持2 h 不變時(shí)認(rèn)為儲(chǔ)熱材料完全脫水。在放熱階段，空氣依次經(jīng)過風(fēng)機(jī)、噴霧加濕器、加熱器和熱化學(xué)反應(yīng)器。當(dāng)反應(yīng)器進(jìn)口的空氣溫濕度達(dá)不到設(shè)計(jì)參數(shù)時(shí)，通過排空閥將空氣旁通排入環(huán)境。該系統(tǒng)的管道及設(shè)備均包裹50 mm厚的保溫棉用于保溫

。

式中： tr——發(fā)射信號與回波信號之間的時(shí)間差；k——回波的衰減系數(shù)；R——目標(biāo)與雷達(dá)間的距離；c——電磁波傳播速度。

小兒化食口服液由山楂、六神曲、麥芽、檳榔、三棱、大黃、莪術(shù)、牽牛子組成，具有消食化滯、瀉火通便的作用，前期藥理學(xué)研究表明有促進(jìn)大鼠胃排空，促進(jìn)便秘小鼠的糞便排出及其止痛的作用［10］。楊亞紅［11］用該藥聯(lián)合媽咪愛治療64例2～6歲便秘患兒，總有效率達(dá)到96.9%。

2 固定床熱化學(xué)反應(yīng)器數(shù)值模擬研究

2.1 幾何模型與邊界條件

對于硅膠球的放熱反應(yīng)計(jì)算使用的模型及網(wǎng)格如圖3所示，圖3(a)是實(shí)際的三維幾何模型，但由于三維計(jì)算網(wǎng)格數(shù)量較多，因此將三維模型簡化為如圖3(b)所示的二維軸對稱計(jì)算模型?？諝膺M(jìn)口為速度入口邊界條件，空氣出口為壓力出口邊界條件，壁面為絕熱壁面邊界條件，(b)圖中虛線處為對稱軸邊界條件。圖3(c)是二維軸對稱模型的計(jì)算網(wǎng)格，網(wǎng)格總數(shù)為82332個(gè)。

2.2 模型假設(shè)

為了簡化計(jì)算模型，對控制方程做出如下假設(shè)：

（1）反應(yīng)器內(nèi)硅膠球顆粒的尺寸和物性相同。由于硅膠球膨脹系數(shù)很小，認(rèn)為床層孔隙率一致并且不隨時(shí)間變化

。

（2）由于放熱過程中反應(yīng)器內(nèi)溫度由38 ℃升高至100 ℃的過程中，溫度變化對硅膠球顆粒的熱導(dǎo)率及比熱容的影響在10%

以內(nèi)，因此忽略了硅膠球顆粒和空氣的熱導(dǎo)率及比熱容的影響

。

子宮內(nèi)膜癌或者內(nèi)膜不典型增生等癌前病變。有時(shí)候很難判斷，B超可能僅是提示內(nèi)膜增厚，需要做個(gè)診刮或者宮腔鏡手術(shù)，取到病理才能確診。

（3）由于反應(yīng)器內(nèi)充放熱溫度較低，忽略反應(yīng)器內(nèi)的輻射傳熱。在反應(yīng)器內(nèi)假設(shè)空氣與硅膠球處于熱平衡狀態(tài)

。

（4）假設(shè)空氣是由干空氣與水蒸氣兩種組分組成，由于空氣中水蒸氣含量低，我們假設(shè)空氣為理想氣體

。

數(shù)值模擬計(jì)算中使用的計(jì)算參數(shù)見表2。

2.3 數(shù)學(xué)模型

2.3.1 守恒方程

式中，

為實(shí)驗(yàn)測得硅膠球?qū)λ魵獾淖畲笪搅?，kg/kg；

為親和系數(shù)；

為吸附勢；

為非均質(zhì)參數(shù)。

式中，

為硅膠球顆粒密度，kg/m

；

為

時(shí)刻固體顆粒吸水量，kg/kg，?

/?

為吸水速率，kg/(kg·s)。

動(dòng)量守恒源項(xiàng)中的黏性阻力系數(shù)表達(dá)式為：

黏性阻力系數(shù)表達(dá)式為：

采用用戶自定義函數(shù)(UDF)將質(zhì)量與能量源項(xiàng)及吸脫附平衡方程和吸脫附動(dòng)力學(xué)方程加載到FLUENT中。使用用戶自定義內(nèi)存(UDMI)存儲(chǔ)網(wǎng)格在

時(shí)刻的吸水量信息，并通過DEFINE_EXECUTE_AT_END函數(shù)在每個(gè)時(shí)間步長結(jié)束時(shí)將上一時(shí)刻吸水量信息賦值給下一時(shí)刻。如此實(shí)現(xiàn)空氣中的水蒸氣不斷被硅膠球吸附并放出熱量的過程。動(dòng)量守恒源項(xiàng)通過將計(jì)算出的慣性阻力系數(shù)和黏性阻力系數(shù)輸入到軟件中，軟件自動(dòng)計(jì)算。

由式(9)

計(jì)算：

式中，Δ

為硅膠球水合反應(yīng)的反應(yīng)熱

，kJ/kg。

2.3.2 硅膠球與水蒸氣的吸附平衡方程

水蒸氣在硅膠球中的等溫平衡吸附量(

)由Dubinin-Astakhov

方程計(jì)算，即：

在對以硅膠球?yàn)閮?chǔ)熱材料的熱化學(xué)反應(yīng)器進(jìn)行數(shù)值模擬時(shí)，數(shù)學(xué)模型中用到的質(zhì)量守恒、動(dòng)量守恒和能量守恒方程

的表達(dá)式在數(shù)值模擬軟件FLUENT中均有集成。質(zhì)量守恒方程和能量守恒方程的源項(xiàng)需要通過用戶自定義函數(shù)(UDF)加載到軟件中，動(dòng)量守恒方程源項(xiàng)通過軟件界面設(shè)定慣性阻力和黏性阻力系數(shù)計(jì)算得到。在質(zhì)量守恒方程中空氣中水蒸氣的質(zhì)量源項(xiàng)為：

式中，

和

分別是水蒸氣分壓力和相應(yīng)溫度下的飽和水蒸氣壓力，Pa。

能量守恒方程中增加能量源項(xiàng)，能量源項(xiàng)表達(dá)式為：

式中，

為溫度，℃。

Mohammed等

驗(yàn)證了Dubinin-Astakhov公式的有效性。

2.3.3 硅膠球與水蒸氣的吸附動(dòng)力學(xué)方程

水分由濕空氣向硅膠球微孔傳遞的過程存在傳質(zhì)阻力，線性驅(qū)動(dòng)力方程(LDF)

可以用來描述這一現(xiàn)象。LDF模型給出了吸水速率的表達(dá)式為：

式中，

為內(nèi)部傳質(zhì)系數(shù)，s

。

式中，

為硅膠球的粒徑，m；

為表面質(zhì)量擴(kuò)散率，m

/s；

為指前因子，m

/s；

為活化能，kJ/mol；

為通用氣體常數(shù)，

=8.314 J/(mol·K)；

為硅膠球的溫度，K。

2.4 數(shù)值計(jì)算方法

式中，

為反應(yīng)器內(nèi)硅膠球顆粒的平均粒徑，m；

為床層孔隙率。

3 結(jié)果及討論

3.1 網(wǎng)格無關(guān)性檢驗(yàn)

適當(dāng)?shù)木W(wǎng)格數(shù)量對數(shù)值模擬結(jié)果的精確性至關(guān)重要，因此在進(jìn)行數(shù)值模擬之前需要進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性檢驗(yàn)。數(shù)值模擬使用的網(wǎng)格通過ICEM 軟件生成，采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，網(wǎng)格大小一致。在2.8 h 內(nèi)的反應(yīng)器放熱量作為網(wǎng)格無關(guān)性驗(yàn)證的指標(biāo)。當(dāng)網(wǎng)格數(shù)量增加時(shí)2.8 h 內(nèi)反應(yīng)器放熱量變化小于5%，則認(rèn)為網(wǎng)格無關(guān)性的假設(shè)成立。網(wǎng)格無關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表1，最終采用的數(shù)值模擬網(wǎng)格數(shù)量為82332。

我又想到了林老板。我現(xiàn)在在他的碗里刨食，奪他的口糧，他知道了怎能饒過我？阿花說你都離職了，還怕那個(gè)王八蛋？我說你好像挺恨他？阿花說，我恨不得扒了他的皮繃鼓。我說至于嘛，有殺父之仇，還是失身之恨哪？阿花說，有仇也有恨，你的前任，就是被他挖走的。我說生意場上競爭是難免的，別總記在心里。阿花雙手搭在方向盤上，一聲不吭。

3.2 實(shí)驗(yàn)與數(shù)值模擬結(jié)果對比

（5）由于反應(yīng)器保溫材料較厚，反應(yīng)器溫度較低，假設(shè)反應(yīng)器的壁面絕熱

。

將出口空氣溫度與實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對比，對比結(jié)果如圖4 所示。Pearson 相關(guān)系數(shù)和均方根誤差百分比(RMSPE，root mean square percentage error)

分別為0.98 和6.53%。當(dāng)RMSPE

10%表明模型預(yù)測非常準(zhǔn)確，當(dāng)10%＜RMSPE＜20%表明模型預(yù)測比較準(zhǔn)確

，因此實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬結(jié)果具有良好的一致性。圖4 中，在放熱0.4～2.8 h 內(nèi)，數(shù)值模擬出口溫度大于實(shí)驗(yàn)出口溫度，可能是由于反應(yīng)器的少量散熱。

3.3 數(shù)學(xué)模型參數(shù)變化對反應(yīng)器空氣出口溫度的影響

隨著硅膠球循環(huán)次數(shù)的增加，硅膠球吸脫附動(dòng)力學(xué)參數(shù)及物性參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，本節(jié)主要研究在空氣進(jìn)口操作參數(shù)相同的條件下，數(shù)學(xué)模型的參數(shù)變化對出口空氣溫度的影響。

首先，經(jīng)銷商業(yè)績評估未得到足夠的重視，機(jī)制匱乏。B公司在執(zhí)行生意回顧時(shí)缺乏相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)，也未得到各級人員的重視，市場巡查人員數(shù)量有限，大部分市場巡查一年才會(huì)去一次，而在經(jīng)銷商經(jīng)營已明顯出現(xiàn)重大運(yùn)營問題時(shí)，再進(jìn)行業(yè)績評估也只是亡羊補(bǔ)牢。缺乏業(yè)績評估，也就缺乏了對潛在問題的發(fā)現(xiàn)過程、以及錯(cuò)過了解決問題的最佳時(shí)機(jī)，公司對經(jīng)銷商的業(yè)績評估已經(jīng)存在重大的管控漏洞。

3.3.1 最大吸水量影響

圖5展示了反應(yīng)器出口溫度隨硅膠球最大吸水能力的變化?？梢钥闯鲭S硅膠球最大吸水能力由0.346 kg/kg 下降到0.0692 kg/kg 時(shí)，反應(yīng)器出口最高溫度由95 ℃下降到75 ℃，且當(dāng)出口達(dá)到最高溫度后溫度的下降速率呈現(xiàn)增加趨勢。圖5中相鄰曲線代表的最大吸水能力之差，均為0.0692 kg/kg，明顯可以發(fā)現(xiàn)，硅膠球最大吸水能力較高相比于最大吸水能力較低時(shí)，兩條曲線之間的溫差更小。上述現(xiàn)象可以通過根據(jù)線性驅(qū)動(dòng)力方程(LDF)即式(10)進(jìn)行解釋，當(dāng)硅膠球最大吸水能力越小時(shí)，平衡吸附量

降低也越多，平衡吸附量

與硅膠球含水量

之間的差值變小，硅膠球的吸水速率?

/?

越小，單位時(shí)間的放熱量也越小。盡管硅膠球的平衡吸附量和硅膠球的最大吸水能力成正比，但平衡吸附量隨溫度增大而減小，因此硅膠球最大吸水能力較高相比于最大吸水能力較低時(shí)，兩條曲線之間的溫差更小。

交易費(fèi)用的分析思路是通過科斯定理而清晰的，地方政府相當(dāng)于“中間組織”，地方政府的存在可以降低交易費(fèi)用。交易費(fèi)用模型可以論證，一個(gè)能夠作出“有約束力合約承諾”的地方政府，即中間組織，能夠使買方和賣方的交易更有效率。[12]

如圖1，是220V直流系統(tǒng)及其負(fù)荷圖。圖中所示d1、d2、d3為三個(gè)不同的接地故障點(diǎn)(本文分析金屬性接地)。該電路圖，電源為直流電源220V，有四路負(fù)荷，分別是負(fù)荷1、負(fù)荷2、負(fù)荷3、負(fù)荷4，每路負(fù)荷帶一組開關(guān)，負(fù)荷1至負(fù)荷4分別由開關(guān)K1K1′、K2K2′、K3K3′、K4K4′控制。

這些標(biāo)準(zhǔn)是從對弗雷格文本的“最馬虎的考察”中稍作整理而得到的，仍然相當(dāng)外在，但足以為我們的深入考察充當(dāng)起點(diǎn)。

3.3.2 親和系數(shù)對出口空氣溫度的影響

圖6展示了親和系數(shù)

對空氣出口溫度的影響。結(jié)合式(7)，隨著親和系數(shù)的增大，硅膠球的平衡吸附量變小，因此水合反應(yīng)速率變慢，空氣出口能到達(dá)的最高溫度降低。

由0.32 增加到0.96 的過程中，最高空氣出口溫度由113 ℃降低至74 ℃。盡管

增大后能達(dá)到的最高出口溫度有所降低，但達(dá)到最高出口溫度后空氣溫度下降的斜率變小。圖6中相鄰兩條曲線之間的

之差為0.16，但較大

代表的溫度曲線相比于較小

代表的曲線，相鄰曲線之間的溫差更小，這是因?yàn)橛H和系數(shù)變大，水蒸氣與硅膠球的親和性越小，反應(yīng)溫度降低，而親和性降低同樣的幅度，在反應(yīng)溫度已經(jīng)很低的時(shí)候，反應(yīng)溫度的下降空間變小，下降幅度也會(huì)大大降低。

3.3.3 非均質(zhì)參數(shù)對出口空氣溫度的影響

Good review article, scientific and rigorous analysis.

圖7展示了非均質(zhì)參數(shù)對空氣出口溫度的影響。結(jié)合式(7)可以發(fā)現(xiàn)，隨著非均質(zhì)參數(shù)的增大，硅膠球的平衡吸附量減小，水合反應(yīng)速率降低，空氣出口溫度降低。非均質(zhì)參數(shù)(

)由1.2 增加至2.8 時(shí)，空氣最高出口溫度由140 ℃降至70 ℃。盡管

增大后能達(dá)到的最高出口溫度有所降低，但達(dá)到最高出口溫度后空氣溫度下降的斜率變小。圖7中相鄰兩條曲線之間的

之差為0.4，但較大

代表的溫度曲線相比于較小

代表的曲線，相鄰曲線之間的溫差更小，這是因?yàn)樵诜磻?yīng)溫度已經(jīng)很低的時(shí)候，反應(yīng)溫度的下降空間變小，下降幅度也會(huì)大大降低。

3.3.4 活化能和指前因子對空氣出口溫度的影響

圖8展示了活化能和指前因子對空氣出口溫度的影響?？諝獬隹跍囟入S活化能的增大而減小，隨指前因子的增大而增大?；罨苡?1500 J/mol 變?yōu)?1500 J/mol 后，活化能提高接近3 倍，空氣出口溫度最大降低了2.5 ℃。而指前因子由9×10

m

/s增加到17×10

m

/s，指前因子提高將近1 倍，同一時(shí)刻空氣出口最大溫差達(dá)到5 ℃。從計(jì)算結(jié)果來看，指前因子對空氣出口溫度的影響大于活化能。由式(12)可以發(fā)現(xiàn)，指前因子與活化能變化都會(huì)影響表面質(zhì)量擴(kuò)散率(

)，活化能由21500 J/mol 變?yōu)?1500 J/mol對表面質(zhì)量擴(kuò)散率的影響非常小，而指前因子增加一倍對表面質(zhì)量擴(kuò)散率的影響成倍增加。

3.3.5 硅膠球比熱容對空氣出口溫度的影響

圖9是反應(yīng)器出口溫度隨硅膠球比熱容的變化曲線。隨硅膠球比熱容的增大，空氣最高出口溫度降低，且出現(xiàn)最高溫度的時(shí)刻向后推移。這是因?yàn)楸M管比熱容發(fā)生了變化，但是由于反應(yīng)器進(jìn)口操作參數(shù)不變，材料放熱量變化不大。在放熱量變化不大的情況下，比熱容變大后，引起最高溫度變小，而且加熱到最高溫度所需要的時(shí)間也會(huì)延遲。但隨著反應(yīng)的進(jìn)行，空氣出口溫度的差別卻越來越小，曲線幾乎重合。

4 結(jié) 論

本文通過實(shí)驗(yàn)與數(shù)值模擬相結(jié)合的方式研究了以硅膠球?yàn)閮?chǔ)熱材料的熱化學(xué)反應(yīng)器的放熱過程。數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)的Pearson相關(guān)系數(shù)和均方根誤差百分比(RMSPE)分別為0.98 和6.53%，實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬結(jié)果具有良好的一致性。研究數(shù)學(xué)模型中關(guān)鍵參數(shù)變化對反應(yīng)器出口溫度的影響，從而指導(dǎo)反應(yīng)器經(jīng)過數(shù)次充放熱循環(huán)后硅膠球材料的動(dòng)力學(xué)及熱物性參數(shù)的調(diào)整方向及范圍，有助于提高大規(guī)模儲(chǔ)熱裝置多次充放熱循環(huán)后性能預(yù)測的準(zhǔn)確度，進(jìn)而優(yōu)化反應(yīng)器及系統(tǒng)設(shè)計(jì)。主要結(jié)論如下：

將患者隨機(jī)分為2組，觀察組性別：男/女=20/23，年齡（51.82±11.04）歲，病程（4.20±2.18）年。對照組性別：男/女=19/24，年齡（51.97±11.12）歲，病程（4.13±2.25）年。兩組患者具有可比性（P＞0.05）。

Determination of betaine content in cosmetics by HPLC-MS method 2 14

（1）模型參數(shù)中對空氣出口溫度影響較大的有親和系數(shù)、非均質(zhì)參數(shù)及硅膠球最大吸水能力。比熱容的變化對反應(yīng)器空氣出口溫度的影響最小。指前因子變化對空氣出口的影響大于活化能。

本組相關(guān)研究結(jié)果證實(shí)：確診組和疑似組受試者使用B超檢查對于門靜脈以及腸壁積氣檢出概率明顯比腹部x線高，P＜0.05。

（2）硅膠球最大吸水能力由0.346 kg/kg 降至0.0692 kg/kg 后，空氣最高出口溫度由95 ℃降至75 ℃，且最大吸水能力越小的空氣出口溫度達(dá)到最大值后迅速下降。

（3）親和系數(shù)由0.32增大為0.96后，空氣最高出口溫度由113 ℃降低為74 ℃；非均質(zhì)參數(shù)由1.2增大到2.8 的過程中，空氣最高出口溫度由140 ℃降低為70 ℃。空氣最高出口溫度越小，溫度的下降速度越緩慢。

切口感染是急性闌尾炎術(shù)后最為常見的并發(fā)癥，在未穿孔的急性闌尾炎患者中切口感染率一般小于10%，而一旦闌尾炎化膿穿孔，此時(shí)切口感染率便可高達(dá)30%左右[6，7]。在本研究中150例急性化膿性或壞疽性闌尾炎術(shù)后切口感染率約10.67%，因本研究中化膿性或壞疽性闌尾炎基本均為未穿孔闌尾炎，故切口感染率相對要低，這也與上述文獻(xiàn)報(bào)道相近。

（4）增大硅膠球的比熱容，可以降低空氣最大出口溫度，而且加熱到最高溫度所需要的時(shí)間也會(huì)延遲。

[1] Renewables global status report[R/OL]. https://www. iea. org/reports/renewables-2021.

[2] IEA. Renewable and non-renewable heat consumption and heatrelated CO

emissions in buildings,2010—2020,IEA,ParisR/OL].https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/renewable-and-nonrenewable-heat-consumption-and-heat-related-CO2-emissionsin-buildings-2010-2020.

[3] Global Energy Review 2021. https://www.iea.org/reports/globalenergy-review-2021.

[4] VAN SOEST H L, DEN ELZEN M G J, VAN VUUREN D P. Netzero emission targets for major emitting countries consistent with the Paris Agreement[J].Nature Communications,2021,12:2140.

[5] ALLEN-DUMAS M R, ROSE A N, NEW J R, et al. Impacts of the morphology of new neighborhoods on microclimate and building energy[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2020,133:110030.

[6] 楊慧,童莉葛,尹少武,等.水合鹽熱化學(xué)儲(chǔ)熱材料的研究概述[J].材料導(dǎo)報(bào),2021,35(17):17150-17162.YANG H, TONG L G, YIN S W, et al.A review on the salt hydrate thermochemical heat storage materials[J]. Materials Reports, 2021,35(17):17150-17162.

[7] LIZANA J, CHACARTEGUI R, BARRIOS-PADURA A, et al.Advances in thermal energy storage materials and their applications towards zero energy buildings: A critical review[J]. Applied Energy, 2017,203:219-239.

[8] FOPAH LELE A, KUZNIK F, RAMMELBERG H U, et al. Thermal decomposition kinetic of salt hydrates for heat storage systems[J].Applied Energy,2015,154:447-458.

[9] KUZNIK F, JOHANNES K, OBRECHT C, et al. A review on recent developments in physisorption thermal energy storage for building applications[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2018,94:576-586.

[10]KRESE G, KO?ELJ R, BUTALA V, et al. Thermochemical seasonal solar energy storage for heating and cooling of buildings[J]. Energy and Buildings,2018,164:239-253.

[11]PENG X Y, YAO M, ROOT T W, et al. Design and analysis of concentrating solar power plants with fixed-bed reactors for thermochemical energy storage[J]. Applied Energy, 2020, 262:114543.

[12]CLARK R J, MEHRABADI A, FARID M. State of the art on salt hydrate thermochemical energy storage systems for use in building applications[J].Journal of Energy Storage,2020,27:101145.

[13]DING B,XU C,LIAO Z R,et al.Study on long-term thermochemical thermal storage performance based on SrBr

-expanded vermiculite composite materials[J].Journal of Energy Storage,2021,42:103081.

[14]MUKHERJEE A, MAJUMDAR R, SAHA S K, et al. Performance evaluation of an open thermochemical energy storage system integrated with flat plate solar collector[J]. Applied Thermal Engineering,2020,173:115218.

[15]HAN X J, LIU S L, ZENG C, et al. Investigating the performance enhancement of copper fins on trapezoidal thermochemical reactor[J].Renewable Energy,2020,150:1037-1046.

[16]FARCOT L, LE PIERRèS N, MICHEL B, et al. Numerical investigations of a continuous thermochemical heat storage reactor[J].Journal of Energy Storage,2018,20:109-119.

[17]TATSIDJODOUNG P,LE PIERRèS N,HEINTZ J,et al.Experimental and numerical investigations of a zeolite 13X/water reactor for solar heat storage in buildings[J].Energy Conversion and Management,2016,108:488-500.

[18]LI W, GUO H, ZENG M, et al. Performance of SrBr

·6H

O based seasonal thermochemical heat storage in a novel multilayered sieve reactor[J].Energy Conversion and Management,2019,198:111843.

[19]FARCOT L, LE PIERRèS N, FOURMIGUé J F. Experimental investigation of a moving-bed heat storage thermochemical reactor with SrBr

/H

O couple[J]. Journal of Energy Storage, 2019, 26:101009.

[20]ZENG C, LIU S L, YANG L, et al. Investigation of a three-phase thermochemical reactor through an experimentally validated numerical modelling[J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 162:114223.

[21]WANG C C, YANG H, NIE B J, et al. Discharging behavior of a shell-and-tube based thermochemical reactor for thermal energy storage: Modeling and experimental validation[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer,2022,183:122160.

[22]MICHEL B, NEVEU P, MAZET N. Comparison of closed and open thermochemical processes, for long-term thermal energy storage applications[J].Energy,2014,72:702-716.

[23]劉業(yè)鳳,范宏武,王如竹.新型復(fù)合吸附劑SiO

·

H

O·

CaCl

與常用吸附劑空氣取水性能的對比實(shí)驗(yàn)研究[J].太陽能學(xué)報(bào),2003,24(2):141-144.LIU Y F, FAN H W, WANG R Z. Performances comparison of a new composite adsorbent SiO

·

H

O·

CaCl

and other common adsorbents to extract water from air[J]. Acta Energiae Solaris Sinica,2003,24(2):141-144.

[24]楊娜, 王成成, 楊慧, 等. 基于熱化學(xué)反應(yīng)的硅膠非等溫動(dòng)力學(xué)計(jì)算及儲(chǔ)熱性能分析[J].儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù),2022,11(5):1331-1338.YANG N, WANG C C, YANG H, et al. Non-isothermal kinetics calculation and heat storage performance analysis of silica gel based on thermochemical reaction[J]. Energy Storage Science and Technology,2022,11(5):1331-1338.

[25]MANILA M R, MITRA S, DUTTA P. Studies on dynamics of twostage air cooled water/silica gel adsorption system[J]. Applied Thermal Engineering,2020,178:115552.

[26]YEBOAH S K, DARKWA J. Experimental data on water vapour adsorption on silica gel in fully packed and Z-annulus packed beds[J].Data in Brief,2021,34:106736.

[27]XU C, XIE Y Y, LIAO Z R, et al. Numerical study on the desorption process of a thermochemical reactor filled with MgCl

·6H

O for seasonal heat storage[J].Applied Thermal Engineering,2019,146:785-794.

[28]PESARAN A A, MILLS A F. Moisture transport in silica gel packed beds (II): Experimental study[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer,1987,30(6):1051-1060.

[29]HUTSON N D, YANG R T. Theoretical basis for the Dubinin-Radushkevitch (D-R) adsorption isotherm equation[J]. Adsorption,1997,3(3):189-195.

[30]MOHAMMED R H, MESALHY O, ELSAYED M L, et al. Physical properties and adsorption kinetics of silica-gel/water for adsorption chillers[J].Applied Thermal Engineering,2018,137:368-376.

[31]SIRCAR S, HUFTON J R. Why does the linear driving force model for adsorption kinetics work?[J].Adsorption,2000,6(2):137-147.

[32]RUIVO C R, FIGUEIREDO A R, COSTA J J. Correlations for the mass transfer coefficient in desiccant matrices when using linear driving force and pseudo-gas-side-controlled models[J]. Energy,2014,75:613-623.

[33]EDELMANN D, MóRI T F, SZéKELY G J. On relationships between the Pearson and the distance correlation coefficients[J]. Statistics&Probability Letters,2021,169:108960.

[34]DELURGIO S. Forecasting principles and applications[M]. Richard D Irwin,1998.