本文是一篇机械论文，本文以热解系统温度为研究对象，控制温度稳定性。研究了传统PID、BP神经网络、GA-BP-PID算法并进行仿真分析。结果表明GA-BP-PID算法控制精度最高，提高热解系统温度的鲁棒性。
第一章绪论
1.1研究背景
能源是现代社会发展的基础。煤、石油、天然气是上个世纪最主要的消费能源，然而一次能源的匮乏，对于清洁能源的发展有着迫切的要求[1]。新能源拥有清洁、可再生、循坏使用的特点，对解决一次能源的匮乏问题具有重大意义。现阶段能源转型正在快速进行[2]，清洁能源正在快速发展。全国生物质能源燃料规模正在进一步扩大，生物质能源是可再生的清洁能源之一，在能源利用方面发挥着不可或缺的作用。生物质能源被认为是化石燃料的可行替代品，因为它具有丰富的可用性，易于储存和运输，也由此被视为现阶段实现能源可持续发展的重要物质资源[3]。在我国，生物质能源已经成为重要的农村生活用能，其高效利用极大的促进了我国农村生产生活的可持续发展[4]。截止2018年，中国耕地面积为1432960平方公里，居世界第三。据报道，每年秸秆产量9亿多吨，稻壳产量约为秸秆的四分之一[5]，开发生物质对解决当下能源紧缺问题，以及促进社会经济快速发展有这重大意义。
生物质能源回收对象主要为秸秆类、草本类、木本类生物质，可由生物质固化、气化、液化等技术回收生物质能源，具体用途如图1.1。
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1.2研究意义
生物质热解是一种能获得清洁能源的能源转换转换技术。生物质热解系统的使用，可将热解装置工业化生产。获得生物质能源生物油、生物炭，再将生物油集中精炼，缓解能源危机的问题。进而，发展生物质热解技术，获取高品质的清洁能源，是解决能源危机的重要方法之一。
生物质热解需要持续稳定的高温，在无氧条件下，生物质通过高温加热发生较多热化学反应将其转化为液态生物油、固体残渣炭、不凝气体三类产物[6]。通过热重实验分析热解温度反应特性，对热解过程的整体把握具有重要意义。热解温度决定了生物炭、生物油和气体的产率[7]，热解对于温度变化十分敏感。因此，生物质热解温度的控制尤为重要，热解过程中的温度波动不容忽视。生物质的热解工艺决定了生物质热解质量情况，也决定了生物质热解的质量等级和应用环境，热解温度工艺参数的控制对产物的质量尤为重要。经实验研究表明，生物油在热解中不随温度升高而增多，而是先升高而增多，在550℃时达到最大值，而后减少[8]。
不同生物质的不同热解工艺参数会影响热解产物的分布，需要优化热解工况从而达到有效产物最大化。引入机器学习算法，根据预测模型精度确定预测结果可行性。选用利用数据挖掘建立热解条件与热解产物的数据库，基于文献数据建立热解数据库，由SVM支持向量机算法训练建模。通过SVM支持向量机算法预测热解产物分布，建立多种生物质热解关联模型，优化热解工况具有重要意义。
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第二章不同种类生物质热解特性的实验研究
2.2热重实验
2.2.1生物质原料
实验所用生物质来源于天津市郊的稻壳、玉米秸秆，锯末来源于市郊的某木材加工工厂。将原料粉碎后筛分至2mm左右，在鼓风机内120℃干燥4小时左右，使其成为待检测样品。秸秆，锯末，稻壳的工业分析及元素分析分别见表2.1和表2.2。
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由表2.1可知，三种生物质中，稻壳的灰分最高，挥发分最低；秸秆次之，锯末的灰分最低，挥发分最高。由表2.2可知秸秆的含氧量最高，锯末的含碳量最高。
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2.3实验结果与分析
2.3.1生物质的热解过程分析
图2.2、图2.3、图2.4分别给出了不同升温速率（10、20和30℃/min）下三种生物质的热重曲线（TG）和失重速率曲线（DTG），首先整体观察看出，稻壳和秸秆的热解曲线走势大致相同，由于锯末所含灰分和挥发分与稻壳和秸秆差距较大，所以锯末与其他两者差异较为明显。
生物质热解过程主要分为失水预热解、主热解和炭化三个阶段。第一阶段为失水预热解阶段（25℃~150℃），失重峰值是100℃左右，该阶段水分自由挥发，失重量约为总重量的7%。
随着升温速率增加，DTG峰值的温度也随之增加，生物质进入第二个明显的失重阶段为主热解阶段（150℃~400℃），可以看出随着温度的升高，热解反应越剧烈，失重速率逐渐加大，主要成分纤维素、半纤维素和木质素等发生热解反应，生成大量挥发性产物和焦炭，从而导致TG曲线迅速下降，在DTG曲线中可看出350℃左右秸秆的失重率最大，在370℃左右稻壳的失重率最大，锯末的失重率最大值在400℃左右，此阶段，稻壳和秸秆失重量约为总质量的42%，锯末的失重量约为总重量的57%；
第三阶段为炭化阶段（400~800℃)，此阶段的当反应温度升高到400℃以后，生物质热解进入炭化阶段,失重速率变化较小，DTG曲线可看出此阶段的失重量率为总质量的15%，炭化阶段主要是进行木质素和高分子量碳水化合物的热解[31]，同时也伴随挥发分的二次裂解[32]。
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第三章生物质热解系统产率优化研究............................17
3.1前言............................17
3.2机器学习中的支持向量机算法的热解模型建模.......................................17
第四章基于GA-BP-PID算法对热解系统的温度控制.............................27
4.1前言.....................................27
4.2热解系统的传热特性及数学模型的建立.............................27
第五章热解系统建模仿真分析....................................39
5.1前言.......................................40
5.2热解系统工艺流程设计.............................40
第五章热解系统建模仿真分析
5.2热解系统工艺流程设计
生物质热解装置如图5.1所示，它包括预处理装置，对稻壳进行粉碎筛选和干燥；热解装置是热解装置系统的核心部件，对生物质进行热解；分离装置，包括冷凝器等，实现对产物的有效分离提高产品产率；回收装置，对热解有害气体进行二次燃烧，并利用烟气余热进行预处理阶段的稻壳干燥。
流程：先将稻壳放入进料仓内，稻壳经过粉碎机粉碎成2mm左右，经过过滤器除杂分离后，将粒径大于2mm的稻壳重新放入进料仓进行二次粉碎，粒径小于2mm的稻壳进入干燥装置，去除生物质的水分；然后将干燥后的稻壳放入热解器中进行热解反应；反应结束后先将固体分离后收集起来，将气体和生物油送入下一部分进行分离；通过冷凝装置将生物油与气体分离，分离效果差会导致管路堵塞及分离产物不均匀导致生物油产率变小，因此这里设置二次冷凝，冷凝后的生物油经过压力提升泵及冷却器后收集起来，而分离后的气体则进入回收装置；将分离后的气体通入燃烧器中，燃烧器通入空气，将有害气体转化为CO2，可减少空气污染，将烟气降温至100摄氏度左右送回干燥装置，利用烟气余热进行干燥。
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第六章结论与展望
6.1结论
生物质能具有分布广泛、可再生、可直接替代现有化石能源、来源丰富的优点。生物质热解技术可以在便于热解装置上将生物质原料就地转化为生物油，生物炭，实现能源回收。总结如下：
（1）基于生物质能源的热重实验研究，探究热解过程中不同温度下，生物质的热解转化过程及动力学分析。确定了热解均分为三个阶段，分别为失水预热解、主热解和炭化三个阶段。证明三种物质的生物焦产率为稻壳>秸秆>锯末及活化能为稻壳（72.54~81.97KJ/mol）>锯末（71.24~76.78KJ/mol）>秸秆（60.65~71.99KJ/mol）。确定了稻壳作为回收热解的主样品，温度为热解产物的主影响因素。
（2）建立了生物质热解制油关联模型。根据模型预测热解产物分布，针对不同生物质原料进行工况优化，利用文献数据建立的SVM炭产率预测模型R2达到0.982；利用热解制油特性实验数据建立的SVM油产率预测模型R2达到0.989。确定了生物质热解产物分布与原料组成、热解条件之间的关联矩阵。预测了稻壳产物分布，确定了稻壳热解最佳温度为550℃。
（3）以热解系统温度为研究对象，控制温度稳定性。研究了传统PID、BP神经网络、GA-BP-PID算法并进行仿真分析。结果表明GA-BP-PID算法控制精度最高，提高热解系统温度的鲁棒性。
（4）针对上文确定的热解工况通过在AspenPlus流程模拟软件中对生物质热解系统建立了系统模型。模拟结果显示，稻壳热解的生物油（bio-oil）产率、生物炭（bio-char）产率和气体（NCGs）产率计算为16.5%,26.5%和57%。模拟结果在产物分布和灵敏度分析与实验测试结果误差不大。
参考文献（略）