好氧堆肥发酵装置机械设计及过程曝气控制的试验研究

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论文字数:**** 论文编号:lw202334527 日期:2023-07-22 来源:论文网
本文是一篇机械论文,本文基于神经网络对堆肥期间堆肥时长、原料质量与曝气量、C/N 之间的参数关系展开研究。根据堆肥的特性对多点好氧堆肥试验装置进行了设计,设计了测控单元、好氧发酵单元、曝气单元,制定了性能测试试验、曝气关系试验。对试验数据分析,利用 BP 神经网络建立了曝气量、腐熟度预测模型。

1 绪论

1.1 课题的背景及研究的意义
1.1.1 课题来源
本课题来自科技部“十三五”重点研发计划——“农业废弃物好氧发酵技术与智能控制设备研发”的子课题“高效智能型一体化好氧发酵过程及关键技术研究”(课题编号NO.2016YFD0800602)。
1.1.2 课题的研究背景及意义
在人类对食物的日益需求,畜禽的养殖数量以及粮食的种植越来越多,因此所产生的废弃物也数量惊人。据统计结果(2017 年),我国农业有机废弃物每年大约 57 亿 t,人类鲜粪尿 8 亿 t 左右,畜禽鲜粪尿 38 亿 t 左右,秸秆(风干)约 10 亿 t[1]。畜禽粪便的自然排放会导致粪便中的高病原菌污染地表水和地下水, 散发出恶臭味,对环境造成污染[2]。大量的有机废弃物若不正确处理,将对生态环境有着极大的威胁,因此废弃物的处理问题十分严峻,堆肥是动物废弃物和植物废弃物的资源化利用的有效途径之一,我国好氧堆肥相关技术也在快速发展,合理处置农牧业有机废弃物也成为当下研究的热点。
(1)养殖业废弃物产生与现状

当今人类餐桌以及生活的需要,畜禽的养殖产生大量的粪便,我国已然成为世界上畜禽粪便产出量最大的国家[3]。畜禽粪便若不及时处理,随意堆放使粪便中的高病原细菌污染地表水和地下水,或产生有害气体释放到空气中,危害人类健康以及生存环境。未经处理的粪便直接当做肥料施肥入田,因养分过高会造成烧根、烧苗、熏棵、死株等现象,使用发酵不彻底的粪便,可能会导致土壤温度较高,长时间会导致成片作物死亡,损失金钱、时间,贻误农时。此外,未经发酵的粪便还会酸化土壤,诱发各种根际病害和病毒病害,多数粪便 pH 值为酸性,施用在农田里使土壤酸化,导致植物根部严重被破坏,把未经处理的粪便中携带的细菌、病毒传染给人体。但是,粪便中含有大量的有机质,氮、磷、钾对植物的生长起着至关重要的作用,表 1-1 为各类粪便中多种有机质的占比。因此,在粪便进行无害化处理后,既缓解了环境的压力,又对植物生长提供了重要的养分。

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1.2 好氧发酵智能控制设备研究现状
1.2.1 国内外研究现状对于堆肥的自动化设备国内外有较多的研究,主要在堆肥的设备、传感器、曝气控制方面有大量的研究。
(1)好氧堆肥装置研究现状
张海波[19]姚娟[20,21]采用外部监控计算机对堆肥进行环境的控制,由于堆肥周期较长,计算机连续开机会导致计算机发热,导致关机、死机等现象,如不及时发现可能会影响系统的稳定性。
孙言岩等[22]建立了基于 3G 无线通讯的 SACT 污泥堆肥远程监控系统,该系统通过 3G无线通讯传输现场采集的工况,实时调整发酵过程中的曝气条件,此系统准确性以及可靠性较强,可是 3G 无线传输成本较高。
(2)传感器现状

在堆肥监测环境时,朱能武[23]Oazana S[24]采用 Pt100 铂电阻温度传感器,Pt100 铂电阻传感器测温范围大、耐高温,但是在堆肥过程中长期的高温高湿条件下,很容易被蒸汽玷污,使铂丝变脆,并改变电阻与温度之间的关系,且成本较高。
Kuter[25]采用热电偶传感器,要加上补偿电路且材料价高,并且需要 A/D 转换器,再经过 MCU 软件计算温度,需要复杂的恒流源伺服电路,数据处理复杂。
朱能武[26]用温度、排出气体氧气浓度、时间三因素对通风系统进行反馈控制,排出气体的氧气浓度可能会受到外界空气中氧气浓度的影响,导致氧气浓度测量不够准确。

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2 多点好氧堆肥试验装置的设计

2.1 好氧堆肥条件的控制
2.1.1 好氧堆肥环境的控制
好氧堆肥过程中的环境控制主要包括温度、湿度、氧气浓度的控制,温度、湿度、氧气浓度的调节均可通过曝气来实现。
曝气作用在于为堆体内的微生物繁殖、分解活动、生长提供氧气,在微生物活动时会释放大量的热。而在微生物活动过于剧烈时,温度增长至较高温度(70℃)[33]将会影响微生物的活性,利用适量曝气来降低堆体内部的温度,避免温度过高影响堆肥进展。
当堆体内部含水量过高时,会导致堆体内部的孔隙偏小[34],不利于空气的通过,会导致发酵不完全。因此在含水量较高时,应适当通以空气,降低含水量,优化堆肥的控制条件。
2.1.2 好氧堆肥成品的处理
粪便的堆肥处理之后可以直接施用于农田,增强土壤的肥力、改良土壤的结构;也可干化后制成颗粒保存起来,在需要使用时使用,或者干化后与化肥按一定比例混合,制作成商品有机无机复合肥[35]。
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2.2 多点好氧堆肥试验装置的设计
为实时监测好氧发酵过程,调节好氧发酵参数,在实验室进行堆肥试验更加便捷,设计了一种小型好氧发酵试验反应器,该反应器体积较小,适合本试验使用,结构如图 2-1所示。多点好氧堆肥试验装置主要结构包括好氧发酵单元、测控单元、曝气单元。其中好氧发酵单元中反应器为一个或多个 60L 筒仓式堆肥发酵仓,测控单元包括无线温湿度传感器、氧气浓度传感器、控制器,曝气单元包括质量流量计、气动阀、节流阀、空气泵等。

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3 多点好氧堆肥试验装置性能验证及优化................................ 25
3.1 装置性能的验证试验...................................25
3.2 EP-200 温湿度传感器参数的优化............................... 26
4 基于 BP 神经网络的好氧堆肥过程曝气模型研究............................35
4.1 试验设计..........................................35
4.2 BP 神经网络及 MATLAB 简介...............................36
5 结论与展望................................. 45
5.1 结论..................................45
5.2 展望....................................45

4 基于 BP 神经网络的好氧堆肥过程曝气模型研究

4.1 试验设计
以牛粪、玉米秸秆为原料,牛粪取自北京市密云区海华沼气厂,牛粪静置后待使用。碳为微生物生命活动提供能源,氮则用于合成细胞原生质。堆肥发酵过程中,碳氮比逐渐下降。碳氮比最佳为(25~30):1;低于 20:1 时,微生物繁殖因能量不足而受到抑制,分解缓慢且不彻底;高于 40:1 时,堆肥施入土壤导致“氮饥饿”,夺取土壤中的氮。含水率的调节标准为 45%~65%[52]。
经实验室烘干法测得牛粪含水率为 37.7%,碳氮比为 31.0,秸秆选玉米秸秆,含水率5.08%,碳氮比 49.34,粉碎粒径为 2-3cm。堆肥前将牛粪与玉米秸秆、水按 30:5:4,原料分别为 15kg、2.5kg、2kg 搅拌混合均匀后,总质量为 19.5kg,调节 C/N 为 25 左右。
共设 5 组重复处理,分别混合均匀后分别装入 5 个反应器,并根据 Q/SNYJ009-2018《畜禽粪便、秸秆资源化利用(堆肥)技术规范》进行试验前的各项准备工作,放置于北京市农林科学院科技成果展示示范温室。调节节流阀根据质量流量计示数调节曝气速率,分别 7L/min、9L/min、11L/min、13L/min、15L/min,曝气频率为 7.5min/h。在堆肥第 1、4、7、10、15、21 天进行采样,将采样冷冻保存,堆肥结束后同时测量全氮百分数、有机质百分数。
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5 结论与展望

5.1 结论
本文基于神经网络对堆肥期间堆肥时长、原料质量与曝气量、C/N 之间的参数关系展开研究。根据堆肥的特性对多点好氧堆肥试验装置进行了设计,设计了测控单元、好氧发酵单元、曝气单元,制定了性能测试试验、曝气关系试验。对试验数据分析,利用 BP 神经网络建立了曝气量、腐熟度预测模型。文章主要结论如下:
(1)设计了一套多点好氧堆肥试验装置。设计的小型堆肥反应器作为好氧发酵单元,选用了课题组研发的 EP-200 无线温湿度传感器、英国 SST 公司氧气传感器与曝气控制器作为测控单元,选用大功率气泵、节流阀、气动阀、质量流量计以及各种型号气管为曝气单元。该试验装置可同时控制、监测多个反应器,为实验室进行的堆肥试验提供了便捷的设备,为多点好氧堆肥试验装置提供技术指导。

(2)对课题组自主研发的 EP-200 温湿度传感器进行了优化,确定其误差参数范围,验证该设备的性能。利用设计的多点好氧堆肥试验装置做性能验证试验,采用牛粪与玉米秸秆、牛粪沼泥与玉米秸秆、鸡粪与玉米秸秆对多点好氧堆肥试验装置的性能做了验证试验。试验结果表明,自动控制系统运行稳定、系统性能良好。采用 HOBOnode 无线温湿度监测系统作为标准对照,对 EP-200 温湿度传感器进行了参数优化,获得了优化参数范围模型,对进一步试验奠定了良好基础。
(3)通过 BP 神经网络建立了原料质量、堆肥时长、曝气量、T 值之间的关系,并进行验证试验。用均分法设定了以曝气速率为因素的试验,共进行 5 组试验,获得原料质量与堆肥时长对应的曝气量,从而通过曝气速率得出曝气时长,达到智能化曝气,以及 C/N并计算 T 值(最终 C/N 与初始 C/N 的比值),当 T 值小于 0.6 时则可初步认定物料达到腐熟,具体是否腐熟还需要进一步在实验室化验其 p H 等参数指标。根据试验获得的数据利用 BP 神经网络建立模型,预测在堆肥一定原料质量下各个时期所需要的曝气量,并预测 T值初步判断堆肥的腐熟程度。进行曝气速率为 8L/min、10L/min、12L/min、14L/min 的验证试验,验证了该 BP 神经网络模型可行。

参考文献(略)

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