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基于工业分析指标的生物质秸秆热值模型构建

摘要：为了探讨利用生物质秸秆工业分析指标预测生物质秸秆热值的可行性，建立高、低位热值的预测模型，采集了油菜、小麦、玉米和水稻4种不同作物秸秆总计172个样品，这4种作物秸秆的数量分别为31、36、86和19，按照美国材料与试验协会（ASTM）的标准方法分别测定样本的水分、挥发分、灰分和固定碳等工业分析指标，采用IKAC2000型量热仪测定热值。通过数据统计分析，挥发分和固定碳对热值有极显著的正相关性，而灰分对热值有极显著的负相关,并且水分、挥发分、灰分和固定碳等4项指标之间存在严重的共线性。利用主成分回归方法建立高、低位热值预测模型效果最优，高位热值预测模型的决定系数R2为0.91，预测值标准差SEP为0.20kJ/g，相对标准差RSD为1.25%；低位热值预测模型的决定系数R2为0.91，预测值标准差SEP为0.20kJ/g，相对标准差RSD为1.33%。并用20个样品对预测模型进行了外部验证，高位热值和低位热值预测值标准差SEP分别为0.18kJ/g和0.19kJ/g，相对标准差RSD分别为1.09%和1.29%，取得较理想的预测结果。试验结果表明，主成分回归方法建立的基于工业分析指标的生物质秸秆热值预测模型可以较准确地预测生物质秸秆热值，利用生物质秸秆工业分析指标预测生物质秸秆热值是可行的，该研究可为生物质秸秆能源化利用提供参考。

引言

中国农业生产以种植为主，秸秆资源丰富，据估计每年产生的秸秆约8亿t[1]，秸秆作为一种重要的生物质能源，对其开发利用有助于缓解能源短缺，减轻化石燃料燃烧造成的环境污染和温室效应。工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析，为秸秆生物质能源的利用提供了基础技术参数测定方法，是生物质秸秆基础化工数据测定和科学合理利用研究的依据。工业分析指标主要包括水分、挥发分、灰分和固定碳[2]，工业分析组成可给出生物质秸秆特定条件下转化产物的可燃成分和不可燃成分的含量，其中可燃成分的工业分析组成为挥发分和固定碳，不可燃成分为水分和灰分[3-4]。热值分为高位热值和低位热值，是燃料质量的一项重要指标，生物秸秆热值的高低直接影响到生物质能源可利用的经济性。生物质热值测定常采用氧弹法，仪器昂贵，测定成本高，过程复杂，对测定人员要求比较高。目前，对热值进行预测主要集中在煤、固体废弃物和污水淤泥等方面，但存在模型精度不高、适用性较差等问题[5-6]。

本文以生物质秸秆为研究对象，探讨水分、挥发分、灰分和固定碳对高、低位热值的影响，分析各因素之间的相互关系，构建基于工业分析的高、低位热值预测模型，旨在为生物质秸秆热值的预测及能源化利用提供简便有效的方法和依据。

1材料与方法

1.1样品采集与制备

从湖北省采集4种不同作物秸秆样品172个，其中油菜秸秆31个、小麦秸秆36个、水稻秸秆86个和玉米秸秆19个，样品采集数量根据作物种植面积的比例进行确定，涵盖了不同区域(包括黄冈、随州、荆州…等9个不同区域，为亚热带大陆性季风气候)和品种。将采集的样品置于室外摊开晾晒至干燥状态，接着用粉碎机初步粉碎，然后将粉碎的秸秆样品置于(45±5)℃烘箱中烘约8h，最后用40目筛网的锤式旋风磨进行研磨粉碎，保证制备样品的粒径小于1mm，装入封口袋后贴上标签，置于室内常温下（25℃）保存。

1.2试验仪器

9FQ-320型家用饲料粉碎机（河南荥阳市农机试验厂）；JXFM110锤式旋风磨（上海赛霸精密仪器有限公司）；101-3AB电热鼓风干燥箱（天津天有利科技有限公司）；AUY220（UniBloc）电子分析天平（最大称重：220g，精度：0.1mg，日本岛津公司）；SX2-4-10箱式节能电阻炉（额定功率4000W，额定温度1000℃，英山县建力电炉制造有限公司）；C2000型量热仪(德国IKA公司)。

1.3测定方法

秸秆样品的水分（M）、挥发分（V）和灰分（A）和固定碳（C）含量的测定采用美国材料与试验协会（ASTM）的标准方法[7-10]，每个样品做3个平行，取其平均值；秸秆样品的热值按照ASTME711-87标准和国家煤炭标准（GB/T213-2008）进行测定[11-12]，每个样品测定2次，取其平均值。

1.4数据处理与分析方法

为了探讨各指标之间相互关系的密切程度和变化趋势，需要进行相关性分析。相关性分析对回归模型的建立和检验具有重要的意义，其指标形式为Pearson相关系数r。Pearson相关系数r是利用样本数据计算得到的，由于试验测定值受外界环境影响和试验本身误差的存在，具有一定的随机性，其可信程度随着样本容量的减少而降低，故需要对其进行显著性检验，常用t检验来确定Pearson相关系数r的显著性。