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毕业论文网 > 文献综述 > 理工学类 > 电气工程及其自动化 > 正文

基于BP神经网络的等离子体生物质气化焦油重整的性能优化研究文献综述

 2020-05-04 09:05  

一、课题研究背景及意义 能源是人类生活赖以生存的基础,也是现代经济发展的重要支柱,同时也是国家经济发展的重要战略物质。

随着时间的推移,化石能源的稀缺性越来越突显,在化石能源供应日益紧张的背景下,大规模的开发和利用可再生能源成为了人类可持续发展的必然选择。

1.1 生物质及焦油成分 生物质能源是指以生物质作为载体的能量,即太阳能以化学能的形式将能量储存在可以生长的有机生物质中,属于可再生能源,利用途径较广,通过热化学的方法可以将其转化为气体燃料,进而可以作为制氢或化工合成原料气。

目前,人类对生物质能源的利用方式主要有直接燃烧法(比如农作物的秸秆、薪柴等),或者采用生化转化、液化技术、气化技术转化成气体或者液体燃料,还可以制成固体的生物炭[1]。

焦油则是生物质热解气化过程中不可避免的副产物,目前通常认为生物质焦油是一种当温度高于300℃时以气体形式存在、温度低于200℃时冷凝成黑褐色黏稠状有机化合物的混合物[2]。

生物质的挥发分含量高的特点决定了生物质气化过程中产生的焦油量较多,会导致腐蚀用气设备及输气管道,附着在设备及管道内壁,堵塞管道并损害设备等危害,严重制约了生物质热解气化技术的发展与应用。

由于焦油在相当程度上影响了设备及系统运行的稳定性,因此研究人员们都在积极寻找能够有效解决生物质焦油的技术。

传统的技术研究主要包含:物理脱除技术、热化学脱除技术[3]。

物理脱除技术主要是采用物理分离的方法,使用分离设备将焦油从生物质燃气中捕集出来。

最大的优点是设备结构简单、操作简便且运行成本低廉,比较适用于中小型生物质气化系统中焦油的初级净化。

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