ИЗУЧЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПОЛУЧЕНИЯ БИОТОПЛИВА

STUDY AND APPLICATION OF MATHEMATICAL MODELING IN THE DEVELOPMENT OF BIOFUEL PRODUCTION
Цитировать:
Маматкулов М.О., Хасилов И.Н. ИЗУЧЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПОЛУЧЕНИЯ БИОТОПЛИВА // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 6(99). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13930 (дата обращения: 24.04.2024).
Прочитать статью:

 

АННОТАЦИЯ

В данной работе описывается сущность метода получения биотоплива и её переработки, с целью дальнейшей реализации наиболее перспективного варианта топлива. На сегодняшний день возобновляемые источники энергии играют важную роль в жизни человечества и на данный момент, это решение поможет остановить истощение ресурсов природы. В статье представлен метод синтеза биогаза в энергетическую существующую, которая будет являться аналогом обычного топлива, используемого человечеством. Данное исследование может оказать большое влияние на будущее человечества, что поможет реализовать проекты улучшения окружающей среды.

ABSTRACT

This paper describes the essence of the method of obtaining biofuel and its processing, with the aim of further implementation of the most promising fuel option. Today, renewable energy sources play an important role in the life of mankind and at the moment, this solution will help stop the depletion of nature's resources. The article presents a method for synthesizing biogas into an existing energy one, which will be an analogue of conventional fuel used by mankind. This research can have a great impact on the future of mankind, which will help realize projects to improve the environment.

 

Ключевые слова: биогаз; метан; газ; биотопливо; синтез; синтез-газ; синтетическое топливо; конверсия метана

Keywords: biogas; methane; gas; biofuels; synthesis; synthesis gas; synthetic fuel; methane conversion

 

Введение

Биогаз – это газовая смесь, получаемая в результате метанового брожения, за счет разложения органических отходов и фитоценозов. Для возможного эффективного производства биотоплива создаются специальные условия для жизнедеятельности специальных видов бактерий, без доступа кислорода. Данный биогаз возможно транспортировать через существующую газовую инфраструктуру, заменяя природный газ, либо смешивая его во всех существующих сферах деятельности. По сравнению с другими путями применения органических отходов и фитоценозов, основным преимуществом концепции получения биотоплива, является использование существующей газовой инфраструктуры для крупномасштабных внедрений биоэнергетики. Это позволит сэкономить ресурсы природного газа на более длительный период, а в дальнейшем, это дает возможность безопасной поставки биотоплива. Это дает возможность конкуренции с альтернативными источниками энергии, так как основным сырьем производства является биомасса. Его также можно хранить на газовых хранилищах, так как химическое содержание почти неразличимо. Основной движущей силой масштабного внедрения для разработки данного вида топлива является разнообразие поставок, которое, в настоящее время зависит исключительно от нефтепродуктов. Кроме того, это приведет к наименьшим выбросам NOх, CO2, ароматических и сернистых соединений, по сравнению с нефтепродуктами. По выходным данным химического анализа, показано, что данный вид топлива обладает преимущество к наименьшего выбросного воздействия СО2 в атмосферу.

Производство биотоплива имеет данный вид структурирования:

  • Газификация метанированием (метановое брожение) без доступа к кислороду О2;
  • Атмосферно-паровая газификация;
  • Гидрогазификация под давлением;
  • Газификация при синтезе Фишера-Тропша;
  • Атмосферная конверсионная газификация с последующим синтезом Фишера-Тропша [1].

Общий процесс газификации имеет тенденцию включать частичное сжигание органической части ископаемого топлива, которая образует избыток горючего газа в присутствии монооксида углерода, водорода и некоторых насыщенных углеводородных газов или метана. Когда мы рассматриваем процесс газификации, параметры, которые влияют на его производительность, включая катализаторы, газифицирующие агенты или соотношение биомассы и температуры, а также тип сырья, рассматриваются и обсуждаются в этом исследовании. Основная цель этой работы, является рассмотрение процесса газификации, включая типы систем газификаторов, такие как псевдоожиженные слои, нисходящие потоки и обновления. Он также отвечает за решение проблемы производства смолы в процессе газификации.

Газификация – термохимический процесс, происходящий при высоких температурах, обычно превышающих 700° С, которое отвечает за превращение углеродистых материалов, включая ископаемое топливо, биомассу, пластмассы и уголь, в синтез-газ, состоящий из H2, CH4, CO и CO2. В качестве газифицирующего агента и теплоносителя используется определенное количество кислорода (воздуха) и пара. Выход синтез-газа может быть сожжен непосредственно для производства тепла при температурах, которые выше по сравнению с продуктами сгорания [2].

Кроме того, синтез-газ, если он хорошо очищен, может применяться к различным путям для получения полезных результатов, включая следующие:

  • Производство метанола;
  • Очищенный синтез-газ, используемый для выработки электрической энергии;
  • Производство диметилэфира путем дегидратации метанола;
  • Производство водорода;
  • Производство топлив, таких как бензин, дизельное топливо, авиакеросин и др. [2].

Результаты моделирования

Основными целями моделирования является изучение термохимических процессов при газификации органических отходов и фитоценозов и оценка влияния первичных входных переменных, таких как, отношение пара к топливу, отношение температуры газификации на состав синтез-газа и его энергоемкость. В настоящем разделе был проведен обзор литературы для математических моделей, моделей ASPEN PLUS.

Исследование по математическому моделированию.

Математическое моделирование является одним из наиболее значимых аспектов разработок и исследований, например разработка технологии газификации биомассы. Данное моделирование не обеспечивает точный прогноз производительности, но дает качественной руководство по созданию модели, входных переменных и условий эксплуатации. Кроме того, моделирование обеспечивает менее дорогостоящее средство оценки, тем самым, имеет выгоду при оценке рисков в реальном времени [3].

Такие модели газификатора можно разделить на кинетическую модель, модель термодинамического равновесия и вычислительной термодинамики и искусственный интеллект. Данные модели подходят к различным методам оценки модели и имеют полезность вычисления и ограничения [4,5].

Рассмотрим реакции:

Реакция Будуара:                                      C+CO2 à 2CO                       (1)

Водогазовая реакция:                      C+H2Oà H2+CO                    (2)

Образование метана:                       C+2H2 à CH4                                         (3)

Реакция парогазового риформинга:          CH4 +2H2O à 4H2 + CO2                             (4)

Термодинамическая модель равновесия

Данная модель основана на термодинамическом и химическом равновесии, которое подразумевает влияние констант равновесия и свободной энергии Гиббса. При химическом равновесии модель считается наиболее стабильной, так как энтропия системы максимальна, а свободная энергия Гиббса является минимальной. Данная модель не может быть достигнута в газогенераторе, но является примером для прогноза конечного состава продукта и может контролировать параметры процесса, например температуру. Данные модели не зависят от конструкции и не могут предсказать влияние гидродинамики, но они достаточно удобные для изучения влияния топлива и параметров процесса. К моделям термодинамического равновесия можно отнести как стехиометрическим, так и нестехиометрическим методами следующим образом.

Модели стехиометрического равновесия включают термодинамическое и химическое равновесие, химических реакций. Данная модель может быть разработана либо для глобальной реакции газификации, либо разделена для сушки, пиролиза, окисления и восстановления [6,7].

          (5)

В приведенном выше уравнении w и a являются переменными и изменены для получения желаемого количества продукта. Также есть шесть неизвестных nc,,, и . На основании стехиометрического баланса углерода, водорода и кислорода получены следующие уравнения:

Углеродный баланс:                                    (6)

Водородный баланс:                            (7)

Кислородный баланс:                (8)

Модель нестехиометрического равновесия основана исключительно на минимизации свободной энергии Гиббса системы. Однако необходимо содержание влаги и элементный состав в биомассе, можно получить из данных окончательного анализа. Следовательно, этот метод особенно подходит для биотоплива, точная химическая формула которых не известна [5]. Свободная энергия Гиббса для продукта газификации, который состоит из N видов (i = 5… N), представлена в формуле (9) [5].

                                                  (9)

Модели газификации в ASPEN PLUS. ASPEN Plus - это проблемно-ориентированная программа ввода, которая используется для облегчения расчета физических, химических и биологических процессов. Он может быть использован для описания процессов с участием твердого вещества в дополнение к потокам пара и жидкости. ASPEN Plus облегчает создание и обновление модели, поскольку небольшие части сложных и интегрированных систем можно создавать и тестировать как отдельные модули перед их объединением. Этот имитатор процесса оснащен большим банком данных свойств, содержащим различные свойства потоков, необходимые для моделирования потоков материалов на газификационной установке, с учетом добавления внутренних данных свойств.

Сипеч и др. [9] представляют разработку и валидацию модели ИИ установки улавливания CO2. В данной модели дается оценка концепции полезности, а также обсуждение ее возможности для дальнейшей интеграции в обычную программу материального баланса. Многослойная прямая форма ИИ была использована для захвата и моделирования нелинейных отношений между входами и выходами процесса захвата CO2. Они пришли к выводу, что искусственные нейронные сети являются полезными инструментами для прогнозирования сложных процессов, таких как процессы улавливания CO2, которые при моделировании замкнутой сети процессов дают сложный путь решения, который требует вычислительных затрат и сложностей для воспроизведения с использованием традиционных методов. Среднее значение ошибок для прогнозирования удельного режима повторного котла значительно ниже 0,2%, а максимальная ошибка не превышает 3,1%. Прогноз нагрузки, богатой растворителем, и количества уловленного CO2 еще лучше, с максимальной погрешностью ниже 2,8% и 0,17% соответственно.

Заключение

Данные исследования и разработки показывают, что процесс газификации органических отходов направлен на производство биотоплива, обогащенного водородом. По типу газификации уточнена производительность системы газификации и выбрана нужная модель для разработки системы получения биотоплива, что способствует увеличению выхода газообразного водорода. Критическими параметрами системы является свойство сырья и его предварительная обработка. Для небольших государств ил же в целом, простота и надежность данной технологии позволяет развиваться сельскохозяйственной экономике, также обеспечивает электроснабжение, произведенное из органических отходов и фитоценозов.

 

Список литературы:

  1. M. Mozaffarian, R.W.R. Zwart, H. Boerrigter, E.P. Deurwaarder Biomass and waste-related sng production technologies technical, Economic and ecological feasibility // Technical, economic and ecological feasibility. 2004. № ECN-RX--04-024.
  2. Elif Kirtay Recencnt advance in production of hydrogen from biomass // Energy conversion and management. 2011. № vol.52.
  3. Basu P Gasification theory and modeling of gasifiers, in Biomass Gasification and Pyrolysis Anonymous Boston // Academic Press. 2010. № Chapter 5.
  4. Melgar A., Pérez J. F., Laget H.,Horillo A. Thermochemical equilibrium modelling of a gasifying process // Energy Conversion and Management. 2007. №1.
  5. Jarungthammachote S., Dutta A. Thermodynamic equilibrium model and second law analysis of a downdraft waste gasifier // Energy. 2007. №9.
  6. Zainal Z. A., Ali R., Lean C. H., Seetharamu K. N. Prediction of performance of a downdraft modeling for different biomass materials // Energy conversion and Management. 2001. №42.
  7. Koroneous C., Lykidou S. Equilibrium modeling for a downdraft biomass gasifier for cotton stalks biomass in comparison with experimental data // Journal of Chemical Engineering and Materials Science. 2011. №2.
  8. Pavlas M., Stehlík P., Oral J., Klemeš J., Kim J. K., and Firth B Heat Integrated Heat Pumping for Biomass Gasification Processing // Applied Thermal Engineering . 2010. №30.
  9. Sipöcz Nikolett, Finn Andrew Tobiesen, Assadi Mohsen Applied Energy. 2011. №88.
Информация об авторах

ассистент, Джизакский политехнический институт, Республика Узбекистан, г. Джизак

Assistant Jizzax polytechnic institute, Republic Uzbekistan, Jizzakh

старший преподаватель Джизакский политехнический институт, Республика Узбекистан, г. Джизак

Senior Researcher Jizzax polytechnic institute, Republic Uzbekistan, Jizzakh

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), регистрационный номер ЭЛ №ФС77-54434 от 17.06.2013
Учредитель журнала - ООО «МЦНО»
Главный редактор - Ахметов Сайранбек Махсутович.
Top