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农业秸秆发酵制取燃料乙醇过程的软测量与预测控制

时间:2018-01-30 19:21来源:硕士论文作者:lgg 点击:
本文是农业工程论文,本文以秸秆发酵过程为研究对象,以秸秆发酵重要过程变量软测量模型的建立、补料闭环控制和数字化实现为主要研究内容。
第一章 绪 论
 
1.1研究背景与意义
我国每年大量纤维素类秸秆被浪费,政策性粮食收储政策下,国家粮食库存消费远高于国际粮农组织认可的存粮警戒线,天量库存带来巨额成本,财政负担过重,且长期储存带来的变质问题造成粮食大量的浪费,囤积的农产品和过剩的秸秆等资源成为国家财政的沉重包袱,严重影响到了农民收入的增加和农村市场的繁荣,阻碍了国民经济的发展而且成为现代农业发展的“瓶颈”制约问题[1]。近年来,我国大部分地区出现持续重度空气污染天气,空气质量严重恶化,已达到“严重污染”标准,气象机构研究指出,农作物秸秆无节制的焚烧生成的有害气体和颗粒物是导致雾霾的成因之一。据研究资料表明,仅京津冀城市圈及其附近地方因为秸秆焚烧向大气中排放的颗粒物年均超过10万吨,地区范围内PM2.5日均浓度提高了60.63μg / m ,最严重的提高了1273μg/ m[2]。此外探明的石油可采储量有限,且大量被使用,使得大气中温室气体浓度持续提高,成为气候变暖的主要原因。在雾霾问题日益严重,环境保护意识加强以及能源危机加剧的形势下,生物质能源受到世界各国的高度重视,尤其是生物燃料的技术与市场需求都在快速扩大[3, 4]。而农作物秸秆作为生物质能源原材料之一,如果能够加以科学利用,可以产生巨大的环境和经济效益。特别是以农作物秸秆等农业大量存在的木质纤维素为原料发酵生产燃料乙醇,在实现资源高效综合利用的同时,可以避免农作物秸秆焚烧、废弃等带来的环境污染,对实现经济可持续发展与生态环境保护起到重要作用。燃料乙醇是重要的工业用料,应用广泛而且能够替代汽油,具有诸多优点。作为可再生绿色生物质能源,燃烧过程不产生有毒气体(一氧化碳),对环境的污染低于其他燃料。甲基叔丁基醚(MTBE)作为汽油含氧添加剂,能提高汽油辛烷值和改善汽油的燃烧效率,减少汽车尾气中的一氧化碳、碳氢化合物等污染物,但是会污染地下的水资源。而要解决这一主要的弊端,最佳的途径就是向甲基叔丁基醚添加燃料乙醇。原因是燃料乙醇中没有烯烃与芳烃的成分,且调合的辛烷值更加高。与普通汽油相比,在同牌号汽油的情况下,可大幅度减少汽油中芳烃和烯烃的含量,使得其作为燃料时,减少了汽车尾气的排放,尤其是有毒物质和 PM2.5。而且添加乙醇的汽油价格更低。因此,在我国发展以农作物秸秆类资源为原材料制取生物质能源燃料乙醇,意义十分重大[3, 5, 6]。
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1.2发酵过程软测量综述
秸秆发酵的部分参数通过可靠的传感器可直接测得,比如温度、溶氧量等,而对发酵过程有着关键影响的中间过程量如乙醇浓度、菌体浓度等无法实时直接测得。虽然近年来传感器技术不断发展,部分在线分析仪器已有出现,但由于价格高、维护保养困难,目前难以真正广泛地应用于工业生产的在线测量。而光谱法等方法适合实验室环境,但是同样无法推广到工业生产实际过程。软测量技术是一个解决上述问题的有效途径,国外发酵软测量建模和控制的起步较早,取得了很多成果,而国内虽然起步较晚,随着社会科技的进步,国内在该方面也获得了不少进步。软测量的建模机制总体上可分成两种:一种是以过程反应机制与原理为基础的机理建模,这种建立模型的方式是对反应过程的机制与原理进行分析,采用物理、化学等基本理论基础和定律来描述反应过程的内部机理和规律,建立过程模型。但是常规工业对象反应的机制与原理较为复杂,且一旦其工况和反应环境有所改变,基于机理建立的模型的预测的精度会降低,效果会变差,且可移植性和通用性也较差;另一种是通过数据驱动建立模型,将目标对象当作黑箱,利用输入数据和输出数据构建过程外特性等价的模型,其优势在于不必清晰准确地研究目标对象复杂的内部机制和规律,在保证足够多的数据信息的条件下,就可以建立目标对象的软测量模型,运用到工业测控过程[21]。
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第二章 秸秆发酵制取燃料乙醇工艺流程
 
秸秆纤维素类资源通过微生物发酵的途径可生成燃料乙醇,当前较为成熟的途径包括固态发酵和液态发酵。本文选择确定了预处理方法,确定了水解工艺,选择了恰当的发酵菌种以及发酵反应工艺,将固、液态发酵相结合,研究其产业化生产流程,提出了农作物秸秆制取乙醇的固液态并行的同步发酵法,提高秸秆资料的利用率。此外,整合固、液发酵过程中残留下的残渣和废液,将两者当作原料并接种发酵菌种进行再发酵,生产 SCP 饲料,进一步提升秸秆纤维素资源的利用效益[45-47]。
 
2.1秸秆发酵燃料乙醇的机理
秸秆主要由木质纤维素构成,而木质纤维主要由纤维素、半纤维素和木质素组成,其构成细胞壁保护细胞。在植物的纤丝结构间有着很多半纤维素和木质素。结构的差异使得三种成分间存在结合力,分子间的结合是通过氢键和化学键等连接实现的。纤维素的分子构成因其结晶结构表现出刚性,常温下不溶性,高温水解也很低效,所以高效地利用纤维素资源的关键是解除其结晶结构,利用催化剂的促进作用,进行水解并方便进一步的处理。
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2.2秸秆预处理秸秆的预处理
操作是指将秸秆纤维素主要成分中的一种或者几种溶解和分离开来。秸秆主要成分有纤维素、半纤维素和木质素,具有一定的结晶结构,抑制了纤维素酶与纤维素的接触反应,阻碍了酶解过程进行。为了高效利用纤维素资源,必然要进行预处理,破坏掉纤维素固有的结晶结构,促进酶解反应高效进行。良好的预处理方法往往符合以下四大特征:(1) 有利于水解反应的进行;(2) 避免糖分的降解损失;(3) 避免产生对后续环节不利的物质成分;(4) 成本低廉。因为本课题探索秸秆发酵燃料乙醇产业化和工业化的工艺,因此成本问题也要重点考虑。在预处理之前,对秸秆的一些处理是必要环节,包括秸秆的水洗除杂和粉碎。将秸秆进行粉碎处理是因为当秸秆颗粒变小时,相对的反应接触面积会增大,结晶度会随之下降,有利于进一步的降解。目前预处理的方法有很多,考虑到是工业化的层面,本课题选用的是当前较为成熟的化学法中的稀硫酸法。稀硫酸处理使得秸秆组成成分中的半纤维素水解得到可溶性的单糖。纤维素的残渣则会表现为多孔或者溶胀型的状态,便于下一步的酶解反应。但是该方法对秸秆中木质素的脱除效果不佳,但后期可以用酶解反应来弥补。考虑到成本因素,过度的机械粉碎到细微粒,对机械设备损耗和能耗消耗较大,而经过适当程度的粉碎后的秸秆纤维素颗粒使得可反应的表面积增大,有利于稀硫酸的处理。在稀硫酸处理之后,为了不会让残留酸对后面环节带来影响,采用加入成本较低的石灰来进行中和,再引入成本低、操作方便的高温蒸汽爆破的操作,最终达到较好的预处理效果。综合成本、预处理效果、操作难度等多种因素,我们对秸秆除杂后,进行粗粉碎,在较低成本的前提下,提高反应接触面积,随后预处理采用稀硫酸和蒸汽法相结合的混合方式进行,0.9%稀硫酸中浸泡,过滤后,于 1.5~2.5MPa装置中进行热蒸汽爆破处理。处理结束后加入石灰和水进行处理中和、脱毒。这种混合的处理方式有利于在达到较优的预处理效果的同时兼顾成本,有利于工业大规模生产的推广。
..........
 
第三章 基于CFOA-LSSVM的秸秆发酵过程软测量建模.........16
3.1 软测量建模理论基础...........16
3.2 秸秆发酵制取乙醇过程中软测量模型的建立......24
3.3 实验与分析.....28
3.4 本章小结 ........34
第四章 秸秆发酵制取燃料乙醇过程中补料的闭环控制.............35
4.1 秸秆发酵过程分析....35
4.2 秸秆发酵过程的预测控制 ..............37
4.2.1 预测控制的基本方法原理....37
4.2.2 广义预测控制理论 ....38
4.3 改进的人工鱼群算法...........40
4.4 秸秆分批补料发酵制取燃料乙醇的预测控制......43
4.5 实验与分析.....47
4.6 本章小结 ........50
第五章 秸秆制取燃料乙醇过程的控制系统设计..............51
5.1 秸秆发酵乙醇控制系统的硬件设计..........51
5.2 秸秆发酵乙醇控制系统的软件设计..........56
5.3 本章小结 ........62
 
第五章 秸秆制取燃料乙醇过程的控制系统设计
 
随着环境问题和能源问题日益受到重视,生物和控制技术的发展,燃料乙醇的需求和发展的呼声又进一步加大。而秸秆发酵乙醇过程涉及的反应机制与原理复杂,包含了微生物生命体的生长代谢,表现出多变量、非线性等特点,对控制系统的要求较高。目前许多生产过程的自动化水平不先进,成本过高和效率低下。随着嵌入式技术的快速发展,可借助先进的智能技术对生物反应过程的关键变量进行在线测量和发酵反应的优化控制。本文选取CortexA9的嵌入式处理器当作控制单元,移植Ubuntu作为其操作系统,设计出满足系统要求的控制系统,也满足便于后期系统的升级、扩充等需要,提高开发的效率。控制系统主要有硬件结构和系统软件。本文设计的硬、软件与镇江日泰生物设备公司生产的RT_100L-Y型号发酵装置组合应用,开发秸秆发酵的控制系统,对该过程进行数据检测、显示和优化控制,系统实物如图5.1所示。
 
5.1秸秆发酵乙醇控制系统的硬件设计
秸秆发酵控制系统的硬件结构主要有数字控制单元、数据采集模块、输出控制通道和图形用户界面等。本文设计的秸秆发酵乙醇重要过程变量测量和优化控制系统的硬件结构框图如图 5.2 所示,控制系统由上位机和控制单元、检测设备(智能仪表、软传感器等)、输出执行通道(数据采集卡、继电器、蠕动泵等)和人机交互单元(键盘、显示屏、鼠标等)。控制系统面向发酵反应过程,智能检测设备采集现场的环境因子数据和相关补料的流加速率,比如 CO2浓度、空气流量、发酵温度、主导变量浓度(基质糖浓度、乙醇浓度等)、补料流加速率、氨水流加速率等,采集完及时传送到控制单元。控制单元内嵌并运行软测量在线预测程序、基于 LSSVM 的 GPC 等算法程序。根据控制算法计算得到当前的最佳控制量,通过执行机构蠕动泵进行补料控制操作,实现秸秆发酵乙醇过程的闭环优化控制。本文设计的秸秆发酵过程控制系统,采用了高性能四核 Exynos4412 处理器,单核主频达 1.6Ghz,运算能力 16000DMIPS。Exynos4412 采用 32 纳米 HKMG 工艺,在相同性能下,其功耗表现非常出色。并具有出色的片上资源:4 片 32KB 高速缓存(cache),自带两个 ADC 模块(通用 ADC 和 MTCADC_ISP),四个 UART、24 通道 DMA、摄像头接口、GPIO、定时器、24 位真彩色 LCD 控制器、MIPI DSI,CSI-2、电力管理系统、MIPI slimbus 接口MIPI HSI、3 个 I2S、8 个 IIC-bus 接口、3 个 HS-SPI、USB2.0、可高速运行(480Mbps)的USB2.0 设备、4 个 SD 主机和 4 个时钟产生锁相环等。Exynos4412 具备全方位的、通用的且强大的片上和片外设计,大幅度降低系统电路的复杂度和元器件配置,可以缩减系统成本,系统的结构更为紧凑,且外围配置可自行设计,开发的复杂性较低,非常适合嵌入式系统的开发。
........
 
总结
 
秸秆发酵乙醇反应过程涉及复杂的生化反应过程,包含有生命体的生长,具有高度时变性、多变量、非线性等特征。而微生物的生产代谢对发酵系统内的环境因素十分依赖,菌体生产的不同阶段以及产物的合成都有着不同环境参数的要求。为了让菌体尽可能地最优生产,使得代谢过程高效稳定进行,必须在发酵过程中准确地测量和控制环境和中间关键参数,才能提高产物得率和降低能耗。但在实际发酵反应过程中,一些对菌体生长和产物合成有着关键影响的参量缺少可靠的在线测量仪器,限制了实时数据的获取,从而限制了发酵过程的稳定高效进行,也阻碍了发酵设备自动化程度的发展。因此,针对秸秆发酵中不易实时测量的重要生化参数,采用软测量的技术解决此类问题,并以软测量模型为基础,结合预测控制方法对发酵过程实现闭环优化控制。论文在吉林省重大科技攻关专项“秸秆固液态并行发酵制取燃料乙醇的关键技术研发与装备开发(20140203005SF)”、江苏省自然基金“木质纤维素同步酶解发酵燃料乙醇过程的优化运行控制研究(BK20140568)”、江苏省高校自然科学研究面上项目“纤维素同步酶解发酵燃料乙醇的优化控制研究(14KJB510007)”等项目资助下开展研究,主要针对秸秆发酵重要过程变量软测量建模与分批补料闭环优化控制问题进行研究,现对主要内容和工作归纳如下:
(1) 深入分析了不同的微生物反应重要过程变量的软测量建模方法的发展现状。本文重点分析与介绍了秸秆发酵的工艺,详细阐述了秸秆固液态并行发酵工艺的流程和原理。针对秸秆发酵重要过程变量不易实时检测的缺点,提出了利用 LSSVM 对秸秆发酵过程完成软测量建模的方法,并根据关联度确定辅助变量。提出了利用 FOA 算法与 chaos 算法对模型的关键参数的选取设计方法。实验仿真表明,基于 CFOA-LSSVM 的重要过程参量的软测量模型与常规 LSSVM 模型相比,CFOA 搜索模型重要参数的效率更高、速度更快且迭代精度更高,采用寻优参数的软测量模型训练时间更短、预测精度更高,泛化能力更为优异,能够实现重要过程变量的实时检测。
(2) 详细分析了秸秆发酵乙醇补料控制的研究现状和微生物补料发酵控制的发展和存在的问题,重点对秸秆分批补料发酵的关键参量进行控制。以 CFOA-LSSVM 模型为基础构建非线性预测控制模型,采用在采样点完成线性化操作的方式,构建秸秆分批补料发酵的广义预测控制器,克服了在每个采样点都要进行大量计算的问题。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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