玉米秸秆和木屑及木钠混配成型工艺参数优化

李伟振，姜 洋※，饶 曙，阴秀丽，蒋恩臣

（1. 中国科学院广州能源研究所，广州 510640；2. 中国科学院可再生能源重点实验室，广州 510640；3. 广东省新能源和可再生能源研究开发与应用重点实验室，广州 510640；4. 华南农业大学材料与能源学院，广州 510642）

0 引 言

中国成型燃料产业初具规模，年产量达到了 600多万 t，尤其在工业发达的省份生产应用发展迅速[1]。各类成型燃料中，以木质为原料的颗粒燃料最为成熟，随着产业规模的扩大，木质原料资源有限，产业规模受到限制[2]。中国有大量的玉米秸秆资源，将其加工成型，进行燃料化利用，是合理利用途径之一。混配成型技术是根据不同生物质存在理化差异的特性，按一定比例方案进行混配，实现组分互补、提高粒子间机械互锁性能，改善成型效果，是未来成型技术的主要发展方向之一[3]。将玉米秸秆与木屑原料混配成型是较好的技术方案，已有的研究结果也表明采用木屑原料混配成型的方式能够提高成型效果[4-6]。

生物质成型主要是利用木质素的软化黏结作用，其含量对成型燃料品质有重要的影响[7-8]。木质素磺酸钠（简称木钠）是生产纸浆的副产物，为工业级木质素，易获得，其组织结构上存在有各种活性基，能产生缩合作用或与其他化合物发生氢键作用，常用做黏结剂、分散剂和润湿剂等。已有的研究表明，成型过程中添加一定量的木钠能够起到很好的黏结作用，改善成型效果[9-11]。因此，本文将其应用到生物质压缩成型中，采用响应面的试验方法，研究玉米秸秆与木屑、木钠的混配成型特性，获得优化成型参数，以期为工业生产提供一定理论支撑。

1 试验原料与方法

1.1 试验原料

玉米秸秆和木屑取自广东佛山，经自然风干、粉碎和筛分后粒径在40～100目间，置于105 ℃烘箱至恒质量，根据质量比掺入一定的去离子水，均匀混合后获得水分4%～20%（4%，8%，12%，16%，20%）间的原料。木钠来自广东某造纸厂，深褐色粉末。原料的元素、工业和热值分析依据标准[12-14]进行测试，采用的仪器分别为德国Vario EL公司Vario EL CHNS元素分析仪、长沙开元仪器股份有限公司5E-MACIV全自动工业分析仪、长沙奔特仪器有限公司WZR-1T-CII微电脑量热计，结果见表 1。参考美国国家可再生能源实验室（National Renewable Energy Laboratory，NREL）的方法[15]测定玉米秸秆和木屑原料木质素质量分数分别为26.16%、36.26%。

表1 原料的元素分析、工业分析和热值Table 1 Ultimate and proximate analysis, HHV of biomass and lignin

1.2 试验方法

利用Design Expert 8软件进行响应面设计和分析，采用3水平5因素的中心组合试验设计（CCD），试验变量的标识，参数范围和中间值见表 2。(补充变量范围选择的依据)

表2 试验因素水平设计Table 2 Variables and levels of experiment

压缩试验在WD-100KE型电子压力机上进行，试验模具见图1。压杆直径10.0 mm，模具内径10.2 mm。试验过程中，采用加热带、热电偶和温控仪进行加热和温度控制，待温度达到设定温度并保持稳定后，向模具中加入一定质量原料，然后调用压缩程序（设定压缩速度、目标压力值、保压时间）对原料压缩成型，完毕后将颗粒挤出，每个试验条件重复 3次，结果取其平均值。成型过程的压力-位移曲线由电脑自动记录。

图1 成型试验模具图Fig.1 Assembly drawing of compression experiment

2 成型指标的测试方法

成型颗粒的物理特性是其重要品质特性，直接决定了颗粒的运输、贮藏条件及使用要求[16]。密度体现成型燃料中粒子间的黏结性能[17]；机械耐久性反映成型燃料的抗破碎能力[18]；能耗反映生产时所耗能大小，3个成型指标是衡量燃料本身和生产过程的重要指标。中国生物质成型燃料标准中对这 3个指标的测试方法有相关规定[19-21]，依照标准，密度的测量是采用蜡封的方式，通过测定样品在空气中与液体中质量的差值来计算密度，实验室采用该方法测量过程较为繁琐，本试验中所制得颗粒为规则圆柱体，可依据颗粒的质量和体积来计算密度。生产能耗是通过测定生产机组消耗的电能和生产率来计算，主要针对工业生产机组，在实验室中也难以实现。压缩过程比能耗反映了压缩单位质量物料的耗能量，其数值与实际生产能耗有一定偏差，但可用来反映不同条件下的生产能耗。机械耐久性是通过转鼓试验，将已磨损和细小的颗粒分离出来，根据剩余样品的质量来计算，测试需要500 g样品，同样在实验室中难以实现。径向最大抗压力是压碎颗粒时，破碎点所对应的力值，也能反映颗粒的抗碎能力。因此，本文选用松弛密度、比能耗、径向最大抗压力作为成型技术指标。

2.1 松弛密度（RDS，relaxed density）

将颗粒挤出后密封保存，2周后测量直径、长度和质量，计算颗粒的密度，此密度为松弛密度，计算公式见式（1）。

式（1）中RDS、m、D、l分别为颗粒的松弛密度（kg/m3）、质量（kg）、直径（m）、长度（m）。

2.2 比能耗（SEC，specific energy consumption）

根据压缩成型过程中压力-位移曲线，由式（2）计算颗粒压缩过程的比能耗（未考虑模具加热能耗）。

式（2）中 SEC、W、m、f、s分别为压缩过程的比能耗（kJ/kg）、总能耗（J）、颗粒质量（g）、压力（kN）、位移（mm）。

2.3 径向最大抗压力（RMS，radial maximum stress）

将储存2周的颗粒水平放置在压力机2块正对的平板之间，采用程序控制平板下行，下行速度设定为20 mm/min。记录平板下行时压力-位移曲线，曲线中出现的压力快速升高后突然下降对应颗粒的破碎点。破碎点所对应的压力即为颗粒的径向最大抗压力。

3 试验结果与分析

3.1 试验结果

试验参数组合和试验结果见表3。在选取的试验参数范围内，RDS变化范围为883～1 201 kg/m3；SEC变化范围为5.25～23.18 kJ/kg；RMS变化范围为390～1 566 N。

变化一个参数，其他参数取中间值时，木屑质量分数由0增加到40%（原料木质素质量分数由24.61%增加到30.21%，木钠木质素含量除外），见试验编号17、1、29，RDS减小了2.17%，SEC增大了44.21%，RMS增大了49.09%，说明木屑质量分数增加对RDS的影响不大，可显著提高RMS，改善成型效果，但SEC相应增大。木钠质量分数从2%增加到10%，见试验编号14、1、16，RDS增大了8.21%，SEC减小了14.28%，RMS增大了30.40%，说明木钠发生热转变后，发挥了黏结作用，对成型效果起促进作用，在减小 SEC的同时提高 RDS和RMS。温度由40 ℃提高到160 ℃，见试验编号23、1、18，RDS增大了 14.09%，SEC先减小了25.43%，再增大了53.42%，RMS增大了233.33%，说明温度适当提高可以增大RDS，降低SEC，显著增大RMS。水分由4%增加到20%，见试验编号31、1、32，RDS减小了12.34%，SEC减小了41.86%，RMS减小了46.05%，说明水分增加降低了SEC，但也会降低RDS、RMS。压力由1 kN提高到9 kN，见试验编号11、1、26，RDS增大了25.03%，SEC增大了212.19%，RMS先增大了97.17%，再减小了2.42%，说明压力提高增加了RDS、RMS，但SEC增加比例更大，在RDS、RMS满足要求时，不宜设置太高压力。

表3 试验参数与响应值的平均值Table 3 Average value of experimental parameters and responses

3.2 模型与方差分析

对试验数据先进行回归分析，选定最优模型，再剔除模型中不显著项，得到最终模型。对方差分析结果评价的规则为[22]：调整R2及预测R2值均接近1，两者的差距在0.2以内，模型充足性精度大于4。所选定的模型和回归方差分析结果见表4，可以看出模型满足评价规则，拟合较好[23-24]。

表4 响应变量的方差分析Table 4 ANOVA of response variables

表 5是回归后各指标的方差分析结果。可以看出，各指标模型P值均小于0.05，表明模型是显著的。失拟检验P值大于0.05，在统计上不显著，表明模型与数据相符。基于分析可以得出：模型能够充分描述3个指标，模型简化合理，精度较高。最终的回归模型（剔除了影响概率较小的不显著项）以编码值作为自变量的公式见式（3）、式（4）和式（5）。

表5 松弛密度、比能耗、径向最大抗压强度的方差分析Table 5 ANOVA of RDS, SEC and RMS

3.3 交互作用分析

3.3.1 RDS分析

由式（3）可知，CD和DE是RDS的显著性影响项，其对 RDS的影响见图 2（其他参数取中间值）。从图 2a可以看出，大部分试验条件下RDS都大于1 000 kg/m3。达到一定温度后，水分增加对RDS的影响较小，如当温度达到 140 ℃，水分大于 8%时，继续增加水分，RDS变化很小，约1 150 kg/m3。同时提高温度和水分能够保持RDS不变，成型过程中一定量的水分可在粒子间形成薄膜，增大接触面积和相互作用力，起到黏结剂和润滑剂的作用，温度提高成型过程中水分蒸发较多，要保持一定起黏结作用的水分，水分含量应相应的增加[25-26]。温度不变，水分增加，RDS降低，此条件下成型过程中水分蒸发量一定，过量的水分分布于粒子层之间，阻止粒子间的紧密结合。水分不变，温度提高，RDS增加，因为提高温度在促进水分起到黏结剂的同时，能够使原料中的纤维素变得柔软，易于发生变形[27]。从图2b可以看出，大部分试验条件下RDS同样都大于1 000 kg/m3。达到一定水分后，压力增加对RDS的影响较小，如当水分达到14%，压力大于6 kN时，继续增加压力，RDS变化很小，约1 100 kg/m3。压力不变，水分增加，RDS降低，同样是因为过多的水分阻止粒子间的紧密结合。水分不变，压力提高，RDS增加，因为压力提高有助于减小粒子间距，增大吸引力[28]。

图2 松弛密度的交互作用分析Fig.2 Interaction effect analysis on RDS

3.3.2 RMS分析

由式（5）可知，BC、CD和DE是RMS的显著性影响项，其对RMS的影响见图3（其他参数取中间值）。从图 3a可以看出，温度小于 100 ℃时，木钠质量分数对RMS的影响较小。温度大于100 ℃，木钠质量分数在一定范围内对RMS的影响较大，超过这一范围时，对RMS的影响较小。成型过程中木钠软化后起黏结剂作用，从试验结果可知，只有达到一定温度（木钠发生热转变从而软化）和一定木钠质量分数范围内才能起到较好的黏结作用。从图3b可以看出，温度和水分的提高能够保持RMS不变，这与RDS的变化规律一致，也是一定量的水分起黏结剂和润滑剂的作用[29]。从图3c可以看出，压力不变，水分增加，RMS减小。水分不变，提高压力，RMS增加到最大值后稍有减小。

3.4 参数优化及试验验证

中国成型燃料标准NY/T 1878-2010中规定[30]，颗粒状燃料密度 ≥1 000 kg/m3，因此，参数优化条件设定为：DRS≥1 000 kg/m3，SEC最小。对优化参数合理取值后，进行了验证试验，并进行了成型指标预测值与试验值的误差分析，结果见表6，结果表明误差值都在8%以内，属工程实践可接受范围，预测值和试验值吻合良好，模型预测精度较高，可为玉米秸秆实际混配成型参数选取提供一定理论支撑。

图3 径向最大抗压力的交互作用分析Fig.3 Interaction effect analysis on RMS

表6 参数优化、验证试验结果及误差分析Table 6 Parameter optimization, validation test results and error analysis of predicted value and test value

4 结 论

本文采用响应面的中心组合试验设计方法，进行了玉米秸秆与木屑及木钠的混配成型试验，研究了木屑质量分数、木钠质量分数、温度、水分、压力 5因素对颗粒RDS、SEC、RMS的影响。

1）在参数变化范围内，RDS变化范围为 883～1 200 kg/m3；SEC变化范围为5.25～23.18 kJ/kg；RMS变化范围为390～1 566 N。

2）通过对试验数据的回归分析，选定成型指标的模型均为调整的二次模型，模型的调整R2与预测R2满足评价规则，方差分析显示指标模型的P值均小于0.000 1，模型拟合度较好，剔除不显著项后，建立了指标的响应面方程，能够预测不同参数下的成型指标值。

3）依据响应面方程分析了参数对成型技术指标的交互作用，发现温度和水分、水分和粒径对RDS起显著交互作用；木钠质量分数和温度、温度和水分、水分和压力对RMS起显著交互作用。

4）DRS≥1 000 kg/m3，SEC最小条件下，最佳成型参数为：木屑质量分数10.15%，木钠质量分数8%，温度95.83 ℃，水分15.83%，压力3 kN，对优化结果的验证试验结果表明误差值都在8%以内，模型预测精度较高。验证试验参数修正为：木屑质量分数 10%，木钠质量分数8%，温度96 ℃，水分16%，压力3 kN，验证结果为：松弛密度为1054 kg/m3；比能耗为2.69 kJ/kg；径向最大抗压力为685N，可为实际混配生产参数的优化提供理论参考。

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