生物质热压成型温度场分布规律*

王金鸣 袁湘月 陈忠加 张宇崴 王艳明

(北京林业大学工学院 北京 100083)

煤、石油和天然气等化石能源在为人类社会发展提供能源动力的同时，也对人类的生存环境造成了巨大危害，如温室效应、NOx排放、SO2排放和粉尘污染等，同时人类社会也面临着化石能源枯竭的问题，因此，寻求开发新能源、实现社会的可持续发展日益受到世界各国的重视。生物质能源是一种可再生的清洁能源，具有良好的发展前景。美国国家科学院在《1985—2010年的能源转换》中明确指出：“到2010年，大规模生物质转化所获得的能量将是1985年能源总需求量的20倍”，我国也提出了“到2020年，可再生能源在能源构成中的比例要占10%左右”的可再生能源发展战略。但生物质能源也具有能源密度低、可利用半径小、生产具有季节性、存储损耗大和存储费用高等缺点，而生物质压缩成型，即生物质致密成型是克服上述缺点的有效技术手段之一。

生物质成型燃料是将松散的生物质原料通过成型设备经过加压(和加热)挤压成一定形状的块状燃料或者颗粒状燃料(张霞等，2014)。在生物质成型过程中，影响生物质成型的因素主要包括原料含水率、加热温度和挤压频率。

原料含水率是生物质成型过程中需严格控制的参数，适宜的含水率可以起到黏结剂和润滑剂的作用，有助于生物质成型，且不同种类生物质原料在不同生物质成型方式中的最佳含水率也不同(陈正宇，2013；景元琢等，2011)。回彩娟(2006)以锯末、小刨花为原料进行常温高压致密成型技术及成型机制研究，结果发现含水率15%左右压块密度最大，成型效果较好；Obemberger等(2009)以水稻(Oryzasativa)秸秆为原料进行压缩试验，得出含水率8%～12%时成型块的成型效果最好，水分过高或过低都会影响成型质量；姜洋等(2006)以玉米(Zeamays)秸秆、豆(Glycinemax)秆等为原料研究含水率与成型密度的关系，发现原料含水率12%～18%较为适宜，最佳含水率为15%；李震等(2015)以四倍体刺槐(Robiniapseudoacacia)为原料，采用齿辊成型机进行压缩，得出含水率16%、转速200 r·min-1时成型所需的能耗最低。

温度对生物质成型能耗和成型块品质具有明显影响，加热生物质原料可改善原料内部组分的物理性能，在促进成型的同时有助于减小成型能耗，提升成型燃料品质。王雪皓等(2018)采用套筒加热方式对锯屑进行致密试验，结果发现套筒加热方式可有效减小成型压力，降低能耗，成型压力最小的参数水平为加热温度200 ℃、含水率12%；涂德浴等(2015)以水稻秸秆与木屑混合热压成型发现，当成型温度为90 ℃时，成型块的抗压强度和抗渗水性能最佳；当成型温度为70 ℃时，成型块松弛密度最大；当成型温度为110 ℃时，成型块的抗跌碎强度最高；孙亮等(2010)采用稻壳热压成型，并通过四元二次回归正交旋转试验和曲面响应法进行分析，结果发现对成型块松弛密度的影响大小依次为加热温度、含水率、成型压力、黏结剂添加比；高名旺等(2004)利用ANSYS软件对木屑热压成型温度场进行数值模拟，得出当加热温度达到100 ℃时，木屑中间部分的温度仅为55～80 ℃，仅有少量木质素软化；当加热温度达到200 ℃时，木屑中间温度为86～150 ℃，木屑中大部分木质素开始软化；当加热温度达到300 ℃时，生物质木屑中间温度达到140～220 ℃，木屑中大部分木质素已经软化，甚至部分已经塑化；当木屑表层温度达到300 ℃时，木屑已出现部分炭化现象。

挤压频率是影响柱塞式生物质成型机生物质致密成型的主要因素之一。致密成型时挤压频率由电机转速决定，挤压频率越大，生物质原料在成型模具内所处时间越短，保压时间也就越短，可能导致成型块被压得不够密实，成型质量较差；压缩速度过慢时，生物质原料在模具内所处时间变长，产量降低。王青宇等(2016)指出，正常挤压时，柱塞挤压频率对机器生产率影响最明显，二者基本呈线性关系；Mewes(1958)指出，挤压频率越大，使成型燃料达到相同密度所需致密成型压力就越大，成型能耗变高；胡建军等(2018)研究表明，随着挤压频率降低，成型时的能耗也会随之下降。

目前，对于生物质热压成型时成型块截面温度场分布的研究多停留在利用软件仿真套筒内的温度变化情况，有关实际试验中成型块截面温度场变化情况鲜有报道。鉴于此，本研究采用红外热像仪采集成型块截面温度场数据，并进行建模分析，探究生物质成型块截面温度场分布与成型块整体密度的关系，以期为生物质热压成型工艺研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以废弃松木锯屑为试验原料，采集后密封保存。试验时，取一定质量松木锯屑，用标准检验筛(GB/T 6003.1—1997)重复多次测量，取平均值。由表1可知，松木锯屑颗粒度较小，大部分颗粒直径小于1 mm。

表1 松木锯屑颗粒度分布

依据《木材含水率的测定方法》(GB/T 1931—1991)测量松木锯屑初始含水率。首先利用电子秤(型号：SF-400 A，精度0.01 g)称取质量为m1的松木锯屑，然后将其放入水分快速测定仪(型号：SC69-02)中进行干燥处理，称量干燥后的松木锯屑质量，记为m0，按下式计算试样含水率(W)，并使结果精确至0.1%：

(1)

经计算，原料的初始含水率为4.8%。为研究松木锯屑含水率对热压成型温度场分布规律的影响，将松木锯屑含水率分别调至10%、12%、14%、16%和18%，并进行密封处理。

1.2 试验设备

采用北京林业大学工学院自主研制的单柱塞式生物质成型机(图1)进行试验，该设备主要包括机架、动力源、传动系统、进料系统和成型系统。动力源部分由380 V三相异步电机(型号：YE2-132 M-4)、减速比为6∶1的减速器和变频器(型号：SIEMENS MICROMASTER 440)构成，通过设置变频器参数可控制电机的输出转速。电机通过联轴器与偏心轮连接，偏心轮每旋转1圈，电机带动柱塞往复运动1次，从而实现对物料的反复挤压。物料在料斗内由微型螺旋送料机构输送到成型机，可保持均匀进料。柱塞将进入成型机的物料压入与柱塞同轴线的成型模具内，已知成型模具锥角为10°，锥面长度为17 mm，出料口直径为24.5 mm，长度为110 mm，长径比为4.5(图2)。在成型套筒外壁设置合理的加热线圈，调节温度控制器参数可控制加热线圈温度，即改变成型时的温度。

图1 单柱塞式生物质成型机

图2 成型模具结构示意

通过红外热像仪(型号：FLUKE Ti95)测量成型块截面温度场，并利用其配套软件Smart View 3.21采集试验数据。Smart View 3.21软件可将成型块截面的温度转换成热图像和温度值在显示器上显示。从图3温度分布可知，外圆部分为加热线圈，中间圆部分为成型模具，最内圆部分为成型块截面。以成型块中心为圆心画一个圆，将成型块截面部分圈起来，软件可直接显示出该圆范围内的平均温度、最高温度和中心点温度。需要说明的是，通过Smart View 3.21软件采集到的温度为华氏温度，需将其转换为摄氏温度。

图3 成型块截面温度分布

为获取精确的体积，使用机床(型号：QB9111)将成型块两端磨平。为保证测量精度，使用游标卡尺沿成型块轴线测量前、中、后3个位置的直径，取平均值。采用精度0.01 g的电子秤(型号：SF-400A)测量成型块质量，同一试验点测量5段成型块试样，取平均值。计算公式如下：

(2)

式中：ρ为成型块整体密度(g·cm-3)；m为成型块试样质量(g)；d为成型块试样直径(cm)；L为成型块试样长度(cm)。

1.3 试验参数设计

以成型套筒加热温度(因素A)、原料含水率(因素B)、单柱塞式生物质成型机电机频率(因素C)为试验因素设计三因素五水平正交试验(Wang，2018；卢彪，2016)，采用L25(56)型正交试验表(表2)。根据预试验结果发现，当成型套筒加热温度低于140 ℃时，成型模具易堵塞，无法正常出料；当成型套筒加热温度高于230 ℃时，成型模具出料为粉末状，无法成型。当原料含水率低于10%时，成型所需压力较大，模具易堵塞，无法正常出料；当原料含水率高于22%时，在成型过程易发生“放炮”现象，成型块断裂成片状，成型效果较差(齐天，2017)。为获得质量较好的成型块，本研究将成型套筒加热温度(因素A)分别设定为155、170、185、200和215 ℃，原料含水率(因素B)分别设定为10%、12%、14%、16%和18%。需要说明的是，在生物质成型过程中，物料与模具之间的摩擦会使模具温度升高，当温度稳定时，最终温度在115～125 ℃之间(杜红光等，2011)。本研究加热最低温度为155 ℃，高于物料与模具摩擦产生的摩擦热温度，因此忽略摩擦热的影响。单柱塞式生物质成型机电机频率可通过电机转速控制，且单柱塞式生物质成型机电机频率与挤压频率呈线性关系：n=Nf1/f(式中：n为电机输出转速，r·min-1；N为电机额定转速，1 500 r·min-1；f1为电机频率，Hz；f为电源频率，50 Hz)，实际试验过程中用单柱塞式生物质成型机电机频率(因素C)代替挤压频率，分别设定为14、16、18、20和22 Hz。

表2 正交试验水平

2 结果与分析

2.1 方差分析

为分析各因变量受成型套筒加热温度(因素A)、原料含水率(因素B)、单柱塞式生物质成型机电机频率(因素C)的影响程度，采用SPSS软件进行方差分析，显著系数越小，说明该因素对试验指标的影响越大，为主要因素；显著系数越大，说明该因素对试验指标的影响越小，为次要因素(王艳明，2019)。由表3可知，对于成型块整体密度和中心点温度，其主次影响因素依次为原料含水率、单柱塞式生物质成型机电机频率和成型套筒加热温度；对于平均温度，其主要影响因素为成型套筒加热温度和原料含水率，次要影响因素为单柱塞式生物质成型机电机频率；对于最高温度，其主次影响因素依次为成型套筒加热温度、单柱塞式生物质成型机电机频率和原料含水率。

表3 试验因变量受自变量影响的显著系数

2.2 温度场分布

为使所建立的多元回归模型具有合理性，首先进行各因变量对各自变量的一元曲线拟合，分别计算各自变量在不同水平下对应的各因变量平均值，如表4、5、6所示；然后分别对不同因变量进行曲线拟合，得到各自变量对不同因变量的一元基础回归模型，合并整理后即为各因变量的多元整体模型；最后利用SPSS软件进行多元回归分析，得到多个多元回归模型。

表4 在不同成型套筒加热温度下各因变量的平均值

表5 在不同原料含水率下各因变量的平均值

表6 在不同电机频率下各因变量的平均值

2.2.1 一元拟合分析 适宜的成型套筒加热温度、原料含水率、单柱塞式生物质成型机电机频率可使生物质原料结合更加紧密，进而影响整体密度。成型套筒加热线圈为成型提供热源，线圈温度直接影响最高温度，由于生物质原料本身不是良好的导热体，在套筒中停留时间较短，温度不能很快传递到成型块中心，所以成型块中心温度普遍偏低，受加热线圈温度影响十分显著；水在高温下会蒸发成水蒸气，水蒸气温度高于液态水，因此含水率直接决定水蒸气和液态水的多少，进而影响成型块平均温度、最高温度和中心点温度；电机频率决定生物质成型块在套筒内的停留时间，进而影响成型块的受热时间，因此对成型块平均温度、最高温度和中心点温度也存在影响。

本研究根据各因素不同水平下的均值计算结果，分别利用SPSS软件采用多种函数模型对成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度进行曲线拟合，取最优即R2最大的拟合结果。以下各式中：y1为成型块整体密度(g·cm-3)，y2为成型块截面平均温度(℃)，y3为成型块截面最高温度(℃)，y4为成型块截面中心点温度(℃)，A为成型套筒加热温度(℃)，B为原料含水率(%)，C为电机频率(Hz)，k0～k7、p0～p5、t0～t6、v0～v7、w0～w7为各项系数。

1)自变量与整体密度的关系 由图4可知，因素A、B、C与整体密度均呈二次型关系，将其分别设为：

y1=k1A2+k2A+k3；

y1=k1B2+k2B+k3；

y1=k1C2+k2C+k3。

图4 因素A、B、C与整体密度的关系

根据拟合结果设成型块整体密度与各因素间的回归模型为：

y1=k1A2+k2A+k3B2+k4B+k5C2+k6C+k7。

2)自变量与平均温度的关系 由图5可知，因素A与平均温度均呈一次型关系，因素B、C与平均温度均呈二次型关系，将其分别设为：

y2=t1A+t2；

y2=t1B2+t2B+t3；

y2=t1C2+t2C+t3。

图5 因素A、B、C与平均温度的关系

根据拟合结果设成型块平均温度与各因素间的回归模型为：

y2=t1A+t2B2+t3B+t4C2+t5C+t6。

3)自变量与最高温度的关系 由图6可知，因素A、B、C与最高温度均呈二次型关系，将其分别设为：

y3=v1A2+v2A+v3；

y3=v1B2+v2B+v3；

y3=v1C2+v2C+v3。

根据拟合结果设成型块最高温度与各因素间的回归模型为：

y3=v1A2+v2A+v3B2+v4B+v5C2+v6C+v7。

4)自变量与中心点温度的关系 由图7可知，因素A、B、C与中心点温度均呈二次型关系，将其分别设为：

y4=w1A2+w2A+w3；

y4=w1B2+w2B+w3；

y4=w1C2+w2C+w3。

根据拟合结果设成型块中心点温度与各因素间的回归模型为：

y4=w1A2+w2A+w3B2+w4B+w5C2+w6C+w7。

2.2.2 多元回归分析 利用SPSS软件，分别以成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度为因变量对自变量进行多元回归分析，结果如表7所示。根据表7中的多元回归拟合模型，可知各模型A2系数均过小，应对多元回归模型进行简化，即删去A2项，并重新计算多元回归拟合模型。

图6 因素A、B、C与最高温度的关系

图7 因素A、B、C与中心点温度的关系

表7 成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度的多元回归拟合结果

(3)

显然各项误差均小于1.5%，因此，该简化方式具有可行性和合理性，可对以后的计算进行指导。

表8 成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度的简化模型多元回归拟合结果

2.3 整体密度与平均温度、最高温度、中心点温度的关系

此项分析中，由于成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度存在较大相互交叉，在无法确定其数学模型的前提下，建立其一次、二次、三次多元回归模型如下：

Y1=k0+k1X1+k2X2+k3X3；

Y2=k0+k1X1X2+k2X1X3+k3X2X3+

式中：Y1、Y2、Y3为成型块整体密度(g·cm-3)；X1为成型块截面平均温度(℃)；X2为成型块截面最高温度(℃)；X3为成型块截面中心点温度(℃)；k0～k16为各项系数。

利用Excel软件对试验数据分别进行一次、二次、三次模型的多元回归分析，得到成型块整体密度与各自变量之间的各多元回归模型为：

Y1=0.021 7-0.002 9X1-0.000 9X2+0.018 4X3；

Y2=0.556 0-0.000 6X1X2-0.001 6X1X3+

Y3=-3.621 5-0.063 6X1X2+0.037 0X1X3-

3 讨论

对于生物质热压成型时成型块截面温度场分布的研究，目前多利用软件仿真套筒内的温度变化情况(高名旺等，2004；侯官星，2016；李玉迪等，2018)，有关实际试验中成型块截面温度场变化情况大多仅采用加热线圈进行温度控制，进而探究成型块整体温度对成型质量的影响。本研究使用红外热像仪采集成型块截面温度场数据，并对温度场数据进行数字化处理，有利于后续试验的分析利用。

对于生物质热压成型温度的研究，目前多停留在最佳工艺参数分析(刘希锋，2014；邢献军等，2016)以及温度与成型密度的建模上(李大中等，2010；卢彪，2016)。本研究采用一元拟合和多元回归分析手段，对各自变量与数字化处理后的成型块截面各项温度进行建模分析，并探究生物质成型块截面温度场分布与成型块整体密度的关系，可为今后生物质热压成型工艺研究提供参考。

在后续研究中，可再进行多组试验，亦可增加试验因素和因素水平，丰富试验数据，以使分析更加全面，并在此基础上进行深入的机制探索。

4 结论

1)运用方差分析法分析各因变量受不同自变量的影响程度，成型块整体密度和中心点温度的主次影响因素依次为原料含水率、单柱塞式生物质成型机电机频率和成型套筒加热温度；平均温度的主要影响因素为成型套筒加热温度和原料含水率，次要影响因素为单柱塞式生物质成型机电机频率；最高温度的主次影响因素依次为成型套筒加热温度、单柱塞式生物质成型机电机频率和原料含水率。

2)利用一元拟合建模，分析成型套筒加热温度、原料含水率、单柱塞式生物质成型机电机频率与成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度的关系，建立多元回归模型，得到对应的一元拟合多元回归模型，可对今后的成型工艺进行指导。

3)通过模型简化，得到多元回归模型，简化后多元回归模型与原多元回归模型的误差均小于1.5%，有利于后续成型工艺研究的数值计算。

4)建立多种多元回归模型，对比分析得到成型块整体密度以及成型块截面平均温度、最高温度、中心点温度的最佳多元回归模型，可对今后成型块整体密度和成型块截面温度场的研究提供参考。