通过生物质共热解提高生物油蒸馏残渣的气化效率：炭特性分析、人工神经网络预测、气体成分及灰分变化研究

《Journal of Analytical and Applied Pyrolysis》：Gasification enhancement of bio-oil distillation residue via co-pyrolysis with biomass: char characterization, ANN prediction, gas component and ash transformation analysis

本研究针对生物油蒸馏残渣（DR）与三种生物质共热解 chars 的 CO? 气化性能展开研究。实验发现，DR 共热解 chars 可缩短完全气化时间达 60%-66%，同时提升合成气中 CO 含量至 90%。基于人工神经网络（ANN）建立的预测模型准确度达 MSE<10^-4，有效指导工艺优化。熔渣沉积分析表明，稻壳-DR chars 风险较低，而毛竹、核桃壳-DR chars 因 AAEM 含量高易引发早期熔渣沉积。研究提出通过控制 DR 混合比例（25%）和优化生物质配比，可协同调控 chars 结构特性，平衡催化效率与熔渣沉积风险，为 DR 高效利用提供新策略。

　　这项研究聚焦于生物油蒸馏残渣（DR）与三种典型生物质（毛竹、稻壳和核桃壳）共热解所得的热解炭的CO?气化行为。通过深入分析共热解对炭的碳质结构调控作用，以及气化过程中产生的合成气质量与灰分风险，研究团队试图为生物油精炼系统中DR的高效利用提供可行策略。研究结果不仅有助于提高生物质精炼的整体效率，还为实现清洁低碳的能源转型提供了理论支持和实践指导。

随着全球对清洁能源转型的重视，减少碳排放、实现“碳达峰”和“碳中和”目标成为各国的重要任务。在这一背景下，生物质气化作为一种将多样有机原料转化为高附加值能源载体的技术，逐渐受到关注。它不仅能够有效处理农业废弃物，还能在一定程度上替代化石燃料，推动可持续能源的发展。然而，生物质气化过程中的实际应用仍面临诸多挑战，特别是在生物油的生产与精炼过程中，产生的蒸馏残渣（DR）成为一大难题。

DR通常在生物油蒸馏过程中形成，占总质量的35%至50%。它是一种黑色、高粘度且具有腐蚀性的固体废弃物，给生物油精炼系统的连续运行带来了显著的阻碍。此外，由于蒸馏过程中发生了聚合反应，DR中含有大量芳香族化合物，这些化合物可能具有致癌性，进一步增加了其环境风险和操作难度。因此，如何有效处理和利用DR成为生物质气化研究中的关键问题。

DR并非仅仅是废弃物，它蕴含着巨大的资源潜力。合理利用DR不仅可以缓解其带来的环境和操作问题，还能在气化过程中回收能量和高价值化合物，从而实现资源的循环利用。近年来，研究人员已经探索了多种DR的再利用途径，包括提取热解木质素和酚类化合物，以及合成具有储能和环境修复功能的生物炭。然而，目前针对DR气化行为的研究仍较为有限，特别是在共热解条件下DR的气化特性方面。

为了更全面地理解DR与生物质共热解所得炭的气化行为，研究团队采用了一种综合方法。首先，通过共热解工艺，DR与三种生物质（毛竹、稻壳和核桃壳）结合，调控了炭的碳质结构，有效抑制了DR在低温度反应区的膨胀现象，并形成了丰富的孔隙结构。这为后续的气化过程提供了良好的基础。随后，研究团队进行了气化实验，使用热重分析仪和管式炉分别对热解炭的气化行为进行了测试和分析。实验结果表明，共热解炭（M3D1、R3D1和W3D1）显著缩短了DRc的完全气化时间，分别降低了59.97%、38.49%和65.72%。这说明共热解工艺在提高DR气化效率方面具有重要作用。

此外，研究团队还构建了一个人工神经网络（ANN）模型，用于预测热解炭的重量损失曲线。该模型在实验数据基础上进行了训练，能够以较低的均方误差（MSE < 10??）准确预测未知条件下的气化行为。这种预测能力不仅减少了实验次数，还为气化过程提供了有效的指导，有助于优化工艺参数。通过结合ANN模型，研究团队能够更深入地理解DR与生物质在共热解过程中的协同效应，并进一步分析其在气化过程中的表现。

在气化实验中，研究团队通过管式炉进行了非等温气化实验，并收集和分析了气化过程中产生的气体成分。实验结果表明，DR与生物质共热解所得的炭在气化过程中能够产生高纯度的合成气，其中CO的含量约为90%。特别是由毛竹共热解炭（MBc）产生的合成气，其高热值（LHV）达到13.11 MJ·Nm?3，显示出较高的能源价值。这表明，DR的合理利用不仅可以提高气化效率，还能在一定程度上提升合成气的质量。

与此同时，研究团队对灰分的组成和沉积风险进行了评估，并通过FactSage软件对灰分的演变趋势进行了模拟。结果表明，稻壳共热解炭（RHc）和稻壳-DR共热解炭（R3D1）的灰分沉积风险较低，而其他类型的共热解炭则由于碱金属和碱土金属（AAEM）的存在，可能在较低温度下形成液态灰渣，增加了操作难度。因此，控制AAEM的含量对于优化DR气化策略至关重要。AAEM在气化过程中既能催化反应，提高气化效率，也可能导致灰渣沉积，影响设备运行。如何在提高催化效果的同时，降低灰渣沉积风险，成为研究的重点。

为了进一步验证DR与生物质共热解炭的气化行为，研究团队还对共热解炭的结构和形态进行了分析。通过扫描电镜（SEM）和X射线衍射（XRD）等手段，研究团队观察到了共热解炭的微观结构变化，以及其孔隙率和比表面积的显著提升。这些结构特征的改善有助于提高气化效率，同时降低灰渣沉积的风险。此外，研究团队还对共热解炭的元素组成进行了分析，发现其在共热解过程中能够有效去除灰分，从而减少气化过程中的灰渣处理成本。

研究团队还对共热解炭的热解过程进行了详细分析，探讨了DR与生物质在共热解过程中的协同作用。通过热重分析（TG）实验，研究团队发现共热解炭的热解行为与单一生物质的热解行为存在显著差异。DR的加入不仅改变了热解炭的热解曲线，还影响了其在不同温度下的重量损失特性。这表明，DR与生物质的共热解过程能够有效调控炭的结构，提高其在气化过程中的性能。

在研究过程中，研究团队还采用了一种系统化的研究方法，结合实验与模拟，全面分析了DR与生物质共热解炭的气化行为。通过热重分析仪和管式炉进行的实验，研究团队能够直接观察到气化过程中的变化，并收集相关数据。同时，利用FactSage软件对灰分的演变趋势进行了模拟，为灰分沉积风险的评估提供了理论支持。这种实验与模拟相结合的方法，不仅提高了研究的准确性，还为后续的优化提供了可靠依据。

综上所述，这项研究通过实验和模拟相结合的方式，深入探讨了DR与生物质共热解所得炭的气化行为。研究结果表明，共热解工艺能够有效调控炭的碳质结构，提高其在气化过程中的性能。同时，通过构建人工神经网络模型，研究团队能够准确预测气化行为，为优化工艺提供指导。此外，研究还揭示了DR与生物质在共热解过程中的协同作用，以及灰分沉积风险的变化趋势，为DR的高效利用提供了理论支持和实践依据。这些研究成果不仅有助于提高生物质精炼系统的整体效率，还为实现清洁低碳的能源转型提供了新的思路。