多尺度建模与污泥气化实验分析：用于氢气生产的热化学原理探究

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Multi-Scale modeling and experimental analysis of sewage sludge Gasification: Thermochemical insights for hydrogen production

污水处理与污泥气化中的氢能高效回收研究：基于实验与计算流体动力学的多尺度分析

　　近年来，全球范围内污水处理厂持续产生并处理的污泥已成为一个亟需解决的环境与经济问题。随着污水处理设施的扩展，特别是发展中国家的快速增长，污泥的总产量预计将继续上升，因此需要开发更加高效且可持续的污泥处理技术。污泥不仅含有有机污染物、重金属、病原体和药物残留，还可能对环境造成严重危害。欧洲国家在处理污泥时面临高昂的经济成本，每年每吨污泥的处理费用可达160至310欧元。传统处理方法如焚烧和填埋虽然广泛使用，但它们面临着法规限制和环境影响的问题。例如，欧洲的指令86/278/EEC规定污泥在用于农业之前必须经过处理，尽管有例外情况允许未经处理的污泥在不危害人类或动物健康的情况下直接用于土壤。

污泥作为能源回收的潜在资源，正逐渐被研究者关注。研究表明，通过热化学途径（如气化和气化）和生物化学途径（如厌氧消化）进行污泥气化可以实现更高的氢气产量和能源回收效率。相比之下，气化技术在高操作温度和较大的资本投入方面有所要求，但其燃料的灵活性、更高的氢气产量、更快的转化速度以及更清洁的合成气成分使其成为氢气生产的技术优选方案。特别是超临界水气化或催化蒸汽气化等先进气化技术，可以实现接近25 mol H2每千克干污泥的氢气产量，以及接近79%的气化效率。

在这项研究中，气化技术被应用于两种类型的污泥：迪拜的污泥（SSD）和希腊的污泥（SSG）。这两种污泥在处理过程中采用了不同的方法，这导致了它们在成分上的显著差异。SSD经过厌氧消化和热干燥处理，而SSG则采用微筛分和太阳能干燥处理，不经过厌氧消化。这些上游处理策略对污泥的组成产生了深远的影响，进而影响其在受控流化床气化过程中的行为。通过结合实验分析和计算流体力学（CFD）模拟，以及人工神经网络（ANN）模型进行热力学和动力学参数的预测，该研究提出了一个创新的多尺度框架，以提高污泥气化的预测能力和优化氢气的生产。

研究结果表明，SSD的分解过程更为容易，其活化能较低（42.29–138.31 kJ/mol），而SSG则表现出更高的热稳定性。在冷气体效率（CGE）方面，SSG在平衡模型中达到了53.66%，在CFD模拟中为45.50%，在实验中为38.90%，而SSD分别达到了48.86%、37.81%和31.19%。这些数据揭示了污泥类型对能源回收效率的显著影响。此外，扫描电子显微镜（SEM）图像进一步确认了SSG在气化后表现出更高的孔隙率和表面积，这为其更高的反应活性提供了实证支持。

在实验分析中，采用了一个大气滴管反应器（DTR）进行污泥气化研究。DTR通过精确的温度控制和气流调节，为研究提供了稳定的实验环境。实验结果显示，SSG在气化过程中表现出更高的氢气产量和冷气体效率，而SSD则显示出较低的效率。这些结果不仅对理解污泥气化过程具有重要意义，还为优化氢气生产提供了理论依据。

在计算流体力学（CFD）模型中，研究者采用了三维Navier-Stokes方程，并结合了物种和能量传输的模型。CFD模型考虑了流化床的多相特性，采用了欧拉-拉格朗日方法，将气体视为连续相，而污泥颗粒则被追踪为离散相。这种模型能够更准确地模拟反应器内的流动和热力学行为。通过使用不同温度和流速的条件，研究者能够评估污泥气化过程中各阶段的反应动力学，并进一步优化气化过程的参数。

研究还探讨了不同污泥类型在气化过程中表现出的显著差异。这些差异不仅体现在其化学成分上，还体现在其热力学和动力学特性上。例如，SSG的碳含量较高（55.17%），而SSD的氮含量相对较高（4.80%）。这些成分差异导致了不同的气化行为和能源回收效率。此外，污泥中较高的硫含量（SSG为6.53%，SSD为1.33%）也带来了对气化过程中硫化物生成的担忧，这可能对环境造成污染，因此需要有效的脱硫策略。

研究中采用的多尺度方法，将实验分析、计算流体力学和人工神经网络模型相结合，不仅提高了对污泥气化过程的理解，还为优化氢气生产提供了新的思路。该方法能够预测污泥的热力学参数，如活化能、自由能和熵，并将这些参数用于CFD模拟，以提高合成气组成的预测准确性。这种方法的创新之处在于将ANN模型与Kissinger分析相结合，以获取动力学参数，并进一步推导出热力学参数，从而提升CFD模型的可靠性。

实验和模拟结果的对比显示，虽然平衡模型能够提供较高的冷气体效率，但其忽略了反应动力学、质量和热传递限制以及实际操作中的不完全转化。相比之下，CFD模拟更接近实际反应器的行为，但仍然需要简化假设，如理想边界条件和忽略灰烬沉积等复杂因素。实验数据则反映了实际操作中的不完全转化、热损失和非均匀反应，因此其效率较低。然而，这些实验数据为优化反应器设计和操作参数提供了宝贵的实证支持。

该研究还强调了污泥气化过程中灰烬和硫化物管理的重要性。高灰分含量可能对反应器的稳定性和后续处理产生影响，而硫化物的生成可能对环境造成污染。因此，研究者建议采用添加剂如高岭土或石灰石来稳定灰烬，提高其熔点，并减少团聚倾向。此外，创新的反应器设计，如多阶段气化系统，已被证明能够有效减少细灰排放，同时提高碳和焦油的转化效率。

研究结果表明，污泥气化作为一种可持续的废物转化为氢气的技术，具有广泛的应用前景。该方法不仅能够提高氢气产量，还能通过回收富含磷的灰烬用于肥料或水泥材料，促进循环经济的发展。尽管本研究仅限于两种污泥类型和流化床条件，但其方法为未来研究提供了坚实的基础，特别是在不同污泥来源和中试系统中的综合验证方面。

总的来说，这项研究通过实验、计算流体力学和人工神经网络模型的结合，为污泥气化技术的优化和推广提供了重要的科学依据。研究结果不仅揭示了污泥类型对能源回收效率的影响，还展示了如何通过先进的建模方法提升气化过程的预测能力和操作效率。这些发现对于推动可持续的废物能源转化技术具有重要意义，同时也为工业界提供了优化污泥处理流程的新思路。