基于曲面响应法的微藻水热液化工艺优化研究

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1、------------------------------------------------------------------------------------------------基于曲面响应法的微藻水热液化工艺优化研究摘要:本文采用高蛋白、低脂肪含量的螺旋藻为研究对象,从液料比、反应温度、保温时间三因素对水热液化反应制备生物油的优化工艺进行研究。通过正交二次回归通用旋转组合设计试验,在模型的自身检验显著情况下,利用曲面响应法对生物油产量进行分析和预测,得到优化后的最优工艺参数,能为其工业化生产提供重要的参考。关键词:螺旋藻水热液化生物油曲面响应法旋转组合设计1引言目前,

2、微藻作为生产生物油的原料之一而备受学术界和工业界的关注。利用微藻制备生物油较其他生物质有几大优点:包括生长速度快、含脂量高以及能够吸收二氧化碳。同时,其养殖不占用耕地、可以低品农作物土地或者海水中进行,并且和食物供应没有冲突。生物质制取生物油主要有两种方式:热解和水热液化。热解是生物质在中高温(350-700oC)下隔绝氧气的热化学分解。热解需对原料进行干燥预处理,这使得耗能增加、处理周期大大加长,尤其是对于自然状态时湿态的生物质。HTL是生物质在高温(200-370oC)及高压(2-20MPa)水中加或不加催化剂的反应。HTL无需脱水或者干燥预处理过程,因此非常适合处理大含水量生物

3、质。但HTL需要考虑的是高压下设备的高制造成本问题。当水在其饱和蒸汽曲线上加热时,其压力取决于温度。为降低其操作压力,反应温度也应该降低,但过低的温度又使得生物油产率较低难以满足经济性要求。——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------因此,在水热液化反应机理仍不明晰的情况下,通过试验设计,找寻合适的反应条件参数,使工艺达到产油率最高条件下压力最小,反应时间最短等,

4、成为研究微藻为热液化的一大重点。12曲面响应法原理2.1响应曲面试验优化理论响应曲面方法(Responsesurfacemethodology,RSM)是数学方法和统计方法结合的产物,是用来对所研究的响应值受多个变量影响的问题进行建模和分析的,其最终目的是优化该响应值。该方法最早由统计学家Box和Wilson提出,应用系统的方式进行实验并取得所希望的响应值和因素水平,达到优化或预测响应变量目的,进而提高或改进过程或产品的性能。随着其本身的发展,1966年以后其理论模式和研究基本完善,并延伸到探究响应曲面设计、模型的稳健性方面。因曲面响应方法理论较成熟,方法比较简单易懂,目前在农业、电

5、子、机械、医药、化学工业和工业流程改进等方面有着广泛的研究和应用。RSM包括一系列的方法:(1)釆用试验设计方法确定一系列的试验,这些试验可以得到研究的响应对象足够而可信的测量值;(2)通过对假设的模型参数进行适当的检验,决定能够最好拟合(1)中试验设计得到的数据的数学模型;(确定能够得到最大响应值的最优的试验参数。如果发现最佳值,或响应值超出了实验数据来源,那么响应面方法的目的至少可以是获得对整个系统更好地理解。当测量的感——————————————————————————————————————-------------------------------------------

6、-----------------------------------------------------兴趣的响应的行为被一定的规律制约,这些规律可以确定响应和一系列实验因素之间的关系,则能够确定各因素的最佳条件(水平)来优化所需的输出。以下是关于响应曲面分析重要的几个方面:1)因素因素是反应条件或输入变量,其值可以通过实验控制。假如其中一个因素改变,响应值也会随之改变。研究中具体的因素水平在实验中可以被固定或控制。因素及其水平分别表示为x1,x2,?,xk。2)响应值响应值是可以被定量测得的值,该值假定会被因素的水平改变所影响。对应于因子水平的任何特定组合,并在不存在任何形式的实

7、验误差时响应的真实值表示为?。由于实验误差来源多样,包括如生产设备,检测设备,操作人员,以及没有包括在实验因素中的因素引起的非随机误差等,因此,在涉及测量的所有实验中均有实验误差的存在,实际观察到的或测量到的的任何因子水平特定组合的2响应值与?不相同,从而真实值被记为Y????,其中,Y表示的响应的测量值和?表示实验误差。3)响应函数当真实的响应值?依赖于k个因素不同水平x1,x2,?,xk,存在x1,x2,?,xk的函数,给定的因素水平组合响应值可以表示

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