автореферат диссертации по энергетике, 05.14.08, диссертация на тему:Оптимизация технологических параметров биоконверсии животноводческих отходов

АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК ТУРКМЕНИСТАНА им. ПРЕЗИДЕНТА ТУРКМЕНИСТАНА АКАДЕМИКА С.А. НИЯЗОВА р^СГЩУТ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ

На правах рукописи УДК 662.997:62Ь721

АХМЕДОВ ЯКУБМУХАМЕД

ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ БИОКОНВЕРСИИ ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ отходов

.05.14.08 — Преобразование возобновляемых видов энергии и установок на их основе

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

АШГАБАТ — 1994 г.

Работа выполнена в Институте солнечной энергии Академии сельскохозяйственных наук Туркменистана имени Президента Туркменистана академика С.А. Ннязова.

Научный руководитель: доктор технических наук ЧУГУЕВЕЦ Т.П.

Официальные оппоненты: доктор технических наук РЫБАКОВА Л.Е. кандидат технических наук БЕРДЫЕВ МЛ. >

Ведущая организация: Туркменский сельскохозяйственный институт

Защита состоится «^3 » АПРЕЛЯ_ 1994 года

-/О о о

в — часов на заседании специализированного совета по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора наук при Институте солнечной энергии Академии сельскохозяйственных наук Туркменистана им. Президента Туркменистана академика С.А. Ниязова (744032, ш. Ашгабат-32, м. Бекреве, Институт солнечной энергии АСХНТ).

С диссертацией можно ознакомиться в Центральной научной библиотеке АН Туркменистана. - .

' Автореферат разослан « » М Я Р т А 1594 г.

Ученый секретарь Специадизиропашюго сове кандидат технических нау!

М.А. РАХМАНОВ

ОБШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность проблемы. Тенденция к возрастания необходимости интенсификации использования нетрадиционных it возобновляемых видов энергии (НВИЭ) усиливается по мере обострения экодого-энергетической проблемы нашей планеты.

Поэтому а различных странах уделяется see больнее внимание на разработку новых »¿дей и проектов по внедрению НВИЭ в народное хозяйство.

Одним из перспективных направлений в области НВИЭ является технология получения бногзза путем анаэробной конверсии животноводческих отходов.

Процесс производства биогаза характеризуется физика-химическими и биологически!,'¡и явлениями, протекающими в биогазовых установках. Исследование этого процесса аналитическими методами чрезвычайно сложно. В то же время для проектировщиков подобных систем необходимы изыскания на инженерном макроуровне.

В связи о этим особую актуальность при последоввнии процесса производства биогаэа представляют вопросы оптимизации технологи-' -ческих- параметров биоконЕеь. лот животноводческих отходое.

Дедь работы - экспериментальные и расчетно-теоретические исс-ледова ли по оптимизации технологически»; пара!,{етров бноконверски животноводческих отходов. Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

• 1. Проведение активных многофакторных лабораторных экспериментов па основе использования теории планирования эксперимента;

2. Рациональная обработка экспериментальных данных с цел**) .' получения максимальной информации об изученном явлении о минимальными материально-трудошли затратами по проведению зтга экспериментов.

3. исследование проблемы адекватного переноса результатов лабораторного эксперимента на опыгао-промьшлекные образцы.

4. Моделирование и оптимизация инженерно-технологических . ас- . пектов процесса производства бяогаэз.

Научная новизна.

1. Методлкз плакирования эксперимента в биогаас-вых исследованиях ка Сзэе четырехфакторных и двухфакторнш лабораторных экспериментов.

— -

2. Разработанные ■математические модели на оснозе ■регрессионного анализа экспериментальных исследований, оценивающих выход продукции (биогааа, метана, углекислого газа), его динамику и 'возможность каспгабкрования.

3. Математическая модель оптимизации процесса функционирования биогазогой установки.

На эздшту выносятся результаты экспериментальных к рзочет-но-теоретических исследований по оптимизации технологических параметров биоконверсии животноводческих отходов.

Практическая ценность работы.

1. Результат!" экспериментальных исследований процесса производства биогаза в лабораторных условиях, учитывающих основное факторное пространство от шести факторов.

2. Результаты расчетно-теоретических исследований выхода продукции (биогаза, метанз, углекислого газа) по разработанным регрессионным моделям.

2. Результаты масштабирования биореакторов.

4. Результаты оптимизации процесса функционирования биогаэо-вой установки.

5. Результаты исследований использовались при проектировании технологического комплекса по переработке животноводческих отходов в совхозе " Гарагум" (были. совхоз ■ "Советская Украина").

Апробация работы.

Результаты ра5оты доложены на:

1. Научно-практической конференции "Использование солнечной анергии в ¡.ародном хозяйстве" (г.Талквнт, 1991 г.);

2. Крано-Туркменском семинаре по возобновляемым источникам энергзш (г.-Тегеран, 199Й г.);,

3. Туркмеко-Иранском научном семинаре по возобновляемым источникам энергии (г.'Ашгабзт, 1993 г.);

4. Научном семинаре Информационного Центра АСХНГ (г.Ашгабат, 1994 г.); '

3. Научных семинарах :!нотитута .солнечной энергии АСХНТ (г. Ашгабат, 1991-1994 г.г.).

Осаовное содержание диссертации опубликовано в восьми научных .работал.

Диссертация состоит иа введении, четырех глав, основных еьшо-

дов, списка использованной литературы (78 наименований) и содержит 102 страницы, 12 рисунков, 10 таблиц.

СОДЕРНШЕ РАБОТЫ.

В первой главе работы проанализировано современнее состоят™ исследований проблемы производства биогаза из ашватководческих отходов по двум направлениям:

1) анализ технологических аспектов производства биогазз, где представлены технологические схемы различных биореакторов, оценены их характеркстиш;

2) анализ состояния рзечетно-теоретических исследований по изучению процесса выхода бпогаза.

Проведен сбзср отечественной и зарубежной литературы по исследованию процесса производства биогаза из животноводческих от;ш-дов. Отмечены как положительные моменты имеющихся работ, так и их недостатки.

В этой главе предстзвлена структуризация факторов, влияющих на процесс производства" биогаза (рис.1), оценена их ролв в изучении исследуемого процесса.

В качестве осяпв"ых факторов выбраны свойства сырья, температура процесса, влажность субстрата, доза загрузки и продолжительность брСЖ&НИЯ.

Показана нецелесообразность, применения строго аналитического метода моделирования процесса производства биогаза из-за его сложности, обусловленной физкко-химячеекз»си и биологическими иикроки-кэткчзскши явлениями, происходящими внутри бкогазовчх систем.

Отмечено, что эти системы следует отнести к параметризование му классу систем. В связи с этим, • для эффективного изучения биогазовых систем возникает необходимость проведения экспериментальных исследований. '

Также показано, что в раннее проведенных исследованиях от-сутстпуют системность поиска оптимальных-'условий процесса функционирования бкогазовьи систем.

На основе проведенного анализа сформулировала постановка задачи.

Вторая глава_работы посвящена применен«» теории плакирования

эксперимента при проведении экспериментальных исследований в области производства биогаза из животноводческих отходов.

Характерным признаком применения теории планирования экспери-

Рис. 1. Структуралиэздм факторов, влияющих яа процесс производства биогаза.

- & -

мента является использование математических методов не только на стадия обработки экспериментальных данных, но и на самом первом этапе - при создании плана эксперимента.

Применение теории оптимального планирования многофакторного эксперимента из опытно-промшиекной установке по производству 6т-газа является затруднительным, так как требует больших затрат времени и материально-технических ресурсов.

Поэтому возникает целесообразность проведения подобных экспериментов з лабораторных условиях. Это позволит анализировать влияние несколь гак факторов на процесс производства биогаза как в отдельности, таге и во вэазягасвяс.: с казгменышми материально-трудовыми и Еременнши затратами.

В кзчестзе исходного сырья используются отходи мелкого рогатого скота (МРС), что связало с их широким распространением в нашем регионе.

Определено основное факторное пространство, состоящее из вести факторов: теиперзтура ферментации, влажность субстрата, доза загрузки, продолжительность брожения, степень минерализации субстрата и степень загрязненности исходного сырья. Выбор'последки двух факторов обусловлен спецификой нашего региона.

В работе испо-ь.ован принцип декомпозиции систем л факторное пространство разделено на два подпространства: четырехфакторное и двухфакторное.

3 первом разделе второй главы представлена методика проведения эксперимента в лабораторных условиях. Отмечено, что хотя технологическая цепочка лабораторной биог'азоиой установки общеизвестна, но необходимость учета дозы загрузки как аесомг^о фактора при производстве биогаза, потребовала разработку специального лаборь-торного биореактора. Это привело к модернизации ранее известкой методики проведения эксперимента.

Второй, рзздел второй главы посвяцен оптимальному планированию четырехфакторного, лабораторного эксперимента. В качестве факторов приняли температура ферментации (Х1), ''влажность субстрата (Хг), загрязненность исходного сырья (Хз) и степень минерализации субстрата (Х4).

Обоснованы и выбраны диапазоны и интервалы варьирования этих факторов (табл.1).

- в -

Таблица 1 •

Диапазоны и интервалы варьирования факторов.

I-1-1-1-1

) UN ! ©акторы ■ ! Диапазоны ) Интервалы J

| п/п | 1 изменений ! варьирования |

| 1 | Температура процесса (Xi) | С23-583°С | 7°С |

| 2 ! Влажность субстрата (Хг) 1 [55-953 7. \ 10 Z |

! 3 | Загрязненность навоза (Хз) I .С 0-£S3 X | 7?. |

j 4 ) Степень минерализации (Х4) | СО-233 г/л | 7 г/л |

I_i___1-1-1

Наиболее целесообразным планом в рассматриваемом случае принят план 54//25. Это означает,что четыре фактора варьировались на пяти равномерных уровнях.

Выбор таЪзго типа плача связан с целью получения максимальной информации о протекземом процессе при наименьших материально-трудовых затратах на проведение эксперимента. Выбор пяти уровней исходит из • минимального количества точек при проведении эксперимента для получения необходимой информации. Равномерность уровней впоследствии при мзтеглаг меской обработке результатов эксперимента обеспечивает воаиождость применения рациональных и эффективных методов их обработки.

Проведение полного факторного эксперимента в данном случае потребовало бы наличия 625 экспериментальных точек. Применение ко методов планирования многофакторного эксперимента позволило при минимально:.' числе опытов - 25, наиболее полно охватить вся область возможных сочетании входных факторов - 625. Разработанный nisi 5V/25 и результаты эксперимента по выходу биогаза представлены ь табл.2. •

SiicnepiJMOHT проводился с дублированием для определения дозе-рительных границ воспроизводимости. Продолжительности процесса вывода биогпаа выбрана 20 суток. Кроме того, для последующего анализа предсказательной способности разрабатываемой штештичеокой модели на основе экспериментальных данных по 25 точкам в эксперименте участвовало пять дополнительных точек: л,В,С,0,Е. По критерии Кохрека :

• iW-l/n-l- V (С (YEFi-jEr) 2) (1)

при »нзчкмостк 0.05 визгено, что расхождение кезду игборочнши

ТбОлицз 2,

План и результаты многафзкторного лабораторного эксперимента по исследования выхода биогаза иэ отходов МРС

Выход Содержание

Ш! XI Х2 ХЗ Х4 бногаза метана.

пп в°С в % в 7. г/л в мл в мл

вар.1 вар. 2 вар. 1 вар. Я

1 23 55 0 0 36.33 40.93 18.37 23.53

2 28 65 7 14 82.02 82.02 36.05 35.33

3 28 75 14 28 113.92 104.72 38.53 36.9

4 28 85 21 7 662.03 670.69 467.45 512.31

5 28 95 28 21 1236.75 1255.5 724.82 718.43

6 25 55 >-» ( 7 . . 27.42 31.91 • 13.59 15.73

7 35 65 14 21 ' 72.99 83.66 12 16.57

8 35 75 21 0- 250.95 259.76 169.41 -170.56

9 35 85 28 14 1047.29 1057.46 483.Э7 498.33

10 35 95 0 28 1545.78 1536.63 905.18 885.93-

11 42 55 14 и 13.63 22.7 0. 0.7

12 42 . 65 21 28 54.72 6З!Й5 . 10.51 16.09

13 42 75 23 7 237.1 235.87 127.77 139.12

14 41 85 0 21 432.29 406.1 205. 204.01

15 42 95 7 0 1973. 1577.07 1950.67 1566.82

16 49 55 21 21 9.12 0. 4.53 . 0.

17 49 65 28 0 91.03 71.75 109.33 65.44

18 ■49 75 0 14 '177.95 89.57 163.56 25.77

19 49 35 7 28 291.95 301.13 100.24 107.56

20 49 95' 14 7 1753.47 1757.36 1250.71 1294.17

21 56 55 23 28 9.12 13.67 олл 2.75

22 56 65 0 7 ' 136.8 150.36 84.59 96.47

23 56 75 7 21 205.4 ■ 196.04 66.78 67.59

24' 56 85 14 0 1672.12 1657.08 1289.01 1236.81

ПС си со ии пп эи 21 .14 2172.96 2199.24 1Н79.78 1449.15

А 28 95 •14 0 1844.52 1466.33

В 35 95 7 7 2062.55 1555.98

С 42 75 14 14 159.72 63. 57

Б 49 85 21 21 497.09 230.65

Е 56 95 28 28 1817.1 714.89

- а -

дисперсиями параллельных опытов следует считать случайными. Это свидетельствует об удачном проведении эксперимента и отсутствии грубых ошибок.

Ошибка воспроизводимости определялось по формуле:

УВГ-1/П • 2 Увп , (2)

Доверительные границ для ошибки воспроизводимости при доверительной вероятности 0.95 составили от 7 до 14 мл.

Третий раздел второй главы посвящен экспериментальному исследованию выхода биогаэз от довы загрузки и продолжительности брожения.

Технологические условия проведения этого эксперимента выбраны исходя из результатов предыдущего исследования. В результате четы-рехфакторного бкоперимента выявлено согласие с ранее известными исследованиями о то!', что оптимальным технологически.: режимом функционирования биореактора является поддержание влажности субстрата 952, те::пературы ферментации 55°С. Время экспозиции эксперимента составляло 38 суток. Показатель временного фактора обусловлен тем, что в предвд' -*цэм эксперименте было выявлено, что в течение первых восьми суток выход бкогаза наблюдается в незначительном количестве. , Поэтому пр : проведении данного эксперимента принято решение первые восемь суток дозу загрузки и продолжительность брожения не регулировать. Нее качитедьность выхода Сиогаза в первые восемь суток, вероятнее всего, связана с началом процесса разложения микроорганизмов, формированием рабочей среды.

В таблице 3 представлены диапазоны и интервалы варьирования дозы загрузки и продолжительности брожения.

• ' Таблица 3.

Диапазоны и интервалы варьирования дозы вагруаки и продолжительности брожения.

1 —.....1 1 нм I Факторы ........ | Диапазоны - - ■ -..... - 1 Интервалы |

1 Л/л 1 1 1 ] изменений 1 варьирования |

1 1 1 1 I Доза загрузки (XI) 1 | [Б-253 X 5 -X I

1 2 | Продолжительность броже- 1

1 1 1______X. ния (Х2) | [2-6] сут. : 1______________________ ¡2 сут. | |

Обоснованна выбора этих интервалов и диапазонов варьирования исходят из следующих аспектов;

1) 8 научной литературе есть множество информации об управлении процессом производства биогаза с изменением дозы загрузи! до 5Х, то есть в незначительных мзс^табах. Такая доза загрузки обычно осуществляется ежесуточно.

При оптимизации бкогазовых установок для промышленных условий в больших объемах тг.кой диапазон варьирования мог бы иметь определенный научно-практический интерес.

Но в условиях аридной зоны, к шторой относится нал регион, где необходимо стремиться к йс..ее простым и автономным системам энергообеспечения, к простоте их эксплуатации, а потребитель является рассредоточенным и маломощным, такой диапазон варьирования дозы загрузки неэффективен.

2) Верхние границы интервалов выбирались исходя из ресурсной возможности скстеш.

3) Выбор диапазонов варьирования дозы загрузки и продолжительности брожения связан с тем, что после обработки экспериментальных данных в пределах этих диапазонов возможен адекватный расчет параметров о помощью математических моделей.

Проведение зкт"е..ого лабораторного эксперимента с управлением дозы загрузки является достаточно сложной и трудоемкой процедурой, которая связана с требованием обеспечения герметичности (зна-эробности) бкореачтсра в условиях эксперимента.

Кстати, необходимо отметить, что обзор научных исследований по влияют дозы загрузи! и продолжительности брсяения на процесс производства биогага в условиях анаэробной фериеггацшд шязгвя, что все эти исследования велись на опытко-произгаленшх установках, где. дозой загрузи! легче управлять.

Таким образом, в лабораторных условиях задача управления дозой загрузки ставилась впервые.' Поэтому сконструирован специальный биореактор для' проведения такого з! шеримента в лабораторных условиях.

Поскольку в задачу исследований входило выявление влияния этих факторов не только как самостоятельных показателей, но и их . ■ суммарного эффекта, планирование эксперимента осуцес:клялось так, чтобы затем было возможно разработать квадратичную модель. •

Б связи с этил, использован двухфзктсркый сшплекс-суигл-гро-ззккый план с размещением опыта в е&реекзх и в центре пестиуголь-

• - 10 -

шгка. Опыты в центре в таких условиях повторяются четыре раза для обеспечения ункформнооти плана и определения ошибки воспроизводимости.

Особенность этого плана заключается в том, что продолжительность брожения регулируется на трех, тогда как, доза загрузки на четырех уровнях. План эксперимента и его результаты представлены в табл.4.

Ошибка воспроизводимости эксперимента определялась по результатам четырех (п-4), находящейся е равных условиях опытов (опыты под NN 7-10) согласно формулы (2).

Доверительные границы для ошибки воспроизводимости при доверительной вероятности 0.95 определялась по формуле:

убг-1/п • е уби (3)

1

и составили от 0.2 до 5.2 мл.

Показатели ошкоки воспроизводимости свидетельствует о том, что эксперимент проведен удачно, что позволяет перейти к математической обработке полученных результатов.

8 третьей главе работы представлена результаты математической обработки экспериментальных исследований, проведенных во второй главе.

Первый раздел третьей главы посвящен разработке математической модели по результатам четырехфакторного эксперимента и исследованиям ее.особенностей.

При разработке модели целесообразно перевести факторы XI из натуральных переменных в. кодированные на интервале [-1;13. Такрй перевод приводит к ортогонализации функции аппроксимации и упрощению расчетов оценок коэффициентов полиномиальных моделей. Значения кодированных переменных можно вычислить по формулам;

XV - (хГ- Хо1> / XI, ;

Хо1 - 0.5'(Х11яах + Хшт).

X* - 0.5-(Хцпах " Х^дп)»

где: Х^^х - максимальное значение фактора, Хш4п " минимальное значение фактора.

Для обработка данных используется широко распространенный

Таблица 4.

План и результаты двухфачторного лабораторного эксперимента по исследован™ выхода биогаза из отходов MPC.

NM Доза Прододлигель- Сушаряый Сухарный

загрузки, нссть ■ брояа- выход биогаза, выход метана,

% ния, сутки МЛ. мл.

1 5 4 А Г77.3 133.9

В 251S.9 1277.9

С 2336.2 1461.3

о 25 А 335.6 1S7.3

В 1374.б 472.8

С 1761.2 660.1

з 2Q 2 А 377.2- 181.7

В 919.0 64.4

С 1293.2 24?. 1

4 £0 6 А 331.9 185.1

В 21Б3.7 384.0

С 2Е40.6 1070.1

5 10 2 А r^fo у 179.9

В 1ЛЛ1 g 193.2

С 1313.3 373.1

5 10 б t\ 372.7 184.3

в 2726.6 1430.8

с 2099.3 1615.1

Г» ( 15 4 А 377.3 133.5

В 1371.5 790.2

с 2248:9 973.7

8 15 4 А ¿31.9 183.0

В 1353.4 772.1

С 2235. 3 955.1

q 15 4 А 372.7 184.3

В 1871.3 793.6

С £244.0 978.3

10 15 4 /л 377.3 183.6

в 1849.4 784.4

с £223.7 963. С

Л - выход продукции за первые 8 суток, В - выход продукции за следуащиэ 30 суток, -

С - выход продукции за весь период эксперимента, т.е. за 28 суток.

метод наименьших квадратов, целью которого является минимизация суммы квадратов отклонении экспериментальных (Yj) результатов от расчетных,полученных посредством алпроксимационной функции Fj(x):

П

• Q(x) - min -c lECYi - f(x))2 >, (5)

где n - количество факторов.

!.!атематичес!сая модель процесса выхода Сногаэа в зависимости от четырех факторов (Xi - температура ферментации, Kz ~ влажность субстрата, Хз - загрязненность исходного сырья и Хд - степень минерализации субстрата) искалась в классе полиномиальных функций второго порядка;

1 п п п

f (к) - Ао 4 Z Ai-Xi + L L Aik • Xik (6)

1-1 1-1 k-1

Сункция (6) позволяет учитывать не только влияние каждого из фзк-торов на исследуемый процесс, но и их комплексное воздействие.

Для определения параметров модели (6) использовался аппарат . множественного пошагового регрессионного анализа. Применение последнего позволяет набглздать за ходом разработки моделей и оценивать их по различным критериям. Расчеты проводились на персональном компьютере типа IEM РС/ХТ/АТ. йрагмект иг результатов анализа приведен н табл.Б.

Аналиг результатов разработки моделей показывает, что с усложнением моделей процесса выхода биогааа путем вовлечения в пев все новых _ составляйся полной полиномиальной квадратичной функции (б), знзчение свободного члена (А0) уменьшается до седьмой итерации. Stq значит, что до этой итерации необходима вовлечение в модель других составляаэда функции (6).. Последующее увеличение свободного члена характеризует необязательность"услахнения модели, так как начинается процесс распыления коэффициентов при факторах на вновь вовлекаемые составлящие, Этому свидетельствует и характер изменения коэффициентов множественной корреляции (R). Таким образом, исходя кз идеи существования модели оптимальной сложности следует, что- такой моделью в напем случае является модель, соот-' ветатвуодая седьмой итерации.

В построении моделей (6) не'.участвунт составляющие Аз4 и А44.

Таблица 5.

Модели, полученные методом ыкожестг"иного пошагового регрессионного анализа.

NN пп А0 Al А, Аз A4 AÍ2 Ai3 Ai 4 Au Агз Ag4 А22 А33 и

1 573.? 139.8 832.4 99.5 -146.7 193.7 .88

2 573.7 139.8 832.4 51.1 -195.2 — --- --- — — ■ --- --- — .66

3 257.4 139.8 832.4 51.1 -195.S — --- — — --- 632.5 — .95

4 237.7 129.8 786.3 51.1 -195 2 — --- -184.4 — — --- 672.1 — .96

Б 236.4 139.8 783.2 102.8 -143.5 206.9 --- -196.7 , — — --- 674.7 — .97

6 235.2 94.6 780.4 53.2 -141.8 513.6 --- -207.9 — — -181.0 677.1 — .98

7 171.0 92.5 780.2 67.2 -141.7 214.0 --- -208.4 123.2 — -18? 6 677.2 — .93

8 194.1 S2.7 аогл 46.3 -152.7 159.8 95.9 -217.1 123.1 — -188.7 631.1 — .93

9 270.0 124.5 835.2 6.6 -1S3.2 53.3 240.9 -229.9 45.2 170.0 -231.2 551.3 — .98

10 £93.8 126.2 8 '3.5 -10.5 -137.3 --- 293.0 -234.5 16.5 231.4 -246.2 533.3 — .98

11 308.4 138.3 849.7 -11.0 -1EÍ.6 --- 304.6 -235.3 --- 242.4 -243.4 530.7 — .S3

12 320.3 143.0 849.9 -7.7 -136.Ú --- 201.2 -231.2 --- 235.8 -235.0 531.5 -24... .S3

13 310.0 137.9 648.5 -6.7 -129.2 294.3 -229.9 19.5 222.3 -231.2 534.7 -26.7 .sa

Это свидетельствует о том, что в исследуемом фзкторном пространстве взаимодействие загрязненности субстрата и степени его минерализации, а также усиленная степень минерализации субстрата не ока-duljiot влияние на выход биогаза,

Наблюдается неоднозначное- поведение фактора загрязненности субстрата на выход б'.югггз от положительного влияния до отрицательного. Это характеризует слолшость эффекта взаимодействия загрязненности субстрата на выход биогаза. Но влияние этого фактора на изучаемый процесс несущественно, тогда как взаимодействие его о температурой и влз;шоотьв и».>еет более значительный положительный еэс.

При интерпретации моделей выявлено, что на еькод биогаза в комплексе рассматриваемых факторов существенное, причем положительное, влияние (55?; детерминации) оказывает -влажность субстрата. Квадратичный зффект этого фактора составляет около 15%.

Примерно одяныювое по значилости влияние на объем выделяемого биогаза оказывает взаимодействие таких факторов как температура и влажность (положительное - 2?;), температура и-степень минерализации (отрицательное - Е%), влажность к степень минерализации (отрицательное - 2Х). Отмети:.; отрицательное влияние на процесс степени минерализации субстрата (2%).

Кроме того, проверена возможность использования моделей на данных, не участвовавших з эксперименте, Так, проверка предсказатель ней способности моделей на экзаменационной выборке с пятью опытная: дапкшн копала, что максимальна" относительная ошибка составляет 20%. Эта свидетельствует о возможности использования модели не только в Бяпрскспызц:ш экспериментальных данных, но и в прогнозировании объема выделяемого Скогаза при значениях фактороЕ, не участговазЕзк ь зкспер;менто. Это важно при оптимизационных исследованиях. • -

Исходя из вышеизложенного анализа можно заключить, что максимум выхода биогаза будет набтадаться при следующк значениях факторов: Xi-55cC, Хй-95%, Хз-28Х, Х^-Ог/л.

При оптимальных значениях факторов модель N7 предполагает выход биогаза объемом 2660 мл. Изменение температуры процесса с 56°0 до минимальной величины (28°С) при фкксировзшп; остальных факторов г оптимальных значениях приводит к пошкениа выхода объемз биогаза за 23.7Z. Аналогичное понижение влажности субстрата до 35X снижает выход биогаза на 89?.. Примерно одинаковое влияние оказывает изме-

ненке степени загрязненности и мпнератиэации субстрата. Так применение незагрязненного субстрата (Хз-0%) снижает выход биогаза на 4.37., а использование минерализованной воды (Х4-28£) при подготовке субстрата сокращает выход биогаза ка 4.IX.

Таким образом, • определяющая рол^ при формировании объема выхода биогаза принадлежит влажности субстрата. Варьирование степени загрязненности и минерализации субстрата а анализируемых диапазонах не влечет га собой существенного изменения выхода биогага.

Так как бпогзз состоит в основном из метана (СН4) и углегагс-лого газа (СОг) представляет гатерэс разработка моделей по юс ьы-ходу. Множественный шпатовый регрессионный анализ по разработка моделей для СН4 и СОг в качестве оптимальной меделн дал следующие результаты:

Уск -123.1+74.Г1-Х1+547.8-Х2-5б.01-Кз-171.1-Х4+ "

4 И71.4-К1-Хз-1880С1-Х4+129.1-Хг-Хз- ' (")

-294.7•Х2■ Х4+-400. 2 • Хг • Хг+82.54•Х4•Х4 при 'R-o.es

Усо -32.01+23. 24 • Л1 ■+ 253.6 • Хг+ 69.41•Хз+45.72•Х4+

2 +144 • XI • Х2-55.47 • XI • Х4+49.73 • XI • XI(3) +1ЭЗ.а-л2-Х2+107. 1-Хз-ХЗ-51ЛЗ-Х4-Х4 при К - 0.95 ■

Во второй части третьей глгйы разработаны математические 1 • дели по результатам двухфакторного эксперимента. На основе регрессионного анализа получено уравнение:

Убг-1650-78.65-Х1+479.1•Х2+0.3939 -XIй -

О)

■ -18.43-Х22 -1.028-Ха-Х2

относительная ош-.бка уравнения составляет 0.43 X. Чколс-стаеш-ий коэффициент детерминации (И) очень ексок и составляет 0.8395 Т..

Анализ модели показывает, что по сравнению с догой загрузки более весо!<у» роль играет продолжительность брожения субстрата. Тзгсш получены квадратичные зависимости выхода метана и выхо-

да углекислого газа от дозы загрузки и продолжительности брожения:

Усн -969-413.2-Х1-592-Х2+42.13-Х12 -

4

-9ПЛ

-200.4-Х2 + 238-Х1-Х2

(10)

Усо -2230-66.1-Х1-237.1-Х2+ 0.4787-Хх

2

г

(11)

+19.Б7•Х22+9.3237•X" -Х2

При этом,' относительная олпбка алпроксниац-ш по выходу метана (СН4) составляет 4.23 %, коэффициент множественной детерминации (Ю - 99.48 %. А по выходу углеводорода (СОг) относительная ошибка аппроксимации составляет 1.51 X, ¡коэффициент ¡,(качественной детер-»минацпн (К) - 97.16 X.

Таким образом, дзухэтапноо исследование влияния шести основных фактороз на процесс производства бпогаза приводит к тому, что на первом этапе анализируются первые четыре фактора и выбирается их оптимальные значения, а затеи наследуются показатели процесса от двух следующих факторов. При этом не нарушается информативность системы.

При отработке технологи! Осльпой интерес представляет не только изучение влияния различных параметров ка суммарный выход конечного продукта, но и его динамика ва весь цикл производства. В связи с этим, в третьем разделе третьей главы работы рззработана математическая модель посуточного выхода биогага.

Типичная динамика процесса выхода бногаза представляет собой логистическую вризуи с тремя характерными участками (рис.2). Поэтому для описания посуточного выхода биогаза возникает необходимость е разработке трех моделей, соединение которые приводит к этой кривой. В работе разработаны модели посуточного выхода биогага на основе результатов чэтырехфзкторхгаго лабораторного эксперимента.

Четвертая глаза работа посЕЯ^ена математическому моделировании и оптимизации биогазогых установок.

В первом разделе этой главы проведены оптимальные исследования по регрессионным моделям, разработанным в третьей главе.

«атешткчесга задача кзкекмнзации выхода биогаза в зависшее-

V, м5

¿, СУ/71.

Рис.2 Динамика процесса выхода биогаза:

1 - участок_форкирортния процесса роста, микроорганизмов;

2 - участок бурного роста микроорганизмов; 2 - участок насыщения.

- 10 -

ти от четырех факторов сформулирована в виде:

Ш -С f (Х1,Х2,Хз,Х4) - 171. + 92.Б-Х1 + 7Б0.3-Х2 +

+ 57.2-Хз - 1-11.7-Х4 + 214-Х1-Х2 - 208.4-ХгХ4 + (12)

+ 128.2-Х12 - 189.8-Х2-Х4 + 677.2-Х2К > при ограничениях с условиями кодировки переменных:

-1 < XI < 1

-1 < Х2 < 1

-1 < Хз < 1 (13)

-1 С Х4 с 1 х1,х2,хз1х4 > 0.

Отличительной особенностью этой задачи является ее многоэкс-тремальнэсть. Ко поиск глобального экстремума по функции (12) не требует привлечения компьютеров и слоккых методов расчета. Дело в том, что проотзйакй анализ (12) показывает, что глобальны!,! макай-' мумсм задачи (12) и (13) будут значения переменных: Х1-1, Хг-1. Хз-1, Х4—1.Иначе говоря, после перекодировки переменных: Хц< - 56 °С, Хгк-95/«, Хз!с-28Х, Х<ц<-0 г/л.

Таким образом, макслвлалькый выход биогаза обеспечивается при максимальных значениях температуры, влажности, загрязненности субстрата и минимальном, значении степени минерализации добавляемой в субстрат воды.

Необходимо отметить, что это корректно в рамках "рассматриваемых диапазонов изменения переменных.

Эти результаты' согласовываются с ранее известными исследованиями, что еще раз доказывает корректность модели и возможность ее использования на практике для проектирования биогазовых систем.

В аридной зоне, когда в определенных условиях нельзя будет обеспечить оптимальные значения параметров пользуясь моделью (12), можно вычислить близкие к опивг/му значения XI, соответствующие ат;гм условудм. Е этом практическая ценность модели.

Оптимизационному аналису \так?дэ подверглась регрессионная модель ейходл бпогзза в вавнсимосги от дозы загрузки и продолжительности Срохэшк: '

пш 1 fsr - 1660 - 78.65-Хда + 479.1-Хпа + О.ЗЭЭд-Хдз2 -

- 18.43.Хпб2 - 1.028-Хда-Хпе >

(14)

при ограничениях:

57. < Хдэ < 20Z О < Xns < б сутки

Репение задачи (14) показывает, что максимум f6r наблюдается при стремлении дозы загрузки к минимальному, а продолжительность брожения - максимальному значении. 8 связи с этим, ограничения задачи (14) били "смягчены". Выявлено, что продолжительность брожения 13 суток без дозы загрузки является наиболее оптимальным режимом функционирования системы. При этом выход биогаза составляет 4773.6 мл.

Итак, 13 суток являются наиболее оптамалышми по продолжительности брожения без свежей загруаки дозы субстрзта. Но в этом случае необходимо отметить,что вопрос возможности экстраполяции является дискуссионным. Поэтому полученные результаты целесообразно принять к размышлению, а не к руководотзу.

Оптимизация процесса функционирования систем предполагает наличие механизма адекватного переноса результатов лзбораторных исследований на опытно-промышленные и промышленные образцы.

Анализу проблемы подобного переноса посвящен второй раздел четвертой главы. Отмечено, что для достижения подобия между биореакторами на лабораторном и промышленном уровне требуется соблюдать геометрическое, гидродинамическое и химическое подобия; подобия процессов тепло- и масоопереноса.

В работе, как первый этап анализа проблемы масштабирования биореакторов, разработано уравнение изменения масштаба объема биореактора на основе систематизации результатов исследования различных авторов:

V - Vm • q

,0.88

(15)

где Vm - объем биореактора, принятого в качестве модели, м3,

- 20 -

Ч - коэффициент изменения масптаба.

В третьем разделе четвертой главы проведены исследования по математическому моделированию и оптимизации процесса функционирования биогазовых установок.

Динамику процесса анаэробной ферментации биомассы в биореак-торэ можно описать следующей системой дифференциальных уравнений:

¿4 / - Г / V • ((/о - М) + (и - Ь) • М (16)

(В / йЬ - Р / V • (Бо - 5) - (и / V) • Ы (1?)

где: Мо и М - концентрация организмов при входе в биореактор и выхода из бкор°актора потоках; к Б - концентрация органического вещества (ОВ) во вводимом и выводимом потоках; и - удельная скорость роста микроорганизмов;. Ь - удельная скорость гибели микроорганизмов; У - количество образовавшихся микроорганизмов при утилизации 1 кг ОВ; ? - суточный расход вводимого в бксреактор субстрата. Удельная скорость роста микроорганизмов определяется по формуле Чэна и Хашшэты :

и - (та (Э / 20)) / ( К + (1 - К) • (5 / Б0)) (18)

где: и - максимальная удельная*скорость роста микроорганизмов; К - безразмерный кинетический коэффициент. - Удельная скорость выхода метана из бпореактора при выходе его на стационарное состояние: ' ■

Е - Во'Зо'Г/У- С( (ш-Ь) • (\7Р)-1)/( (т+КЬ-Ь) • (К-1)) 3 (19)

!? является функцией суточного расхода вводимого в биореактор субстрата (Р), рабочего объема биореактора (V) и еце некоторых параметров.

Вопрос максимизации суточного выхода метана из бксреактора с умножением удельного выхода метана из биореактора (Е) на рабочий объем биореактора (V), не даст должного эффекта, ибо он покажет только максимум суточного выхода метана.

Целью же оптимизации в технологическом плане должна Сыть максимизация товарного метана, представляющего собой разность между суточным выходом метачз и количеством метана, необходимым на собственные нужды биореактора.

Мощность системы лодогревз с использованием газового газгольдера можно рассчитать с учетом уравнения:

Ч с.н. - г с.я./ 5 м* п г.в. (4.3.5)

Результаты расчетов по максимизации выхода товарного метана для меэофлльного и термофильного режимов при температуре окружающей среды равном 10°С приведены на рис.3.

Эти результаты ценны тем, что показывают зону создания эффективных биогазовых установок. Так, при дозе загрузки 5 мЗ/сут биореактор оптимального объенз практически неспособен в термофильном режиме выработать товарный метан.

ВЫВОДЫ.

1. Анализ современного состояния исследований по проблеме производства биогаза указал на наличие обпирного набора технологических схем функционирования биогазовых установок, а также на неоднозначность и противоречивость а обосновании их выбора. Выбор рациональной технологической с хеш зависит от инженерных, экономических, природно-климатических, экологических факторов, а также от полноты комплексной информации о влиянии совокупности технологических условий на характеристики процесса.

2. Впервые в области биогазовых исследований применена теория планирования эксперимента, на основе которой были разработаны оптимальные четырехфзкторные и двухфакторные эксперименты по исследованию влияния совокупности технологических параметров на выходные характеристики биогазовых установок.

3. Комплекс лабораторных экспериментальных исследований проведен на специально созданном биореакторе, обеспечивающем управление дозой загрузки.

4. Корректность экспериментальных исследований проверена по критерию К-'хренв при уровне значимости 0.05. Доверите ныв границы для ошибки воспроизводимости при доверительной вероятности 0.95 для четырехфакторного эксперимента составили от 7 до 14 ил., а для

г

1000 -

500 -

а з

X, м*

юоо -

500

• • . -1-г . „

25 35 4-5 55 /

о--о--о

5

мезофилоныи режим

гпе>рмо<рилоиь;й режим

ТО го

I

15

23

—I-1-1—

35 45

55

Рис.

Оптимальный выход товарного метана (ч), и оптимальней объем биореактора (х), м3 в зависимости от дозы загрузки (4- )> м3/сут при теуп ера туре окрукаюшеп средч ( £ )* равно«/ Ю°С.

- 23 -

двухфакторного - от 0.2 до 5.2 мл.

5. На основе обработки экспериментальных данных разработаны математические модели процесса выхода бпогзза, метана и углекислого газа от 4-х и 3-:: факторов. Высокие значения коэффициентов и.та-кестзеннон корреляции! (0.95 - О.'ЭЭ) свидетельствуют об адекватности этих моделей.

8. Янтерпротация четырехфакторкой модели показала, что на выход биогаза п комплексе рассматриваемых фзктороз суг^отвеняое, причем положительное, влияние (05% детерминации'1 сказывает влажность субстрата. Квадратичный эффект этого фактора составляет около 15%. Примерно одинаковое? г.о значимости влияние на обзем выделяемого бкегаза окас-ызает взазасодействие тага« факторов кзк темпэра-тура и влажность (положительное - 2'), температура и степень минерализации (отрицательное - 57.), влажность и степень минерализации (отрицательное -.£,';). Отметим отрицательное влияние на процесс степени-минерализации субстрата (32). Оптимальными значения параметров с точки зрения максимизации выхода биогаза являются: температура - 56°С, влажность - 95Х, загрязненность ксходкого сырья -232., степень минерализации - 0 г/л. Эти темлературно-влажнсстные показатели согласовывается с результатами иссгэдозаниЛ других аз-торов.

Интерпретация двухфакторнои модели показала, что максимум выхода биогаза наблюдается при стремлении дозы ззгр-, зки к минимальному, а продолжительности брожения - максимальному значении.

7. На основе анализа проблем переноса результатов лабора-тсрянх экспериментов на прошашшгй биореактор разработало ураз-пенпе изменения масштаба.

. 8. Проведена оптимизационные исследования по макеш^изацпи выхода товарного метана, сбеспечцвалгдие определение оптимального объема биорэактора в галисимоотп с; технологических, природно-клп-натичесгам, теплефигг,местах и других условии протекания процесса анаэробной ферментации.

Основное содержание диссертации изложено в следуггцэс работая:

1. Колов К., Гулзмов К.Х., Ахмедов Я. Влияние каракумского песка,добавляемого в сбргпивяэиую смесь, па процесс метанового брод<?Ш!Я// Известия АН ТССР, Сер.0?ЧиГН.-1е91. N2.с.43-51.

8. V яоа К., Гуля<оз К. .4., а^ерез II. Р., Ахмеде«* Я. 'Лсасг.ы:о-гишо ««ргмвита для шт»нск?;г.пцяа процесс.! изт&яеззго Срсл?;ш

органические отходов животноводства// Известий АН ТССР, Сер. ОТХ и ГН.-19Э1. N5.с.42-49.

3. A.c. 1500630 СССР. Ферментатор-газгольдер для производства Сис~аза из навозной юии//Балкули Б., Байрамов Р., Келов К., Гула-мов К.Х., Юферев K.P., Ахмедов Я., Каланоз А., Чопанов U. ■

4. Мурадов В.Б., Чугуевец Т.П., Ахмедов Я. Системный подход к статистическому анализу процесса производства биэгаза из животноводческих отходов// Науч.-практ.конф. по испольв.солн. энерг.в н/хоз-ке Тез.докл.-Талкент 24-26 сект.1991г.

5. Мурадов Б.Б., Чугуевец Т.П., Ахмедов Я. Оптимальное планирование многофакгоркого эксперимента по исследованию выхода биогаза из жвотноводческих отаодов//Иэвестия АНТ,Сер.MTX и ГН.-1992.-

6. B.Tangrikuliev, B.Tadziev, Ja.Abmedov. The perspective of the biogas plant use the system of the stock-breeding com- plex// Iran-Turkmen Renewable Energy Seminar, 8-11 Sept. Tehran,1992. -p.201. .

7. Мурадов Б.Б., Чугуевец Т.П., Ахмедов Я. Математическое моделирование выхода биогаза из отходов №С// Известия АНТ, Сер. i&STX и ГН.-1992.- К-б.

8. Muradov В.В., Chuguevets Т.P., Mashaev К.Н., Akhaiedov la. То the problem of-the optimization- of the power -system for the autonomous consumers // Joint Turkmen - Iranian , scientific seminar on renewable sources of energy/Ashgabst Sept.1993.-p.81-87.

N 4,

71. Лхмедоиын техники цпымларш кандидаты диен алымлык дареясссини алмак учин "Мал дерелсрини пойдаланмлгьн техкологики паррмотрлсрини оптимипациялашдырмак' диси темадан ' япан диссортациясиныц

Р Е О Е Р А Т Ы

Автор тарапшдан мал дерелоринден оиогаз алмагьн тохпологи-ясына тосир олйш! .({акторларьп гэсасы гевруми аналгал. а\а.

Математики ттоцлпрш комеги билон шл дорслернндсч; чиспи оиогазын мукдарыны косгитлсмогиц доиломолери алшды.

Факторларыц оитимлл бахаларыни несгитлемегчщ методы хедурденди.

Гочирилен теоретики ве хасаплама Сарлагларыньи кетикоси проект во коиструкторчьшык ишлери гечирилендо пейдаланылды.

Подписано к печати 22,03.94 года фошат бумаги 60x84 1/16 объет 1Д п. л. уч - из дат 0,6 Заказ 339* стран 100 А - 01011

Отпечатано ООП РЗЦ Госкомстата '¡Урю.кзнистапгз г. .Ашгабат - 94 т.