生物质热解气力进料光敏在线监测技术研究

吴煜，司慧

(北京林业大学工学院，北京100083)

　　摘要：为实现对热解用气力输送进料情况实时监测，以落叶松锯末颗粒为原料，采用遮光管内红外激光头与光敏传感器联用的方法，在自主研发的在线监测实验台上，考察了气体流量对进料率、固气比等的影响，分析了电平均值与进料率、固气比、颗粒速率的关系，并对管路各层的颗粒浓度进行了灰度图像重建。结果表明：该方法能有效实现在线监测；电平均值与进料率的变化关系和幂函数在第一象限的规律相似；电平均值与颗粒速率负相关；流体颗粒速率由管路下层到上层依次递增；距离喷嘴越远，电平均值越大，流体颗粒速率越小，颗粒分布更加分散，管路各层浓度更加均匀；圆管(DN20mm)流体颗粒平均速率约为0.2~0.6m/s。

　　引言

　　流化床快速热解技术是生物质高值化利用领域的热点之一^[1]。气力输送有效避免了颗粒在热解高温进料的过程中机械挤压和结块，且缩短了进料过程颗粒被加热的时间，是一种较有效的热解进料方法^[1-2]。但反应器的温度、压力、稳定性等特殊工艺会导致输送过程中产生反喷、炭化、堵塞等复杂情况^[3-6]，因此需对气力输送进料率、流体速率及堵塞情况进行实时监测。

　　非接触式在线监测技术能够避免在监测过程中对进料的干扰，因此得到了一定的应用^[7-9]。电容层析(ECT)、电阻层析(RCT)、超声层析(UCT)、正电子颗粒追踪(PEPT)等技术是目前主要应用的气力输送非接触式在线监测成像方法^{[7-8，10-12]}，其基本原理是利用传感器监测微小信号的变化，通过信号处理及计算机图像处理实现管路浓度的近似图像重现，但大部分技术还处于实验室研究阶段^[10，13-16]。

　　光敏传感器多用于肥料颗粒、种子等单体物实时监测，在细颗粒浓度监测方面的应用尚未见报道[17]。由于不同流体浓度、流速等因素对光强的影响较大，所以光敏传感器可应用于热解管路监测。

　　本文利用光敏传感器对热解用管路气力输送进料情况进行实时监测，在遮光管内采用光敏传感器与红外激光头联用的方法对管路流体进行脉冲式两点分层监测；基于在线监测原理在自主研发的气力输送实验台上进行实验，着重研究了气体流量、进料率、浓度等对光敏电平值曲线的影响规律；初步对管路流体浓度进行了线性灰度图像重建。

　　1实验部分

　　1.1实验装置

　　实验装置系统如图1所示，主要由风机、截止阀、压力表、流量计、料仓、光敏传感器、电子秤、信号处理系统及遮光进料管等构成。采用风机(ACO-002，35W，50Hz，40L/min，浙江森森集团股份有限公司)压缩空气；通过截止阀控制流量，并进入遮光进料管，同时物料从料仓中下落进入遮光进料管水平输送，最后用电子称(JM1000，1000kg/0.01g，浙江省余姚纪铭称重校验设备有限公司)称量；两个光敏传感器(5537，4mm×5mm，广东科比电子有限公司)间距为L，采用变压电源供电(SM-PK03A，220V转5V，广东三敏电子科技有限公司)，输出电压精度依1%；采用光敏传感器信号放大模块(LM358，5V，广东天士凯电子有限公司)输出稳定模拟量；数据采集卡(YAV，8AD，采样率1kHz，采样长度128，湖北亚为电子科技有限公司)通过USB数据线与电脑连接，通过LabVIEW软件实现数据及曲线处理。

　　如图2所示，根据激光头(序号1~4)与光敏传感器(序号A~D)的对数和安装位置，分别采用当量直径为DN10mm或DN20mm遮光进料管进行实验，以避免环境光干扰；单对激光-光敏装置用于考察电平值与进料基本参数的关系；多对激光–光敏装置用于考察管路不同层的输送情况，为缩短传感器响应时间，将其与激光头(外径6mm，5V，广东科比电子有限公司)正对放置，周围采用软纸填充及锡纸遮光。由于激光头温度随时间略微升高的同时，光强不断降低，因此需保持激光头良好散热，使电平值初始值误差维持在依0.01V。

　　1.2实验原料

　　实验物料采用东北小兴安岭林厂提供的落叶松锯末(2014年2月生产)，实验前通过细滤网筛分锯末颗粒。物料特性测试结果如表1所示。

　　实验地点在北京海淀区。环境因素如室内外气体的温度、压力、湿度等对实验结果影响较大，实验气源检测结果如表2所示。气体经过滤后，其气体密度ρa可由式(1)得到

　　1.3实验方案

　　实验装置的监测点间距L=220mm(DN10mm)或500mm(DN20mm)；风机压力稳定在20依0.5kPa。具体方案如下：1)改变气体质量流量，获得固气比、输送质量及光敏电平值变化曲线；2)采用电磁阀控制气源，实现脉冲进料(电磁阀连续交替打开和关闭1.5s)，监测不同直径管路的两点光敏电平值变化过程，获得流体不同分层的平均速率。实验组的气体体积流量及质量流量如表3所示。

　　2测量方法

　　2.1流体颗粒浓度图像重建

　　采用重建速度较快的线性反投影算法(LBP)，图像灰度相当于局部颗粒浓度[18]。传感器监测到的光强与监测层颗粒的浓度及速率有关。截面瞬间平均颗粒灰度可由截面所有分层瞬时灰度的均值得到，即：

　　3结果与讨论

　　3.1监测参数

　　采用DN10mm遮光管进料，设置1个监测点1个传感器监测管路中间层，获得各监测参数结果如下。

　　(1)固气比

　　进料率、固气比与气体质量流量的关系如图4所示。可以看出：Gs与Gg基本成正比关系；随着Gg的升高，i先增加，后略微降低。

　　(2)电平值

　　由于Vi(t)曲线接近，为更好地显示对比结果，将各曲线沿Y轴均匀偏移。持续进料时，监测点1的电平值与气体体积流量Gv、记录点次数k的关系如图5所示。可以看出：Gv越大，Vi(t)波动的幅度越小；当Gv>600L/h时，Vi(t)基本保持稳定；当Gv<600L/h时，管内下层存在颗粒堆积，Vi(t)波动较大，且当Gv=300L/h时，随k的增加，Vi(t)存在明显波谷，此时出现短暂堵塞现象。

　　(3)电平均值

　　气体体积流量分别取200、400、600、800和1000L/h时，电平均值Vai、固气比i与气体体积流量Gv的关系如图6所示。可以看出：随着Gv的增加，i先增加后趋于稳定值，Vai先快速降低后趋于稳定值；当Gv>600L/h后，Vai逐渐趋于0，i逐渐稳定于0.7~0.8之间。

　　(4)进料率

　　为获得进料率与传感器参数之间的关系，对进料率进行了测量。电平均值Vai、固气比i与进料率Gs的关系如图7所示。可以看出：随Gs的增大，Vai先快速降低，后趋于0，与幂函数第一象限的变化规律近似；同时，i先快速增大，后趋于不稳定波动值。这可能是气固两相流由稀相逐渐向密相过渡导致，

　　当i达到0.8以上时，颗粒基本将传递到传感器的激光光强降到最低，且受颗粒间重叠遮挡的作用，Vai趋于0。

　　(5)颗粒速率

　　为避免颗粒输送时间过长，导致颗粒提前炭化的问题，对颗粒速率进行监测。颗粒速率v、电平均值Vai与气体体积流量Gv的关系如图8所示。可以看出：随Gv的增加，v不断增大，而Vai快速降低，最小达到约0.2V。这是由于v大于约0.34m/s后，颗粒通过传感器5mm识别区的时间低于响应时间，不足以引起Vai大幅变化。

　　3.2管路分层监测结果分析

　　(1)采用DN10mm遮光管进料，2个监测点分别设置2个传感器(上层序号：1-1和2-1，下层序号1-2和2-2)。由于Vi(t)曲线接近，为更好地显示对比结果，将各曲线沿Y轴均匀偏移。脉冲进料时，不同位置的电平值与记录点次数的关系如图9所示。可以看出监测点2的Vi(t)波动幅度高于监测点1，而且由脉冲喷射导致的Vi(t)脉冲变化明显。

　　采用脉冲式气力输送时，不同监测点的电平均值Vai随气体体积流量Gv和颗粒速率v的变化结果如图10所示。可以看出：随着Gv的增加，电平均值降低，颗粒速率上升；监测点1上层(1-1)与下层(1-2)Vai变化程度接近，两层颗粒速率增加程度接近；监测点2上层(2-1)Vai变化程度低于下层(2-2)，下层颗粒增速明显高于上层。

　　当采用持续式气力输送时，不同监测点的电平均值Vai随气体体积流量Gv的变化如图11所示。可以看出：随着Gv的增大，管路上层(1-1或2-1)Vai略微降低，下层(1-2或2-2)Vai快速下降，而且下层Vai普遍高于上层。

　　不同层次的流体颗粒速率v随气体体积流量Gv的变化如图12所示。可以看出：随着Gv增加，v不断增加，对应Vai不断降低；管路上层v增加的程度低于下层，对应Vai上层降低程度低于下层。这是由于随Gv的增加，下层流体颗粒增速明显，气体动能主要用于提高下层颗粒的速率。

　　(2)采用DN20mm遮光管进料，分别在2个监图10不同监测点的电平均值随气体体积流量的测点(间距L=220mm)的管横截面垂直方向各设置4个传感器和4个激光头(监测点1传感器由上而下序号：1-1、1-2、1-3和1-4，监测点2传感器由上而下序号：2-1、2-2、2-3和2-4)。将Vi(t)曲线沿Y轴均匀偏移后，不同监测点的电平值随记录点次数的变化如图13所示。可以看出：随脉冲输送产生的Vi(t)存在明显的脉冲周期波动，且在脉冲开始时Vi(t)迅速达到波峰，Vi(t)有个骤增的过程，而后由快速降低达到缓慢降低，而且监测点Vi(t)由上层到下层脉冲变化幅度依次降低。

　　不同监测点的电平均值随气体体积流量的变化如图14所示。可以看出：随Gv的增加，Vai基本不变；各层Vai大小依次为1层<2层<3层<4层；监测点1的Vai值整体低于监测点2。

　　当气体体积流量分别为800、900和1000L/h时，管路各层的颗粒速率v如图15所示。可以看出随着管路层次序号的增加，颗粒速率降低，越接近管路底层v越小，整体v值在0.2~0.6m/s之间，而且管路各层v随着Gv的增加而增加。

　　3.3管路灰度图像重建

　　设定Gv=900L/h，采用DN20mm管路持续输送，取10次采集数据均值作为电平均值，并根据公式(4)将电平值Vi(t)转化为归一化灰度值gi(t)，每隔10s重新建立管路不同监测点截面瞬时流体浓度图像，得到不同监测点不同时间输送过程的图像重建结果如图16所示。其结果显示了监测点管路截面颗粒灰度分布情况，一定程度反映了颗粒浓度分布情况。由图16(a)可以看出监测点1位置各层灰度区别明显，颗粒主要集中在第1~3层，第3~4层颗粒浓度之和低于第1~2层；由图16(b)可以看出监测点2除第4层浓度较低外，其余3层浓度分布较为均匀。

　　不同监测点不同气体体积流量下灰度的图像重建结果如图17所示。可以看出：随着Gv的增加，截面灰度分布基本不变，可见灰度分布与Gv基本无关；监测点2比监测点1灰度分布更加离散，说明颗粒距离喷嘴越远，颗粒分布越分散。

　　4结论

　　(1)以较低成本研发了一套热解气力进料光敏在线监测系统，验证了在线监测的可行性，为热解进料情况提供有效实时反馈的新方法，但在误差精度、人机界面等方面有待进一步改进。

　　(2)随着气体质量流量的增加，进料率基本成线性增加；电平均值与进料率的关系与幂函数在第一象限的变化规律相似；电平均值与颗粒速率负相关。

　　(3)脉冲气力输送产生的电平值存在明显的脉冲周期波动，且在脉冲开始时曲线迅速达到波峰，输送量有一个骤增的过程。

　　(4)流体颗粒速率由管路下层到上层依次递增，且距离喷嘴越远，电平均值越大，流体颗粒速率越小，当量直径20mm的圆管整体颗粒平均速率约为0.2~0.6m/s；随气体体积流量的增加，管路下层颗粒速率比上层增速更明显，气体动能主要用于提高下层颗粒的速率。

　　(5)灰度图像重建结果表明，距离喷嘴越远，颗粒分布越分散，管路各层浓度越均匀，且气体体积流量对管路截面颗粒浓度影响极小。

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