[go: up one dir, main page]

CN115168941A - 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略 - Google Patents

基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略 Download PDF

Info

Publication number
CN115168941A
CN115168941A CN202210677156.8A CN202210677156A CN115168941A CN 115168941 A CN115168941 A CN 115168941A CN 202210677156 A CN202210677156 A CN 202210677156A CN 115168941 A CN115168941 A CN 115168941A
Authority
CN
China
Prior art keywords
biogas
gas production
fermentation
heat transfer
soil
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210677156.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115168941B (zh
Inventor
苏醒
邵小露
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tongji University
Original Assignee
Tongji University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tongji University filed Critical Tongji University
Priority to CN202210677156.8A priority Critical patent/CN115168941B/zh
Publication of CN115168941A publication Critical patent/CN115168941A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115168941B publication Critical patent/CN115168941B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12P—FERMENTATION OR ENZYME-USING PROCESSES TO SYNTHESISE A DESIRED CHEMICAL COMPOUND OR COMPOSITION OR TO SEPARATE OPTICAL ISOMERS FROM A RACEMIC MIXTURE
    • C12P5/00—Preparation of hydrocarbons or halogenated hydrocarbons
    • C12P5/02—Preparation of hydrocarbons or halogenated hydrocarbons acyclic
    • C12P5/023—Methane
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
    • Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略，涉及沼气电系统技术领域。本发明公开的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法包括产气性能预测模型的构建，其基于沼气传热模型与沼气产气模型的耦合，将沼气产气系统的装置性能参数与室外环境参数的测量，构建沼气传热模型，同时结合系统运行计划，构建沼气发酵产气模型；运行策略包括了对保温的控制、进料的控制等。本发明基于产气性能预测提出了一种设计方法与运行策略，基于产气性能预测模型合理设计沼气系统规模，以达到降低成本的左右，通过对保温，进料和储气罐等进行合理控制，以达到在不利条件下，仍然能够实现稳定供气目的。

Description

基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略
技术领域
本发明涉及沼气电系统技术领域，尤其涉及一种基于产气性能预测的沼气发酵系统被动式增温设计方法与运行策略。
背景技术
近年来，在一些实际项目中，沼气实际产量占沼气潜力的百分比约为 0.02％，沼气厂运行效率低。对于村镇的沼气系统无论户用沼气还是沼气工程，沼气实际运行效果对于提升沼气产量尤为重要。
生物质厌氧发酵时，温度过低或者温度波动过大，会导致产气速率以及沼气中甲烷的含量降低，则温度对沼气发酵的影响很大，因此选择经济高效的加热升温措施成为村镇沼气集中供应系统实施的必要前提条件。目前，高效清洁的沼气池增温措施主要有被动式太阳能温室增温技术、沼气发电余热技术、地源热泵技术、主动式太阳能增温技术、混合式太阳能增温技术及联合增温技术等。利用太阳能、地热资源以及余热可以有效提升沼气池发酵温度，但增温效果受气候条件影响较大，需要在构建发酵物料、沼气池、保温装置与土壤以及室外传热模型的基础上，量化发酵环境温度的主要影响因素并进行预测，进而为发酵系统增温保温措施提供理论支撑。
在沼气发酵过程中，由于进料温度较低，进料过程对其保温增温效果影响很大。在沼气工程中，进料热量消耗占总热量的90％以上。而国内很多沼气工程运营人员管理不够精细，对于沼气进料与保温控制操作不够精确，因此，通过实际产气效果预测模型来提高沼气厂的运行效率就显得尤为重要，可以弥补农村沼气厂的粗放管理。本发明的技术主要聚焦于沼气生产侧的运行管理，涉及沼气工程生产的沼气供应及沼气发电并入电网方面，同时其整体运行维护的社会化服务体系建设不容忽视。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于产气性能预测的沼气发酵系统被动式增温设计方法与运行策略，可对生物质能、太阳能等进行合理利用，提升了沼气发酵效果，降低了成本，同时可以合理利用多余产气进行发电，达到节能减排的效果。
为了实现本发明的目的，本发明提供了一种基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，包括构建产气性能预测模型，所述产气性能预测模型是基于沼气传热模型与沼气产气模型耦合而构建的，即将沼气传热模型所获得的发酵料液温度代入沼气产气模型即可获得产气预测模型。
进一步的，所述沼气传热模型的构建方法为：
S1、对沼气产气系统的物理模型参数进行测量与调研；
S2、对室外气温和太阳辐射的气象参数，以及进料温度进行监测；
S3、基于沼气产气系统的物理模型参数与室外气象参数达到动态热平衡，得到逐时发酵温度。
进一步的，所述物理模型参数包括温室尺寸、发酵罐尺寸及传热系数、地面尺寸及传热系数、外墙尺寸及传热系数、薄膜尺寸及传热系数、保温材料尺寸和保温材料传热系数。
进一步的，所述步骤S3中的动态热平衡包括以下过程：
S301、土壤动态热平衡过程：
外侧土壤的动态热平衡方程如下式(1)所示：
Figure BDA0003696902390000031
上式中，ρt为土壤密度，kg/m3；Vyt为计算的外侧土壤体积， m3；Ct为土壤比热容，J/(kg·K)；Tyd为外侧土壤温度，℃；τ为时间，s；Qrt为外侧土壤吸收的太阳辐射热量，W；Qtyd为外侧土壤导热量，W；Qyd为空气与外侧土壤之间的传热量，W；
由于中间土壤和内部土壤没有辐射热增益，故中间土壤和内部土壤的动态热平衡方程如下式(2)和(3)所示：
Figure BDA0003696902390000032
Figure BDA0003696902390000033
上式中，Vzt为计算的内部土壤体积，m3；Vnt为计算的中间土壤体积，m3；Tzd为中间土壤温度，℃；Tnd为内部土壤温度，℃；Qtzd为中间土壤导热量，W；Qtnd为内部土壤导热量，W；Qzl为发酵料液与中间土壤的传热量，W；Qnd为空气与内部土壤之间的传热量， W。其中Qtzd和Qtnd的计算参照Qtyd的计算，Qyd、Qzl和Qnd可按照标准ISO 13370进行计算；
S302、温室空气动态热平衡过程：
温室室内空气的动态热平衡方程如下式(4)所示：
Figure BDA0003696902390000034
上式中，ρa为温室室内空气密度，kg/m3；Va为温室内空气总容积，m3；Ca为温室内空气比热容，J/(kg·K))；Ta为温室室内空气温度，℃；ra为被温室空气吸收的太阳辐射比例；Qr为温室获得的太阳辐射热量，W；Qh为室内空气与后坡传热量，W；Qwi为温室室内空气与室外空气通过外墙的传热量，W；Qm为温室内空气通过薄膜与室外空气之间的传热量，W；Ql为室内空气与发酵料液之间的传热量，W；
S303、发酵料液动态热平衡过程：
发酵料液动态热平衡方程如下式(5)所示：
Figure BDA0003696902390000041
上式中，Tl为发酵料液温度，℃；ρl为发酵料液密度，kg/m3； Vl为发酵料液体积，m3；Cl为发酵料液的比热容，J/(kg·K)；B为进料控制系数，发酵罐正在进料时为1，没有进料时为0；
Figure BDA0003696902390000042
进料体积流量，m3/s；Tj为进料温度，℃；rl为发酵料液吸收太阳辐射的比例；Qrl为发酵料液收集的太阳辐射能，W。
进一步的，所述沼气产气模型的构建方法为：根据发酵产气要素来进行实时产气预测，并采用产气动力学模型例如Chen-Hashimoto 模型进行计算，得到实时池容产气率。
进一步的，所述发酵产气要素为发酵原料种类、发酵原料浓度、投料策略、水力停留时间和发酵温度等。
进一步的，所述运行策略以是否满足用气需求与系统成本最低为运行判断，即系统成本最低时，运行方案最优。
进一步的，所述运行策略的调整方法具体包括以下步骤：
P1、构建沼气传热模型和沼气产气模型，然后将沼气传热模型与沼气产气模型耦合构建产气性能预测模型，并依据产气性能预测模型进行逐时产气预测；
P2、当逐时产气预测过程中，满足逐时用气需求时，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低；
P3、当逐时产气预测过程中，不满足逐时用气需求时，则优化沼气产气运行方案，优化后再次对于是否满足逐时用气需求进行判断，若不满足逐时用气需求，则需要继续优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到满足逐时用气需求为止；若满足逐时用气需求，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低。
进一步的，所述沼气产气运行方案的优化包括进料时间、保温被控制、进料余热利用以及水力停留时间优化等。
本发明通过基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法设计的沼气发酵系统可用来实现热电联产，即运行沼气发酵系统产生的沼气以及多余的沼气用来热电联产，将电并网或供本系统使用。
优选的，所述沼气发酵系统设置有能源储藏设备。为了更好保证能源供应，根据实际情况，可增加能源储藏设备，比如储气罐，电能储存设备等。
优选的，用气侧通过监测沼气供气干管沼气流量实现相关用气情况监测，以实现对于产气侧的生产调整。
本发明取得了以下有益效果：
1、本发明所述的设计方法及运行策略最大的利用了农村丰富的生物质能源和太阳能生产沼气，较原本的煤炭燃烧，可以节能减排以及提高农民的居住品质。
2、采用本发明所述的设计方法及运行策略，是基于实际产气效果预测模型，对于提高沼气厂的运行效率就显得尤为重要，可以弥补农村沼气厂的粗放管理。
3、本发明的设计方法与运行策略依据产气性能预测等进行合理控制，以达到在不利条件下可继续供能的目的。
4、本发明的沼气发酵系统对生物质能和太阳能进行合理利用，同时过程中可以合理利用多余产气进行发电，节能减排；同时运行策略过程中通过对进料、保温、水力停留时间等进行合理控制，以达到在不利条件下，仍然能够实现供气目的。
附图说明
图1是本发明的沼气传热模型示意图；
图2是本发明的沼气发酵系统的运行策略的具体操作流程图；
图3为本发明的一实施例的太阳能辅助沼气采暖系统配置与运行优化下不同沼气系统采暖保证率表；
图4为本发明的一实施例的太阳能辅助沼气采暖系统配置与运行优化下无优化时采暖季产气用气示意图；
图5为本发明的一实施例的太阳能辅助沼气采暖系统配置与运行优化下优化后采暖季产气用气示意图；
图6为本发明的一实施例的太阳能辅助沼气采暖系统配置与运行优化下不同沼气系统采暖保证率与经济性表。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细地描述。本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本发明提供的一种基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法为构建产气性能预测模型。产气性能预测模型是基于对沼气产气系统的物理模型参数(即装置性能参数)与室外环境参数(即室外气温气象参数、室外太阳辐射气象参数、进料温度)的测量，来构建沼气传热模型，同时结合系统运行计划，构建沼气产气模型，并将沼气传热模型与沼气产气模型进行耦合而得到的，即将沼气传热模型所获得的发酵料液温度代入沼气产气模型即可获得产气性能预测模型。
如图1所示，沼气传热模型的构建过程中会发生热传递，而热传递过程可包括以下几个过程：
(1)在天气晴朗的白天，太阳辐射通过采光薄膜和围护结构进入温室室内表面，并在室内表面间传递热量；
(2)温室内空气通过围护结构、土壤和采光薄膜与周围环境交换热量；
(3)发酵液的热量通过沼气池与空气和土壤交换。在夜间或多云雨天，温室采光薄膜会覆盖保温棉被。
优选的，本发明的沼气传热模型的构建方法为：
S1、对沼气产气系统的物理模型参数进行测量与调研，例如：温室尺寸、发酵罐尺寸及传热系数、地面尺寸及传热系数、外墙尺寸及传热系数、薄膜尺寸及传热系数、保温材料尺寸和保温材料传热系数等。
S2、对室外气温和太阳辐射的气象参数，以及进料温度进行监测；
S3、基于沼气产气系统的物理模型参数与室外气象参数达到动态热平衡，得到逐时发酵温度。
上述沼气传热模型中的动态热平衡包括以下过程：
S301、土壤动态热平衡过程：
外侧土壤的动态热平衡方程如下式(1)所示：
Figure BDA0003696902390000071
上式中，ρt为土壤密度，kg/m3；Vyt为计算的外侧土壤体积， m3；Ct为土壤比热容，J/(kg·K)；Tyd为外侧土壤温度，℃；τ为时间，s；Qrt为外侧土壤吸收的太阳辐射热量，W；Qtyd为外侧土壤导热量，W；Qyd为空气与外侧土壤之间的传热量，W。
由于中间土壤和内部土壤没有辐射热增益，故中间土壤和内部土壤的动态热平衡方程如下式(2)和(3)所示：
Figure BDA0003696902390000081
Figure BDA0003696902390000082
上式中，Vzt为计算的内部土壤体积，m3；Vnt为计算的中间土壤体积，m3；Tzd为中间土壤温度，℃；Tnd为内部土壤温度，℃；Qtzd为中间土壤导热量，W；Qtnd为内部土壤导热量，W；Qzl为发酵料液与中间土壤的传热量，W；Qnd为空气与内部土壤之间的传热量， W。其中Qtzd和Qtnd的计算参照Qtyd的计算，Qyd、Qzl和Qnd可按照标准ISO 13370进行计算。
S302、温室空气动态热平衡过程：
温室室内空气的动态热平衡方程如下式(4)所示：
Figure BDA0003696902390000083
上式中，ρa为温室室内空气密度，kg/m3；Va为温室内空气总容积，m3；Ca为温室内空气比热容，J/(kg·K))；Ta为温室室内空气温度，℃；ra为被温室空气吸收的太阳辐射比例；Qr为温室获得的太阳辐射热量，W；Qh为室内空气与后坡传热量，W；Qwi为温室室内空气与室外空气通过外墙的传热量，W；Qm为温室内空气通过薄膜与室外空气之间的传热量，W；Ql为室内空气与发酵料液之间的传热量，W。
S303、发酵料液动态热平衡过程：
发酵料液动态热平衡方程如下式(5)所示：
Figure BDA0003696902390000084
上式中，ρl为发酵料液密度，kg/m3；Vl为发酵料液体积，m3； Cl为发酵料液的比热容，J/(kg·K)；B为进料控制系数，发酵罐正在进料时为1，没有进料时为0；
Figure BDA0003696902390000091
进料体积流量，m3/s；Tj为进料温度，℃；rl为发酵料液吸收太阳辐射的比例；Qrl为发酵料液收集的太阳辐射能，W。
优选的，本发明的沼气产气模型构建方法为：需要基于发酵产气要素(如发酵原料种类、发酵原料浓度、投料策略、水力停留时间、发酵温度等)来进行实时产气预测，例如采用Chen-Hashimoto模型进行计算。
本发明提供的一种基于产气性能预测的沼气发酵系统运行策略，以是否满足用气需求与系统成本最低为运行判断，在综合评估下不满足供气，则优化沼气产气运行方案；最后综合评估系统成本是否最低，否则需要进一步优化沼气发酵系统设计以及运行策略，以使系统成本最低，使运行方案达到最优。
沼气产气运行方案的优化包括进料时间、保温被控制、进料余热利用以及水力停留时间优化等，优化后再次对于是否满足逐时用气需求进行判断。
优选的，本发明基于产气性能预测的沼气发酵系统运行策略的调整方法具体包括以下步骤：
P1、构建沼气传热模型和沼气产气模型，然后将沼气传热模型与沼气产气模型耦合构建产气性能预测模型，并依据产气性能预测模型进行逐时产气预测。
P2、当逐时产气预测过程中，满足逐时用气需求时，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低。
P3、当逐时产气预测过程中，不满足逐时用气需求时，则优化沼气产气运行方案，优化后再次对于是否满足逐时用气需求进行判断，若不满足逐时用气需求，则需要继续优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到满足逐时用气需求为止；若满足逐时用气需求，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低。在本实施例中，对沼气采暖系统经济性评价采用净现值指标，综合考虑了初投资与20年运行成本。若净现值大于0时，表明该系统路线在经济上可行，以净现值为0，计算所得沼气销售价格为沼气成本价格。
本发明的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略，可以适用于多种多样的供气方式，比如将本发明中产生的沼气分别用于供应炊事、生活热水和采暖，或者是沼气同时供应炊事、生活热水与采暖等情况。
实施例1太阳能辅助沼气采暖系统配置与运行优化
根据500户农村用户采暖与炊事沼气需求，采暖工况为卧室空调 22:00～8:00运行，起居室空调7:00～22:00运行，采暖温度为18～22℃进行系统设计与运行方案确定，以采暖不保证天数不超过5天为满足用气要求。
依据上述情况，构建沼气传热模型与沼气产气模型，得到不同系统设计方案采暖保证率情况，如图3所示。当沼气系统规模其中发酵罐有效容量超过12500m3(其他配套设施与发酵罐容量匹配)时，方能满足用气需求。最后通过系统成本最低判断得到最合适的方案为发酵罐有效容量为12500m3的沼气系统，采暖季产气与用气情况，如图 4所示。
如果满足某些优化条件如图2所示的情况下，例如，通过对于进料时间、保温被控制和进料余热利用优化后，采暖季产气与用气情况，如图5所示。其次判断是否满足系统成本最低的要求，由于优化后产气盈余更多，成本不是最低，再次优化系统设计与运行方案，得到最终的结果(如图6所示)，原始发酵罐有效容量为12500m3的沼气系统可以优化为发酵罐有效容量8300m3的沼气系统。
该实施例1中的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略，对生物质能和太阳能进行合理利用，同时过程中可以合理利用多余产气进行发电，节能减排。同时通过对进料、保温、水力停留时间等进行合理控制，以达到在不利条件下，仍然能够实现供气目的。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。

Claims (10)

1.一种基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，包括构建产气性能预测模型，所述产气性能预测模型是基于沼气传热模型与沼气产气模型耦合而构建的。
2.根据权利要求1所述的产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述沼气传热模型的构建方法为：
S1、对沼气产气系统的物理模型参数进行测量与调研；
S2、对室外气温和太阳辐射的气象参数，以及进料温度进行监测；
S3、基于沼气产气系统的物理模型参数与室外气象参数达到动态热平衡，得到逐时发酵温度。
3.根据权利要求2所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述物理模型参数包括温室尺寸、发酵罐尺寸及传热系数、地面尺寸及传热系数、外墙尺寸及传热系数、薄膜尺寸及传热系数、保温材料尺寸和保温材料传热系数。
4.根据权利要求3所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述步骤S3中的动态热平衡包括以下过程：
S301、土壤动态热平衡过程：
外侧土壤的动态热平衡方程如下式(1)所示：
Figure FDA0003696902380000011
上式中，ρt为土壤密度，kg/m3；Vyt为计算的外侧土壤体积，m3；Ct为土壤比热容，J/(kg·K)；Tyd为外侧土壤温度，℃；τ为时间，s；Qrt为外侧土壤吸收的太阳辐射热量，W；Qtyd为外侧土壤导热量，W；Qyd为空气与外侧土壤之间的传热量，W；
由于中间土壤和内部土壤没有辐射热增益，故中间土壤和内部土壤的动态热平衡方程如下式(2)和(3)所示：
Figure FDA0003696902380000012
Figure FDA0003696902380000021
上式中，Vzt为计算的内部土壤体积，m3；Vnt为计算的中间土壤体积，m3；Tzd为中间土壤温度，℃；Tnd为内部土壤温度，℃；Qtzd为中间土壤导热量，W；Qtnd为内部土壤导热量，W；Qzl为发酵料液与中间土壤的传热量，W；Qnd为空气与内部土壤之间的传热量，W。其中Qtzd和Qtnd的计算参照Qtyd的计算，Qyd、Qzl和Qnd可按照标准ISO 13370进行计算；
S302、温室空气动态热平衡过程：
温室室内空气的动态热平衡方程如下式(4)所示：
Figure FDA0003696902380000022
上式中，ρa为温室室内空气密度，kg/m3；Va为温室内空气总容积，m3；Ca为温室内空气比热容，J/(kg·K))；Ta为温室室内空气温度，℃；ra为被温室空气吸收的太阳辐射比例；Qr为温室获得的太阳辐射热量，W；Qh为室内空气与后坡传热量，W；Qwi为温室室内空气与室外空气通过外墙的传热量，W；Qm为温室内空气通过薄膜与室外空气之间的传热量，W；Ql为室内空气与发酵料液之间的传热量，W；
S303、发酵料液动态热平衡过程：
发酵料液动态热平衡方程如下式(5)所示：
Figure FDA0003696902380000023
上式中，ρl为发酵料液密度，kg/m3；Vl为发酵料液体积，m3；Cl为发酵料液的比热容，J/(kg·K)；B为进料控制系数，发酵罐正在进料时为1，没有进料时为0；
Figure FDA0003696902380000024
进料体积流量，m3/s；Tj为进料温度，℃；rl为发酵料液吸收太阳辐射的比例；Qrl为发酵料液收集的太阳辐射能，W。
5.根据权利要求1所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述沼气产气模型的构建方法为：根据发酵产气要素来进行实时产气预测，并采用产气动力学模型进行计算。
6.根据权利要求5所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述产气动力学模型为Chen-Hashimoto模型。
7.根据权利要求5所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法，其特征在于，所述发酵产气要素为发酵原料种类、发酵原料浓度、投料策略、水力停留时间和发酵温度。
8.一种基于产气性能预测的沼气发酵系统运行策略，其特征在于，所述运行策略以是否满足用气需求与系统成本最低为运行判断，即系统成本最低时，运行方案最优。
9.根据权利要求8所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统运行策略，其特征在于，所述运行策略的调整方法具体包括以下步骤：
P1、构建沼气传热模型和沼气产气模型，然后将沼气传热模型与沼气产气模型耦合构建产气性能预测模型，并依据产气性能预测模型进行逐时产气预测；
P2、当逐时产气预测过程中，满足逐时用气需求时，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低；
P3、当逐时产气预测过程中，不满足逐时用气需求时，则优化沼气产气运行方案，优化后再次对于是否满足逐时用气需求进行判断，若不满足逐时用气需求，则需要继续优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到满足逐时用气需求为止；若满足逐时用气需求，则评估系统成本是否最低，当系统成本最低时，该运行方案最优；当系统成本不是最低时，则需要优化沼气发酵系统设计方法以及沼气产气运行方案，以达到系统成本最低。
10.根据权利要求8所述的基于产气性能预测的沼气发酵系统运行策略，其特征在于，所述沼气产气运行方案的优化包括进料时间、保温被控制、进料余热利用以及水力停留时间优化。
CN202210677156.8A 2022-06-16 2022-06-16 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略 Active CN115168941B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210677156.8A CN115168941B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210677156.8A CN115168941B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115168941A true CN115168941A (zh) 2022-10-11
CN115168941B CN115168941B (zh) 2025-08-29

Family

ID=83484432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210677156.8A Active CN115168941B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115168941B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116777309A (zh) * 2023-08-23 2023-09-19 四川省眉山益稷农业科技有限公司 一种有机肥发酵质量评价方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109912153A (zh) * 2019-01-15 2019-06-21 黄河科技学院 一种沼气发酵系统的热平衡分析方法
WO2020107851A1 (zh) * 2018-11-29 2020-06-04 天津大学 基于既有大型公共建筑空调系统的低成本调适方法及调适系统
CN114492041A (zh) * 2022-01-27 2022-05-13 河北农业大学 一种养殖场沼气热电联供系统优化方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020107851A1 (zh) * 2018-11-29 2020-06-04 天津大学 基于既有大型公共建筑空调系统的低成本调适方法及调适系统
CN109912153A (zh) * 2019-01-15 2019-06-21 黄河科技学院 一种沼气发酵系统的热平衡分析方法
CN114492041A (zh) * 2022-01-27 2022-05-13 河北农业大学 一种养殖场沼气热电联供系统优化方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王艳艳;张旭;苗瑞福;: "村镇被动式太阳能辅助集中制沼工程产气量研究", 中国沼气, no. 06, 20 December 2016 (2016-12-20) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116777309A (zh) * 2023-08-23 2023-09-19 四川省眉山益稷农业科技有限公司 一种有机肥发酵质量评价方法
CN116777309B (zh) * 2023-08-23 2023-10-27 四川省眉山益稷农业科技有限公司 一种有机肥发酵质量评价方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115168941B (zh) 2025-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102236343B (zh) 一种泛能网系统及其控制方法
CN102236342B (zh) 一种系统能效控制方法及控制系统
Wang et al. Day-Ahead scheduling of rural integrated energy systems based on distributionally robust optimization theory
Fu et al. Optimal operation strategy for rural microgrid considering greenhouse load control
CN207022701U (zh) 一种蓄热式多功能太阳能农业大棚
CN213713615U (zh) 一种太阳能和生物质能互补冷热电三联供系统
CN112611011B (zh) 沼气与辅助供热系统耦合的供热方法及采暖系统
CN202055606U (zh) 一种生态农庄
CN203976806U (zh) 一种太阳能助热式地上沼气装置
CN212106052U (zh) 一种用于设施农业的多能互补循环利用系统
CN115168941A (zh) 基于产气性能预测的沼气发酵系统设计方法与运行策略
CN204111749U (zh) 一种生态农房
Zhen et al. Research on cogeneration system of heat and electricity biogas based on solar energy and biomass energy
CN101956577A (zh) 新能源中温水蒸汽发电系统
CN204645746U (zh) 一种清洁能源生态农房系统
CN207065701U (zh) 一种太阳能地暖系统
CN115857339A (zh) 考虑负荷需求响应特性的多能源系统协同优化调度方法
Shi et al. Research on the Energy‐Saving Design Path of Rural Farmhouses under the Background of Ecological Livability
CN207863521U (zh) 一种新型节能装配式建筑物
CN207150466U (zh) 一种用于温室大棚的蓄能型热力学发电系统
CN107418881A (zh) 一种沼气池供暖系统及方法
CN209498231U (zh) 一种规模化养鸡场用多能协同供应系统
CN201858001U (zh) 新能源中温水蒸汽发电系统
CN119962870B (zh) 一种基于生物质-太阳能耦合的农业园区综合能源系统冷热电优化调度方法
Gao et al. Technical Feasibility and Application of Rural Self-sufficiency Community in Cold Region: A Case Study of Beijing

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant