Моделирование измельчения биомассы: новые компьютерные модели

Преобразование таких материалов, как древесная щепа, растительные остатки и бытовые отходы, в топливо и химические вещества играет ключевую роль в обеспечении энергетической независимости страны.

За последние два десятилетия Управление по технологиям биоэнергетики Министерства энергетики США (BETO) поставило амбициозные цели по переработке этих биоресурсов в доступное и пригодное для промышленного использования топливо и сырье. Однако эффективное измельчение биомассы, чтобы она легко проходила через оборудование, по-прежнему остается непростой задачей. Заторы в механизмах приводят к задержкам и увеличению затрат.

Хотя процессы измельчения, фрезерования и гранулирования успешно применяются десятилетиями для пищевых продуктов, минералов и фармацевтических препаратов, исследований по адаптации этих технологий к растительным материалам и бытовым отходам было проведено недостаточно. Теперь исследователи из Национальной лаборатории Айдахо (INL) разработали компьютерные модели, которые применимы для обработки биоэнергетических культур с использованием оборудования из других отраслей.

С помощью передовых компьютерных программ исследователи в области биоэнергетики теперь могут делать более точные прогнозы, анализируя большие объемы сложных данных и выявляя закономерности. «Это помогает инженерам разрабатывать более эффективные и энергосберегающие подходы к измельчению», — отмечает Йодун Ся, старший научный сотрудник группы физических процессов и их реализации в INL. В трех научных статьях Ся и его коллеги подробно описывают, как существующие и новые вычислительные инструменты могут быть использованы для решения проблем, связанных с размером частиц, их распределением и термохимическим преобразованием сырья.

Фокус на кукурузных стеблях

Команда INL работала с кукурузными стеблями — остатками стеблей, листьев, шелухи и початков после сбора урожая кукурузы. Исследователи использовали специальные методы резки для получения однородного материала, пригодного для дальнейшей переработки. В отличие от горных пород и порошков, которые можно измельчить до относительной однородности благодаря их плотности и жесткости, материальные свойства отдельных частиц биомассы обладают сложными внутренними и поверхностными структурами. В промышленных силосах для биомассы и шнековых конвейерах могут находиться миллионы частиц с разнообразными геометрическими формами и свойствами.

Установка Unit Process Development (PDU) в INL, входящая в состав Национального объекта по использованию сырьевых материалов для биоэнергетики Министерства энергетики США, позволяет исследователям и отраслевым партнерам тестировать процессы сушки, гранулирования, измельчения и другие механические и химические методы разделения при проектировании и масштабировании биоэнергетических установок. «Наша цель — делиться нашим опытом и возможностями, чтобы помочь нашим отраслевым партнерам лучше понять сложные взаимодействия, происходящие в промышленных масштабах», — говорит Дэймон Хартли, старший научный сотрудник в области биоэнергетики. «Это предоставляет упрощенную и практически применимую информацию, которую можно использовать для улучшения эксплуатационных характеристик».

Быстрые оценки для управления физическими операциями

В статье, опубликованной в апреле 2022 года в журнале Biosystems Engineering, исследователи подробно описали эластопластическое изгибающее поведение кукурузных стеблей. Эластопластичность описывает, как материал, обладающий как упругими (возвращается к первоначальной форме), так и пластическими (подвергается необратимой деформации) свойствами, изгибается под нагрузкой.

Последующая статья в журнале Biosystems Engineering от декабря 2023 года показала, что моделирование методом дискретных элементов выявило: хотя длина стебля мало влияла на размер частиц, более крупные поперечные сечения давали более крупные измельченные частицы. Затем команда Ся провела эксперименты по измельчению биомассы с использованием молотковой мельницы PDU. Исследование, опубликованное в мае 2024 года в журнале Powder Technology, демонстрирует, как передовые компьютерные модели помогают прогнозировать и рекомендовать оптимальные настройки оборудования для уменьшения размера частиц.

Эксперименты дали представление о том, как быстрые оценки распределения частиц по размерам могут использоваться для управления физическими операциями. Точность модели зависит от качества исходных данных, полученных в ходе физических испытаний. Чем больше исходных данных, тем надежнее модель. «Сначала мы измеряем биомеханические свойства кукурузных стеблей», — говорит Ся. «Затем мы измельчаем материал в PDU, чтобы получить справочные данные для создания симуляции методом дискретных элементов. После этого мы можем проверить данные для использования в быстродействующих моделях машинного обучения».

Анализ данных

Исследователи обнаружили, что скорость и мощность молотковой мельницы оказывали минимальное влияние. Вместо этого размер разгрузочной решетки и влажность играли гораздо более значимую роль.

Имея данные, команда INL разработала более комплексную математическую основу для прогнозирования эволюции размера частиц, добавив влажность в качестве нового входного параметра. Аналогично, разработанная ими модель глубокого оператора нейронной сети позволила учитывать такие факторы, как содержание влаги. Обе модели оказались «на удивление точными» при калибровке и определении обучающих параметров.

«Масштабные физические испытания дорогостоящи и представляют собой распространенную проблему при проектировании и масштабировании», — отмечает Ся. «Чем больше данных у нас есть заранее, и чем больше деталей мы имеем, тем лучше будут наши результаты, когда мы наконец приступим к крупномасштабным испытаниям. Наши отраслевые партнеры обладают опытом, но они могут не иметь возможности позволить себе сложное аппаратное и программное обеспечение, необходимое для проведения таких исследований. Именно этим занимаются национальные лаборатории. Мы здесь, чтобы помочь им оптимизировать их процессы и процедуры, чтобы помочь им добиться большего успеха. Работой, которую мы делаем, мы надеемся привлечь их интерес и продемонстрировать наши возможности».