纤维素生物质热解特性及其BP神经网络预测研究

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ＳｕｙｏｅｌｏｉｉｍａｓｐｙｏｙｉｎｔｄｎｃｌｕｌｓｃｂｏｓｒｌｓｓａｄＢＰｅａｎｕｒｌ
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Ｗｉｗｅ，ＸｉｚａｇＣＨＥＮｎｇｗｅＷＡＮＧｅ．ｉＨＡＮＧｎ—ｈｎ。ＺＨＡＯｅｇｈｉＨｏ．ｉＺｈｎ — ｕ
第３８卷第６期
２１０２年１月１
华北电力大学学报
ＪｕｎｌｏｒｈｎｅｔｃＰｗｒＵｎｖｒｉｏｒａｆＮｏｔＣｉａＥｌｃｒｏｅｉｅｓｔｈｉｙ
ＶＩ３Ｎｏ６０．８．．
ＤＯ．，２２Ｖ０１
素含量对热解特性的影响规律。利用Ｍｌｋ法得到最概然机理函数，得出生物质热解过程需分为两个阶段分ａｃ
别建立动力学模型，前一阶段为Ｄ，型，后一阶段为Ｆ模型，最终求得较为合理的反应活化能及指前因模，子。实验结果得出，纤维素含量越大，热解速率越大；反之，木质素含量越大热解速率越小。同时建立了加入动量的ＢＰ神经网络预测模型，对活化能进行了有效预测，通过对比分析实验数据与神经模型预测值，得到测试样本预测值相对于实验值偏差不超过１２Ｊ・ｌ。．３ｋｍｏ‘；相对误差也都保持在 ± ．５以内。结果表明２４％建立的神经网络具有较好的预测效果。
纤维素生物质热解特性及其ＢＰ神经网络预测研究
陈鸿伟，王威威，黄新章，赵争辉
（．华北电力大学能源动力与机械工程学院，河北保定０１０；２１７０３．沈阳工程学院，辽宁沈阳１０３）１１６
摘要：利用化学方法测量纤维素生物质稻杆、棉杆及松木屑的纤维素及木质素含量，并通过热重法分析纤维
ｓｅｉｃｌｃｔ，ｃｔｎｓｌｎｉｏｄｓｒｓＴｅｓｐｏａｌｍｃａｉｎｔｎＧ（）ｏｆ（）ａｐｃｆａｌｒｅｓｍｓｏｏｔｋａｄｐｎｗｏｃａ．ｈｔｒｂｅｅｈｎｓｆｃｏａｒａｗｓｉｙｉｅｔａｅｐｍｏｂｍｕｉ
关键词：纤维素生物质；热解；最概然机理函数；ＢＰ神经网络；预测模型中图分类号：Ｔ２Ｋ２９文献标识码：Ａ文章编号：１０２９（０１０００ — ６０７— ６１２１）６— １１０
ｉｄｂｈｒｎｇａｉｅｒｃａａｙｉ．Ｉｗｓｏｓｒｅｈｔｔｅｍｏｅｔｅｃｌｌｓｏｔｎｓｈａｔｒｔｅｐｒｌｓｓｒｔｅｙｔｅｒｏｒｖｒｔｎｌｓｓｔａｂｅｖｄｔａｈｒｈｅｌｏｅｃｎｅｔｉ，ｔｅｆｓｅｈｙｏｙｉａｅｎｉｕ
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，源自文库
（．ｃｏｌｆｎｒｙＰｗｒｎｅｈｎｃｌｎｉｅｒｇｏｈＣｉａＥｅｔｃＰｗｒＵｉｒｔ，Ｂｏｉｇ７０３Ｃｉａ１ＳｈｏｏｅｇｏｅｄＭｃａｉｇｎｅｉ，Ｎａｈｎｌｃｏｅｎｖｓｙａｄｎ１０，ｈｎ；ＥａａＥｎｉｒｅｉ０
ｐｅｉｔｄｕｉｇＭａｅｔｄ，ｗｈｌｈｅｉｆｕｅｃｆｃｌｕｏｅｃｎｅｔｏｙｏｙｉｈａａｔｒｓｉｓｏｈｉｍａｓｓｕｄｒｄｃｅｓｎｌｋｍｅｈｏｉｅｔｎｌｎｅｏｅｌｌｓｏｔｎｎｐｒｌｓｓｃｒｃｅｉｔｃｆｔｅｂｏｓｔ．
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