
Die Forschungsgruppe Catalytic Processes for Waste Valorisation der UPV/EHU Er arbeitet in verschiedenen Forschungslinien für erneuerbare Energien, von denen eine die Gewinnung von Bioöl oder synthetischem Öl aus Biomasse betrifft.
Forscher haben in einem kürzlich in der wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlichten Artikel vorgeschlagen, Heizöl, die Verwendung künstlicher neuronaler Netze zur Bestimmung des Heizwerts jeder Art von Biomasse unter Verwendung ihrer Zusammensetzung, da es sich um ein sehr unregelmäßiges Material handelt.
Herstellung von Bioölen und Rohstoffen aus Biomasse unter Verwendung des durch die UPV/EHU patentierten Reaktors
Im Bereich der Erzeugung erneuerbarer Energien ist Biomasse eine der wichtigsten Energiequellen und Wärmequellen: Es handelt sich um alle Arten von nichtfossilen organischen Stoffen wie lebende Pflanzen, Holz, Rückstände aus Landwirtschaft und Viehzucht, Abwasser, organische feste Siedlungsabfälle usw. Bei der Gewinnung von Energie aus Biomasse sind die drei am weitesten entwickelten Technologien die Pyrolyse (Entkoppelung durch sauerstofffreie Erwärmung), die Vergasung (Luft-, Sauerstoff- oder eine Mischung aus beiden und Umwandlung in Gas) und die Verbrennung (Entkoppelung durch sauerstofffreie Erwärmung). Die Wirksamkeit und die Emissionsmengen dieser drei Prozesse ändern sich je nach Zusammensetzung, Eigenschaften der Biomasse, Versuchsbedingungen und verwendeten Ausrüstungen.
Mitglieder der UPV/EHU-Forschungsgruppe Catalytic Processes for Waste Valorisation haben den Prozess der Errichtung einer Raffinerie zur Gewinnung von Bioöl oder synthetischem Biomasseöl in Zusammenarbeit mit Forschern der Universität Sao Carlos in Brasilien und im Rahmen eines europäischen Projekts analysiert. Da "nachdem man aus dem produzierten Bioöl die gleichen Produkte erhalten kann, die man aus Erdöl, Wasserstoff und jeder anderen Verbindung, erhält," erklärt Martin Olazar, Projektleiter und Professor der Abteilung Chemietechnik. Der von dieser Forschungsgruppe entwickelte und patentierte Reaktor, der konische Reaktor in der Versorgungsbasis, eignet sich sehr gut für diesen Prozess, da er für die Behandlung von unregelmäßigen und anhaftenden Materialien geeignet ist - Biomasse ist ein sehr unregelmäßiges Material, und es ist schwierig, sie unter Verwendung konventioneller Technologien zu behandeln.
Künstliche neuronale Netze zur Bestimmung des Bruttoheizwerts
Bei der Gestaltung des Prozesses der Gewinnung von Bioöl aus Biomasse sind bestimmte Variablen zu bestimmen: Welche Temperatur wird erreicht, wie wird diese Temperatur erreicht, wie viel Brennstoff (in diesem Fall wie viel Biomasse) verbrannt werden muss usw. Der Bruttoheizwert ist ein Schlüsselparameter bei der Bestimmung all dieser Daten: Es handelt sich um die Wärme (Energie), die durch das Verbrennen einer bestimmten Brennstoffmenge freigesetzt wird. Dieser Parameter ist für die Analyse, die Gestaltung und die Verbesserung von Systemen zur Pyrolyse, Vergasung und Verbrennung von Biomasse von entscheidender Bedeutung. Die in der Literatur vorhandenen Korrelationen ergeben je nach Art der Biomasse und ihrer Merkmale sehr unterschiedliche Ergebnisse. Die Forscher der Gruppe schlagen daher vor, künstliche neuronale Netze zu nutzen, um sie zu schätzen; sie haben experimentell bewiesen, daß das System sehr gute Ergebnisse bringt, und sie haben sie in einem Artikel veröffentlicht, der kürzlich in der wissenschaftlichen Zeitschrift Fuel veröffentlicht wurde.
Künstliche neuronale Netze sind Computermodelle, die auf dem Betrieb biologischer neuronaler Netze basieren, durch die Input- und Output-Datenbanken korreliert werden. Die Forscher haben das System sowohl durch bibliographische Daten als auch durch ihre eigenen Forschungsergebnisse versorgt und haben festgestellt, dass sie im Vergleich zu den begrenzten Korrelationen in der Literatur in sehr kurzer Zeit sehr zuverlässige Ergebnisse erzielen. "Diese neuronalen Netze müssen kontinuierlich versorgt werden," erklärt Olazar, "da sich die Ergebnisse im Zuge der Einführung größerer Kasuistiken verbessern." "Durch eine einfache Analyse der Zusammensetzung und durch die Einführung einiger gängiger Daten (z.B. Dichte und Feuchtigkeit) bietet uns das neuronale Netz den Bruttoheizwert der Biomasse, über die wir verfügen - erklärt er -, und so können wir die für unser Design erforderlichen Berechnungen leichter in Gang setzen." "Dies ist eines der Glieder der Kette des Prozesses der Gewinnung von synthetischem Erdöl auf der Grundlage unserer Technologie, und es ist ein sehr nützliches Glied," so Olazar abschließend.
Weitere Informationen
Die Forschungsgruppe Catalytic Processes for Waste Valorisation an der Fakultät für Wissenschaft und Technologie der UPV/EHU ist zuständig für Chemietechnik und besteht aus 50 Professoren und Forschern. Martin Olazar ist führend in der Untergruppe Design und Anwendungen von erneuerbaren Reaktoren, Doktor und Professor für Chemietechnik.
Bibliographische Referenz
I. Estiati, F. B. Freire, J. T. Freire, R. Aguado, M. Olazar. 'Fitting performance of artificial neural networks and empirical correlations to estimate higher heating values of biomass'. Fuel. vol. 180, 15 September 2016, Pages 377–383. DOI: doi:10.1016/j.fuel.2016.04.051.
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UPV/EHU
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