生物滴滤塔对沼气中硫化氢的去除效能研究

【摘要】：沼气是一种绿色的可再生资源,在能源日益短缺的今天,沼气作为一种储备能源受到越来越广泛的关注。但沼气中的硫化氢不仅对人和环境危害极大,而且对管道和各种金属仪器仪表设备等有强烈的腐蚀作用。我国环保标准也规定,对沼气进行利用时,沼气中硫化氢含量不得超过20mg/m~3。因此,沼气脱硫的研究在沼气能源回收利用中具有重要意义。其中,高效率、低污染、低能耗的生物脱硫方法成为目前研究的热点。本文利用生物滴滤塔设备进行了沼气脱硫的试验研究,确定了工艺的最佳运行参数,并基于此建立了BP神经网络模型,确定了模型的最佳结构与参数,开展了模型的仿真检验和预测控制应用,以期对沼气脱硫工艺的应用推广提供技术支持和参数指导。 通过试验最终确定陶粒为生物滴滤塔的填料,并对陶粒滴滤塔进行了硫化氢的去除试验,确定了反应器的最佳运行参数为:当进气量分别为150L/h、200L/h、250L/h、300L/h时,进口H_2S浓度宜控制在800mg/m~3、650mg/m~3、400mg/m~3、300mg/m~3以内;当进口H_2S浓度分别为100mg/m~3、300mg/m~3、500mg/m~3、700mg/m~3,900mg/m~3、1100mg/m~3时,进气量分别控制在350L/h、300L/h、200L/h、200L/h、100L/h、50L/h以内为最佳,此时对应的气体停留时间分别为7.07s、8.24s、12.37s、12.37s、24.73s、49.46s;在进口H_2S浓度分别为300mg/m~3、500mg/m~3、700mg/m~3、900mg/m~3、1100mg/m~3时,循环液的最佳喷淋量分别为1L/h、2L/h、3L/h、4L/h、6L/h;反应器的最大进口容积负荷为130g/(·h);操作温度控制在室温。在上述条件下,反应器出口处H_2S浓度均低于13.1mg/m~3, H_2S去除率均在98%以上。通过在0.05m~3/h、0.10m~3/h、0.15m~3/h、0.20m~3/h四个沼气流量下生物滴滤塔对真实沼气的脱硫试验得出,各流量下生物滴滤塔对H_2S的去除效果均很好,并选择0.15m~3/h作为滴滤塔的实际运行流量。 通过考察反应器的pH值和压降变化得到,在运行过程中,反应器的pH值在2.0~7.0之间,无需进行调节,即可达到较好的脱硫效果。在挂膜期间,反应器的压降随挂膜时间而不断增加,并最终趋于稳定;稳定运行后,反应器的压降随进气量成正比增加;在整个试验过程中,反应器的压降一直保持在相对较低的水平,无需进行停塔反冲洗。 四种硫源利用情况的试验表明,细菌对Na_2S_2O_3的利用情况最好,Na_2SO_3次之,再者是Na_2S,对单质S的利用情况最差。通过对各硫化物浓度变化规律的研究,推断在微生物作用下S~(2-)的转化过程为:S_2-→S_0→SO_3~2→SO_4~(2-)。 对生物滴滤塔去除硫化氢的过程建立了BP神经网络模型,考察了模型参数对模型训练仿真效果的影响,并确定了模型的最佳结构与参数。对最佳参数的模型进行训练和仿真检验,模型的均方误差为0.00341329,模型仿真值与对应试验值的线性相关系数R~2为0.9965。利用模型对试验结果进行预测,模型预测值与对应试验值的平均绝对误差为2.092033mg/m~3,平均相对误差为4.215287%,两者的线性相关系数R2为0.9988。试验结果表明,当试验条件在模型建立范围内时,利用模型可以对试验结果进行合理预测。利用BP神经网络模型绘制进口硫化氢浓度控制曲线和气体停留时间控制曲线,分别实现不同气体停留时间条件下进口硫化氢浓度的控制和不同进口硫化氢浓度条件下气体停留时间的控制来达到不同的处理要求,包括出口硫化氢不泄露和出口硫化氢浓度不超过20mg/m~3的环保要求。 【关键词】：沼气 硫化氢 生物滴滤塔 BP神经网络模型
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：X701.3
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-27
• 1.1 课题研究的背景9
• 1.2 传统的脱硫方法9-13
• 1.2.1 干法脱硫技术9-12
• 1.2.2 湿法脱硫技术12-13
• 1.3 生物脱硫技术13-19
• 1.3.1 生物脱硫法的基本原理13-14
• 1.3.2 常见的生物脱硫方法14-18
• 1.3.3 生物脱硫法的发展趋势18-19
• 1.4 BP 神经网络19-24
• 1.4.1 BP 神经网络的典型结构和基本流程19-20
• 1.4.2 BP 神经网络的特点20-21
• 1.4.3 BP 神经网络的缺点和改进21-23
• 1.4.4 BP 神经网络的发展趋势23-24
• 1.5 课题的来源、研究目的和意义及主要研究内容24-27
• 1.5.1 课题的来源24
• 1.5.2 课题研究的目的和意义24-25
• 1.5.3 课题的主要研究内容25-27
• 第2章 实验材料与方法27-36
• 2.1 实验材料、药剂与仪器设备27-30
• 2.1.1 实验材料27-29
• 2.1.2 实验药剂29
• 2.1.3 实验仪器设备29-30
• 2.2 试验方法30-34
• 2.2.1 生物滴滤塔反应器填料的选择试验30-31
• 2.2.2 生物滴滤塔对硫化氢的去除效能试验31-33
• 2.2.3 生物滴滤塔对沼气中硫化氢的去除效果试验33
• 2.2.4 BP 神经网络模型的建立与仿真应用33-34
• 2.3 实验指标与分析测定方法34-36
• 第3章 生物滴滤塔对硫化氢的去除效能研究36-65
• 3.1 生物滴滤塔填料的选择36-43
• 3.1.1 填料的物理性能36-37
• 3.1.2 各填料反应器的挂膜效果37-38
• 3.1.3 各填料反应器的净化效果38-41
• 3.1.4 经济性41-42
• 3.1.5 生物滴滤塔反应器填料的确定42-43
• 3.2 生物滴滤塔对硫化氢的去除效能研究43-54
• 3.2.1 生物滴滤塔去除硫化氢过程的运行参数的试验研究43-51
• 3.2.2 生物滴滤塔运行过程中的pH 值变化51-52
• 3.2.3 生物滴滤塔运行过程中的压降变化52-54
• 3.3 硫化物去除机理的试验研究54-60
• 3.3.1 对单一硫源的利用情况54-59
• 3.3.2 硫化物的转化过程59-60
• 3.4 生物滴滤塔对沼气中硫化氢的去除效果的试验研究60-62
• 3.5 本章小结62-65
• 第4章 对生物滴滤塔去除硫化氢过程的 BP 神经网络模 型的建立与仿真应用65-92
• 4.1 BP 神经网络模型的建立65-68
• 4.2 BP 神经网络模型参数的选择68-84
• 4.2.1 训练样本的获取与预处理68-73
• 4.2.2 训练函数73-78
• 4.2.3 隐含层节点数78-82
• 4.2.4 训练步数82-84
• 4.2.5 最佳网络模型结构与参数的确定84
• 4.3 BP 神经网络模型的仿真检验84-86
• 4.4 BP 神经网络模型的预测应用86-88
• 4.5 BP 神经网络模型的控制应用88-90
• 4.6 本章小结90-92
• 结论92-94
• 参考文献94-99
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果99-101
• 致谢101

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