CC BY
13
ТЕХНОЛОГИИ И МАШИНЫ ЛЕСНОГО ДЕЛА FORESTRY TECHNOLOGIES AND MACHINES
УДК 630*864.9
DOI: https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2020.2.54
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА ПЕЛЛЕТ ИЗ ПОРАЖЁННОГО ГНИЛЬЮ
ДРЕВЕСНОГО СЫРЬЯ
Е. Н. Сидорова, Е. М. Онучин
Поволжский государственный технологический университет, Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3 E-mail: SidorovaEN@volgatech.net, OnuchinEM@volgatech.net
Представлены результаты математического моделирования технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья. Для получения качественных пеллет предлагается автоматизированное добавление технического лигнина, что позволит регулировать содержание лигнина в измельчённой смеси в пределах допустимых значений.
Ключевые слова: поражённое гнилью древесное сырьё; лигнин; пеллеты; математическая модель.
Введение. Разработка и внедрение новых методов и технологий эффективного использования неликвидной древесины, доля которой при лесозаготовках составляет не менее 25...30 %, является важной проблемой, определяющей конкурентоспособность лесопромышленных предприятий и отрасли в целом. Существенную часть неликвидной древесины (до 50 %) составляет древесина, поражённая гнилью, для переработки которой сегодня нет эффективных технологий, и она не только не приносит доходов, но и требует значительных затрат на утилизацию. В лесном фонде Российской Федерации площади лесонасаждений, ослабленных различными болезнями, достигают 100 тыс. га. Ежегод-
ные объёмы поражённой гнилью древесины, заготавливаемой при всех видах рубок, только в Республике Марий Эл составляют не менее 200 тыс. куб. м.
Поражённая гнилью древесина в настоящее время не находит применения в экономике страны, при этом она является крупнотоннажным отходом лесного комплекса. Особенно много поражённой гнилью древесины появляется при санитарных рубках значительных площадей поражённых лесонасаждений, когда на ограниченной территории может скапливаться до нескольких десятков тысяч кубических метров поражённой гнилью древесины, что очень негативно сказывается на экологической обстановке в данной местности.
© Сидорова Е. Н., Онучин Е. М., 2020.
Для цитирования: Сидорова Е. Н., Онучин Е. М. Математическое моделирование процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2020. № 2 (46). С. 54-67. DOI: https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2020.2.54
Наиболее перспективным является использование неликвидной древесины в энергетических целях как экологически нейтрального топлива. Однако поражённая гнилью древесина из-за высокой исходной влажности и гигроскопичности не может быть использована в качестве топлива в естественном состоянии ни в виде дров, ни в виде топливной щепы. Поражённая гнилью древесина имеет существенно отличающийся от здоровой древесины химический состав, что обусловлено разложением гнилостными микроорганизмами в первую очередь целлюлозы и лигнина. Недостаточное количество лигнина, который выполняет роль связующего вещества при гранулировании, не позволяет производить из поражённой гнилью древесины топливные древесные гранулы (пеллеты), соответствующие требованиям действующих стандартов.
Недостаток лигнина в поражённой гнилью древесине может быть восполнен добавлением технического лигнина, который является отходом целлюлозно-бумажных производств и накапливается в значительных количествах (сегодня по разным оценкам его накоплено от 100 до 200 млн. тонн). Добавление технического лигнина к поражённому гнилью древесному сырью является перспективным направлением, позволяющим произвести качественные пеллеты. С учётом востребованности пеллет, обусловленной тем, что они обладают рядом преимуществ по сравнению с другими видами древесного топлива (высокие стабильность и энергоконцентрация, низкая зольность, сравнительно невысокая стоимость), их изготовление из поражённой гнилью древесины с добавлением технического лигнина позволит эффективно переработать поражённую гнилью древесину. Развитие переработки поражённой гнилью древесины в данном направлении сдерживается тем, что в настоящее время не разработаны технологические решения по производству качественного древесного топлива (пеллет) с использованием поражённого гнилью древесного сырья.
Вопросу разработки математической модели технологических процессов при производстве топливных пеллет посвящено много как теоретических, так и экспериментальных исследований [1-12]. Однако в этих моделях рассматриваются физические процессы, происходящие при использовании в качестве исходного сырья здоровой древесины. Производство пеллет из поражённой гнилью древесины имеет ряд особенностей, которые необходимо учесть при подготовке исходного сырья для получения качественного конечного продукта. Степень поражения древесины гнилью определяется с помощью метода ЯМР-анализа [13-16].
Таким образом, разработка технических и технологических решений, а также математической модели технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья, направленных на возможность производства топливных пеллет из поражённого гнилью древесного сырья, это актуальная задача, имеющая научную и практическую значимость.
Цель работы - математическое моделирование процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья, направленного на выявление качественной и количественной взаимосвязи между характеристиками древесного сырья (степенью поражения гнилью), выполняемыми технологическими операциями, параметрами используемых технических средств и показателем качества производимых пеллет.
Решаемые задачи:
1) разработка математической модели технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья;
2) разработка технических и технологических решений, направленных на формирование необходимого состава смеси поражённой гнилью древесины и технического лигнина и повышающих эффективность производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья.
Описание и формализация моделируемого технологического процесса.
Технологический процесс производства пеллет включает в себя следующие операции (рис. 1):
1) крупное дробление - древесина поступает на рубительную машину, где измельчается до размера частиц 25х25х2 мм, а затем поступает в загрузочный бункер;
2) сушка - измельчённая щепа из загрузочного бункера по транспортёру поступает в сушильный барабан, где горячим воздухом из теплогенератора высушивается до влажности 10±2 %;
3) мелкое дробление - из сушильного барабана щепа по циклону поступает на молотковую дробилку, где измельчается до частиц размером не более 5 мм, и подаётся в бункер сухого сырья;
4) гранулирование - из бункера древесное сырье поступает на пресс-гранулятор, в котором под действием высокого давления и температуры происходит прессование гранул;
5) охлаждение - для получения качественного продукта гранулы (пеллеты) после выхода из пресс-гранулятора необходимо охладить, для этого гранулы перемещаются по транспортёру в колонну охлаждения;
6) упаковка - готовая продукция упаковывается на линии упаковки.
Общее описание математической модели. Формально модель сортимента представляет собой двухмерный случайный процесс, характеризующий изменение концентрации лигнина в рассматриваемом плоском продольном срезе (рис. 2).
РуЭнтелвнал wan и на
Колонна охлаждении
Транспортер
ByiMteöÄ еенгиПиГйр
Рис. 1. Схема технологического процесса производства пеллет
Рис. 2. Изменение концентрации лигнина в плоском продольном срезе
Моделирование степени поражения гнилью древесного сырья. Поражённая гнилью древесина, поступая на пеллетное производство в виде сортиментов, отличается различной степенью поражения гнилью. При этом комлевая часть древесины может быть полностью поражена гнилью, а на высоте 6-8 м древесина уже вполне здоровая. Исследуемая в работе древесина сосны поражена сосновой губкой, а ели -корневой губкой. Эти грибы поражают корни и комлевую часть дерева на высоту 3 - 4 м, а иногда до 8-10 м. Соответственно, в перерабатываемых сортиментах выделяются области с различной степенью поражения гнилью и с различным содержанием лигнина.
Количество поражённой гнилью древесины в сортименте, степень поражения гнилью и её распределение по объёму сортимента зависят от возраста, породы, близости сортимента к комлю дерева и других факторов. В процессе моделирования было рассмотрено усреднённое распределение поражённой гнилью древесины в сортиментах различных длин, схема которого представлена на рис. 3.
1. Формирование с учётом коэффициентов корреляции общих атрибутов сортимента, в частности:
• L - длина сортимента;
• d - диаметр сортимента в комлевом срезе;
• C = ^^ - конусность сортимента;
• общая степень поражения гнилью, характеризующаяся средним содержанием лигнина;
• порода;
• расположение в стволе дерева, определяемое высотой комлевого среза сортимента в стволе дерева.
Учёт коэффициентов корреляции генерируемых атрибутов реализуется путём корректировки параметров законов распределения, генерируемых последующих случайных величин по результатам генерации предыдущих.
2. По сформированным общим атрибутам сортимента генерируется двухмерный нестационарный случайный процесс, характеризующий содержание лигнина в отдельных элементарных областях плоской модели сортимента. Размер моделируемых элементарных областей выбран исходя из размеров частиц древесины, поступающих на гранулирование, который составляет в среднем 2 мм.
3. Формирование очереди сортиментов на обработку, которое включает в себя добавление двух дополнительных атрибутов, определяющих номер сортимента в очереди и с какого конца (комлевого или вершинного) будет начинаться его обработка.
Моделирование изменения концентрации лигнина в перерабатываемой древесине в ходе технологического процесса. Изменение концентрации лигнина в перерабатываемой древесине в ходе технологического процесса изготовления пеллет происходит в результате операций дробления и перемешивания, которые осуществляются (рис. 1) в рубитель-ной машине, загрузочном бункере, сушильном барабане, циклоне, молотковой дробилке, бункере сухого сырья. В пресс-грануляторе из поступающего древесного сырья формируются пеллеты.
Рис. 3. Схема поражения гнилью сортиментов
В рассматриваемой плоской модели изменение концентрации лигнина в перерабатываемом древесном сырье может быть представлено как изменение свойств плоского потока, состоящего из отдельных элементов, концентрация лигнина в которых постоянна. При этом в рубитель-
ной машине и молотковой дробилке происходит изменение размеров этих элементов, а в остальных устройствах их перемешивание, включая перемешивание при транспортировании.
Схема трансформации плоского потока сырья представлена на рис. 4 - 7.
Рис. 4. Имитационная модель изменения содержания лигнина в сортименте
Рис. 5. Имитационная модель изменения содержания лигнина в потоке перерабатываемой
щепы в бункере-накопителе
Рис. 6. Имитационная модель изменения содержания лигнина в потоке перерабатываемой щепы
на транспортёре
Рис. 7. Имитационная модель изменения содержания лигнина в потоке перерабатываемой щепы в барабанной сушилке
Первоначально поток древесного сырья составляют отдельные сортименты в виде описанных ранее плоских моделей. В руби-тельную машину сортимент может поступить как со стороны поражённой гнилью комлевой части, так и со стороны здоровой вершины. В рубительной машине ствол дерева разделяется на новые плоские элементы различного размера, моделируемые в соответствии со статистическим распределением размеров щепы. При этом разделение исходного сортимента на частицы щепы осуществляется по границам смоделированных ранее элементарных областей.
Получаемые при моделировании измельчения сортимента плоские модели частиц щепы транспортируются в бункер-накопитель, где формируются пласты измельчённой древесины с различной степенью поражения гнилью. Моделирование образования пластов щепы в бункере-накопителе осуществляется с учётом угла естественного откоса щепы в навале путём последовательного заполнения плоской модели бункера-накопителя моделями частиц щепы с учётом их случайного расположения в вероятных областях. При моделировании для каждой поступающей в бункер частицы определялись вероятности её конечного расположения с учётом расположения ранее поступивших в бункер-накопитель частиц щепы. Конечное положение данной частицы щепы определялось путём генерации случайной величины.
По мере равномерного удаления частиц щепы из бункера транспортёром также происходит перераспределение и перемешивание отдельных элементов перерабатываемого потока древесного сырья. В сушильном барабане щепа перемещается вдоль барабана и перемешивается, поэтому на выходе к пресс-гранулятору наблюдается случайный процесс изменения концентрации лигнина в плоской модели потока перерабатываемой древесины.
Процесс измельчения в молотковой дробилке моделируется аналогично процессу измельчения в рубительной машине, при этом происходит разделение частиц щепы на элементарные области, которые не-
сколько перемешиваются при подаче в пресс-гранулятор. В пресс-грануляторе из этих элементарных областей формируются плоские модели пеллет. Для каждой модели пеллеты по содержанию лигнина в отдельных элементарных областях древесного сырья, из которых она изготовлена, рассчитывается среднее содержание лигнина, по которому оценивается, насколько она соответствует требованиям стандартов. Таким образом неравномерность содержания лигнина в исходном сырье в процессе выполнения технологических операций трансформируется в неравномерность его содержания в конечном продукте - пеллетах.
Для получения качественных пеллет необходимо содержание лигнина в исходном сырье не менее 30 %. Для этого в перерабатываемое поражённое гнилью древесное сырьё перед дроблением добавляется технический лигнин, который позволит существенно снизить количество гранул, не отвечающих требованиям стандартов по прочности и истираемости. Однако из-за высокой зольности технического лигнина увеличивается и зольность производимых пеллет. Чтобы избежать недопустимого повышения зольности пеллет, необходимо контролировать содержание лигнина в перерабатываемом древесном сырье.
В результате серии вычислительных экспериментов получены данные, характеризующие случайный процесс изменения концентрации лигнина в перерабатываемой древесине, на основе которых было выполнено обоснование технических требований к системе автоматического контроля содержания лигнина и автоматической системе добавления технического лигнина в древесную массу, поступающую в дробилку (рис. 8): X - содержание лигнина в пеллетах из поражённой гнилью древесины без добавления технического лигнина; X равн - содержание
лигнина в пеллетах из поражённой гнилью древесины с равномерным неуправляемым добавлением технического лигнина; Xупр -
содержание лигнина в пеллетах из поражённой гнилью древесины с управляемым добавлением технического лигнина.
ьлиэация случаи ¡лизвция случай
о процесса, Хравн о процесса, Хупр
некачественные -1 лигнина
Рис. 8. Изменения концентрации лигнина в перерабатываемой древесине
Прямое использование поражённой гнилью древесины в технологическом процессе приводит к выпуску до 60 % бракованной продукции, равномерное добавление перед дроблением 20 % по массе технического лигнина обеспечивает требуемую прочность и истираемость пеллет, однако при этом их зольность превышает допустимые значения.
Моделирование равномерного добавления технического лигнина в перерабатываемое поражённое гнилью древесное сырьё, которое целесообразнее всего осуществить перед дроблением, с одной стороны, позволяет существенно снизить количество получаемых гранул с недостаточным содержанием лигнина, но с другой стороны, из-за высокой зольности технического лигнина увеличивается и зольность производимых пеллет. Чтобы избежать недопустимого повышения зольности пеллет, добавление технического лигнина целесообразно производить только тогда, когда в дробилку поступает щепа из поражённой гнилью древесины с пониженным содержанием лигнина. Для реализации этого способа необходимо контролировать содержание лигнина в перерабатываемом древесном сырье.
Моделирование процесса добавления технического лигнина. Скорость истечения лигнина:
3 =
1
V2ih = cfigh
, (1)
л/1 + У
где у - коэффициент сопротивления; Н -высота бункера-накопителя; С - коэффициент скорости.
Уровень высоты лигнина в бункере -накопителе равен:
H =
5 5
— t + h5 2 B
(2)
где B =
2 тт 2
tTR 2 H
; R - радиус бун-
Н _
кера-накопителя; СЛ - коэффициент истечения лигнина; d - диаметр отверстия бункера-накопителя.
Изменение уровня лигнина в бункере - накопителе
dH = — (qj - q2 )dt, A
(3)
где д2 - масса на входе и выходе бункера-накопителя.
А Н) ™
dt
CßJlghH у\
Система управления уровнем лигнина (аналогично [12, с. 6]) включает:
1) передаточные функции многодвигательных приводов в виде апериодического звена первого порядка;
2) исполнительные механизмы (двигатели 1, 2 с параметрами скорости вращения шнека подачи лигнина и скорости вращения вентилятора подачи горячего воздуха в сушильную камеру).
В зоне рабочего участка механической характеристики осуществляется управление скоростью вращения многодвигательных приводов, т. е. передаточная функция двигателя по каналу частоты питающей сети - скорость вращения
2
5
включает произведение двух компонентов. Первый компонент описывает электромеханическую, а второй - механическую составляющие. Оба являются апериодическими звеньями первого порядка.
W = j^öeu^. w2 =- К
Тэр +1
Tp +1
(4)
где Кдвиг = 2,54; Тэр = 0,024 с; T3V = 0,07 с.
эр
КдеигК
W =
двиг (тЭр + 1)(Тр +1)'
Тиристорный преобразователь с системой импульсно-фазового управления силовыми элементами имеет передаточную функцию следующего вида:
W =
ГГТП
Кп/> TVP +1
(5)
где КПР = 1; г = 0; Ty = 0,008 с.
Рис. 9. Системы обратной связи двигателей 1,2
Моделирование автоматизированной системы управления технологическим процессом производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья.
Одной из причин, затрудняющих производство пеллет из поражённого гнилью древесного сырья с заданными свойствами, является ошибка дозирования технического лигнина, носящая случайный характер. Это связано с необходимостью быстрого и точного определения влажности древесного сырья с целью определения степени поражения древесины гнилью. Для устранения этого фактора необходимо усовершенствовать метод определения влажности древесного сырья и си-
стему управления дозированием технического лигнина.
На рис. 10 показана схема технологического процесса производства топливных пеллет из поражённого гнилью древесного сырья. Здесь вход х - содержание лигнина в перерабатываемом поражённом гнилью древесном сырье, выход у - содержание лигнина в измельчённом сырье, смешанном с техническим лигнином. Сигналы а, Ь, с обозначают ошибку регулирования, сигнал управления и управляющее воздействие привода на объект (шлюз с дозатором) соответственно.
Рис. 10. Схема системы управления производством топливных пеллет из поражённого гнилью древесного сырья: НХ) - измерительный прибор (ЯМР-анализатор); С- управляющее устройство (регулятор); R0(s) - исполнительное устройство (привод); Р^) - объект управления (шлюз с дозатором)
Для производства качественных пел-лет необходимо регулировать количество подаваемого технического лигнина. Для этого необходимо повысить качество процесса управления. Таким образом, становится актуальным создание модели контура управления приводом, внесение поправок на скорость привода, зависящую от физико-механических свойств лигнина, при изменяющейся производительности (скорости привода шлюза с дозатором).
При исследовании системы управления производством пеллет из поражённого гнилью древесного сырья рассматривается расход лигнина на входе Q2 - твх и
выходе из шлюза Q1 - твъш, который зависит от скорости дозатора а>1 и скорости приводов питателя со2.
Шлюз роторного дозатора имеет ци-линдроконическую форму. Основные параметры показаны на рис. 11.
Рис. 11. Параметры системы управления процесса объёмного дозирования лигнина
Объём шлюза равен:
V = 3 лН( Я? + Я Я2 + Я^), (6)
где Н - высота шлюза; Ях - радиус конуса шлюза, мм; Я2 - радиус цилиндра шлюза.
Объёмный расход лигнина:
V = т/
dH dt
Рлигнина ®2Q2 -®1Q1
(7)
1 R
Рлигнина (3 ф)
R + Ф H + ф) ф
где со? - скорость привода питателя; -скорость дозатора; Q2 - объёмный расход от питателя; Q1 - объёмный расход от до-
затоPа, рлигнина - плотность лигнина.
Передаточная функция уровня лигнина в шлюзе с дозатором с учётом скорости привода и физико-механических свойств лигнина:
Н(*) =
= С2 ^Рлигнина^ ~ Рлигнина^ (8) (8)
Арлигнина8
Передаточная функция для скорости приводов:
С1(8> = АР.лигнина8 * Н(8> + С ф (9)
С2(8) 1
Анализ результатов математического моделирования. Поражённая гнилью древесина содержит меньшее количество лигнина, при этом, чем больше степень поражения гнилью, тем сильнее уменьшение. Пониженное содержание лигнина, являющегося основным связующим при гранулировании, отрицательно сказывается на механической прочности и сопротивлении истиранию пеллет, являющихся нормируемыми характеристиками. Практикой установлено минимально необходимое содержание лигнина в древесном сырье для получения качественных пеллет, которое составляет 30 %.
Для получения гранул, соответствующих стандартам по прочности и истираемости, в исходное сырьё перед операцией дробления добавляется технический лигнин. Однако равномерное добавление технического лигнина в перерабатываемое поражённое гнилью древесное сырьё приводит к тому, что зольность гранул увеличивается выше допустимого значения.
Для решения проблемы с недопустимым повышением зольности гранул необходимо обеспечить систему автоматического контроля добавления технического лигнина в древесную массу, поступающую в дробилку в зависимости от степени поражения гнилью исходного сырья.
Для управления процессом дозирования поражённого гнилью сырья и лигнина с помощью среды графического программирования LabVIEW разработан программно-аппаратный комплекс (ПАК) (рис. 12). Его целью является исследование влияния периодичности времени забора образцов поражённого гнилью сырья на показатели влажности измельчённой смеси.
Рис. 12. Автоматизированная система процесса дозирования лигнина при производстве пеллет из поражённого гнилью древесного сырья
На рис. 12 зелёной линией показаны колебания количества лигнина в исходном сырье, красной - количество добавляемого лигнина; белой линией - содержание лигнина в полученной смеси.
В ходе экспериментов было установлено, что для получения качественных пеллет количество лигнина должно быть в интервале 25...30 %, т. е. необходимо производить забор проб с такой периодичностью, чтобы регулировать содержание лигнина в измельчённой смеси и его
количество не выходило за пределы данного интервала.
Измельчённая в рубительной машине поражённая гнилью древесина попадает в бункер предварительного хранения, образуя некие пласты, отличающиеся по содержанию лигнина. Затем щепа попадает в шнек, где она произвольно перемешивается три раза, например участки с длинами L1 и L2. В результате график на рис. 13 приобретает более сглаженный вид.
Рис. 13. Количество лигнина в щепе поражённой гнилью древесины до и после перемешивания шнеком
Для обеспечения необходимой влажности измельчённой смеси периодичность времени забора образцов поражённого гнилью сырья составляет не более 1 минуты. Такая периодичность позволяет регулировать содержание лигнина в измельчённой смеси, чтобы его количество не выходило за пределы данного интервала.
Выводы. Разработана математическая модель технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья.
Разработаны технические и технологические решения, направленные на формирование необходимого состава смеси поражённой гнилью древесины и технического лигнина и повышающие эффективность производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья.
Формализация технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья позволяет рассмотреть различные математические схемы динамических систем. Особую значимость из этих схем имеет обобщённый (универсальный) подход. Реализация этого подхода подразумевает применение имитационного моделирования объекта исследования.
Общая структура математической модели технологического процесса производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья позволяет установить качественную и количественную взаимосвязь между характеристиками древесного сырья (степенью поражения гнилью), конструктивно-технологическими параметрами используемых технических средств и показателем качества производимых пеллет.
Формируется плоская модель сортимента, поступающего в технологический процесс производства пеллет, количественно характеризующая степень поражения гнилью древесного сырья и отражающая пространственную неравномерность степени поражения гнилью. Набор данных, содержащихся в описанной модели, является достаточным для того, чтобы в ходе дальнейшего моделирования установить количественную взаимосвязь между характеристиками поступающего
на переработку древесного сырья и показателями качества производимых пеллет.
Разработанная модель равномерного добавления технического лигнина в перерабатываемое поражённое гнилью древесное сырьё, которое целесообразнее всего осуществить перед дроблением, с одной стороны, позволяет существенно снизить количество получаемых гранул с недостаточным содержанием лигнина, но с другой стороны, из-за высокой зольности технического лигнина увеличивается и зольность производимых пеллет. Чтобы избежать недопустимого повышения зольности пеллет, добавление технического лигнина целесообразно производить только тогда, когда в дробилку поступает щепа из поражённой гнилью древесины с пониженным содержанием лигнина. Для реализации этого способа необходимо контролировать содержание лигнина в перерабатываемом древесном сырье.
При моделировании процесса добавления технического лигнина были использованы законы механики, позволяющие определить уровень лигнина в бункере-накопителе и скорость его истечения, получена передаточная функция многодвигательных приводов, обеспечивающих подачу необходимого количества лигнина для получения качественных гранул.
При моделировании автоматизированной системы управления технологическим процессом производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья использовалось преобразование Лапласа. Были получены передаточные функции уровня лигнина в бункере-накопителе с учётом скорости привода и физико-механических свойств лигнина и скорости приводов.
Автоматизированная система управления позволит сформировать необходимый состав смеси поражённой гнилью древесины и технического лигнина и повысить эффективность производства пеллет из поражённого гнилью древесного сырья.
Автоматизированное управление процессом дозирования поражённого гнилью сырья и лигнина позволяет регулировать содержание лигнина в измельчённой смеси в пределах допустимых значений.
Список литературы
1. Jens K. Holm,Ulrik B. Henriksen, Johan E. Hustad, Lasse H. S0rensen. Toward an understanding of controlling parameters in softwood and hardwood pellets production // Energy & Fuels. 2006. 20(6). Pp. 2686-2694. DOI: 10.1021/ef0503360.
2. Jens K. Holm, Wolfgang Stelte, Dorthe Posselt, Jesper Ahrenfeldt, and Ulrik B. Henriksen. Optimization of a Multiparameter Model for Biomass Pelletization to Investigate Temperature Dependence and to Facilitate Fast Testing of Pelletization Behavior // Energy & Fuels. 2011. 25 (8). Pp. 3706-3711. DOI: 10.1021/ef2005628.
3. Niels Peter K. Nielsen, Jens Kai Holm, Claus Felby. Effect of Fiber Orientation on Compression and Frictional Properties of Sawdust Particles in Fuel Pellet Production // Energy & Fuels 2009. 23 (6). Pp. 3211-3216. DOI: 10.1021/ef800923v.
4. Cui Yang, Shi Lei, Huang Bai. Experimental Investigation on the Energy Consumption, Physical, and Thermal Properties of a Novel Pellet Fuel Made from Wood Residues with Microalgae as a Binder. Energies. 2019. 12 (18). Pp. 3425. DOI: 10.3390/en12183425.
5. Yu Wang, Yu Sun, Kai Wu. Methods to Determine the Interactions Between the Biomass and the Pellet Channel During Biomass Pelletizing Process // Waste and Biomass Valorization. 2019. 20. DOI: 10.1007/s12649-019-00755-1.
6. Thiffault, Barrette, Blanchet, Nguyen, Ad-jalle. Optimizing Quality of Wood Pellets Made of Hardwood Processing Residues // Forests. 2019. 10 (7), 607. DOI: 10.3390/f10070607.
7. Marvin Masche, Maria Puig-Arnavat, Peter A. Jensen, Jens Kai Holm, S0nnik Clausen, Jesper Ahrenfeldt, Ulrik B. Henriksen. From wood chips to pellets to milled pellets: The mechanical processing pathway of Austrian pine and European beech // Powder Technology. 2019. 350. Pp. 134-145. DOI: 10.1016/j.powtec.2019.03.002.
8. Simon Klinge Nielsen, Matthias Mand0, Andreas Brinch Rosen0rn. Review of die design and process parameters in the biomass pelleting process //
Powder Technology. 2019. DOI:
10.1016/j.powtec.2019.10.051.
9. Roberto Garcia, Maria V. Gil, Maria P. Gonzalez-Vazquez, Fernando Rubiera, Covadonga Pe-vida. Biomass Pelletization: Contribution to Renewable Power Generation Scenarios. 2019. Pp. 269-294. DOI: 10.1007/978-981-13-3768-0_9.
10. Математическая модель процесса прессования термомодифицированной древесной коры в пресс-грануляторах барабанного типа / О.Д. Мюллер, В.И. Мелехов, Н.Г. Пономарева и др. // ИВУЗ. Лесной журнал. 2017. № 2(356). С. 130 - 148. DOI: 10.17238/ issn 0536-1036.2017.2.130.
11. Математическая модель и процесс производства древесного гранулированного топлива / А.Н. Попов, В.К. Любов, О.Д.Мюллер и др. // Химия твёрдого топлива. 2016. Т. 50. № 2. С. 107-114. DOI: 10.7868/S0023117716020079.
12. Сантос Куннихан Марио Рохелио. Имитационная модель управления уровнем молотого кофе в бункере с помощью многодвигательных приводов // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». Том 7, № 1 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/98TVN115.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/98TVN115
13. Кудякова В., Чазов А. Полноценный ямр-анализ на лабораторном столе: ямр-спектрометры Spinsolve компании Magritek // Аналитика. 2017. № 2 (33). С. 80-83. DOI: 10.22184/2227-572X.2017.33.2.80.83.
14. ЯМР - и эпр-спектроскопия в гомогенном катализе / Е.П. Талзи, К.П. Брыляков, О.Ю. Лякин, и др. // Кинетика и катализ. 2015. Т. 56. № 4. С. 489-498. DOI: 10.7868/S0453881115040176.
15. John A. Weil, James R. Bolton. Electron paramagnetic resonance: elementary theory and practical applications, second edition. John Wiley & Sons, Inc. New York, 2006, 664. DOI: 10.1002/9780470084984.
16. Sergiy M. Nokhrin, John A. Weil, David F. Howarth. Magnetic resonance in systems with equivalent spin-1/2 nuclides. Part 1 // Journal of Magnetic Resonance. 2005. Т. 174. № 2. Pp. 209-218. DOI: 10.1016/jjmr.2005.02.005.
Статья поступила в редакцию 11.02.2020.
Принята к публикации 25.05.2020.
Информация об авторах
СИДОРОВА Елена Николаевна - доцент кафедры энергообеспечение предприятий, Поволжский государственный технологический университет. Область научных интересов -технологии и оборудование для малой распределенной энергетики на базе местных возобновляемых источников. Автор восьми публикаций.
ОНУЧИН Евгений Михайлович - кандидат технических наук, доцент кафедры энергообеспечение предприятий, Поволжский государственный технологический университет. Область научных интересов - технологии и оборудование для малой распределённой энергетики на базе местных возобновляемых источников. Автор 220 научных публикаций.
UDC 630*864.9
DOI: https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2020.2.54
MATHEMATICAL SIMULATION OF PELLETS PRODUCTION FROM ROT-AFFECTED WOOD RAW MATERIAL
E. N. Sidorova, E. M. Onuchin Volga State University of Technology, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000, Russian Federation E-mail: SidorovaEN@volgatech.net, OnuchinEM@volgatech.net
Keywords: rot-affected wood raw material; lignin; pellets; mathematical model.
ABSTRACT
Introduction. Development and implementation of new methods and technologies for the effective use of illiquid wood is an important issue. The most promising is the use of such wood in the production of pellets. However, it is necessary to add the technical lignin as a binder to obtain the qualitative pellets. The goal of this research is to mathematically simulate the process of pellets production from rot-affected wood raw material aimed at identifying the qualitative and quantitative relationship between characteristics of wood raw materials (degree of rot damage), technological operations performed, parameters of the technical means used, and the quality indicator of the pellets produced. Object and methods. The authors developed a mathematical model of the technological process ofproduction ofpellets from rot-affected wood raw materials and found the technical and technological solutions aimed at forming the necessary composition of the mixture of rot-affected wood and technical lignin and increasing the efficiency of production of pellets from rot-affected wood raw materials. Results and discussion. The paper presents a flat model of the changes in the concentration of lignin in the processed wood during the technological process and studies the quality of the pellets produced with the uniform addition of technical lignin which allows to obtain pellets that meet the standards for strength and abrasion. However, their ash content is higher than the required values. To solve this problem, a system of automatic control of addition of technical lignin to the wood mass, which enters a crusher, depending on the degree of rotting of the raw material was developed. Conclusion. The mathematical model of the technological process ofproduction ofpellets from rot-affected wood raw material, allowing to establish the qualitative and quantitative relationship between the degree of rotting of the raw material, technological parameters of the technical means, and the indicator of the quality of the produced pellets was developed. The automated control system will allow to create the necessary composition of a mixture of rot-affected wood and industrial lignin and increase the efficiency ofproduction ofpellets from rot-affected wood.
REFERENCES
1. Lasse H. S0rensen. Toward an understanding of controlling parameters in softwood and hardwood pellets production. Energy & Fuels. 2006. 20(6). Pp. 2686-2694. DOI: 10.1021/ef0503360.
2. Jens K. Holm, Wolfgang Stelte, Dorthe Posselt, Jesper Ahrenfeldt, and Ulrik B. Henriksen. Optimization of a Multiparameter Model for Biomass Pelletization to Investigate Temperature Dependence and to Facilitate Fast Testing of Pelletization Behavior. Energy & Fuels. 2011. 25 (8). Pp. 3706-3711. DOI: 10.1021/ef2005628.
3. Niels Peter K. Nielsen, Jens Kai Holm, Claus Felby. Effect of Fiber Orientation on Compression and Frictional Properties of Sawdust Particles in Fuel Pellet Production. Energy & Fuels. 2009. 23 (6). Pp. 3211-3216. DOI: 10.1021/ef800923v.
4. Cui Yang, Shi Lei, Huang Bai. Experimental Investigation on the Energy Consumption, Physical,
and Thermal Properties of a Novel Pellet Fuel Made from Wood Residues with Microalgae as a Binder. Energies. 2019. 12 (18). Pp. 3425. DOI: 10.3390/en12183425.
5. Yu Wang, Yu Sun, Kai Wu. Methods to Determine the Interactions Between the Biomass and the Pellet Channel During Biomass Pelletizing Process. Waste and Biomass Valorization. 2019. 20. DOI: 10.1007/s12649-019-00755-1.
6. Thiffault, Barrette, Blanchet, Nguyen, Ad-jalle. Optimizing Quality of Wood Pellets Made of Hardwood Processing Residues. Forests. 2019. 10 (7). 607. DOI: 10.3390/f10070607.
7. Marvin Masche, Maria Puig-Arnavat, Peter A. Jensen, Jens Kai Holm, S0nnik Clausen, Jesper Ahrenfeldt, Ulrik B. Henriksen. From wood chips to pellets to milled pellets: The mechanical processing pathway of Austrian pine and European beech. Pow-
der Technology. 2019. 350. 134-145. DOI: 10.1016/j.powtec.2019.03.002.
8. Simon Klinge Nielsen, Matthias Mand0, Andreas Brinch Rosen0rn. Review of die design and process parameters in the biomass pelleting process. Powder Technology. 2019. DOI: 10.1016/j.powtec.2019.10.051.
9. Roberto Garcia, Maria V. Gil, Maria P. Gonzalez-Vazquez, Fernando Rubiera, Covadonga Pevida. Biomass Pelletization: Contribution to Renewable Power Generation Scenarios. 2019. Pp. 269-294. DOI: 10.1007/978-981-13-3768-0_9.
10. Miuller O. D., Melekhov V. I., Ponomare-va N. G. et al. Matematicheskaya model' protsessa press-ovaniya termomodifitsirovannoy drevesnoy kory v press-granulyatorakh barabannogo tipa [Mathematical model of thermally-modified tree bark pressing in the drum type press-granulators]. IVUZ "Lesnoy zhurnal"[ Russian Forestry Journal]. 2017. № 2(356). Pp. 130-148. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.2.130. (In Russ.).
11. Popov A. N., Liubov V. K., Miuller O. D. et al. Matematicheskaya model' i protsess proizvodstva drevesnogo granulirovannogo topliva [Mathematical model and the process of production of wood granular fuel]. Khimiya tverdogo topliva [Chemistry of Sol-
id Fuel]. 2016. Vol. 50. No. Pp. 107-114. DOI: 10.7868/S0023117716020079. (In Russ.).
12. Santos Kunnikhan Mario Rokhelio. Imi-tatsionnaya model' upravleniya urovnem molotogo kofe v bunkere s pomoshch'yu mnogodvigatel'nykh privodov [The simulating model of level control of ground coffee in the bin using the multimotor drives]. Internet-zhurnal «NA UKOVEDENIE» [Internet-Journal "Science Studies"]. Vol. 7, No 1 (2015) URL: http://naukovedenie.ru/PDF/98TVN115.pd. DOI: 10.15862/98TVN115 (In Russ.).
13. Kudiakova V., Chazov A. Polnotsennyy yamr-analiz na laboratornom stole: yamr-spektrometry Spinsolve kompanii Magritek [Full NMR analysis in the laboratory bench: Spinsolve NMR spectrometers of Magritek company]. Analitika [Analytics]. 2017. No 2 (33). Pp. 80-83. DOI: 10.22184/2227-572X.2017.33.2.80.83. (In Russ.).
14. Talzi E.P., Brylyakov K.P., Lyakin O.Yu. et al. YaMR - i epr-spektroskopiya v gomogennom katalize [NMR - and EPR spectroscopy in the homogeneous catalysis]. Kinetika i kataliz [Kinetics and Catalysis]. 2015. Vol. 56. No 4. Pp. 489-498. DOI: 10.7868/S0453881115040176. (In Russ.).
The article was received 11.02.2020.
Accepted for publication 25.05.2020.
For eitation: Sidorova E. N., Onuchin E. M. Mathematical Simulation of Pellets Production from Rot-Affected Wood Raw Material. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. 2020. No 2 (46). Pp. 54-67. DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2827.2020.2.54
Information about the authors
Elena N. Sidorova - Associate Professor of the Chair of Power Supply for Enterprises, Volga State University of Technology. Research interests - technologies and equipment for small-scale distributed power generation based on the local renewable sources. Author of 8 publications.
Evgenii M. Onuchin - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Chair of Power Supply for Enterprises, Volga State University of Technology. Research interests - technologies and equipment for small-scale distributed power generation based on the local renewable sources. Author of 220 scientific publications.
