基于曲面响应法的微藻水热液化工艺优化研究--毕业设计论文.docx
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1、基于曲面响应法的微藻水热液化工艺优化研究基于曲面响应法的微藻水热液化工艺优化研究摘要:本文采用高蛋白、低脂肪含量的螺旋藻为研究对象,从液料比、反应温度、保温时间三因素对水热液化反应制备生物油的优化工艺进行研究。通过正交二次回归通用旋转组合设计试验,在模型的自身检验显著情况下,利用曲面响应法对生物油产量进行分析和预测,得到优化后的最优工艺参数,能为其工业化生产提供重要的参考。关键词:螺旋藻 水热液化 生物油 曲面响应法 旋转组合设计1 引言目前,微藻作为生产生物油的原料之一而备受学术界和工业界的关注。利用微藻制备生物油较其他生物质有几大优点:包括生长速度快、含脂量高以及能够吸收二氧化碳。同时,其
2、养殖不占用耕地、可以低品农作物土地或者海水中进行,并且和食物供应没有冲突。生物质制取生物油主要有两种方式:热解和水热液化。热解是生物质在中高温(350-700 oC)下隔绝氧气的热化学分解。热解需对原料进行干燥预处理,这使得耗能增加、处理周期大大加长,尤其是对于自然状态时湿态的生物质。HTL是生物质在高温(200-370 oC)及高压(2-20MPa)水中加或不加催化剂的反应。HTL无需脱水或者干燥预处理过程,因此非常适合处理大含水量生物质。但HTL需要考虑的是高压下设备的高制造成本问题。当水在其饱和蒸汽曲线上加热时,其压力取决于温度。为降低其操作压力,反应温度也应该降低,但过低的温度又使得生
3、物油产率较低难以满足经济性要求。因此,在水热液化反应机理仍不明晰的情况下,通过试验设计,找寻合适的反应条件参数,使工艺达到产油率最高条件下压力最小,反应时间最短等,成为研究微藻为热液化的一大重点。2 曲面响应法原理2.1 响应曲面试验优化理论响应曲面方法(Response surface methodology,RSM)是数学方法和统计方法结合的产物,是用来对所研究的响应值受多个变量影响的问题进行建模和分析的,其最终目的是优化该响应值。该方法最早由统计学家Box和Wilson提出,应用系统的方式进行实验并取得所希望的响应值和因素水平,达到优化或预测响应变量目的,进而提高或改进过程或产品的性能。
4、随着其本身的发展,1966年以后其理论模式和研究基本完善,并延伸到探究响应曲面设计、模型的稳健性方面。因曲面响应方法理论较成熟,方法比较简单易懂,目前在农业、电子、机械、医药、化学工业和工业流程改进等方面有着广泛的研究和应用。RSM包括一系列的方法:(1)釆用试验设计方法确定一系列的试验,这些试验可以得到研究的响应对象足够而可信的测量值;(2)通过对假设的模型参数进行适当的检验,决定能够最好拟合(1)中试验设计得到的数据的数学模型;(确定能够得到最大响应值的最优的试验参数。如果发现最佳值,或响应值超出了实验数据来源,那么响应面方法的目的至少可以是获得对整个系统更好地理解。当测量的感兴趣的响应的
5、行为被一定的规律制约,这些规律可以确定响应和一系列实验因素之间的关系,则能够确定各因素的最佳条件(水平)来优化所需的输出。以下是关于响应曲面分析重要的几个方面:1) 因素因素是反应条件或输入变量,其值可以通过实验控制。假如其中一个因素改变,响应值也会随之改变。研究中具体的因素水平在实验中可以被固定或控制。因素及其水平分别表示为。2) 响应值响应值是可以被定量测得的值,该值假定会被因素的水平改变所影响。对应于因子水平的任何特定组合,并在不存在任何形式的实验误差时响应的真实值表示为。由于实验误差来源多样,包括如生产设备,检测设备,操作人员,以及没有包括在实验因素中的因素引起的非随机误差等,因此,在
6、涉及测量的所有实验中均有实验误差的存在,实际观察到的或测量到的的任何因子水平特定组合的响应值与不相同,从而真实值被记为,其中,Y表示的响应的测量值和表示实验误差。3) 响应函数当真实的响应值依赖于k个因素不同水平,存在的函数,给定的因素水平组合响应值可以表示为函数被称为真实响应函数,并假定为的连续函数。4) 用多项式表示响应曲面假设函数是对单个因素的函数。如果是一个连续、光滑的函数,则可以用任意点如进行泰勒级数展开来表示:式中,和、分别是关于在处求值的一阶和二阶导数。泰勒展开式简化为多项式形式:其中,和分别为0次项、一次项和二次项。对于两个因子,用多项式表示因子不同水平如公式所示:5) 等高线
7、表示响应曲面绘制等高线可以帮助三维响应曲面形状的可视化。在等高线图中,某一恒响应值的直线或曲线在曲线图或平面图上表示出来,其坐标轴代表因子水平。这些线被称为曲面的等高线。每一条等高线代表特定的值,可以体现各因子不同水平平面之上的曲面高度。几何学上,每个等高线是响应面到另一个平面上的投影,这个平面是曲面的横截面且平行于平面。在响应曲面设计分析中,为了寻求最优的工艺参数,一般是通过利用相关的试验设计方法,在此基础上进行试验之后得到响应的数据,最后通过计算得到多元二次回归方程用以拟合因素与响应值之间的函数关系。响应曲面方法的适用范围:确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;因素个数为2-7个,一般不超过
8、4个;所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域;基于二水平的全因子正交试验。响应曲面方法优化的一般步骧为:(1)根据试验的目的确定试验要研究的因素及水平值、响应因素,(2)创建“中心复合”设计;(3)确定试验运行顺序;(4)进行试验并收集数据;(5)分析试验数据;(6)优化因素的设置水平。2.2 实验设计主要的响应曲面试验的设计方法有中心复合试验设计(Central composite design,CCD)、Box-Behnken试验设计、试验设计。针对本实验一般采用CCD设计。(1)二次回归数学模型当有p个变量时,二次回归方程的一般形式为:要获得上述包含p个变量的二次回归方程式,需要
9、确定个系数,因而试验次数至少不低于q;同时,为计算出二次回归方程系数,每个变量至少要取3个水平。(2)组合设计组合设计一般是在一次回归设计的试验点的基础上,再增加特定的一些试验点,把它们组合起来形成试验方案,有现成的试验表供选择用。一般来说p个因素的组合设计的n个试验点都是由三部分组合而成:其中,为立方点(蓝点,1水平)数,为二水平全因素试验的试验次数,也是试验全事实所需要的试验次数。对于多因素(),可采用部分实施计划,即(1/2次实施),或(1/4次实施)等;为p个坐标轴上的绿点(水平)数,这些点称为星点,这些点与中心点距离r称为星号臂,根据正交性的要求求出,可据设计表求出;是各因素都取零水
10、平(0水平)的中心点(黑点)试验的重复次数。如图2.1(a),(b),分别给出二、三因素各水平点分布情况。图2.1 2,3个变量的复合中心设计(3)二次回归通用旋转组合试验设计旋转性是指试验因素空间中于试验中心距离相等的球面上各处理组合的预测值的方差具有几乎相等的特性,具有这种性质的回归设计称为回归旋转设计。其意义在于可以直接比较各处理组合预测值的好坏,从而找出预测值相对优良的试验条件。二次回归正交旋转设计能保证回归预测值的方差在球心为原点的一个球面上相等,这是对回归方程精度的一个很大的改进。如果一个回归设计能使回归预测值的方差在球心为原点半径为的球内为一个常数,则称这个回归设计为通用旋转设计
11、。二次回归通用旋转组合设计是通过组合设计来实现的。它和二次回归旋转设计一样,n个试验点由三类试验点组合而成:其中p为自变量数量,对应已经选定,故调整来满足旋转性要求,表2.1给出了二次回归通用给旋转设计的有关参数:表2.1 二次回归通用给旋转设计的有关参数(4)中心复合试验设计二次通用旋转回归试验设计属于中心复合试验设计中的一种。因此,本研究结合二次通用旋转回归试验设计和响应曲面优化方法进行试验设计和参数优化。中心复合试验比试验设计能更好的拟合响应曲面。2.3 重复试验的方差分析与检验在二次通用旋转组合设计中,由于常数项与平方项回归系数间存在着相关性,所以说通用旋转组合设计牺牲了部分正交性从而
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