41、膜技术用于沼气升级为生物甲烷的技术经济分析

膜技术用于沼气升级为生物甲烷的技术经济分析

1. 生物甲烷概述

生物甲烷是沼气经过升级处理后得到的产物,可用于所有天然气适用的场景。人们对生物甲烷的兴趣源于其能在很大程度上缓解对进口燃料的依赖,保障燃料供应和价格的稳定,增强国家安全并促进经济发展。与汽油燃料汽车相比,生物甲烷燃料汽车的二氧化碳排放量大约减少 20 - 25%,这是因为甲烷(CH₄)的碳氢比约比汽油低 52%。虽然液体燃料的能量密度比气体燃料高,但通过压缩生物甲烷(CBG)可以部分弥补这一劣势。

要实施一个经济可行的生物甲烷项目,需要考虑以下关键因素:
1. 产品市场
2. 有机废物的可用性及收集策略
3. 升级工厂的选址
4. 升级技术
5. 产品运输/分销网络
6. 财务模型与融资
7. 许可证
8. 监管框架

在南非,产品运输/分销网络、财务模型、许可证和监管框架是生物甲烷作为车辆燃料推广的主要障碍。尽管面临挑战,南非政府仍热衷于开发生物甲烷作为车辆燃料的可能性,以减少碳足迹并为其运输部门提供替代燃料来源。

2. 沼气升级技术

2.1 膜技术用于沼气升级

膜分离过程是通过半透膜将含有两种或更多物质的进料混合物分离,穿过膜的物质称为渗透物,未穿过的称为截留物。多种膜材料能够分离二氧化碳(CO₂)和甲烷(CH₄),聚合物和无机材料均可使用。但在工业规模的气体分离中,由于聚合物膜材料的制造成本低于无机材料,因此仅使用聚合物膜材料。

工业上通常需要较大的膜面积来应用膜技术。中空纤维膜因其高填充密度、低投资和运营成本而在工业中常用,但使用时需要进行预处理

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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