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猪粪成分分析与热值模型的构建

作　者: 晏红梅
导　师: 谭鹤群
学　校: 华中农业大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: 猪粪工业成分元素近红外光谱预测模型
分类号: X713
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

我国是一个农业大国,畜禽养殖业在我国国民经济体系中占有重要的地位。随着养殖业的迅速发展,畜禽粪便的产量也迅速增加,大量集中的畜禽粪便给环境保护工作带来了很大的压力。畜禽粪便的传统处理方式是用作饲料或者肥料,近年来关于畜禽粪便的能源化利用研究越来越多。科学合理地利用这些生物质能源的前提就是必须预知它的主要成分和热值与这些成分的关系。本文以生猪粪便为研究对象,对其工业成分、NCHSO元素成分、高低位热值进行分析,探讨了基于NCHSO含量预测猪粪热值和基于近红外光谱分析猪粪成分的快速预测的可行性,并建立的相应的预测模型。本文的主要研究内容与结论有以下几点：(1)为了对猪粪制备样的工业成分(包括水分、灰分、挥发分、固定碳)、元素成分(包括N、C、H、S、O)、热值含量(高位热值、低位热值)进行分析,试验选用湖北省内不同地区采集的136个猪粪样本,测得猪粪灰分含量的平均值高达22.12%,要远远高于麦秸(8.90%)和松木(0.40%)；挥发分含量的平均值为62.92%,与麦秸(67.36%)和松木(76.60%)接近；固定碳含量平均值为8.63%,低于麦秸(19.35%)和松木(17.00%)。五种元素的含量分别为：氮0.808%-4.238%,碳25.072%-47.158%,氢3.650%-10.388%,硫0.280%-0.986%,氧16.182%-40.015%。高位热值的平均值为15849.21J/g,略低于麦秸和普通煤,但是有的可以达到普通煤的2／3,具有较高的热值。(2)为了探讨利用猪粪元素含量(N、C、H、S、O)预测热值的可行性,试验测定了105个猪粪样本的元素含量和高位热值含量,利用多元逐步回归分析法建立预测模型。试验结果表明利用N、C、H、S、O五种元素能够很好的预测猪粪的热值,所建立的回归方程相关系数达到0.969,在显著性水平0.05下,对应的p均小于0.05,即各回归系数都具有显著性。(3)为了研究利用利用近红外光谱(NIRS)技术快速预测猪粪制备样主要元素成分含量的可行性,试验利用傅立叶变换近红外光谱仪,对所采集的136份样本进行光谱扫描,光谱波数范围在8000cm-1-4000cm-1。以偏最小二乘法为理论基础,建立生猪粪成分含量的近红外定标模型。试验结果表明近红外光谱技术只能够粗略地预测猪粪C元素含量；对于N和H元素的定标效果较好,预测效果不理想；对于S和O两种元素则不能进行近红外快速预测。

全文目录

目录  4-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
第一章绪论  9-18
  1.1 课题的提出  9-12
    1.1.1 课题背景  9-10
    1.1.2 畜禽粪便的利用途径  10-11
    1.1.3 课题研究的意义  11-12
  1.2 国内外研究概况  12-16
    1.2.1 生物质成分分析的国内外研究现状  12-13
    1.2.2 生物质热值模型的国内外研究现状  13-15
    1.2.3 生物质近红外分析的国内外研究现状  15-16
  1.3 本课题的研究内容和技术路线  16-18
    1.3.1 课题研究内容  16-17
    1.3.2 本文研究技术路线  17-18
第二章猪粪的成分分析  18-27
  2.1 引言  18
  2.2 材料与方法  18-24
    2.2.1 试验材料  18-19
    2.2.2 试验仪器  19
    2.2.3 试验方法  19-24
  2.3 结果与分析  24-26
    2.3.1 猪粪的工业分析  24-25
    2.3.2 猪粪的NCHSO元素分析  25
    2.3.3 猪粪的热值分析  25-26
  2.4 小结  26-27
第三章基于NCHSO含量的猪粪热值预测模型  27-37
  3.1 引言  27
  3.2 实验材料  27
  3.3 建模方法  27
  3.4 模型的构建  27-33
    3.4.1 猪粪中的NCHSO含量与热值简单相关分析  27-30
    3.4.2 猪粪中的NCHSO含量与热值偏相关分析  30-31
    3.4.3 猪粪热值的预测模型  31-33
  3.5 模型的验证  33-36
    3.5.1 预测模型与实测值比较  33-34
    3.5.2 经验热值预测模型的概述  34-35
    3.5.3 预测模型与经验模型比较  35-36
  3.6 小结  36-37
第四章基于近红外光谱分析的猪粪成分快速测定  37-53
  4.1 引言  37
  4.2 材料与方法  37-38
    4.2.1 试验样品  37
    4.2.2 近红外光谱分析仪  37-38
    4.2.3 样本的近红外光谱扫描  38
    4.2.4 样本的NCHSO元素含量的测定  38
    4.2.5 光谱预处理和校正模型的建立  38
  4.3 结果与分析  38-52
    4.3.1 猪粪制备样的近红外光谱  38-40
    4.3.2 元素含量结果分析  40
    4.3.3 猪粪样本异常值的剔除  40-43
    4.3.4 散射校正方法的选择  43-44
    4.3.5 数学处理方法选择  44-46
    4.3.6 最佳主因子数的确定  46-48
    4.3.7 校正模型的建立及验证  48-52
  4.4 小结  52-53
第五章结论与建议  53-55
  5.1 结论  53-54
  5.2 建议  54-55
参考文献  55-60
致谢  60

猪粪成分分析与热值模型的构建

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