利用太阳能、沼气等可再生能源是解决中国能源危机和环境污染问题的最佳途径,并且在解决这些问题中占很大比例。沼气工程能将废弃物转化为两种主要产品,一种是气态的甲烷,另一种是沼液,其中沼液体积占总发酵物的90%以上。沼液在使用前要进行预处理,沼液的预处理技术有很多,主要包括固液分离和养分回收（如氨吹脱、膜浓缩等）,然而这些技术成本高、能耗大。沼液利用是一个成本驱动型的行业,因此,本工作旨在利用太阳能进行沼液蒸发浓缩,并在同一系统中利用秸秆吸附沼液中的养分物质,从而降低成本和能耗。本系统利用塑料温室从太阳能中积累的热量,蒸发温室内喷淋的沼液,然后通过风机将沼液蒸发产生湿空气排出温室外。残留的沼液被粉碎的秸秆吸收,以吸附其养分,用于有机肥生产。最后,针对该系统开发仿真模型。因此,本工作主要分为两个部分:计算太阳能沼液浓缩系统所在地的太阳辐射能,并根据计算结果建立系统的仿真模型;研究利用秸秆吸附沼液中养分的可行性,设计太阳能沼液浓缩系统,并开展试验研究,在此基础上开发沼液浓缩系统的仿真模型,并通过试验结果验证。在太阳能的应用中,首先需要确定水平表面接收的太阳辐射量。因此,在本工作的第一部分进行了三项研究。第一项研究利用试验所在地（武汉）的数据确定和计算武汉市和中国的太阳总辐射。由于没有可用的数据来估计水平表面上的日全球太阳辐射（DGSR）,因此,将天数作为模型的输入参数,并确定了中国各区域的通用模型。利用全国84个气象台站的长期数据,建立了以九天为单位的太阳辐射模型并进行了校准和评估DGSR。在将中国划分为五个太阳能气候带后,将每个区域的最优模型选为基于一年中某一天的模型,并在每个区域进行校准和评估。结果表明,D7模型适用于I区,D8模型适用于II区和IV区,高斯形状模型（D3模型）和四阶多项式模型（D4模型）分别适用于区域III和V,。第二项研究的重点是利用现有数据估算武汉市某水平面上的月平均DGSR,并根据估算结果提出最佳的模型方案。利用2006年至2011年的实测气象数据对7个现有模型和4个建议模型进行了校准和评价。结果表明:日照时数（N）是评价DGSR的重要参数,增加露点温度（DP）,对潮湿地区尤其是武汉有显著影响。简单的线性?ngstr?m–Prescott模型（A-P）优于复杂的Bahel模型和Ododo模型,基于最高、最低和平均的气温和露点温度的模型较差。Badescu模型仅使用云量作为关键输入参数,模拟结果最差。第三项研究旨在通过对近期预测模型的评估比较模型间差异,并根据其输入参数将模型分类为不同的组,从而全面收集中国太阳能区域分类的方法。分类后的模型组包括日照时数、温度、露点温度、降水、雾、云量、天数和不同气象参数（复杂模型）的模型组。分析了220个经验模型,对中国水平面上的DGSR进行了估算。此外,总结了文献内中国115个地点的最精确模型,并将这些模型与相应的太阳能区域带划分为上述模型组;确定了每个模型组和每个太阳能区域带的理想模型。本工作的第二部分是设计太阳能沼液蒸发浓缩系统,并进行试验研究和仿真模拟。首先,研究了利用秸秆吸附沼液中养分的可行性,探究秸秆堆积厚度（50 mm,100 mm,150 mm）,秸秆粒径（0.355 mm,0.50 mm,1.0 mm）,沼液流速（0.5 L/min,1.0 L/min,1.5 L/min）对沼液中氨氮吸附率的影响。结果表明,随着秸秆堆积厚度和沼液流速的增加,秸秆对氨氮的吸收效率逐渐提高。当秸秆堆积厚度为单层时,小粒径的秸秆可达到最佳的吸附性能,即吸附46%的氨氮和42%以上的总磷。最佳的工艺条件是:沼液流速0.5 L/min、秸秆厚度150 mm、秸秆粒径0.355 mm。使用3层的秸秆可以提高氨氮去除效率达92%以上。因此,秸秆可以用于吸附沼液中的养分,并与太阳能系统相结合,对沼液进行浓缩,研究结果如下。太阳能沼液浓缩系统由塑料温室和沼液喷雾系统组成。温室积累的热量可以提高空气的温度,从而提高其载湿能力。然后,使用风机将携带有从沼液中分离的水的湿空气转移到温室外部。试验采用沼液流量为22.64×10-6 m3/s和26.70×10-6 m3/s,进、出口风速分别为1.0 m/s和4.5 m/s。太阳辐射越高,温室吸收的热量越多,一方面能提高温室内空气温度,另一方面可以提高秸秆温度。第一天的太阳辐射和温室表面温度分别为531 W/m2～1526 W/m2和27.7°C～44.6°C。当沼液流速为26.70×10-6 m3/s时,室内空气温度为24°C～32.8℃,此时环境温度为23.5°C～28°C,进、出口空气绝对湿度分别为0.0844 kg/m3～0.1291 kg/m3和0.1210 kg/m3～0.1862 kg/m3,沼液浓缩效率为36.97%～98.90%,平均值为63.95%。第二天太阳辐射和温室表面温度分别为191W/m2～381 W/m2和26.0°C～29.4°C。由于太阳辐射较低,温室表面温度的上升幅度不超过环境温度（24.5°C～25.7°C）。当沼液流速为22.64×10-6 m3/s时,温室内空气温度在24.5°C～26.3°C范围内,进、出口空气绝对湿度分别为0.1028～0.1383 kg/m3和0.1480kg/m3～0.180 kg/m3。沼液浓缩效率为25.67%～60.02%,平均值为41.43%。在试验过程中,收集和测量了进入系统的沼液以及秸秆吸附后的渗滤液,从而测量沼液的浓缩效率。需要说明的是,试验时忽略了开始一段时间内秸秆吸收的沼液量。试验结果表明,沼液浓缩率为57.39%,沼液处理能耗为4.40×10-3 k Wh/kg或沼液浓缩能耗为7.61×10-3 k Wh/kg。这些结果表明,该系统可以有效地利用太阳能对沼液进行浓缩并节约能源。最后,利用本研究的第一部分中提供的信息和模型开发太阳能沼液浓缩系统的仿真模型,并通过试验获得的结果对该模型进行了验证。结果表明,该数学模型可用于预测温室表面温度、温室内空气温度、秸秆温度、空气绝对湿度,并根据均方根误差、相对均方根误差、标准误差和相对百分比误差等对其进行可接受的精度范围预测。此外,对室内空气温度、温室表面温度、秸秆温度和空气绝对湿度的预测值与实测值进行了比较。当沼液流速为26.70×10-6 m3/s和22.64×10-6 m3/s时,温室表面的预测温度接近于测量温度,平均相对百分比误差（E）、标准误差（SE）和均方根误差（RMSE）分别为16.43%和8.47%、6.5360°C和0.0440°C、0.0996°C和2.480°C。此外,相对均方根误差（r RMSE）小于20%（18.03%和8.83%）,这表示模型具有良好的精度。温室内部空气温度预测值与测量值接近,其r RMSE值分别为5.58%和1.04%（<10%）。而秸秆的预测温度远低于实测温度,r RMSE值分别为10.90%和10.17%（<20%）。对于温室内空气绝对湿度,预测值和测量值的平均绝对值分别为9.37%和9.17%,RMSE值分别为0.0112kg/m3和0.0117 kg/m3,SE值分别为0.171×10-3 kg/m3和0.207×1010-3 kg/m3,r RMSE分别为11.11%和10.17%（<20%）。因此,该模型能够较好地预测空气的绝对湿度。根据这些结果,所有参数的预测值接近相应的测量值,并且该模型可以精确地使用百分比来预测。该系统可有效地利用太阳能,为沼液浓缩和节约能源提供参考。