开发高效的生物质预处理设备和后续能源化利用系统是实现其向绿色低碳能源和化学品转化的重要保障。生物质原料的低品质,限制了其低成本大规模应用,也会导致后续利用过程和设备运行的低效性。烘焙(也称轻度热解)技术能够较大程度地提高其燃料品质,使其便于运输、仓储和后续的多样化应用。烘焙动力学特性是烘焙反应器优化设计和运行重要基础。此外,烘焙生物质的后续应用也是实现其高效利用重要保障。因此,系统地揭示生物质和污泥烘焙动力学机理和开发烘焙生物质的利用技术是至关重要的。基于此背景,本课题将全面地研究生物质和污泥变温/等温烘焙动力学机理,并探索烘焙生物质高效利用的新途径,为“全链条”式的生物质预处理和再利用提供必要的技术支持。本研究主要内容包括:变温烘焙动力学研究、定温烘焙动力学研究、神经网络模型评估生物质烘焙动力学参数和烘焙生物质与污泥联合气化特性。基于复杂反应动力学理论和热重实验,研究了生物质的变温和等温烘焙动力学特性。木质纤维素类生物质(棉花秸秆和桉树皮)和非木质纤维素生物质(污泥)均经历脱水、共存和脱挥发分三个阶段,综合考虑质量产率和能量产率,重点确定了污泥的有效烘焙温度区间。从动力学模型角度,基于Friedman方程发展了微分形式的Model-free分布式活化能模型;运用参数研究法,揭示了 Model-fitting分布式活化能模型中参数的相互作用,明确了平均活化能和指前因子存在相互补偿作用,而活化能标准偏差独立于平均活化能和指前因子。进一步结合数理统计方法,提出了一套先进的动力学参数评估方案,该方案能够同时保证模型的预测能力和获得真实的动力学参数,并将该方法成功地应用到生物质烘焙动力学中。在等温烘焙动力学方面,基于多步反应动力学机理开发了一个新的等温动力学模型,该模型不仅能够很好地预测烘焙反应过程,还可以预测反应的最终转化率。为了揭示烘焙反应过程随烘焙温度的敏感性,提出了反应程度指数的概念,并运用该指数识别出木质纤维素生物质在高烘焙温度和长烘焙时间下反应进程受温度影响较大,而污泥在低烘焙温度下受温度影响较大。此外,将广义回归神经网络模型用于同时确定热诱导固态反应动力学参数(活化能和指前因子)和机理模型识别中。将非定量化的机理模型转化为5阶0-1编码,并与活化能和指前因子共同作为神经网络模型的输出数据。不同转化率对应的反应温度为输入数据。结果发现,使用不少于3个升温速率的变温实验数据就可获得较准确的活化能、指数因子和机理模型,并运用方法较好地预测了生物质变温烘焙动力学参数和机理模型。考虑到烘焙生物质和湿污泥联合蒸汽气化具有内在协同作用,提出了污泥与烘焙生物质共蒸汽气化制备富氢合成气的方案,并运用热力学平衡模型,从理论上探究了烘焙程度、产物比例和气化温度对理论碳析出边界、碳转化率、干合成气组分和氢气产量的影响规律。发现了当气化温度大于900K时,烘焙程度对最大氢气产率影响不大,但最大氢气产率所对应的污泥掺混比例变大。从系统设计的角度,提出了烘焙生物质和污泥自供热式干燥-气化系统,建立了系统的理论模型,并分析了系统的能量平衡、(?)损和(?)经济性。整个系统的(?)损主要发生在干燥器、气化炉和燃烧炉中。随着气化温度的增加,各组件的燃料(输入)流和产物(输出)流的单位(?)成本均有所增加。此外,提出了基于能量品质的扩展(?)成本分配方法,该方法能够应用于物理(?)和化学(?)的耦合利用过程。利用该方法成功地计算得到了高温合成气梯级利用的单位(?)成本,且满足高品质高价的原则。本文的研究结果不仅可以为生物质烘焙反应器的设计和优化以及烘焙生物质气化利用提供基础数据和可行方案,也为复杂固态化学反应动力学发展提供理论支撑。