2023年数维杯B题思路——棉花秸秆热解的催化反应_棉秆热解的催化反应

随着全球对可再生能源需求的增加，生物质能源作为一种成熟的可再生能源受到广泛关注。棉花秸秆作为一种农业废弃物，由于富含如纤维素和木质素等生物质成分，被视为重要的生物质资源。虽然棉花秸秆的热解可以产生各种形式的可再生能源，但其热解产品的质量和产量受到诸如热解温度和催化剂等多种因素的影响。因此，研究棉花秸秆热解产品的机理和性质（附录中有名词定义），以及调查催化剂在热解过程中的机理和效果，对于棉花秸秆的高效利用和可持续发展具有重要意义。

某化学工程实验室采用模型化合物方法建立热解组合：脱硫灰与棉花秸秆和脱硫灰与模型化合物。对这些热解组合在不同混合比例下进行热解，以研究脱硫灰对棉花秸秆热解产品生成的催化机理和效果。同时，在选择模型化合物时，需要考虑它们在实验中的可控性和稳定性，以及它们对棉花秸秆热解的贡献。CE（纤维糖）和LG（木质素）是棉花秸秆中纤维素和木质素的代表性成分，可以代表棉花秸秆本身的生物质特性。通过选择这两种成分作为模型化合物，实验条件可以更细致地控制，以研究脱硫灰对不同生物质成分的目标催化效果。因此，选择CE和LG作为模型化合物是基于对棉花秸秆本身生物质组成和化学结构特性的合理判断。实验结果显示在附录1和附录2中。

脱硫灰/生物质热解实验采用固定床热解，混合比为10/100、20/100、30/100、40/100、50/100、60/100、80/100和100/100。选择这些混合比例的依据是，在这些实验条件下，平行实验的相对误差约为5％。如果选择的混合比例太小，如5/100或7/100，则相对误差将对实验结果产生显著影响，严重影响实验的探索和优化过程。如果可以使用数学模型和AI学习来预测在有限数据条件下的热解产物产量或产生量，不仅可以大大减少实验优化所需的时间，还可以准确指导热解产品分布变化趋势。

请通过数学建模完成以下问题：
(1) 根据附件I，分析每种热解组合的热解产品（焦油、水、焦炭残留物、合成气）产量与相应热解组合的混合比的关系，并解释脱硫灰作为催化剂是否在促进棉花秸秆、纤

维素和木质素的热解方面发挥了重要作用？
(2) 根据附件II，对于三种热解组合中的每一种，讨论热解组合的混合比对每组热解气体产量的影响，并通过制作相应的图像进行解释。
(3) 在相同比例脱硫灰的催化作用下，CE和LG的热解产物产量以及热解气体成分的产量是否存在显著差异？请提供理由。
(4) 我们如何建立脱硫灰对CE和LG等模型化合物的催化反应机理模型，并对反应动力学进行建模分析？
(5) 请使用数学模型或AI学习方法，在有限数据条件下对热解产品的产量或数量进行预测。

附件

附件I：三种热解组合的热解产品产量.xlsx
附件II：三种热解组合的热解气体产量.xlsx

附录

热解组合：脱硫灰-棉花秸秆；脱硫灰-CE；脱硫灰-LG。
热解产品：焦油、水、焦炭、合成气。

脱硫灰和棉花秸秆的热解气体成分：H2, CO, CO2, CH4, C2H6, C3H8, C3H6, C2H4, C4H10.
脱硫灰和CE的热解气体成分：H2、CO、CO2、CH4、C2H6。
脱硫灰和LG的热解气体成分：H2、CO、CO2、CH4、C2H6。
所有实验在相同温度下进行。