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2023年数维杯国际赛B题 棉秸秆热解的催化反应(The catalytic reaction of cotton stalk pyrolysis)完整思路以及源代码分享_如何建立ce、lg等模型化合物的脱硫灰的催化反应机理模型 ,并建立反应动力学模型进

如何建立ce、lg等模型化合物的脱硫灰的催化反应机理模型 ,并建立反应动力学模型进
随着全球对可再生能源需求的不断增加,生物质能作为一种成 熟的可再生能源得到了广泛的关注。棉花秸秆作为一种农业废弃物 ,因其丰富的纤维素、木质素等生物质成分而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,但其热解产物的质量和产量受到热解温度和催化剂等多种因素的影响。 因此,研究棉秆热解产物的机理和性质(名词定义见附录),以及 催化剂在热解过程中的机理和作用,对棉秆的有效利用和可持续发 展具有重要意义。某化工实验室采用模型化合物法建立了棉秆脱硫灰和模型化合 物脱硫灰的热解组合。对不同混合比下的热解组合进行热解,研究 了脱硫灰对棉秆热解产物的催化机理和影响。同时,在选择模型化 合物时,需要考虑其在反应中的可控性和稳定性以及它们对棉茎秆热解的贡献。CE(低聚纤素糖)和LG(木质素 )是棉秆中纤维素和木质素的代表成分,可以代表棉秆本身的生物 量特性。通过选择这两种组分作为模型化合物,可以更精细地控制 实验条件,研究脱硫灰对不同生物质组分的靶向催化作用。因此, 选择CE和LG作为模型化合物是基于对棉茎本身的生物量组成和化学结构特征的合理判断。实验结果见附录1和附录2。 脱硫灰/生物质热解实验采用10/热解10/ 100、20/ 100、30/ 100、40/ 100、50/ 100、60/ 100、80/ 100、100/ 100的混合比进 行固定床热解。这种混合比的选择是基于在这些实验条件下,平行 实验的相对误差约为5%。如果选择的混合比太小,如5/ 100或7/ 100,相对误差会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。如果有可能使用一个数学模型和人工智能学习来预测在 数据有限的条件下的热解产物的产量或产量,这不仅会大大减少时 间需要进行实验优化,同时也可以提供对热解产物分布变化趋势的准确指导。
请通过数学建模,完成以下问题:

(1)对于附件一中的每个热解组合,分析热解产物(焦油、水 、焦炭渣、合成气)的收率与相应热解组合的混合比的关系,并说 明脱硫灰作为催化剂是否对促进棉秸秆、纤维素和木质素的热解有重要作用?

完整见文末附件!

为了分析热解产物(焦油、水、焦炭渣、合成气)的收率与热解组合混合比的关系,并判断脱硫灰作为催化剂是否对热解有重要作用,我们可以考虑使用多元线性回归分析的方法

假设我们有四个热解产物(Tar、Water、Char、Syngas)的收率作为响应变量,以及混合比作为自变量。我们可以将数据整理成一个矩阵形式,其中每一行表示一个实验条件,列为混合比和各个热解产物的收率。

使用多元线性回归模型来建立混合比与热解产物收率之间的关系。模型的一般形式可以表示为:

其中,Y 是热解产物的收率矩阵,X1,X2,…,Xn 是混合比矩阵,β0,β1,…,βn 是回归系数,ϵ 是误差

(2)根据附件二,对于三种热解组合中的每一种,通过制作相应 的图像,讨论了热解组合的混合比对产率的影响,并解释了每组热解气体的影响。

完整见文末附件!

主要通过可视化的方式,详情见代码。

(3)在相同比例的脱硫灰的催化作用下,CE和LG热解产物的产率 以及热解气组分的产率是否存在显著差异?请提供理由。

完整见文末附件!

要评估CE和LG热解产物产率以及热解气组分产率是否存在显著差异,可以使用统计分析方法。一种常用的方法是使用方差分析(ANOVA),它可以用于比较三个或更多组之间的平均值是否存在显著差异。下面是对CE和LG两组数据进行方差分析的数学模型:

(4)如何建立CE、LG等模型化合物的脱硫灰的催化反应机理模型 ,并建立反应动力学模型进行分析?

完整见文末附件!

(5)请使用数学模型或人工智能学习方法来制作在有限的数据条件下,对热解产物的产量或数量的预测。

完整见文末附件!

附件:

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