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成果库
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成果名称 秸秆人造板制造加工能耗与工艺优化控制机理的研究
成果类别 应用技术 关键词 秸秆;人造板;能耗;优化控制;制造;原料
研究起止时间 2009.01 至2011.12 成果体现形式 新技术 成果体现形式(基础理论类)
成果属性 国内技术二次开发 成果所处阶段 中期阶段 技术水平 未评价
研究形式 独立研究 学科分类1 220.55 学科分类2
中图分类号1 TS653 中图分类号2 所属高新技术类别 新能源与高效节能
应用行业 制造业
成果简介 近年来,我国已成为全球人造板工业产量增长最迅速的国家。据国家林业局的统计数据,2004年我国人造板总产量已达到5446.49万m3,其中纤维板产量为1560.46万m3,胶合板为2098.62万m3,刨花板为642.92万m3,其他人造板为1144.49万m3 (其中细木工板880.94万m3)。人造板工业的快速发展,所带来的最主要问题就是原料供应的紧张。我国的刨花板和中纤维板均以小径木、枝桠材和木材加工剩余物为主要原料,2000-2003年原料成本总体上升了30%~50%,而此期间产品的价格却维持不变,给生产企业的成本控制带来了巨大的压力。尽管很多省市和地区建设了大量速生丰产林,对人造板原料供应紧张起到一定的缓解作用,但不少省区,如山东、河北、江苏、浙江等地,原料供应问题仍十分突出。人造板行业面临着急需开辟新的原料来源、寻找替代品的问题,而农作物剩余物-秸秆这一巨大的生物质资源,为解决人造板原料供应紧张的问题另辟新径。 秸秆的主要成分与部分阔叶树材相似,且来源广泛,只要有人类的生产耕作,就有秸秆的产生,因而同样具有可持续发展和利用的特性。根据已往的研发和应用实践,以麦秸、稻草、棉花秆、亚麻屑、甘蔗渣等为原料生产人造板均取得了成功,特别是麦秸和稻草,可作为人造板的主要生产原料。据初步测算,如果将麦秸稻草产量的5%用于人造板生产,其规模即可达到每年2000万立方米,相当于2002年我国刨花板、中纤板和细木工板产量的总和。 目前我国的秸秆利用率较低,大量的秸秆被焚烧,既污染环境,又浪费了宝贵的可再生利用资源。为了充分利用这一巨大的生物质资源,政府出台了多项积极的扶持政策,设立专向基金,鼓励科研单位和企业进行新产品的研发和推广,如秸秆能源,秸秆饲料,还有秸秆还田作为肥料和秸秆作为工业原料的利用。秸秆的工业利用目前仍以造纸为主,草浆比率占整个纸浆产量的40%左右,另有少部分用于生产各种建材和人造板产品。 每年我国可以产生7亿吨的秸秆,开发利用的潜力很大,世界上被利用的秸秆等农林废弃物不足2%,我国目前秸秆的利用率为33%。我国大量的农作物剩余物-秸秆为生产秸秆人造板提供丰富的原料,而且通常由于秸秆产地集中,也为建立秸秆人造板厂提供了地理优势。 在利用农业剩余物等非木质加工制造人造板建筑材料中存在许多技术和工业生产难题,尤其是在能耗方面。如秸秆表面存在着大量的脂类物质和二氧化硅(SiO2),不利于脲醛树脂的胶合,必须要进行蒸煮取出,需要大量的热能,增加秸秆人造板的生产成本。而对建筑材料的要求也越来越高,如墙体建材的强度要求,耐潮、耐腐、耐老化和室内用建材的环保要求(有机挥发物释放量)等要求,越来越需要有一套科学的秸秆人造板工艺与性能优化控制理论来指导实践,为秸秆人造板的工业化生产奠定坚实的理论基础。 国内外研究秸秆人造板复合材料的加工,主要以大工作量的实验室实验为研究手段,以局部较少的工艺参数加以研究。由于测量技术的落后,造成工艺参数数据不够准确,实验重复率高工作量大,实验成本高,生产效率低的特点。面对能源日渐紧缺,木材资源日渐枯竭的今天,合理的优化控制工艺要求,降低人造板加工成本,节约加工产品能耗,提高秸秆人造板材料性能质量,加快新产品开发周期,适应大规模工业化生产的需要非常迫切。 本项目提出了一种较先进的全面的秸秆人造板制造优化控制策略,一种实际可行和经济合算的优化控制方案。优化控制的基本思路是,通过利用制造系统稳态模型,在线自动调整各种参数设定值,使制造系统总能耗在稳态时趋于最小。其目的是总结出科学合理的制造秸秆人造板工艺与性能优化控制理论,为秸秆人造板制造提供强有力的理论支撑。 以秸秆人造板热压过程中的节能降耗和优化工艺技术机理、提高产品质量性能为目的,在加工制造中对各部分材料的温度、压力、涂胶量等情况进行分析,确定相关工艺参数和材料性能参数,建立数据库并进行相互关系分析。确立能耗和工艺优化的复合函数关系,建立热压参数预测系统,确定合理先进的能耗和加工工艺技术。提出了基于智能的能耗预测系统,尝试应用本体、实例推理和神经网络技术从不同层次进行能耗预测的研究。经过实施,本项目技术指标已全面完成。运用全方位,多点动态测量技术,建立在线实时控制的秸秆人造板复合材料加工优化工艺与能耗系统。通过系统模型的建立,实施调控关键工艺参数,进行各种工艺试验,确定了关键工艺标准和工艺流程,提出了基于智能的能耗预测系统,实现降低能源和材料的消耗,降低了生产成本。
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