丁 寧 李海濤,2 閆 安 劉平義 韓魯佳 魏文軍
(1.中國農業大學工學院, 北京 100083; 2.中國農業大學現代農業裝備優化設計北京市重點實驗室, 北京 100083)
中國農作物秸稈產量大,分布廣泛,是優質的生物質資源,但由于收獲后的秸稈形狀尺寸不規則、堆積密度低,難以直接處理、運輸、儲存和利用[1-4]。因此秸稈資源高效利用的關鍵是依靠生物質致密成型技術減小體積、提高密度,其中機械壓實是最有效的方法[5-6]。
當前,生物質致密技術研究主要集中于打捆技術及模輥式成型技術。其中打捆技術主要分為方捆式、圓捆式。馬春曉[7]、戚得眾等[8]對打捆機撿拾器進行了優化設計與研究。付乾坤等[9]、GUERRIERI等[10]在不同工況下進行了試驗,對方捆打捆機除土去雜能力等進行了優化試驗研究。王德福等[11]、李葉龍等[12]、雷軍樂等[13]分別對鋼輥式圓捆機捆繩機構、輥盤式卷捆機構及旋轉草芯形成因素等進行了優化研究,但打捆技術普遍存在工作模式復雜、打捆密度低等問題,圓捆打捆機還存在作業過程不連續、圓捆密度不均勻等缺點。模輥式成型技術主要分為平模、環模及對輥式。胡運龍[14]對平模成型機壓輥進行了優化試驗研究。陳樹人等[15]、叢宏斌等[16]對環模成型機成型參數進行了優化試驗研究。寧廷州等[17]針對對輥柱塞式成型機成型參數進行了優化試驗研究,但目前模輥式成型技術普遍存在成型能耗高、關鍵部件磨損快、維修成本高等問題。為了實現秸稈連續壓縮成型,減小能耗,提升效率,筆者團隊提出一種秸稈多級連續冷輥壓成型方法,并進行了可行性相關試驗研究[18-21],目前針對此成型方法及成型機參數優化方面的研究未見報道。
本文以玉米秸稈為原料,以秸稈多級輥壓成型機為研究對象,基于Design-Expert BBD(Box-Behnken design)試驗設計方法,以物料處理工藝參數:玉米秸稈含水率、玉米秸稈破碎長度,成型機工作參數:末級輥轉速為試驗因素,以成型塊回彈率、密度和成型能耗為試驗指標,通過響應面分析研究各因素及其交互作用對試驗指標的影響規律,獲取成型機工作參數的最優變量組合,以期達到對玉米秸稈多級連續冷輥壓成型作業的最佳效果。
秸稈多級輥壓成型原理如圖1a所示:破碎后的秸稈從一端喂入,經過多級對布壓縮輥連續壓縮后從一端出料,p1~p5分別表示秸稈物料在壓縮過程中各壓縮階段所受的壓力,各級壓縮輥轉動角速度分別為ω1、ω2、ω3、ω4、ω5,轉動方向如圖所示。連續輥壓成型可提高壓縮成型生產率;壓縮輥在工作過程中與秸稈物料作用方式為滾動摩擦,同時秸稈物料為冷壓縮成型,可減少成型能耗;對稱布置壓縮輥可抵消軸向力,提高設備運行的穩定性,減小各工作部件磨損,提高整機壽命。
為了減小試驗樣機尺寸,樣機只試制后三級壓縮成型部分,前端的喂料、預壓縮部分由預壓縮裝置完成[21]。如圖1b所示,秸稈多級輥壓成型機樣機主要由喂料口、一級壓縮輥、傳動系統、二級壓縮輥、三級壓縮輥、電動機、減速機、出料口等組成。
成型機主要參數如表1所示[21]。

表1 秸稈多級輥壓成型機參數Tab.1 Parameters of multi-stage roller forming machine for straw
于2020年9月在河北農樂新能源科技有限公司進行試驗。目的是通過響應面優化分析方法,探索玉米秸稈含水率、玉米秸稈破碎長度、成型機末級輥轉速對成型塊回彈率、密度和成型能耗等指標的影響規律,獲得成型參數的最優變量組合。
試驗原料為玉米秸稈,2019年10月收獲于河北省石家莊市藁城區。試驗設備與儀器主要包括秸稈多級輥壓成型機(圖1a)、預壓縮裝置、ALPHA6000E型變頻器、DAM3505N型三相電量采集模塊、OHAUS MB23型水分分析儀、ZF-C10002型電子天平、3 000 mL燒杯、塑料密封袋、噴水壺、刻度尺等。主要試驗裝置與儀器如圖2所示。
2.2.1試驗因素
(1)含水率:根據文獻[21]研究結果,同時考慮到玉米秸稈儲存平衡含水率實際要求[22],選取含水率分別為15%、20%、25%,利用OHAUS MB23型水分分析儀測量玉米秸稈初始含水率,根據初始含水率決定含水率水平確定方式,為了更接近實際情況,通過自然晾曬方式降低含水率,調高含水率時計算出加水質量,用噴水壺均勻噴灑,并在塑料密封袋中保存24 h后使用。隨機在各樣品中選取3組,通過OHAUS MB23型水分分析儀進行測量,控制調制含水率平均值與目標含水率誤差在2%以內。
(2)秸稈破碎長度:根據文獻[21]研究結果及實際情況,為了有效防止壓縮過程中漏料并節省功耗,確定物料破碎方式為揉搓破碎,破碎長度水平分別為50、80、110 mm。
(3)末級輥轉速:保壓時間越長,秸稈壓縮成型塊品質越高[23],因此,相應提高保壓時間,在保證生產率的同時,降低各級壓縮輥轉速。試驗中,末級輥轉速采用ALPHA6000E型變頻器改變電動機頻率的方式加以控制,將其頻率分別控制在30、40、50 Hz,此時成型輥轉速水平分別為0.87、1.16、1.45 r/min。
2.2.2試驗指標
試驗指標包括成型塊回彈率、密度及成型能耗,各指標具體測算方法如下。
(1)回彈率:成型機正常運行時,在成型機出口處隨機選取壓縮結束后的3組成型塊,每5 min檢測一次成型塊厚度,直到成型塊厚度不再變化時結束檢測,計算回彈率并求其平均值,計算式為
(1)
式中λ——秸稈壓縮成型塊回彈率,%
s″——回彈結束后成型塊厚度,mm
s′——壓縮結束后成型塊厚度,mm
(2)密度:成型機正常運行時,隨機選取3組回彈穩定的成型塊,對其進行邊角修剪,留取密度均勻部分進行稱量,同時測量其長、寬、高并計算體積,然后計算其密度并求平均值,計算式為
(2)
式中ρ——秸稈壓縮成型塊密度,kg/m3
m——成型塊樣品質量,kg
V——成型塊樣品體積,m3
(3)成型能耗:為了更好地表達成型過程能效轉換效率,引入成型能耗。此處的能耗為整個壓縮過程總能耗,單位為kW·h/t。成型機正常運行時,依次進行3組試驗,每組試驗時互感線圈將檢測到的電信號傳輸給DAM3505N型三相電量采集模塊,模塊通過USB-485轉換線與計算機相連,然后利用DAM-3000M(V6.130)測試系統將檢測到的瞬時功率等數據進行采集、保存,由于本次壓縮試驗非連續進行,因此在檢測瞬時功率過程中當某一階段到達相對本次試驗的最大值階段時即為所有壓縮輥共同作用時,也就是成型機正常工作時的功率,提取此階段的瞬時功率并求取平均值即為本次試驗的成型機功率,同時稱取單位時間內的秸稈壓縮成型塊質量,計算成型能耗并求其平均值,計算式為
(3)
式中N——成型能耗,kW·h/t
Q——單位時間秸稈壓縮成型質量,t/h
q——成型機正常工作時采集模塊采集數據次數
Pi——第i次采集到的成型機工作瞬時功率,kW
k——綜合系數,考慮預壓縮等過程的能耗,1.2 采用三因素三水平BBD試驗設計方法,選擇玉米秸稈含水率、破碎長度和末級輥轉速為試驗因素,以成型塊回彈率、密度及成型能耗為試驗指標,因素編碼如表2所示。 表2 試驗因素編碼Tab.2 Experimental factors and codes 采用Design-Expert 10數據分析軟件對試驗結果進行處理和分析,主要進行回歸分析和利用響應面分析法對因素間顯著交互作用影響進行分析。試驗設計與結果如表3所示,其中X1、X2、X3分別表示含水率、破碎長度和末級輥轉速編碼值;Y1、Y2、Y3分別表示成型塊回彈率、成型塊密度和成型能耗。 表3 試驗設計與結果Tab.3 Experimental design and results (4) 表4 成型塊回彈率方差分析Tab.4 Variance analysis of regression equation for rebound rate 3.1.2成型塊密度回歸模型建立與顯著性檢驗 成型塊密度方差分析結果如表5所示,由表5可知,模型F=39.16,p<0.01,表明模型回歸方程自變量和因變量之間有極顯著相關關系,失擬項p=0.108 6(大于0.05),不顯著,且該模型R2修正值為0.980 5(大于0.8),體現出回歸方程與試驗值整體上擬合程度較高,說明該模型適用于對成型塊密度進行預測。對試驗數據進行多元回歸擬合,同時剔除不顯著項后,得到成型塊密度Y2與各因素編碼值的回歸模型為 (5) 表5 成型塊密度方差分析Tab.5 Variance analysis of regression equation for density 3.1.3成型能耗回歸模型建立與顯著性檢驗 成型能耗方差分析結果如表6所示,由表6可知,模型F=72.51,p<0.01,表明模型回歸方程自變量和因變量之間有極顯著相關關系,失擬項p=0.177 2(大于0.05),不顯著,且該模型R2修正值為0.989 4(大于0.8),體現出回歸方程與試驗值整體上擬合程度較高,說明該模型適用于對成型過程能耗進行預測。對試驗數據進行多元回歸擬合,同時剔除不顯著項后,得到成型能耗Y3與各因素編碼值的回歸模型為 (6) 通過對式(4)~(6)的回歸系數分別檢驗得,各因素對成型塊回彈率貢獻率由大到小依次為末級輥轉速、破碎長度、含水率,其中破碎長度和含水率的貢獻率相差不大;各因素對成型塊密度貢獻率由大到小依次為破碎長度、末級輥轉速、含水率;各因素對成型過程能耗貢獻率由大到小依次為末級輥轉速、破碎長度、含水率。 表6 成型能耗方差分析Tab.6 Variance analysis of regression equation for forming energy consumption 通過分析軟件Design-Expert 10做出不同試驗因素交互作用下試驗指標的響應曲面,分析含水率、破碎長度、末級輥轉速之間顯著交互作用對試驗指標的影響,為成型機的優化升級提供理論參考。 3.3.1破碎長度和末級輥轉速對成型塊回彈率的影響 圖3為含水率為20%(中心水平值)時,物料破碎長度和末級輥轉速交互作用對成型塊回彈率影響的響應曲面。由圖3可知,當末級輥轉速一定,壓縮成型塊的回彈率隨著破碎長度的升高先降低后升高,說明本壓縮方法試驗的秸稈破碎長度不宜過長或者過短,物料破碎過長,秸稈喂料過程不易均勻,導致壓縮過程中秸稈物料受力不均,成型塊回彈率會變大,而物料破碎太短,不易促使秸稈物料之間的交叉纏繞粘結,成型塊回彈率也會變大;當破碎長度一定,壓縮成型塊的回彈率隨著末級輥轉速的升高而升高,因為越長的壓縮作業時間越能促進秸稈物料之間的交叉鉚固和粘結,進而降低回彈率,前期的試驗已驗證此現象;因此當含水率為中心水平值20%時,破碎長度在65~96 mm之間,末級輥轉速在0.87~1.00 r/min之間,本試驗可以得到相對較小的回彈率。 3.3.2含水率和末級輥轉速對成型能耗的影響 圖4為破碎長度為80 mm(中心水平值)時,物料含水率和末級輥轉速交互作用對成型能耗影響的響應曲面。由圖可知,當末級輥轉速一定,含水率在15%~20%之間時,成型能耗變化不大,而當含水率在20%~25%之間時,成型能耗隨著含水率的升高而降低,說明含水率在某一階段的升高可以減小秸稈物料之間的摩擦力,起到潤滑劑的作用,輔助秸稈物料在壓力作用下相互填充和嵌合,使得秸稈物料更容易被壓縮成型[25];當含水率一定,壓縮過程能耗隨著末級輥轉速的增加而降低,說明即使末級輥轉速增加會使電機功率增加,但此時成型機的生產率也會有很大程度的提升,最終會導致成型能耗降低;因此當破碎長度為中心水平值80 mm時,含水率在18.2%~25%之間,末級輥轉速在1.12~1.45 r/min之間,本試驗可以得到相對較小的成型能耗。 應用Design-Expert 10軟件中Optimization模塊對試驗的各參數進行優化。在前期試驗及分析的基礎上,綜合考慮各試驗指標及應用可行性,在含水率15%~25%、破碎長度50~110 mm、末級輥轉速0.87~1.45 r/min的約束條件下,設定目標函數滿足回彈率小于7.0%,密度大于350 kg/m3,成型能耗小于16.0 kW·h/t,使得滿足條件解相交于陰影區域,如圖5所示(末級輥轉速為1.07 r/min)。 由圖5可知,在末級輥轉速為1.07 r/min時,黃色區域為參數優化區域,即含水率為21.5%~25%,破碎長度為64~108 mm時,可獲得成型塊回彈率小于7.0%,密度大于350 kg/m3,成型能耗小于16.0 kW·h/t。 依據上述分析結果,為了進一步提升成型機各項性能參數,在試驗因素水平約束下,將成型塊回彈率及成型能耗的最小值、成型塊密度的最大值設定為優化目標,進行目標優化和最優參數確定,優化目標及約束條件為 (7) 對其參數進行求解,得到各項性能最優時對應的參數組合為:含水率24.26%、破碎長度73.25 mm、末級輥轉速1.07 r/min,此時成型塊回彈率為6.32%,成型塊密度為375.6 kg/m3,成型能耗為15.89 kW·h/t。 為了驗證成型塊回彈率、密度和成型能耗的回歸方程及各試驗參數優化結果的可靠性,使用最優解參數組合條件進行5組試驗,試驗材料和方法與本文正交試驗一致,分別通過回歸方程對各指標值進行預測,對5組試驗結果進行統計,將試驗值與預測值進行對比得出,成型塊回彈率、密度及成型能耗試驗值與預測值之間的誤差分別為0.4%、1.32%和1.96%,說明各指標的回歸方程的預測值與試驗值比較接近,在最優試驗組合條件下,各指標均能達到較優值。證明本試驗所建立的成型塊回彈率、密度和成型能耗回歸方程可靠,可以通過回歸方程對試驗結果進行有效預測。 (1)各因素對成型塊回彈率貢獻率大小依次為末級輥轉速、破碎長度、含水率,其中破碎長度和含水率的貢獻率相差不大;各因素對成型塊密度貢獻率大小依次為破碎長度、末級輥轉速、含水率;各因素對成型過程能耗貢獻率大小依次為末級輥轉速、破碎長度、含水率。 (2)當末級輥轉速為1.07 r/min,含水率為21.5%~25%,破碎長度為64~108 mm時,本試驗可獲得玉米秸稈成型塊回彈率小于7.0%,密度大于350 kg/m3,成型能耗小于16.0 kW·h/t;各項指標性能最優時對應的參數組合為:含水率24.26%、破碎長度73.25 mm、末級輥轉速1.07 r/min,此時成型塊回彈率為6.32%,成型塊密度為375.6 kg/m3,成型能耗為15.89 kW·h/t。建立的成型塊回彈率、密度和成型能耗回歸方程可以對試驗結果進行有效預測。2.3 試驗設計

3 試驗結果與分析

3.1 回歸模型建立與檢驗分析






3.2 各試驗因素對試驗指標影響程度分析

3.3 各因素交互作用對試驗指標的影響
4 參數優化與試驗驗證
4.1 參數優化
4.2 試驗驗證
5 結論