Томские ученые нашли способ сушить древесные отходы с минимальными затратами
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
В Томске 7 августа сообщили о создании математической модели, которая с точностью до 5% описывает процессы в сушильной камере для древесных отходов. Эту информацию распространила пресс-служба Томского политехнического университета (ТПУ). Разработка поможет проектировать энергоэффективное оборудование для сушки древесной биомассы. Об этом сообщает издание ТАСС.
Ученые ТПУ совместно с коллегами из Московского авиационного института провели эксперименты. Они выяснили, как толщина слоя древесной биомассы влияет на тепло- и массоперенос при обезвоживании. Результаты легли в основу модели, предназначенной для создания систем сушки в возобновляемой энергетике.
Опилки, кора и щепа считаются перспективным возобновляемым топливом: при сжигании они выделяют столько же углекислого газа, сколько дерево поглотило за время роста. Однако свежая биомасса содержит от 10% до 50% влаги, поэтому перед использованием ее необходимо сушить в крупных промышленных установках. Раньше точных математических моделей такого процесса не существовало.
Руководитель гранта Наталья Нигай пояснила, что при толщине слоя более 50 мм внутри древесины возникают сложные процессы: пар движется обратно, конденсируется и снова испаряется, слой то перегревается, то охлаждается. При слое тоньше 50 мм эффекты почти отсутствуют. Поэтому ученые предлагают сушить отходы тонким слоем — 1,25 мм — с конвейерной подачей в камеру. Это минимизирует затраты энергии на удаление влаги.
Дополнительно разработаны алгоритм идентификации модели теплопереноса в массивном слое биомассы и автономная модель, описывающая комплекс теплофизических и аэромеханических процессов в системе «внешняя среда — сушильная камера — слой». По данным вуза, модель с точностью до 5% позволяет оптимизировать параметры сушки и проектировать энергоэффективные установки. В исследовании участвовали сотрудники Инженерной школы энергетики ТПУ и МАИ. Результаты опубликованы в журнале Biomass and Bioenergy, проект поддержан грантом РНФ.
