Energy-efficient bioenergy-based Power-to-X-to-Power systems with CO2 utilization

利用二氧化碳的节能生物能源 Power-to-X-to-Power 系统

基本信息

  • 批准号:
    22KF0080
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

2022年度では主に、ハイブリッド再生可能エネルギーシステムによる廃棄物から合成天然ガスへの高効率的なエネルギー変換に注目し、プロセス全体のプロセス設計、エネルギー・エクセルギー解析、環境分析、および経済性の検討を行った。主なプロセスとしては、熱分解,プラズマガス化,高温水蒸気電解,およびメタン化である。研究から得られた結果は:1)廃棄物の熱前処理で最も推奨される運転条件は、200 ℃、滞留時間30分(TR200-30)であり、未処理の廃棄物の場合と比較して、CH4の収率を30.74%向上させることができる、2)廃棄物の2段階熱変換の総合エネルギー効率は67.20-77.73%の範囲にあり、1段階熱変換プロセスに比べ最大26.69%の向上率を占めている、3)環境評価で得られた結果から、投資に対するエネルギーリターンの値は2.66-6.11の間で変化する、4)ごみ焼却RDFの原料のバイオマス混合率を0から50wt%まで増加させた場合、総合エネルギー効率が77.73から73.21%に低下するが、投資に対するエネルギーリターンが3.94から4.66に増加し、合成天然ガスの生産の炭素集約度が16.19%減少した。また、変換技術をガス化からケミカルルーピングに変更することで、同時にCO2が分離され、よりクリーンかつ高効率なエネルギー変換システムが得られる。2022年度では、ケミカルルーピングの性能向上に注目し、特に還元反応炉でのCO2再循環・再利用について検討を行った。結果としては、CO2を再循環することで、Boudouard反応により、全体的に還元反応が向上された。行われた研究から、2編の学術論文が執筆され、それぞれWaste Management誌およびJournal of Environmental Chemical Engineering誌に公開されている。
在2022财年,我们将主要关注使用混合可再生能源系统从废物到合成天然气的高效能源转换,并将重点关注我所做的整个过程的工艺设计、能源/火用分析、环境分析和经济考虑。它。主要过程有热解、等离子体气化、高温蒸汽电解、甲烷化等。研究结果为: 1) 最推荐的废物热预处理操作条件为 200 ℃,停留时间30 min(TR200-30),与未经处理的废物相比,可提高CH4收率30.74%;2)废物综合两步热转化,能量效率在67.20-范围内; 77.73%,比一步热转化工艺提高了26.69%。 3) 环境评价结​​果表明,投资回报率为能源回报值在2.66-6.11之间变化。4)当垃圾焚烧RDF原料的生物质配比从0wt%增加到50wt%时,综合能源效率从77.73%下降到73.21%;由3.94提高到4.66,合成天然气生产碳强度下降16.19%。此外,通过将转换技术从气化改为化学循环,二氧化碳将同时被分离,从而形成更清洁、更高效的能源转换系统。 2022 财年,我们专注于提高化学循环的性能,特别是研究了还原反应器中的二氧化碳再循环和再利用。结果,通过回收CO2,布杜反应改善了整体还原反应。该研究成果分别在《废物管理》和《环境化学工程杂志》上发表了两篇学术论文。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
CO2 utilization in chemical looping gasification and co-gasification of lignocellulosic biomass components over iron-based oxygen carriers: Thermogravimetric behavior, synergistic effect, and reduction characteristics
  • DOI:
    10.1016/j.jece.2023.109971
  • 发表时间:
    2023-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    P. Kuo;Zhuang Sun;Faruk Özdemir;M. Aziz;Wei Wu
  • 通讯作者:
    P. Kuo;Zhuang Sun;Faruk Özdemir;M. Aziz;Wei Wu
Prediction of CO?NO <sub> <i>x</i> </sub> Emissions from a Natural Gas Power Plant Using Proper Machine Learning Models
使用适当的机器学习模型预测天然气发电厂的 CO?NO <sub> <i>x</i> </sub> 排放量
  • DOI:
    10.1002/ente.202300041
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Wu Wei;Lin Yan-Ting;Liao Po-Hsuan;Aziz Muhammad;Kuo Po-Chih
  • 通讯作者:
    Kuo Po-Chih
Government Engineering College(インド)
政府工程学院(印度)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
華東理工大学(中国)
华东理工大学(中国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Delft University of Technology(オランダ)
代尔夫特理工大学(荷兰)
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