On the Validation of a One-Dimensional Biomass Pyrolysis Model Using Uncertainty Quantification
On the Validation of a One-Dimensional Biomass Pyrolysis Model Using Uncertainty Quantification
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利用不确定性量化验证一维生物质热解模型
DOI：
10.1021/acssuschemeng.8b02493
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发表时间：
2018
影响因子：
8.4
通讯作者：
Pepiot, Perrine
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Goyal, Himanshu;Pepiot, Perrine
预测建模工具有可能加速生物质热化学转化的开发和部署。在颗粒水平上对生物质热解过程进行建模，其中化学动力学和传输过程耦合，已经取得了相当大的进展。然而，严格验证相应的模型是具有挑战性的，因为相当大的不确定性的几个生物质属性的值。为此，我们使用的不确定性量化（UQ）的原则，一个常用的一维木材热解模型的有效性进行了严格的分析。传输过程的建模参数的不确定性传播到热解模型的模拟结果。模型的预测进行了比较与几个详细的实验测量木材颗粒的热解。结果表明，在模型预测的不确定性与实验测量，特别是颗粒温度分布和气相物种的生产率的一些差异。确定实验目标的预测不能通过准确的知识的传输模型参数，并需要进一步改进的化学动力学模型。使用一个系统的优化技术也证明了选择不确定的模型参数的最佳值。
Predictive modeling tools have the potential to accelerate the development and deployment of biomass thermochemical conversion. Considerable progress has been made in the modeling of biomass pyrolysis at the particle level, where chemical kinetics and transport processes are coupled. However, rigorous validation of the corresponding models is challenging because of the considerable uncertainty in the values of several biomass properties. Toward this end, we use the principles of uncertainty quantification (UQ) for a rigorous analysis of the validity of a commonly used one-dimensional wood pyrolysis model. Uncertainty in the modeling parameters of the transport processes is propagated to the simulation results of the pyrolysis model. The model predictions are compared with several detailed experimental measurements for pyrolysis of wood particles. The results show that the uncertainty in the model predictions account for some of the discrepancies with the experimental measurements, especially for the particle temperature profiles and the gas phase species production rates. Experimental targets are identified whose predictions cannot be improved by an accurate knowledge of the transport model parameters and require further improvements in the chemical kinetics model. The use of a systematic optimization technique is also demonstrated to choose the optimal values of uncertain model parameters.
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--
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L. Villaseñor
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