基于离散时间模型与卡尔曼滤波的废弃纸币气化机理及动力学研究

本研究针对全球大量产生的废弃纸币（高棉含量）作为生物质原料的能源化利用难题，通过建立包含蒸汽重整、水煤气变换、Boudouard和加氢气化反应的一阶线性离散时间模型，结合卡尔曼滤波算法（Kalman filter）分析流化床反应器气化动力学。结果表明蒸汽重整反应活化能最低（3.1 kJ/mol），对提升H2 和CO产率至关重要，为废弃纸币资源化提供了理论优化路径。

　　

在全球能源转型背景下，废弃纸币这类富含棉纤维的纤维素类生物质（lignocellulosic biomass）如何处理成为棘手问题。每年中央银行分拣机淘汰的"寿终正寝"纸币（end-of-life banknotes）堆积如山，传统焚烧填埋不仅浪费资源，还加剧碳排放。而气化技术（gasification）可将这类废弃物转化为富含H₂
、CO的合成气（syngas），但反应机理复杂、动力学参数难以精准获取，制约了工业化应用。

为解决这一难题，研究人员以土耳其5里拉棉质纸币为研究对象，在流化床反应器（fluidized bed reactor）中进行空气-蒸汽混合气化实验，采集不同工况下的气体产物摩尔分数数据。为突破传统模型在复杂反应中的局限性，创新性地采用离散时间模型（discrete time model）结合卡尔曼滤波算法，首次系统解析了废弃纸币气化的四类核心反应动力学。

关键技术方法
研究团队通过流化床反应器获取不同温度、粒径和H₂
O/O₂
比下的实验数据，采用高斯曲线拟合消除停留时间分布效应，利用MATLAB编写程序实现卡尔曼滤波参数估计，计算反应速率常数、频率因子和活化能等关键动力学参数。

研究结果
1. 高斯曲线拟合
实验数据经高斯拟合后显示，气体生成起始时间虽晚于原始数据，但峰值特征高度吻合，为后续动力学分析提供了平滑基准曲线。

2. 卡尔曼滤波确定气化动力学
模型与高斯数据的平方差和在最大CO、CO₂
、H₂
、CH₄
摩尔分数工况下最小，验证了模型可靠性。蒸汽重整反应（steam reforming）因最低活化能（3.1 kJ/mol）和最大速率常数成为主导反应，显著影响H₂
和CO产率；加氢气化反应（hydrogasification）则以16.6 kJ/mol的最高活化能成为限速步骤。

3. 结论与意义
该研究通过卡尔曼滤波实现了复杂气化反应的精准建模，首次量化了废弃纸币气化各步反应的动力学参数。发现蒸汽重整反应的高效性为优化产气组成提供了关键靶点，而加氢气化反应的高能垒则提示需要针对性改进反应器设计。这种将先进算法与传统热化学转化相结合的研究范式，不仅为废弃纸币资源化开辟新路径，更为其他复杂生物质气化系统的机理研究提供了方法论参考。

论文成果发表于《Biomass and Bioenergy》，其创新性体现在三方面：一是首次建立废弃纸币气化的离散时间动力学模型；二是验证卡尔曼滤波在复杂气化反应参数估计中的优越性；三是揭示了棉纤维类生物质气化的反应优先级规律，对工业级气化装置优化具有指导价值。正如作者Hakan Kavu?tu和Emir Hüseyin ?im?ek强调的，该方法可扩展至其他纤维素废弃物处理领域，助力"碳中和"目标下生物质能的高效开发。