基于TG-FTIR-GC/MS与粒子群算法（PSO）协同解析生物质热解动力学三重态及产物演化规律

为解决生物质热解过程中动力学参数解析精度不足及产物调控机制不明的问题，研究人员通过TG-FTIR-GC/MS联用技术与粒子群优化算法（PSO）协同，系统研究了小麦秸秆（WS）和松木屑（PS）的热解行为。研究精准解析了动力学三重态（活化能、指前因子、反应级数），揭示了WS以半纤维素主导（Ea=147.3 kJ/mol）而PS以纤维素主导（Ea=158.2 kJ/mol）的降解机制，并关联了温度依赖性挥发物演化规律（PS生成芳烃，WS倾向呋喃类）。该研究为生物质定向热解提供了算法优化与多技术联用的创新框架。

　　

全球能源危机与碳中和目标下，生物质作为唯一可直接转化为固、液、气态燃料的可再生碳源，其高效利用成为研究热点。然而，生物质热解面临两大瓶颈：一是木质素、纤维素和半纤维素的热解动力学参数（活化能范围分别为160-250 kJ/mol、140-220 kJ/mol和90-150 kJ/mol）存在显著差异，传统模型难以精准解析重叠反应；二是热解产物（如生物油、合成气）的化学组成与反应路径关联机制不明确，制约了定向调控。针对这些问题，浙江农林大学的研究团队创新性地将粒子群优化算法（PSO）与热重-红外-气质联用（TG-FTIR-GC/MS）技术结合，以小麦秸秆（WS）和松木屑（PS）为模型生物质，揭示了组分依赖的热解机制与产物演化规律，相关成果发表于《Journal of the Energy Institute》。

研究采用TG-FTIR-GC/MS联用技术获取了质量损失、气体释放与挥发产物的多维数据，结合自适应惯性权重PSO算法优化了动力学三重态（活化能E_a、指前因子A、反应级数n）的解析。通过Kissinger-Akahira-Sunose（KAS）和Flynn-Wall-Ozawa（FWO）等无模型法验证了PSO结果的可靠性，并利用FTIR和GC/MS解析了功能基团转化与产物分布的关联性。

材料与方法
研究选取了WS（草本）和PS（木本）两种典型生物质，通过元素分析、工业分析和组分测定明确了其差异（PS纤维素含量达42.6%，WS半纤维素占比31.2%）。热解实验在10-40 °C/min升温速率下进行，结合PSO优化的三组分平行反应模型（纤维素、半纤维素、木质素）拟合动力学参数。

热解行为
TG-DTG曲线显示，WS和PS均在200-500 °C经历主要失重阶段，但PS的纤维素分解峰（主峰375 °C）比WS更显著，而WS在低温区（270 °C）出现明显的半纤维素分解肩峰。PSO优化的动力学模型（R²>0.99）表明，PS的纤维素分解活化能（158.2 kJ/mol）高于WS的半纤维素主导路径（147.3 kJ/mol），这与木质素结构差异（针叶木木质素含更多G型单元）密切相关。

挥发物演化机制
FTIR实时监测显示，WS在300 °C释放大量CO₂（羧酸裂解特征），而PS在400 °C后显著生成CH₄（木质素甲基断裂）。GC/MS进一步证实，PS高温区（>450 °C）芳烃（如甲苯、苯乙烯）占比达34.5%，而WS以呋喃（25.8%）和酚类（18.3%）为主，这与半纤维素的乙酰基团裂解和纤维素脱水反应路径一致。

结论与意义
该研究通过PSO算法与多技术联用，首次实现了生物质热解动力学三重态的高精度解析（误差<3%），并建立了组分-温度-产物的定量关联模型。实践上，为草本/木本生物质的反应器设计（如PS适合芳烃生产的流化床）提供了理论依据；方法论上，开发的PSO-TG-FTIR-GC/MS框架可扩展至其他复杂反应体系的参数反演。《Journal of the Energy Institute》评审专家指出，这项工作“为生物质定向热解提供了从算法到应用的完整解决方案”。