Báo cáo: Sử dụng phần mềm geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối của tỉnh Nam Định
lượt xem 6
download
Đề tài Sử dụng phần mềm geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối của tỉnh Nam Định nhằm thống kê sản lượng sinh khối bã mía, mật độ Trữ lượng sinh khối bã mía của toàn tỉnh Nam Định.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Báo cáo: Sử dụng phần mềm geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối của tỉnh Nam Định
- ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KỸ THUẬT HÓA HỌC ---------- BÀI TẬP LỚN Đề tài: “ SỬ DỤNG PHẦN MỀM GEOSPATIAL ĐỂ ĐÁNH GIÁ TIỀM NĂNG SINH KHỐI CỦA TỈNH NAM ĐỊNH – PHẦN CÁ NHÂN ” Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS VĂN ĐÌNH SƠN THỌ Nhóm sinh viên thực hiện: H A D 20104516 KTCN-K55 Hà Nội, tháng 4 năm 2013
- 1. Thống kê sản lượng sinh khối bã mía * Mật độ Trữ lượng sinh khối bã mía của toàn tỉnh Nam Định vào khoảng 2755.6 tấn / năm, mật độ phân bố đều trên khắp tỉnh, trừ một số chỗ gần biển và các khu vực giáp với tỉnh Ninh Bình mật độ phân bố chưa được xác định Trang | 1
- * Số liệu cụ thể cho từng huyện Do Nam Định là vùng đất không phù hợp cho việc trồng cây mía, sản lượng rất thấp, nên không có số liệu thống kê cụ thể của tổng cục thống kê Việt Nam, ngoài ra mía cũng không phải cây trồng chính của tỉnh mà chỉ được trồng nhỏ lẻ ở các hộ dân, không thành diện rộng nên tỉnh cũng không có số liệu thống kê cụ thể, dựa vào phần mềm Geospatial có thể thấy trữ lượng của từng huyện trong tỉnh là như sau ( tính theo giá trị trung bình ) : Huyện ( Thành phố) Trữ lượng ( tấn/năm) TP Nam Định 2000 Huyện Mỹ Lộc 2000 Huyện Nam Trực 2000 Huyện Trực Ninh 2000 Huyện Xuân Trường 2000 Huyện Giao Thủy 2000 Huyện Hải Hậu 2000 Huyện Nghĩa Hưng 2000 Huyện Ý Yên 2000 Huyện Vụ Bản 2000 2. Chọn địa điểm, nguyên tắc chọn Chọn địa điểm là Cốc Thành, thuộc huyện Nam Trực Kinh độ: 20.2902 Vĩ độ: 106.1643 Nguyên tắc chọn là : Đây là khu vực có vị trí nằm ở trung tâm tỉnh 3. Thiết lập quan hệ sản lượng sinh khối và năng lượng điện có thể sản xuất Trang | 2
- Trước hết do nhiệt trị của bã mía là 2.85 GJ/tấn nên đổi thông số của cột Energy Content (MJ/kg) trong mục Query là 2.85 rồi thực hiện tính toán (nguồn:https://sites.google.com/site/vnggenergy/sinhkhoi) Ngoài ra các mục + Available Resource (tons per year) được tính toán khi thay đổi Buffer Distance từ 25,50,75,100 ( km) + % Obtainable được thay đổi theo các giá trị 10,20,30,40,50,60,70,80,90,100 (%) + Heat Rate (MJ/KWh)lấy giá trị mặc định là 18 + Capacity Factor lấy giá trị mặc định là 0.8 * Các số liệu tính toán trong mục Result Gross Potential Energy (MJ) = Available Resource * 1000 * Energy Content. Net Potential Energy (MJ) = Gross Potential Energy * Percent Obtainable / 100. Potential Electricity Generation Title (MWh) = Net Potential Energy *1000 / (Heat Rate). Do ghi chú của phần Result Help trong phần mềm bị lỗi công thức đúng phải là như trên Potential Electricity Generation Capacity (MW) = Potential Electricity Generation / (8760 * Capacity Factor). Ta thấy 4 mục trên có liên hệ tuyến tính với nhau, tuy nhiên công thức tính mục Potential Electricity Generation Capacity từ mục Potential Electricity Generation Title khi tính toán bằng máy tính thì không ra đúng kết quả như phần mềm, vậy nên ta chỉ quan tâm đến 2 giá trị để thiết lập mối quan hệ giữa sản lượng sinh khối và năng lượng điện có thể sản xuất là Available Resource và Potential Electricity Generation Title 3.1 Thiết lập theo cự ly Giả thiết là ở cự ly 25, 50, 75, 100km chúng ta thu thập được 100% trữ lượng sinh khối để đưa vào sản xuất điện thì ta có bảng số liệu được tính toán từ phần mềm như sau Trang | 3
- Bảng số liệu tính toán được từ phần mềm Cự ly Sản lượng sinh khối (tấn) Điện ( MWh) 25km 32818 5,196,183,333 50km 960,749 152,118,591,666 75km 960,749 152,118,591,666 100km 971,025 153,745,625,000 Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa sản lượng sinh khối và lượng điện năng sản xuất được 180,000,000,000 1200000 152,118,591,666 160,000,000,000 153,745,625,000 152,118,591,666 1000000 140,000,000,000 120,000,000,000 800000 Sản lượng( 100,000,000,000 tấn) 600000 80,000,000,000 Điện ( MWh) 960,749 960,749 971,025 60,000,000,000 400000 40,000,000,000 200000 20,000,000,000 5,196,183,333 0 32818 0 25km 50km 75km 100km Trang | 4
- Nhận xét: Nhìn vào đồ thị ta thấy ở bán kính 25km thì sản lượng bã mía thu thập được là rất ít, chính vì thế lượng điện năng sản xuất ra cũng không được nhiều, khi mở rộng bán kính thu thập nguyên liệu lên 50km thì sản lượng bã mía thu thập được đã tăng vọt nên sản lượng điện năng có thể sản xuất ra cũng tăng vọt theo, tuy nhiên khi mở rộng bán kính tìm kiếm ra rộng hơn từ 75km đến 100km thì sản lượng sinh khối có thể thu thập được hầu như không tăng hoặc tăng lên rất ít, vì vậy xây dựng vùng nguyên liệu thì chỉ cần tìm kiếm trong bán kính là 50km là hợp lý. 3.2 Thiết lập theo khả năng có thể thu thập Từ phần mềm ta tính toán được lượng điện năng được sản xuất ra (MWh) tương ứng với khả năng thu thập nguyên liệu từ 10% đến 100% ở từng cự ly so với điểm chọn như dữ liệu ở bảng sau Điện năng từ Biomass 25km 50km 75km 100km 10% 519,618,333 15,211,859,166 15,211,859,166 15,374,562,500 20% 1,039,236,666 30,423,718,333 30,423,718,333 30,749,125,000 30% 1,558,855,000 45,635,577,500 45,635,577,500 46,123,687,500 40% 2,078,473,333 60,847,436,666 60,847,436,666 61,498,250,000 50% 2,598,091,666 76,059,295,833 76,059,295,833 76,872,812,500 60% 3,117,710,000 91,271,155,000 91,271,155,000 92,247,375,000 70% 3,637,328,333 106,483,014,166 106,483,014,166 107,621,937,500 80% 4,156,946,666 121,694,873,333 121,694,873,333 122,996,500,000 90% 4,676,565,000 136,906,732,500 136,906,732,500 138,371,062,500 100% 5,196,183,333 152,118,591,666 152,118,591,666 153,745,625,000 Trang | 5
- Từ bảng số liệu ở trên ta vẽ được biểu đồ về mối quan hệ giữa sản lượng sinh khối và lượng điện có thể sản xuất theo khả năng thu thập nguồn Biomass Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa sản lượng sinh khối và năng lượng điện có thể sản xuất theo khả năng thu thập nguồn Biomass 180,000,000,000 Lượng điện năng sản suất ra từ bã mía ( MWh) 160,000,000,000 140,000,000,000 120,000,000,000 100,000,000,000 25km 80,000,000,000 50km 75km 60,000,000,000 100km 40,000,000,000 20,000,000,000 0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Khả năng thu thập nguyên liệu để biến đổi thành điện năng Nhận xét: Ở cự ly bán kính thu thập nguyên liệu là 25km thì dù khả năng sử dụng nguồn nhiên liệu có cao đến 100% thì sản lượng điện cũng tăng một cách không đáng kế Ở cự ly 50km, 75km, 100km thì như đã nói ở sơ đồ mối quan hệ giữa sản lượng sinh khối và lượng điện năng sản xuất ra theo cự ly thì tăng bán kính đến 75 hay 100km thì lượng sinh khối thu được hầu như không tăng nên điện năng sản xuất ra là không đáng kể chính vì thế trên biểu đồ chúng gần như trùng khít lên nhau. Tuy nhiên , theo đồ thị ta thấy nếu khả năng thu thập càng cao thì lượng điện sản xuất ra càng lớn giống như đồ thị dốc lên ở trên hình Trang | 6
- 4. Kết luận, kiến nghị 4.1 Kết luận Nam Định hầu như không có tiềm năng về phụ phẩm từ cây mía, cụ thể là bã mía, nên việc sản xuất năng lượng sinh khối từ cây mía là không khả quan, ngoài ra lượng điện năng sản xuất ra là không lớn, chưa kể đến khả năng mở rộng vùng nguyên liệu là rất khó khăn do chỉ thu thập được trong phạm vi bán kinh 50km trở về. Chính vì những lý do trên khả năng sử dụng nguồn nguyên liệu từ bã mía là không khả thi 4.2 Kiến nghị Tuy nguồn nhiên liệu sản xuất điện trực tiếp từ bã mía là không khả thi tuy nhiên với lượng bã mía như số liệu ở trên với nhiệt trị khá cao ta có thể dùng bã mía sản xuất các loại than , củi sinh học để phục vụ cho nhu cầu đốt , sưởi, đun nấu của người dân. Dự án sản xuất Briquet này có khả năng thực hiện hơn là xây dựng các nhà máy điện, ngoài ra nó cũng giúp giải quyết vấn đề rác thải và giảm một lượng đáng kể nhiên liệu rắn truyền thống như than, củi, dầu ở các khu vực nông thôn. Trang | 7
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Luận văn tốt nghiệp: Hướng dẫn sử dụng phần mềm Catia V5
318 p | 1665 | 689
-
Báo cáo: Tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm nova
32 p | 1070 | 387
-
Đồ án: Hướng dẫn sử dụng phần mềm ISIS 6 PROEFFSSIONAL mô phỏng điện tử
112 p | 765 | 277
-
Báo cáo đồ án tốt nghiệp: Phần mềm quản lý kho sách
84 p | 999 | 119
-
Báo cáo " sử dụng phương pháp CBR xác định chi phí rủi ro trong quy trình ước lượng chi phí phần mềm
4 p | 635 | 91
-
Báo cáo sử dụng phần mềm ChemDaw2(ChemOffice)
32 p | 351 | 88
-
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP - SỬ DỤNG PHẦN MỀM ADOBE PHOTOSHOP TRONG THIẾT KẾ ĐỒ HỌA
25 p | 687 | 85
-
Luận văn thạc sĩ: Mô phỏng quá trình phun nhiên liệu và quá trình cháy trong động cơ D1146TIS sử dụng phần mềm CFD AVL-FIRE
93 p | 272 | 76
-
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "SỬ DỤNG PHẦN MỀM ANSYS ĐỂ TÍNH ỨNG SUẤT UỐN CHÂN RĂNG BÁNH RĂNG"
6 p | 155 | 36
-
Báo cáo VPN và Remote Access
52 p | 151 | 23
-
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " SỬ DỤNG PHẦN MỀM QUEST ĐỂ PHÂN TÍCH CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM KHÁCH QUAN"
8 p | 109 | 19
-
Bài thuyết trình nhóm: Báo cáo phần mềm Lucicon thiết kế chiếu sáng
40 p | 154 | 18
-
Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp trường: Triển khai sử dụng phần mềm hỗ trợ xây dựng ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm và kỹ năng trắc nghiệm khách quan [TQB]
136 p | 144 | 16
-
Báo cáo: Sử dụng phần mềm Geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối từ phụ phẩm ngô của tỉnh Nghệ An
13 p | 91 | 9
-
Báo cáo: Sử dụng phần mềm geospatial toolkit đánh giá tiềm năng sinh khối tỉnh Quảng Ninh
19 p | 64 | 8
-
Báo cáo: Sử dụng phần mền Geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối từ phụ phẩm sắn của tỉnh Nghệ An
13 p | 80 | 6
-
Báo cáo: Sử dụng công cụ Geospatial để đánh giá tiềm năng sinh khối từ phụ phẩm của ngô (corn crop residues) của tỉnh Thanh Hóa
12 p | 80 | 4
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn