Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu sản xuất viên nhiên liệu từ Biomass

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:65

Thêm vào BST

Báo xấu

44
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn nhằm xác định các thông số công nghệ tối ưu và thử nghiệm sản xuất viên nhiên liệu từ mùn cưa (gỗ Keo và gỗ Bạch đàn) để thay thế nguồn nhiên liệu truyền thống phục vụ công nghiệp và đời sống sinh hoạt nhằm tận dụng phế thải từ nông lâm nghiệp góp phần bảo vệ môi trường và mang lại lợi ích cho con người. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu sản xuất viên nhiên liệu từ Biomass

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP VŨ ĐẠI PHONG NGHIÊN CỨU SẢN XUẤT VIÊN NHIÊN LIỆU TỪ BIOMASS Chuyên ngành: Máy và thiết bị cơ giới hoá Nông - Lâm nghiệp Mã Số: 60 52 14 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Lê Văn Thái Hà Nội, 2010
4 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1. Tình hình nghiên cứu và sản xuất viên nhiên liệu từ BIOMASS 1.1.1. Trên thế giới Nhiên liệu sinh học (NLSH), tiếng Anh là Bio – fuel, là loại nhiên liệu được hình thành từ hợp chất có nguồn gốc động, thực vật (sinh học). Ví dụ như nhiên liệu chế biến từ chất béo của động thực vật (mỡ động vật, dầu dừa…), ngũ cốc (lúa mì, ngô, đậu, tương…), chất thải trong Nông nghiệp (rơm, rạ, phân), sản phẩm thải trong ngành Lâm nghiệp (mùn cưa, sản phẩm gỗ thải…). Nhiên liệu sinh khối có thể ở dạng rắn, lỏng, khí… được đốt để phóng thích năng lượng. Sinh khối đặc biệt là gỗ, than gỗ (charcoal) cung cấp phần năng lượng đáng kể trên thế giới ít nhất một nửa dân số thế giới dựa trên nguồn năng lượng chính từ sinh khối. Con người đã sử dụng chúng để sưởi ấm và nấu ăn cách đây hàng ngàn năm, nhưng với quy mô nhỏ, mang tính chất gia đình cho hoạt động đun nấu hoặc cũng có thể có trong sản xuất nhỏ. Việc sử dụng sinh khối dạng thô trong qui mô công nghiệp là khó khăn và ít hiệu quả kinh tế do nhiệt trị nhiên liệu thấp (15-18 MJ/kg đối với củi, gỗ và 12-15MJ/kg đối với rơm, trấu), khối lượng riêng thấp, nguồn cung cấp thiếu tập trung dẫn đến việc vận chuyển, khai thác và công nghệ sử dụng tương đối khó khăn. Tuy nhiên hiện nay, gỗ vẫn được sử dụng làm nhiên liệu phổ biến ở các nước đang phát triển [4]. Theo dự tính của các chuyên gia, việc tiêu thụ năng lượng trên toàn cầu có thể tăng thêm 1/3 trong vòng 15 năm tới. Mức tiêu thụ năng lượng ngày càng gia tăng, phần lớn là ở các nước đang phát triển, trong khi các nguồn năng lượng truyền thống (thuỷ điện, than đá, dầu mỏ…) lại ngày càng
5 khan hiếm. Vì vậy vấn đề cấp thiết đặt ra là phải tiến hành một cuộc cách mạng đi tìm nguồn năng lượng mới hoặc năng lượng tái sử dụng. Tình hình giá dầu trên thế giới bất ổn đã buộc nhiều quốc gia mang tính đột phá trong việc tìm kiếm nguồn nhiên liệu thay thế xăng dầu truyền thống. Nguồn NLSH được xem là một lĩnh vực mới mẻ. Một dạng năng lượng mà thế giới có thể sử dụng lâu dài trong thời gian tới là Biomass (năng lượng sinh khối, hay năng lượng từ vật liệu hữu cơ) Biomass - sinh khối là nguồn năng lượng hoá học, tích luỹ từ nguồn năng lượng từ mặt trời trong thực vật qua quá trình quang hợp. Sinh khối là các phế phẩm, phụ phẩm sau thu hoạch nông nghiệp, trong quá trình chăn nuôi gia súc, gia cầm, các phế liệu của các dây chuyền chế biến nông lâm sản như: rơm, rạ, trấu, bã mía, vỏ hạt cà phê, mùn cưa, phoi bào, rác thải, phân gia súc, gia cầm… Năng lượng sinh khối có thể ở dạng rắn, lỏng hoặc khí, được đốt để phóng thích năng lượng. Đặc biệt sinh khối từ vật liệu gỗ đã và đang cấp một nguồn năng lượng chiếm tỷ trọng đáng kể. Trên thế giới, có khoảng một nửa dân số thế giới, tập trung ở các nước đang phát triển, đang sử dụng nguồn năng lượng chính từ sinh khối. Sinh khối cũng có thể trở thành dạng nhiên liệu lỏng như metanol và etanol dùng cho các động cơ đốt trong, thành các dạng khí sinh học như Bioga dùng đun nấu trong các hộ gia đình. Biomass có thể thay đổi tình trạng khí hậu, biến chất thải, phế phẩm của ngành Nông lâm nghiệp thành nhiệt và năng lượng. Theo các chuyên gia năng lượng, nguồn năng lượng mới - còn có tên là “vàng xanh”. Tại 30 quốc gia đang trồng cây, hàng loạt những cây nông lâm nghiệp chế ra nguồn nhiên liệu thay thế được xăng, dầu từ dầu mỏ. Theo các chuyên gia năng lượng, đây là nguồn nhiên liệu phong phú và vô tận, mà loài người không còn ám ảnh bởi khủng hoảng nhiên liệu. Loại nhiên liệu này có
6 nhiều ưu điểm với các loại nhiên liệu truyền thống (dầu khí, than đá…) đó là: tính chất thân thiện với môi trường, chúng sinh ra ít hàm lượng khí gây hiệu ứng nhà kính (một hiệu ứng làm trái đất nóng lên) và ít gây ô nhiễm môi trường như các loại nguồn nhiên liệu truyền thống, loại nhiên liệu tái sinh, các loại nhiên liệu này lấy từ hoạt động sản xuất nông lâm nghiệp và có thể tái sinh. Chúng giúp giảm sự lệ thuộc vào nguồn tài nguyên nhiên liệu không tái sinh truyền thống. Tuy nhiên, hiện nay vấn đề sử dụng NLSH vào đời sống còn nhiều hạn chế do chưa hạ được giá thành sản xuất xuống thấp hơn so với nhiên liệu truyền thống. Trong tương lai khi nguồn nhiên liệu truyền thống cạn kiệt, thì nó có thể là nguồn nhiên liệu thay thế cho nguồn nhiên liệu truyền thống đó [11]. Kỹ thuật đốt rác phát điện đã từng có lịch sử nghiên cứu phát triển hơn 30 năm trở lại đây, nhiều nhà máy ở Đức (32% lượng rác được xử lý bằng đốt rác phát điện), Đan Mạch (70%), Bỉ (29%), Pháp (38%)… đã trở thành hình mẫu cho ngành công nghệ “năng lượng và bảo vệ môi trường” này. Ở Châu Á, Singapore (100% lượng rác được xử lý bằng đốt rác phát điện) và Nhật Bản (72,8%) là hai nước đi đầu trong kỹ thuật đốt rác phát điện. Quy trình công nghệ của nhà máy điện rác tương tự như nhà máy nhiệt điện, chỉ khác ở chỗ nhiên liệu không giống nhau và phải trang bị thêm hệ thống sử lý làm sạch khói, khí khá phức tạp. Tính ưu việt của nhà máy điện rác so với các lò đốt rác thông thường chính là ở chỗ trong khi giảm trọng lượng và thể tích nhờ quá trình đốt, nó còn có tác dụng “tài nguyên hoá”, biến rác trở thành nhiên liệu sản xuất năng lượng, “vô hại hoá” rác. Tro bụi từ lò thiêu được phân tuyển bằng từ tính, sau đó trở thành vật liệu phủ mặt đường hoặc san lấp để lấn biển. Trên thế giới, Mỹ năng lượng sinh khối chiếm 4% tổng năng lượng được tiêu thụ và 45% năng lượng tái sinh, là quốc gia sản xuất điện từ
7 Biomass lớn nhất thế giới với hơn 350 nhà máy điện sinh học, sản xuất trên 7.500MW điện mỗi năm, đủ cung cấp cho hàng triệu hộ gia đình, tạo ra việc làm cho 60.000 người lao động. Tại Anh, Uỷ ban môi trường hoàng gia (RCEP) của Anh tin rằng tới năm 2050, Biomass có thể cung cấp 10% – 15% tổng năng lượng của Anh. RCEP cho biết, Biomass khác với các dạng năng lượng tái sinh khác ở hai khía cạnh: thứ nhất là không giống năng lượng gió và sóng, Biomass có thể kiểm soát được. Thứ hai là Biomass vừa cung cấp nhiệt vừa sản xuất điện năng. Mới đây một ý tưởng về nhà máy năng lượng sinh khối Biomass đã được đề xuất, nguồn năng lượng này sẽ cung cấp nhiên liệu là khí đốt cho các hộ gia đình tại Anh. Tại các nước có nền công nghiệp chế biến nông lâm sản phát triển đã nghiên cứu thành công công nghệ tạo viên nhiên liệu từ mùn cưa, phoi bào, gỗ và đang được ứng dụng vào sản xuất ở quy mô công nghiệp lớn. Khối lượng sử dụng viên nhiên liệu sinh khối tại các nước này khá lớn. Ví dụ ở Thuỵ Điển là 1.400.000 tấn/năm, Canada là 650.000 tấn/năm, Italia là 550.000 tấn/năm, Đức và Đan Mạch đều là 400.000 tấn/năm [11].
8 Thực tế, các nước châu Á như: Nhật Bản, Ấn Độ, Thái Lan… nhiều Công ty đã sử dụng lò hơi đốt bằng năng lượng sinh khối. Trung Quốc là một trong những quốc gia có chủ trương thay thế dầu mỏ bằng NLSH. Quốc gia này có kế hoạch đến năm 2020 sẽ sử dụng NLSH để thay thế 10 triệu tấn chế phẩm dầu mỏ nhằm giảm bới sức ép về nguồn năng lượng trong nước. Phát biểu tại diễn đàn các giải pháp năng lượng bền vững phi tập trung hoá được tổ chức tháng 5/2006, Phó giám đốc Viện Nghiên cứu Năng lượng của Uỷ ban phát triển cải cách Trung quốc (NDRC), Han Wenken cho biết, Trung quốc phấn đấu đến năm 2020 nguồn năng lượng sạch này sẽ chiếm 10% lượng năng lượng hàng năm. Sản lượng nhiên liệu lỏng sinh học như Ethanol hay Diesel sinh học sẽ lên tới 12 triệu tấn và có thể thay thế khoảng 12 triệu tấn các chế phẩm từ dầu mỏ. 1.1.2. Ở Việt nam Việt nam là một nước có nền nông nghiệp phát triển và hàng năm thải ra một lượng lớn đến hàng chục triệu tấn phế thải như: trấu, bã mía, vỏ hạt điều, mùn cưa, rơm (Biomass)… Sử dụng nguồn phế thải một cách thích hợp sản xuất nhiệt và điện năng sẽ đem lại cơ hội mới cho ngành nông, lâm nghiệp, cải thiện an ninh năng lượng mang lại lợi ích cho môi trường và xã hội đặc biệt là hiệu quả kinh tế cao. Những loại chất thải tưởng như bỏ đi (mùn cưa, vỏ trấu, lõi ngô, bã mía…) sẽ có thể sản xuất ra một lượng điện năng tương đối lớn cho con người. Hiện nay, các phế phụ phẩm từ nông lâm nghiệp ở nước ta với tổng sản lượng lên tới hàng triệu tấn (nếu được tập trung lại). Riêng sản lượng trấu có thể thu gom được ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long lên tới 1,4 – 1.6 triệu tấn. Ngoài Đồng bằng sông Cửu Long, các khu vực khác như Tây Nguyên cũng có thể cho lượng chất thải sinh khối đạt 0,3 – 0,5 triệu tấn từ cây Cà phê. Còn ở vùng Tây Bắc cũng đem lại tới 55.000 – 60.000 tấn mùn cưa từ việc khai thác và chế biến gỗ. Đặc biệt là chất thải từ
9 nhà máy mía đường, hiện tại nhà nước đang có đến 10 - 15% tổng lượng bã mía không được sử dụng, vừa gây ô nhiễm môi trường, vừa không được tận dụng. Để tận dụng các phế phẩm của ngành Nông lâm nghiệp. Tại Việt Nam, cụ thể tại Thành phố Hồ Chí Minh, các nhà nghiên cứu khoa học tại Trung tâm nghiên cứu lọc hoá dầu (trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia thành phố HCM) với đề án “Công nghệ Biomass – hướng tới một nền nông nghiệp không chất thải và phát triển bền vững”, đã tinh chế chất thải từ nông thôn như rơm rạ, trấu, mùn cưa,…thành nguồn năng lượng sinh học. Hiện nhóm nghiên cứu của Trung tâm đang tiến hành xây dựng cơ sở dữ liệu về quá trình về sản xuất sinh khối trong lĩnh vực trồng trọt và chăn nuôi tại xã Thái Mỹ huyện Củ Chi, nghiên cứu công nghệ sản xuất cồn sinh học từ rơm rạ… Theo thống kê, gỗ vẫn là nguồn năng lượng Biomass nhiều nhất trên thế giới. Đối với ngành Lâm nghiệp, đặc biệt trong ngành Công nghiệp khai thác gỗ thì một trong những phế phẩm của ngành này đó là mùn cưa, phoi bào, gỗ phế liệu. Để tận dụng những phế phẩm này, ở một số quốc gia đã và đang xây dựng những nhà máy thu gom, nhà máy chế biến để thu nguồn năng lượng sinh khối Biomass, đưa vào bổ sung và thay thế dần cho nguồn nhiên liệu được lấy từ dầu mỏ. Bên cạnh đó, nguồn năng lượng Biomass còn được đưa vào sản xuất để cung cấp nhiệt cho các nhà máy nhiệt điện. Đặc biệt, ở vùng nông thôn Việt Nam và một số nơi trên thế giới đã đưa nguồn năng lượng Biomass vào sản xuất khí đốt (Bioga) phục vụ trong sinh hoạt gia đình. Cụ thể là người dân tận dụng nguồn phân từ gia súc để xây dựng những hầm Bioga để lấy khí đốt. Để cung cấp nhiệt cho các nhà máy nhiệt điện và cung cấp chất đốt cho sinh hoạt của người dân. Năng lượng Biomass còn được sử dụng dưới dạng
10 viên nhiên liệu. Từ những sản phẩm phụ của ngành Nông lâm nghiệp (trấu, mùn cưa, phoi bào...) người ta chế tạo ra các thiết bị, máy móc để ép các phế phẩm này lại, tạo ra các thanh củi rất tiện cho việc vận chuyển, bốc dỡ dễ dàng, ngoài ra khi sử dụng các thanh củi này thì khả năng cấp nhiệt của nó nhiều hơn so với ban đầu. Tại vựa lúa đồng bằng sông Cửu Long, cứ vào mùa thu hoạch lúa thì lượng vỏ trấu được thải ra rất nhiều. Có nơi sau khi thu hoạch thì lượng vỏ trấu còn thải cả xuống các kênh, rạch… gây ô nhiễm môi trường. Đang loay hoay với bài toán rác thải từ trấu thì sản phẩm “củi trấu” ra đời. Đây là một trong những nghiên cứu của Trung tâm nghiên cứu thực nghiệm đa dạng sinh học Hoà An (sản xuất ra mỗi thanh củi trấu dài 21cm, nặng 1kg đủ nấu một bữa ăn cho 4 người). Hình 2.1 – Thanh nhiên liệu được sản xuất từ Trấu Dựa trên cơ sở của các máy sử dụng Rulô, sử dụng máy ép thuỷ lực để ép ra các thanh củi, các viên nhiên liệu. Trong đề tài này tập trung nghiên cứu về ảnh hưởng của một số yếu tố đến thông số của công nghệ sản xuất viên nhiên liệu từ Biomass (mùn cưa, trấu).
11 1.2. Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu - Trên thế giới, sử dụng Biomass để sản xuất năng lượng phục vụ công nghiệp và đời sống sinh hoạt đã được nhiều quốc gia (Mỹ, Anh, Pháp, Đan Mạch, Pháp, Ấn Độ, Singapore, Nhật Bản, Trung Quốc…) quan tâm, nghiên cứu và sử dụng phổ biến. Nhiệt lượng được tạo ra từ Biomass (chủ yếu từ phế tái thải của sản xuất nông lâm nghiệp) được sử dụng phục vụ công nghiệp và đời sống sinh hoạt chiếm một tỷ lệ đáng kể khoảng (4 – 10)% tổng năng lượng được tiêu thụ hàng năm. Do vậy đã nhiều công trình đã đề cập đến vấn đề này. Tuy nhiên các nghiên cứu đề cập đến sản xuất viên nhiên liệu từ phế thải từ sản xuất nông lâm nghiệp để tạo ra năng lượng mới thay thế được nguồn nhiên liệu truyền thống còn ít. Ở nước ta, việc nghiên cứu sử dụng Biomass sản xuất nhiệt năng phục vụ công nghiệp và đời sống sinh hoạt đã được một số trường Đại học (Đại học Bách khoa Đà Nẵng, Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh…) nghiên cứu và một số cơ sở ở vùng đồng bằng sông Cửu Long sản xuất thử. Các nghiên cứu tập trung vào hướng sinh hóa để biến Biomass thành nhiên liệu lỏng phục vụ công nghiệp. Thực tế đã có một số cơ sở tư nhân thuộc đồng bằng sông Cửu Long sản xuất thành công thanh nhiên liệu từ vỏ hạt để làm củi đốt phục vụ sinh hoạt, song việc sản xuất tại các cơ sở đó chủ yếu dựa theo kinh nghiệm, chưa có cơ sở khoa học nên kết quả thu được còn hạn chế, đó chính là nguyên nhân kìm hãm sự phát triển sử dụng nguồn năng lượng mới phục vụ công nghiệp và cuộc sống sinh hoạt. Để khắc phục những vấn đề đó, tôi thực hiện luận văn tốt nghiệp với đề tài “Nghiên cứu sản xuất viên nhiên liệu từ Biomass” là cần thiết và cấp bách.
12 Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu xác định các thông số công nghệ tối ưu và thử nghiệm sản xuất viên nhiên liệu từ mùn cưa (gỗ Keo và gỗ Bạch đàn) để thay thế nguồn nhiên liệu truyền thống phục vụ công nghiệp và đời sống sinh hoạt nhằm tận dụng phế thải từ nông lâm nghiệp góp phần bảo vệ môi trường và mang lại lợi ích cho con người. 2.2. Đối tượng nghiên cứu Phế thải từ sản xuất nông lâm nghiệp để lại. 2.3. Phạm vi nghiên cứu Do điều kiện và thời gian có hạn nên đề tài chỉ tập trung nghiên cứu một loại phế thải nông lâm nghiệp là mùn cưa. 2.4. Nội dung nghiên cứu 2.4.1. Nghiên cứu lý thuyết a. Nghiên cứu về thành phần, tính chất cơ, lý, hóa của nguyên liệu Nghiên cứu về thành phần cơ, lý hoá của nguyên liệu là cơ sở để xác định độ kết dính của viên nhiên liệu từ đó mới tìm ra được khoảng cho phép của các yếu tố (áp suất, độ ẩm, thời gian, nhiệt độ...) để viên nhiên liệu đạt chất lượng. b. Nghiên cứu xác định các thông số công nghệ tối ưu phục vụ sản xuất Từ việc kế thừa những nghiên cứu của đề tài [7] và từ thiết bị ép đã thiết kế ở mục 3.3 (chương 3). Chúng tôi xác định được các thông số ảnh hưởng đến quá trình ép, từ đó phân tích và giải bài toán tối ưu để xác định
13 được một số thông số công nghệ tối ưu để phục vụ cho việc tính toán, thiết kế thiết bị ép, máy ép tạo ra viên nhiên liệu đạt chất lượng cao, đảm bảo yêu cầu. c. Thử nghiệm sản xuất. Sau khi thiết kế xong thiết bị ép, xác định được một số thông số công nghệ tối ưu. Chúng tôi tiến hành sản xuất thử nghiệm một số viên nhiên liệu theo kích thước thiết kế. 2.4.2. Nghiên cứu thực nghiệm a. Nghiên cứu thực nghiệm đơn yếu tố. Nhiệm vụ cơ bản của thực nghiệm đơn yếu tố là xác định các thông số ảnh hưởng đã phân tích ở trên để xem thông số nào thực sự ảnh hưởng đến các chỉ tiêu đánh giá, xác định mức độ và quy luật ảnh hưởng của chúng đến chỉ tiêu quan tâm. Thực nghiệm đơn yếu tố được tiến hành theo các bước sau: Bước 1: Thực hiện thí nghiệm với từng thông số thay đổi với số mức không nhỏ hơn 4, khoảng thay đổi lớn hơn 2 lần sai số bình phương trung bình của phép đo giá trị thông số đó. Số thí nghiệm lặp lại n = 3 [1]. Bước 2. Sau khi thí nghiệm xong, tiến hành xác định độ tin cậy về ảnh hưởng của mỗi yếu tố đầu vào (áp suất, nhiệt độ và thời gian) đến các yếu tố đầu ra (độ bền cơ học của viên nhiên liệu, mật độ viên nhiên liệu). Đánh giá tính thuần nhất của phương sai trong quá trình thí nghiệm, để chứng tỏ ảnh hưởng khác đối với thông số cần xét là không có hoặc không đáng kể. Thuật toán phân tích phương sai như trong phần (2.5.2.1) đã trình bày. a. Nghiên cứu thực nghiệm đa yếu tố. Nghiên cứu thực nghiệm đa yếu tố là nghiên cứu xác định ảnh hưởng đồng thời của các yếu tố đầu vào (áp suất, nhiệt độ và thời gian) đến các yếu tố đầu ra (độ bền cơ học của viên nhiên liệu, mật độ viên nhiên liệu).
14 2.5. Phương pháp nghiên cứu 2.5.1. Phương pháp nghiên cứu lý thuyết Nguyên lý làm việc của máy ép mùn cưa lựa chọn trên cơ sở phân tích tài liệu về mẫu máy đã có trong và ngoài nước. Các thông số chính ảnh hưởng đến quá trình ép viên nhiên liệu được xác định trên cơ sở phân tích, kết hợp với tính toán lựa chọn và kết quả nghiên cứu thực nghiệm. 2.5.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm 2.5.2.1. Quy hoạch hóa thực nghiệm đơn yếu tố Nghiên cứu thực nghiệm đơn yếu tố nhằm xác định mức độ ảnh hưởng riêng từng yếu tố (các yếu tố khác cố định) đến một số tính chất cơ, hoá học của viên nhiên liệu, để làm cơ sở cho việc tính toán, thiết kế, chế tạo thiết bị sản xuất viên nhiên liệu một cách hiệu quả. Nguyên tắc chung của phương pháp thực nghiệm đơn yếu tố là: Cố định các yếu tố khác, thay đổi một yếu tố để xác định ảnh hưởng của yếu tố biến thiên đó tới thông số mục tiêu, qua đó thăm dò được khoảng nghiên cứu cho phép của mỗi yếu tố và các ảnh hưởng tới giá trị cực trị của thông số mục tiêu. Quá trình thực hiện đơn yếu tố được tiến hành theo các bước sau: Bước 1: Thực hiện thí nghiệm với từng thông số thay đổi với số mức không nhỏ hơn 4, khoảng thay đổi lớn hơn 2 lần sai số bình phương trung bình của phép đo giá trị thông số đó. Số thí nghiệm lặp lại n = 3 [1]. Bước 2: Sau khi thí nghịêm xong, tiến hành xác định độ tin cậy về ảnh hưởng của mỗi yếu tố tới năng suất và chi phí năng lượng riêng. Đánh giá tính thuần nhất của phương sai trong quá trình thí nghiệm, để chứng tỏ ảnh hưởng khác đối với thông số cần xét là không có hoặc không đáng kể.
15 Thuật toán phân tích phương sai để xác định độ tin cậy và tính thuần nhất [3] như sau:  Đánh giá đồng nhất của phương sai. Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai theo tiêu chuẩn Kohren. 2 S max Gtt  N (2.1) S u 1 2 u 2 S max - Phương sai lớn nhất trong N thí nghiệm 1 mu S  2 u  mu  1 i 1 (Yui  Yu ) 2 (2.2) mu - Số lần lặp lại ở mỗi điểm thí nghiệm yui – Giá trị của thông số tại điểm u Yui - Giá trị trung bình của thông số ra tại điểm u mu 1 y mu y i 1 ui u = 1,2,3,.....N (2.3) Ứng với N điểm thí nghiệm trong kế hoạch thực nghiệm ta có N phương sai S u2 Trong đó luôn có giá trị S max 2 Gtt - Chuẩn Kohren tính toán theo thực nghiệm. Trong đó bậc tự do ở tử số   m  1 và ở mẫu số K = N(m-1). M - số lần lặp lại ở thí nghiệm (có phương sai cực đại, m = mu). Giá trị thống kê chuẩn Kohren được tính sẵn theo mức ý nghĩa α, hoặc bậc tự do γ và kí hiệu Gb tra bảng [3]. Nếu Gtt
16 bảng của tiêu chuẩn F thì sự khác biệt giữa các giá trị trung bình là đáng kể và các thông số vào có ảnh hưởng thực sự đến thông số ra, trội hẳn so với ảnh hưởng ngẫu nhiên. Giá trị tính toán của tiêu chuẩn F là tỷ số: S y2 F (2.4) S e2 Trong đó: S y2 - Phương sai do sự thay đổi thông số vào X gây lên. S y2  m N   Yu  Y0 N  1 n1  2 (2.5) S e2 - Ước lượng phương sai do nhiễu thực nghiệm gây ra. 1 N 2 S e2   Su N n1 (2.6) Y0 - Giá trị trung bình chung của thông số đầu ra tính cho toàn bộ thực nghiệm. 1 N Y0   yu N u 1 (2.7) Bậc tự do của S y2 là γ1 = N-1; của S e2 là γ2 = N(m-1) Giá trị thống kê của chuẩn F được tính sẵn theo mức ý nghĩa α = 0.05, bậc tự do γ1, γ2 ở phụ lục 3 tài liệu [3]. Nếu giá rị tính toán FFb thì ảnh hưởng của các thông số vào là đáng kể.  Xác định mô hình thực nghiệm đơn yếu tố để tiến hành các phân tích và dự báo cần thiết.
17 Nhờ sự trợ giúp của máy tính với số liệu thu thập được, ta có thể lập được phương trình tương quan giữa thông số đầu ra là 2 chỉ tiêu quan tâm và thông số đầu vào là những yếu tố ảnh hưởng ở dạng mô hình hồi quy.  Kiểm tra tính tương thích của mô hình hồi quy Phép kiểm tra này thực chất là so sánh phương sai tuyển chọn S 2 tạo lên do dự chênh lệch giữa các giá trị hàm tính theo mô hình và giá trị thực nghiệm của nó với phương sai S max 2 do nhiễu tạo nên theo tiêu chuẩn Fisher. Nếu tỷ số hai phương sai này S 2 / Se2 càng nhỏ tính thích ứng của mô hình càng mạnh. Ngược lại nếu nó càng lớn thì tính thích ứng càng yếu. Khi vượt khỏi ngưỡng của giá trị thống kê Fb thì mô hình được coi là không tương thích. Phương sai do nhiễu tạo nên S e2 là giá trị trung bình của các bình phương độ lệch nhiễu của các điểm thí nghiệm S u2 1 N 2 S e2   Su N u 1 (2.8) Phương sai tuyển chọn S 2 được tính theo công thức:   N 1 Yy 2 S2  (2.9) N  K * u 1 K* - Hệ số hồi qui có nghĩa Y - Giá trị của đối số Y = F(X1,X2,....Xn) tính theo mô hình hồi quy thay các bộ giá trị các thông số vào (X1,X2,....Xn) ứng với mỗi điểm thí nghiệm U giá trị tính toán của chuẩn Fisher. S2 Ftt  2 (2.10) Se Bậc tự do γ1 = N – K*, γ1 = N(mu – 1). So sánh Ftt với giá trị lý thuyết tra bảng theo bậc tự do γ1, γ2 nếu FttFb chứng tỏ sự vượt trội một cách có hệ thống của thống kê tập hợp được ước lượng bởi S 2 so với tham số tương ứng được ước lượng bởi S e2 . Sự khác biệt không còn trong phạm vi sai số
18 ngẫu nhiên nữa, vì thế ngoài sai số theo nhiễu, nguyên nhân khiến sai số thống kê đó vượt trội số hệ thống sai lệch bổ xung do sự sai lệch không tương thích của mô hình so với đối tượng nghiên cứu. Trong trường hợp này để có mô hình tương thích có thể chọn các giải pháp sau: + Phức tạp hoá mô hình bằng cách nâng bậc cao hơn. + Lập lại thực nghiệm với khoảng và mức biến thiên của thông số vào nhỏ hơn.  Xây dựng đồ thị ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến thông sô đầu ra. Dựa vào mô hình thực nghiệm thu được ta có thể xây dựng đồ thị ảnh hưởng của các thông số đầu vào X đến các thông số đầu ra (khối lượng riêng và ứng suất tiếp xúc). Việc sử lý kố liệu đo đạc được tiến hành theo phương pháp thống kê toán học [3] 2.5.2.2. Quy hoạch hóa thực nghiệm đa yếu tố Trong lĩnh vực cơ khí Lâm nghiệp như thiết kế, chế tạo, sử dụng hay thử nghiệm. Phương pháp quy hoạch hoá thực nghiệm đa yếu tố đóng vai trò hết sức quan trọng. Nhờ có phương pháp này ta giảm bớt được khối lượng thí nghiệm, xác định được mức độ ảnh hưởng đầy đủ các yếu tố, để từ đó tìm ra được lời giải tối ưu cho quá trình nghiên cứu. Quy hoạch thực nghiệm là phương pháp tổ chức và tiến hành thí nghiệm sao cho có thể nhận được lượng thông tin lớn nhất, đầy đủ nhất với chi phí ít nhất về vật liệu, thời gian, công sức. Quy hoạch thực nghiệm được thực hiện theo nguyên tắc “hộp đen” nghĩa là đối tượng nghiên cứu là phần đóng kín “hộp đen” trong đó diễn ra những quá trình mà nghiên cứu khoa học không thể biết được.
19 X(t) y1 ĐỐI TƯỢNG E y2 NGHIÊN CỨU Trong đó: Z yn X(t) - Các yếu tố có thể kiểm tra và điểu khiển được Z - Các yếu tố có thể kiểm tra được nhưng không điều khiển được. E - Các yếu tố không kiểm tra, điều khiển được (các yếu tố nhiễu) y1, y2,... yn : Các thông số đầu ra Do đó xây dựng mô hình toán học diễn tả tương quan giữa các tham số đầu vào (yếu tố vào) với tham số đầu ra (tham số ra) là nội dung chính của quy hoạch thực nghiệm. Để thực hiện được nội dung trên, thường phải tiến hành một loạt các bài toán kế tiếp nhau mà ta gọi là các bước (hay các giai đoạn) sau: Bước 1: Chuẩn bị thiết bị, máy và dụng cụ cho thí nghiệm. Bước 2: Xây dựng nội dung thí nghiệm (giai đoạn tiền thực nghiệm). Bước 3: Chọn phương án thích hợp cho thực nghiệm. Bước 4: Tổ chức thực nghiệm. Bước 5: Gia công số liệu thực nghiệm. Bước 6: Phân tích và giải thích kết quả nhận được bằng thuật ngữ của các lĩnh vực khoa học tương ứng.  Xây dựng nội dung thực nghiệm Nội dung của bước này là xây dựng quy mô của bài toán, mà cụ thể là trả lời câu hỏi thí nghiệm “cái gì”, “để làm gì”? Trên cơ sở đó chọn các tham số vào và tham số ra thích hợp, bước này rất quan trọng, vì rằng số lượng các tham số vào và tham số ra rất lớn (có khi lên đến hàng chục, hàng trăm).
20 Nếu đưa tất cả các biến này vào nghiên cứu thì số lượng thí nghiệm sẽ quá nhiều, vì thế phải tiến hành chọn những cái cơ bản nhất, quan trọng nhất, để đạt được mục đích này người ta thường xếp hạng các biến số theo mức độ quan trọng và chỉ quan tâm đến những tham số điều khiển được và có ảnh hưởng rõ nét. Việc đánh giá ảnh hưởng nhiều hay ít của một tham số vào thường phải tiến hành bằng một loạt thí nghiệm ban đầu. Sau khi chọn được các tham số vào và tham số ra, tiếp tục chọn vùng biến thiên (vùng xác định) của các biến đầu vào, thoả mãn điều kiện sau: Ximin< Xi< Ximax ; (i = 1,2,3,...n). Giá trị cố định của yếu tố trong một thí nghiệm gọi là mức của yếu tố ấy. Trong số các mức khác nhau của yếu tố i quan trọng nhất là mức cơ sở (mức không) gọi là Xio. Sau cùng là chọn khoảng biến thiên Li của biến thứ i, khoảng biến thiên Li được chọn sao cho mức trên và mức dưới đối xứng qua mức 0 và phải lớn hơn đáng kể so với sai số khi đo đạc các yếu tố đó.  Chọn kế hoạch thực nghiệm Ta tiến hành lập kế hoạch hoá thực nghiệm sao cho có thể nhận được biểu thức toán học biểu diễn quan hệ giữa các tham số ra Y với các tham số vào x1 (i = 1,2,3,...n), tức là Y = f(x1,x2,x3,...xn) gọi là hàm tương quan hay hàm hồi quy ở dạng đa thức bậc nhất hay bậc hai, nếu lấy hàm này ở bậc cao hơn thì sẽ kéo theo chi phí lớn để xác định nó. Nếu hàm hồi quy là tuyến tính đối với mọi yếu tố vào thì nó có thể tìm bằng cách thực nghiệm các yếu tố đầy đủ, viết tắt là (TYĐ). Nếu hàm hồi quy là đa thức bậc hai thì sẽ chọn một trong các phương pháp kế hoạch bậc cao như kế hoạch kết cấu hài hoà từ tâm, kế hoạch trực giao, kế hoạch đối xứng bậc hai...
21 Theo Alder, nội dung của giai đoạn này bao gồm giải quyết tất cả các câu hỏi liên quan đến việc lập nên bài toán, nhưng mục đích chủ yếu của nó là chọn các tham số vào và tham số ra thích hợp. Sau khi chọn được các tham số vào, tiếp tục chọn vùng biến thiên của các yếu tố và vùng kế hoạch hoá của các thí nghiệm. Vùng thứ nhất được xác định từ tất cả các giá trị có thể của các yếu tố Xi, với i = 1,2,3,...m, và vùng thứ hai được xác định bằng điều kiện để tổ chức thực nghiệm. Vùng kế hoạch hoá thực nghiệm biểu diễn một phần vùng biến thiên của các yếu tố hoặc là vùng sai số. Tuy nhiên bài toán vùng kế hoạch hoá được đặt ra bằng các hạn chế: xmin
22 Nếu mô hình không dùng được chúng ta phải bổ xung thêm các thí nghiệm mới và kế hoạch tương ứng cho đến khi nhận được mô hình toán học đủ tốt về đối tượng. Theo nguyên tắc này thì bắt đầu nhờ kế hoạch hoá bậc một. Mô hình toán học có dạng: m m1 m y  b0   bi xi   bij xi x j (2.13) i 1 i 1 j 1 Trong đó: m- Số yếu tố. Kế hoạch hoá bậc một có hai loại: - Thực nghiệm các yếu tố đầy đủ (TYĐ) có số thí nghiệm N = 2m. - Thực nghiệm các yếu tố rút gọn (TYR) có số thí nghiệm N = 2m-p. Trong đó: m - số yếu tố, p - bậc rút gọn. Để xác định các hệ số bi (i=1,2,3,...m) của mô hình này cần thiết mỗi yếu tố biến thiên ít nhất trong hai mức : Mức trên ký hiệu là +1, mức dưới ký hiệu là -1. Nếu kế hoạch bậc một không tương thích thì ta tiến hành nhờ kế hoạch hoá bậc hai. Mô hình toán học bậc hai có dạng: m m1 m m y  b0  bi xi  bij xi x j   bij xii2 (2.14) i 1 i 1 j 1 i 1 Để tìm mối phụ thuộc bậc hai đòi hỏi mỗi yếu tố phải biến thiên trong ba mức. Mức trên được ký hiệu là +1, mức dưới được ký hiệu là -1, mức trung bình được ký hiệu là 0. Hiện nay trong lý thuyết kế hoạch hoá thực nghiệm, các tác giả đã đưa ra nhiều phương pháp khác nhau để xác định mô hình toán học (phương trình hồi quy), như là: Kế hoạch hoá kết cấu hài hoà từ tâm (KKT), kế hoạch hoá quay được (KKTQ), kế hoạch tựa D - tối ưu kiểu Bm, kế hoạch hóa Harly, kế hoạch hoá trực giao Bosk – Uynson, kế hoạch hoá bất biến quay Bosk – Hanter, kế hoạch hoá Perotrinski.