垃圾填埋 气预测模型的比较研究
- 张立中
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2020-04-30 09:25:42
文档简介:
·89·填埋气体是城市生活垃圾中可降解有机碳在填埋场进行生物降解的产物,甲烷是填埋场气体(LFG)的主要成分,当释放到大气中时成为强效温室气体。但通过收集LFG并将其作为能源来减少其排放量,却能产生显著的能源、经济以及环境效益[1]。图1给出了2000年全球填埋场甲烷排放情况。随着清洁发展机制(CDM)的实施,填埋场气体利用项目在过去几年里成为交易热点。截至2008年12月,在联合国注册登记的2835个CDM项目中,其中填埋气体利用项目有305个,占10.76%[2]。因此,填埋气的产量评估成为一个关键的步骤。填埋气的预测模型有很多,如COD估算模型、IPCC模型、SchollCanyon模型、动力学模型(包括Gardner动力学模型、Marticorena动力学模型)等[3],[4]。这些模型有各自收稿日期:2008-12-26。作者简介:谭旭娜(1980-),女,汉族,硕士研究生,工程师,从事电气设计、生物质能源利用技术研究。通讯作者:卢欢亮(1981-),男,汉族,硕士,工程师,从事固体废物处理与资源化利用技术研究。E-mail:luhuanliang@139.com3种垃圾填埋气预测模型的比较研究谭旭娜1,2,卢欢亮2,罗钰翔3(1.华南理工大学电力学院,广东广州510641;2.广州市环境卫生研究所,广东广州510170;3.清华大学环境科学与工程系,北京100084)摘要:文章分析了3种典型的生活垃圾填埋气预测模型:德国模型、IPCC推荐模型、动力学模型(Marticore-na模型)的机理;以重庆市长生桥垃圾填埋场为例,探讨了3种模型的参数确定,据此预测了相应填埋堆体的长期产气情况,比较讨论了各模型预测结果的差异,并对其适用性进行了分析。结果表明,3种模型反映的填埋气体变化的趋势是一致的,3个模型所产生填埋场气的峰值大小顺序为:IPCC推荐模型(4.2×107m3/a)>Marti-corena动力学模型(4.1×107m3/a)>德国模型(3.6×107m3/a)。根据现场实测数据的验证,在封场之前采用德国模型进行测算比较合适;封场之后采用IPCC或Marticorena动力学模型则更加符合实际情况。关键词:填埋气;德国模型;IPCC模型;Marticorena模型中图分类号:X705文献标志码:A文章编号:1671-5292(2009)03-0089-04ComparisonofthreedifferentpredictionmodelsinLFGgenerationTANXu-na1,2,LUHuan-liang2,LUOYu-xiang3(1.SchoolofElectricPower,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510641,China;2.GuangzhouEnvrionmentalSanitationResearchInstitute,Guangzhou510170,China;3.DepartmentofEnvrionmentalScienceandEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:Thesystematicanalysisofmethodologies,advantages,disadvantagesandapplicabilityofthethreekindsofLFG(Landfillgas)generationmodelshasbeendoneinthispaperconcerningoftheDDRmodel,IPCCmodel,andMarticorenakinematicalmodel.AnexamplebasedontheChangshengqiaolandfillofChongqingwaspresented.Andtheresultsshowthatthethreemodelsareequivalentontendency,andtheorderoftheirpeakvalueisIPCCmodel(4.2×107m3/a),Marticorenamodel(4.1×107m3/a)andDDRmodel(3.6×107m3/a).Besides,comparedwiththeactualmeasurement,itisrecommendedthattheDDRmodelismoresuitablebeforeclosure,whiletheIPCCandmarticorenamodelprovidecredibleresultsforbiogasrecoveryafterclosure.Keywords:LFG;DDRmodel;IPC
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