Express method for determination of mineral impurities and methodology of ash content forecasting in wood biofuel | Minerālo piemaisījumu noteikšanas ekspresmetode un pelnu satura prognozēšanas metodika koksnes biomasai (kurināmajam)

English. High ash content greater than 3% in wood biomass usually is created by mineral impurities, e.g., sand, stone, clay, metal pieces. Depending on the proportion of bark and wood it is possible to evaluate and forecast ash content visually, but determination of minerals presence and quantity in wood chips is not possible. For this reason minerals should be separated from wood chips and their proportion of total sample weight calculated. Express method should be simple and equipment available for wide range of solid biofuel producers and users to evaluate its quality. By assessing mineral content parameters directly related to the amount of ash content it is possible to quantify the quality of each load within an interval of time not exceeding 30 minutes. During this time interval, making biomass mixtures, it is possible to change the quality for the next delivery at the required level. Calibration of mineral content determination with reference samples gives opportunity to evaluate potential minerals losses which depends on total minerals content amount during washing out. It is experimentally determined that losses during washing out draws up 21% of initially added sand and gravel mixture amount. The result obtained is used as a factor for the minerals content determination. During testing forecasting system with actual samples were taking into account minerals content losses results of ash content determined according to the standard method do not differ from the forecasted values more than 0,5% in nine cases out of ten. Application of express method in wood biofuel production gives opportunity to improve biofuel quality parameters and optimize production costs. Quality of the chips mixture was improved due the starting of monitoring of each load quality and sharing of operational information on changing of the composition of the mixture by energy chips manufacturer.

Latvian. Koksnes biokurināmajam ar pelnu saturu lielāks par 3% pelnu veidošanā piedalās nekoksnes minerāli, piemēram, smiltis, akmeņi, māls, metāliski priekšmeti. Atkarībā no mizas un koksnes proporcijas var vizuāli novērtēt un prognozēt pelnu saturu, bet minerālu klātbūtni un daudzumu vizuāli novērtēt šķeldās nevar. Šim nolūkam minerāli ir jāatdala no kopējās šķeldu masas un skaitliski jānovērtē to masas attiecība pret kopējo parauga daudzumu. Mērķa sasniegšanai ir nepieciešams atrast vienkāršu un efektīvu minerālu atdalīšanas un noteikšanas metodi, kā arī jānosaka kritēriji, kurus izmantot biokurināmā vizuālajā novērtēšanā. Izmantojot aprēķinu algoritmu, iegūtos rezultātus izsakot ar skaitliskām vērtībām, var noteikt pelnu satura prognozi. Ekpresmetodei ir jābūt vienkāršai un aprīkojumam viegli pieejamam, lai to būtu ērti lietot jebkuram biokurināmā piegādātājam vai patērētājam, noprognozējot vienu no kvalitāti raksturojošiem parametriem jeb pelnu saturu. Pelnu satura noteikšanā lietotā standartizētā metodika [5] sniedz precīzus un salīdzināmus rezultātus, taču pavadītais laiks, no paraugu sagatavošanas līdz pārbaudes izpildei ir aptuveni 30 stundas. Biokurināmā ražotājam, piegādājot to tieši no šķeldošanas vietas, vai, veidojot maisījumus no dažādu veidu un kvalitātes izejmateriāliem, tik ilgs laika intervāls nesniedz iespēju operatīvi reaģēt uz nepieciešamās kvalitātes nodrošināšanu. Patērētājam apmaksu veicot pēc fiksētām pelnu satura kvalitātes prasībām, biokurināmā ražotājs ekonomiski ir motivēts piegādāt tādas kvalitātes kurināmo materiālu. Vērtējot minerālpiemaisījumu parametrus, kas tieši ir saistīts ar pelnu satura daudzumu, iespējams, skaitliski novērtēt katras piegādātās kravas kvalitāti laika intervālā, kas nepārsniedz 30 minūtes. Tādā laika intervālā, veidojot biomasas maisījumus, ir iespējams mainīt jau nākamās kravas kvalitāti nepieciešamajā virzienā. Izstrādātās metodes efektivitāte un precizitāte ir pārbaudīta reālos apstākļos, sniedzot biokurināmā patērētājam un piegādātājam nepārtrauktu datu plūsmu par katras piegādātās kravas kvalitāti.