平坦地形尾流模型计算公式
随着人类工业快速发展和人口不断增长，整个社会对能源的需求越来越大，而这种不可再生能源(像煤炭、石油、天然气)用一点就少一点，最终人类将要面对能源短缺的问题；并且开发和消费化石能源带来了诸多方面的矛盾，像破坏原有生态、产生温室效应给人类生产和生活带来严重的威胁，人类开始将视线转向可再生和清洁能源的开发和利用上。在我们所依赖生存的环境中，风能是一种源源不断储藏庞大的洁净能源。风电场的自然来流风流过上游风电机组后，上游风电机组吸收部分风能，带动上游风电机组机轮的转子转动将风能改变为机械能。当到达下游风电机组时，风的速度下降，引起下游风电机组产生的电量减少。并且在风电场中风电机组的间距越小，尾流效应就越明显，可以利用的风能就越少。为了更好、更方便、更经济地做研究，研究学者提出通过数学建模来模拟实际的问题，并且该方法在很多领域都有应用。数值模拟这种简单、有效、经济的预估计方法在科研探索的道路上起着至关重要的作用。
目前在风工程项目中普遍采用的Jensen模型具有结构简单、对计算机的性能要求不高的优点。但使用中发现Jensen尾流模型与真实流场存在一定误差，并且该模型过于粗略，计算精度有限。研究模型认为尾流区域的速率分布形态为流向风电机组距离的函数，在尾流横截面上速度呈现常数分布，和实际流场的真实情况是不符合的。本文根据真实流场中径向速度呈现高斯函数分布和多项式分布，提出一种拟合径向分布的高斯模型分布。并将其与实测值及其他模型计算值进行比较。结果表明，本研究提出的高斯尾流模型能够更加合理准确地描述风电场尾流效应，对风电场微观选址和风电机组布局优化具有指导意义。
尾流模型的建立
一、半经验模型及改进Jensen模型
Jensen模型普遍应用于平坦地形上的风电机组，该模型不探讨湍流效应，模型简单、计算方便。该模型假设：(1)尾流开端的范围是风电机组风轮直径；(2)尾流半径变化呈线性关系；(3)尾流区域横截面各个点上的速率是相同的。尾流模型如图1所示。
图1中，x是下游距风电机组的距离，u是来流风速流经轮毂高度处的风速，v₀是上游来流风速，r₀是风电机组叶片半径，v、r分别为下游x位置处的风电机组轮毂处的风速与尾流横切面半径。由质量守恒得：
ρ
π
r
0
2
u
+
ρ
π
(
r
2
−
r
0
2
)
v
0
2
=
ρ
π
r
2
v
( 1 )
Jensen模型假设尾流区域横截面的半径遵循一次函数，则尾流半径表示为：
r=r₀+kx ( 2 )
假定
u
=
1
3
v
0
,
将u和公式(2)带入公式(1)可得到Jensen模型表达式为:
图1 Jensen尾流模型v
=
v
0
[
1
−
2
3
(
r
0
r
0
+
k
x
)
2
]
( 3)
由于认为
u
=
1
3
v
0
时功率系数达到贝茨极限，这是在理想形势(即功率系数( ₚ
C
ₚ
=
0.592
)
下。 而在实验和实际实践中，人们觉察Jensen模型和某些情形不相符合，因此在Jensen模型基础之上发展出了校正的Jensen模型。根据理想风电机组动量理论，风电机组后的风速可表示为：
u=v₀(1-2a) ( 4)
式中a为轴流诱导因数，和风电机组推力系数有关系。将公式(4)带入公式(1)和公式(2)，得到改进后的Jensen模型为:
v
=
v
0
[
1
−
2
a
(
r
0
r
0
+
k
x
)
2
]
( 5)
轴流诱导因子a可表示为：
a
=
1
−
1
−
C
T
2
( 6
式中CT为风电机组推力系数。
一般k的计算可表示为：
k
=
0.5
ln
(
z
z
0
)
( 7)
式中z表示风电机组轮毂处的高度，z₀为风电场周围地表不光滑度。
二、Jensen尾流模型高斯化
根据Jensen尾流模型演算过程我们可以看出，认为尾流区域的速率分布形态为流向距离x的函数并在尾流截面处的速率为常数，即取值为尾流中心线上的平均风速，属于一维模型。然而大量的实验和数值模拟显示，尾流速度在尾流横截面上的假设与实际尾流流场不符，而且尾流速率在横切面处的速度分布呈现为高斯和多项式形态，针对Jensen模型的缺陷本文提出高斯分布的尾流模型，模型如图2所示。通过尾流速度在尾流横截面呈现为高斯分布，提出选用高斯分布函数拟合尾流速度在径向上的分布，使尾流模型更加接近实际流场。
对尾流场做出假设：1.尾流初始半径为风电机组半径；2.尾流区域的速度呈现非线性分布；3.在风电机组下游位置x处的尾流呈现高斯分布。
风电机组尾流模型如图2所示，假定所选取的流场中不存在粘性剪切力的作用并且是定常的，图中v₀、v分别表示无限远处的来流风速、距离为下游位置x处尾流速度。r。和r分别表示风电机组风轮半径和位于风电机组下游x位置处的尾流半径。
建立三维坐标系，x方向表示风的来流方向，y方向表示尾流横切面的水平方向，z方向表示尾流横切面的垂直方向， △v表示尾流横切面的速度折减。若控制体中因速度折减引起的空气质量流量的损失值与总空气质量流量之间的比值m(x)可以表示为：
m
(
x
)
=
∫
−
∞
+
∞
△
v
v
0
(
x
)
d
A
( 8)
由尾流横切面速度折减呈现高斯分布可得：
Δ
v
v
0
=
C
(
x
)
{
1
2
π
σ
e
−
(
y
−
p
)
2
2
σ
2
}
{
1
2
π
σ
e
−
(
x
−
p
)
2
2
σ
2
}
(
9
)
若m(x)是基于线性的扩张模型：
m
(
x
)
=
∫
−
1
∞
∫
−
1
x
Δ
v
v
0
(
x
)
d
y
d
z
=
π
r
2
Δ
v
v
0
(
x
)
(
10
﹚
若m(x)是基于高斯分布模型：
m
(
x
)
=
∫
~
x
∫
2
△
v
v
0
(
x
)
d
y
d
z
=
∫
−
∞
∞
∫
−
∞
∞
C
(
x
)
{
1
2
π
σ
e
−
(
x
−
μ
)
2
2
σ
2
}
{
1
2
π
σ
e
−
(
x
−
μ
)
2
2
σ
2
}
d
y
d
z
=C(x) ( 11 )
由式(10)、(11)式可知线性扩张模型的质量损失和高斯模型的质量损失相等，可得：
C
(
x
)
=
π
r
2
△
y
v
0
(
x
)
( 1 2)
将(8)代入(9)式可得:
\frac { \Delta V}{v_{0}}= \frac {1}{4} \biggl \left ( \frac {r}{ \sigma } \biggr \right )^{2}(1-2a \left ( \frac {r_{0}}{r_{0}+kx} \right )^{2})e^{- \frac {(y- \mu )^{2}}{2 \pi ^{2}}} \cdot e^{ \frac {(z- \mu )^{2}}{2 \pi ^{2}}}(13
\frac { \Delta V}{v_{0}}= \frac {1}{4} \biggl \left ( \frac {r}{ \sigma } \biggr \right )^{2}(1-2a \left ( \frac {r_{0}}{r_{0}+kx} \right )^{2})e^{- \frac {(y- \mu )^{2}}{2 \pi ^{2}}} \cdot e^{ \frac {(z- \mu )^{2}}{2 \pi ^{2}}}(13
﹚
根据高斯分布图像关于期望值对称的特点，则μ=0，使用(-2σ，2σ)为高斯二维模型的有效分布范围，则高斯分布有效面积为95.446%,因此可得2σ=r。
v
=
v
0
⋅
{
1
−
1
4
(
r
σ
)
2
(
1
−
2
a
(
r
0
r
0
+
k
x
)
2
)
e
−
y
2
+
z
2
2
π
2
}
(
1
4)
不考虑风切变的影响，在尾流横截面处同一半径内的尾
图2高斯模型流速度应该相同，所以可以将其转换为二维尾流模型，即：
v
=
v
0
⋅
{
1
−
1
4
(
r
σ
)
2
(
1
−
2
a
(
r
0
r
0
+
k
x
)
2
)
e
−
r
2
2
σ
2
}
( 15)
计算结果
为保证实验的准确性，研究采用Garrad Hassan工程实验模型数据，对修正模型进行计算，并与风洞实验数据做对比。
一、NIBE风电机组参数与尾流比较
为与前人做比较，研究选用NIBE风电机组，NIBE风
x/D
(a)叶尖速比为2.9
x/D
(b)叶尖速比为4.0
x/D
(c)叶尖速比为5.1
图3不同叶尖速比下的轴向速度分布
电机组参数为：风轮直径40m、轮毂处的高度45m、额定功率630kW、切入风速6m/s、切出风速25m/s、额定风速13m/s。并选取和前人相同的来流风速u=8.5m/s，湍流强度i=10%,风力发电机组在三个叶尖速比λ=2.9,λ=4.0,λ=5.1对应的推力系数为 。
C
T
=
0.62
,
C
T
=
0.79
,
C
T
=
0.85
。
将上下游风电机组间距为5D、7.5D、10D(D为风轮直径)的风速与前人做的数值模拟计算结果进行对比。
二、中心线轴向速度分布
判断一个尾流预测模型的好坏是看它能否准确计算尾
y/D
( a) x=5D
y/D
( b) x=7.5D
y/D
( c) x=10D
图4尖速比2.9时径向速度分布流区域的轴向速度折减。图3中给出了在三种不同叶尖速比下，中心线轴向速度轮廓图。由于Jensen模型在两倍风轮直径后才有效果，因此文章为保持一致性也选用两倍风轮直径后的距离对两种模型进行比较。通过图中曲线变化规律能够发现越靠近前一排风电机组，下游风电机组风速下降得就越明显，相反随着距离的增加这种下降会逐渐减小，并在远后方恢复到来流的风速。并且叶尖速比不断扩大，风电机组推力系数也会随之扩大，相应的尾流效应就越显著。在下游7倍风轮直径之前， Jensen模型和本文的高斯尾流模型都与
y/D
( a) x=50
y/D
( b) x=7.50
y/D
( c ) x=10D
图5尖速比5.1时径向速度分布
实际值有较大偏差，这是由于两种模型均未探究风电机组叶片旋转作用。在实际的风洞实验中，风电机组的叶片旋转是不能忽视的，旋转会造成风电机组的下游产生湍流和尾流。
在下游7~16倍风轮直径之间本研究的高斯尾流模型计算数据与实验数据吻合得较好，而Jensen模型总体计算数据偏大。这也说明了本研究数值模拟的合理性。
在下游16倍风轮直径后， Jensen模型演算值仍旧略大于实际值，而本研究提出的模型演算结果和实际值吻合得较好。
三、径向速度分布
图4、图5中分别提供了不同叶尖速比下，位于风电机组不同距离下的风轮径向速率分布。从图中可以直观发现尾流效应，并且随着叶尖速比增大，尾流效应越大。通过比较发现， Jensen模型和本研究提出的高斯尾流模型计算结果在近尾迹区都大于实验结果。这是由于在风电机组下游的一段位置之后，压强不在全部尾流中起全局影响，而是湍流强度和尾在全部流场中起主要作用，在实际状况下，风电机组下游的尾流会慢慢损失，造成能量的减少，以此造成风速减小。在下游风电机组处能够看见高斯尾流模型和实验值较好地吻合。在整个计算结果中高斯尾流模型的计算简单，并且高斯尾流模型在尾流的计算上也有相当的精度，因此高斯尾流模型在工程上的应用有很大的意义：(1)叶尖速比越大风电机组推力系数越大；(2)在径向速度分布上本研究提出的尾流模型在近尾迹区略大于真实值，但在远尾流区和实验值相比表现出较好的拟合性。
结论
研究发现Jensen模型虽然使用较为广泛，但它在尾流横截面方向的速度分布为平均速度，与真实情况有较大误差。推导建立三维高斯尾流模型，发现高斯尾流模型在真实流场中尾流区域的速度分布特性描述更加确切。提出的高斯模型，和Jensen模型以及测得的实际数据比较发现，高斯模型精度较好，计算简单方便更加适用于工程预测。同时也印证了叶尖速比越大，风电机组的推力系数越大。
本文主要以均匀直流条件作研究，并以此提出修正模型。在未来的研究中为了能够更近一步地提高风电场中尾流计算精度，应考虑加入风切变指数和湍流强度这些因素。(作者单位：张忠伟：国网新疆乌鲁木齐供电公司；姚秀萍，常喜强：新疆电力调度控制中心；王海云：教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心)
张郁，吴慧杰，李小森，陈朝阳，李刚，曾志勇
张郁（1982－），男，助理研究员，主要从事天然气水合物开采技术研究。E-mail:zhangyul@ms.giec.ac.cn。
注：本文曾发表于《高等学校化学学报》2010年第9期，本次出版有修改。
中国科学院广州能源研究所/可再生能源与天然气水合物重点实验室/广州天然气水合物研究中心，广州 510640
摘要：利用定容降压的方法，测定了甲烷水合物在不同的多孔介质中的分解过程实验数据，所使用的多孔介质平均孔径为9.03 nm,12.95nm,17.96 nm与33.20 nm，其中孔径为12.95 nm的多孔介质使用了3个粒径范围，分别为0.105～0.150 mm,0.150～0.200 mm,0.300～0.450 mm；其他孔径的多孔介质的粒径范围为0.105～0.150 mm。实验在封闭的条件下，测定了不同温度与不同初始生成压力下甲烷水合物的分解过程实验数据，实验的温度范围为269.15～278.15 K，初始生成压力范围为4.1～11.0 MPa。实验表明：水合物的分解速度随着初始生成压力的增加而增加，随着水浴温度的降低而升高，随着多孔介质粒径的增大而降低，同时随着孔径的增加而增加。在孔径较大，分解温度较低时，多孔介质中水合物的分解引起的温降会造成水结冰，从而减缓水合物的分解速度。
关键词：甲烷水合物；分解特性；多孔介质
Experimental Study on Dissociation Behavior of Methane Hydrate in Porous Media
Zhang Yu,Wu Huij ie,Li Xiaosen,Chen Zhaoyang,Li Gang,Zeng Zhiyong
Guangzhou Centerfor Gas Hydrate Research,Chinese Academy of Science/Key Laboratory of Renewable Energy and Gas Hydrate/Guangzhou Institute of Energy Conversion,Chinese Academy of Sciences,Guangzhou 510640,China
Abstract:The dissociation behavior of methane hydrate in the porous media are studied when the temperature is above the quadruple phase (hydrate(H)-water(LW)-ice(I)-vapor(V)) point temperature.The silica gels were applied as the porous media for the experiments,in which the diameter ranges of the silica gel particles are 0.105～0.15 mm,0.1 5～0.20 mm and 0.30～0.45 mm ,respectively,and the mean pore diameters,9.03 nm,12.95 nm,17.96 nm and 33.2 nm,respectively.The dissociation experiments were carried out by depressurization in the temperature range of 269.15～278.15K and the initial formation pressure range of 4.1～11.0 MPa.The experiments indicated that the dissociation rate of methane increases with the increase of the initial formation pressure,the decrease of the bath temperature,the decrease of the particle range and the increase of the mean pore diameter.For relative big the particle diameter,the water in some pores becomes ice in the dissociation process,which makes the dissociation process relatively slow.
Key words:methane hydratedissociationporous media
0 引言
甲烷水合物是一种由甲烷气体在一定的温度和压力下与水作用生成的一种非固定化学计量的笼型晶体化合物。标准状态下一体积的甲烷水合物可含有164体积的甲烷气体。甲烷水合物在世界范围内的海底与冻土地带广泛的存在，被认为是未来石油与天然气的替代资源。甲烷水合物同时还与全球的气候变化以及地质灾害有着十分密切的关系[1-3]。
为了对这种巨大的能源进行开发，各国的研究者提出了很多方法，比如：注热开采法[4]，降压法[5]，注化学剂法[6-7]，二氧化碳置换法[8]等。在这些方法中，降压法最早被提出来[9]，具有独特的优点。由于天然气水合物主要存在于海底的沉积物中，因此，为了发展、改进甲烷水合物的开采方法，对多孔介质中甲烷水合物分解特性的研究就显得尤为重要。
水合物分解特性的研究，主要集中在纯水体系中。Kim等[10]利用带搅拌的反应釜进行了甲烷水合物分解动力学的研究，研究的温度、压力范围分别为274～283 K,0.17～6.97 MPa。研究表明水合物的分解速度与水合物颗粒表面积以及分解逸度与相平衡逸度的差成正比关系。Clarke与Bishnoi[11-13]测定了冰点以上甲烷水合物、乙烷水合物与甲烷/乙烷水合物的分解速率常数。近来，对多孔介质中气体水合物展开了一些研究，但是主要集中在相平衡方面[14-18]。Liang等[19]测定了甲烷水合物在活性炭中的分解动力学数据，研究表明甲烷水合物在活性炭中的分解速度非常快。Liang等[19]同时建立了描述甲烷水合物在活性炭中分解动力学的数学模型。Yousif等[20]利用一维模型研究了多孔介质中水合物的分解动力学特性。研究发现，当多孔介质中水合物的分解速度较大时，能够引起明显的温度降低，当分解温度接近冰点时，温度的降低会使体系中的水结冰从而中断分解过程。然而，在他们的研究中，没有对多孔介质的粒径特性进行研究。海底沉积物一般具有不同的物理特性，比如孔径、粒径等。多孔介质的特性对水合物的生成、分解有着重要的影响，为了研究甲烷水合物开采技术，研究多孔介质的物理特性对甲烷水合物的分解特性的研究显得尤为重要。
为此，在水浴温度269.15～278.15 K，初始生成压力范围为4.1～11.0 MPa的静止条件下，测定了甲烷水合物在不同孔径与粒径的多孔介质中的分解特性数据（压力－时间关系）；研究了在多孔介质中，体系的温度、初始生成压力、多孔介质平均孔径与粒径对甲烷水合物分解特性的影响。
1 实验
1.1 实验装置
图1 系统组成示意图
图1给出了实验系统图。实验系统的主要组成模块有供液模块、稳压供气模块、反应釜、环境模拟模块和数据采集模块。供液模块主要包括电子天平和平流泵：电子天平为Sartorius BS2202S型，量程2 200 g，测量精度0.01 g，用于精确测量注入反应釜的液体质量；平流泵为北京卫星制造厂制造的2PB00C型平流泵，流量范围0～9.99 m L/min，压力范围0～20 MPa。稳压供气模块包括甲烷气瓶、压力调节阀、稳压器，储气罐等，储气罐的体积为1 091 m L。反应釜的材质为不锈钢，耐压20 MPa，有效体积为416 m L。反应釜内布置有温度传感器和压力传感器，分别实时记录反应釜内温度、压力随时间的变化。其中，温度传感器为Pt1000铂电阻，精度范围±0.05℃。压力传感器的量程为20 MPa，精度范围±0.25％。实验所用气体为体积分数99.9％的纯甲烷气体，由佛山豪文气体有限公司提供。实验开始前，首先进行了纯体系下甲烷水合物的相平衡条件的测定。实验的结果与文献[21]中的数据吻合的很好，结果由图2。实验结果表明系统的实验结果是可靠的。在多孔介质中甲烷水合物的分解实验中，使用了不同粒径与孔径的硅胶。实验采用的多孔介质详细的参数由表1给出。在实验中，首先使用与多孔介质中孔隙体积相同的去离子水与多孔介质充分混合。搅拌均匀后封闭静止5 d，以保证去离子水均被多孔介质吸收。对于不同孔径的多孔介质，实验过程中确保多孔介质所含水量相同，同时移动反应釜底部的活塞保证反应釜中的气体体积相同。实验过程中，对于平均孔径为9.03 nm,12.95 nm,17.96 nm与33.20 nm的多孔介质，分别使用的质量为162.1 g,138.3 g,124.4 g与112.1 g。多孔介质中所含水的质量为148 g，反应釜中气体的体积为208.4 m L。
图2 甲烷水合物相平衡条件实验数据比较图[21]
表1 多孔介质参数
1.2 实验过程
实验在多孔介质中水合物四相点TQ1（水合物（H)－水（Lw)－冰（I)－气（V)）以上进行，四相点由Li等[22]计算。对于孔径为9.03 nm,12.95 nm,17.96 nm与33.20 nm的多孔介质，TQ1分别为266.2 K,268.28 K,269.18 K与271.11 K。实验过程中，首先对反应釜进行抽空2～3 h，再用纯甲烷气体对反应釜进行冲洗4～5次，以保证没有空气的存在。随后，将水浴的温度调整到预定的值。当系统的温度达到稳定之后，通过SV向CR注入甲烷气体到预定的压力。反应釜中的压力随之降低，水合物开始生成。当反应釜中压降小于0.01 MPa/3 h，水合物的生成过程可以认为结束。反应釜中的压力随时间的变化由电脑采集并记录。
生成过程结束后，开始进行分解实验。打开阀门，将反应釜CR的压力迅速降低到大气压，然后关闭阀门。在分解的过程中，水浴的温度保持恒定。当分解进行足够长的时间，反应釜中的压力保持不变，分解过程可以认为已经结束。反应釜中的压力再一次降低到大气压以确保没有水合物的存在。结果表明，再次放空后，反应釜中的压力不会再次上升，说明水合物已经全部分解完毕。
甲烷在t时刻的累计摩尔量由下式给出：
南海天然气水合物富集规律与开采基础研究专集
其中：Pc为t时刻反应釜中的压力；P0为初始的分解压力，为0.1 MPa。T为反应釜中的温度，单位为KVc为反应釜中气体的体积；Z为分解过程中气体的压缩因子，Z0为压力为P0时气体的压缩因子，由Li等[22]计算。
2 结果与讨论
本工作中，共进行了38组甲烷水合物在多孔介质中的分解实验，详细实验条件见表2。所使用的多孔介质平均孔径为9.03 nm,12.95 nm,17.96 nm与33.20 nm，其中孔径为12.95 nm的多孔介质使用了3个粒径范围，分别为0.105～0.150 mm,0.150～0.200 mm与0.300～0.450 mm，其他孔径的多孔介质的粒径范围为0.105～0.150 mm。实验的温度范围为269.15～278.15 K，初始生成压力范围为4.1～11.0 MPa。详细的实验结果由表2及图3～10给出。
2.1 初始生成压力对分解的影响
表2 实验条件与结果
图3给出了在水浴温度为276.15 K，初始生成压力为7.4～9.4 MPa下不同初始生成压力实验的分解摩尔量及转化率随时间变化图，分别对应于实验10,11与12。实验所用的多孔介质平均孔径为12.95 nm，粒径为0.105～0.150 mm。在本实验中，水合物的分解可以分为2个阶段：在第一阶段，反应釜中的压力被快速释放到大气压，大约在1 min以内，水合物分解产生的甲烷被释放到大气中，这部分甲烷的摩尔量由（n0-ng）计算。在第二阶段，反应釜关闭，分解产生的甲烷被收集到反应釜中，这部分的甲烷摩尔量根据反应釜中的压力变化利用Li等[22]的状态方程计算。分解过程的2个阶段可以从图3中初始生成压力9.4 MPa的实验中看到。图3中，n为t时刻水合物分解产生的甲烷摩尔量，x为t时刻水合物分解转化率，根据n/n0计算。从图3与表2中可以看出，分解的甲烷总摩尔量随着初始生成压力的升高而增加，这是因为在较高的初始生成压力与相同水浴温度下，将有更多的水合物在多孔介质中生成。从图3中还可以看出，甲烷的分解速度随着初始生成压力的上升而上升，这是由于在相同的分解条件下，甲烷的分解速度随着水合物量的增加而增加。然而，转化率的速度随着初始生成压力的上或而降低，这是由于在相同的转化率下，较高累积摩尔量具有较高的反应釜压力，这样分解的驱动力就将减小。同样的现象可以在其他不同初始生成压力的实验中被发现。
图3 分解摩尔量及转化率随时间变化图
水浴温度276.15 K，多孔介质平均孔径12.95 nm，粒径0.105～0.15 mm
图4给出了实验10,11与12的分解过程中反应釜中温度随时间变化的曲线。从图4中可以看出，反应釜中的温度在分解过程中一直低于水浴的温度。温度的变化曲线可以分为3个阶段：在第一阶段，反应釜中的温度在短时间内明显的降低，对于实验10,11与12分别在1.6,1.8与1.9 min左右降低到最低温度。在此过程中，由于反应釜中压力降低到大气压，多孔介质中的水合物开始迅速的分解为水与甲烷气体，水合物分解以及气体节流效应需要大量的热量并且所需的热量大于水浴传导给反应釜的热量，因此造成了反应釜中温度的降低。反应釜中的最低温度随着初始生成压力的上升而降低。在第二阶段中，水合物的分解继续进行而反应釜的温度逐渐的升高，这是由于在此阶段中，水合物分解所吸收的热量小于从水浴传导给反应釜中的热量。在第三阶段中，水合物的分解已经结束，反应釜中的温度继续升高并逐渐升高到与水浴的温度相同。图5给出了实验12的3个温度变化阶段。从图5中可以看出，对于相同的水浴温度，某时刻反应釜中的温度随着初始生成压力的上升而降低，这是由于对于较高的初始生成压力，多孔介质中有较多的水合物生成，而较多的水合物分解则需要吸收更多的热量。同样的实验现象可以在其他不同初始生成压力的实验中看到。
2.2 水浴温度对分解的影响
图5中给出了在初始生成压力为9.4 MPa，不同的水浴温度下的甲烷分解累积摩尔量及转化率随时间变化图，分别对应于实验9,12与13。实验所用的多孔介质为平均孔径12.95 nm，粒径范围为0.105～0.150 mm。从图5与表2中可以看出，分解后总的甲烷摩尔量随着水浴温度的降低而增加。甲烷产生的速率也随着水浴温度的降低而增加。这是由于对于相同的初始生成压力，在较低的水浴温度下，将有更多甲烷形成水合物，而甲烷分解的速率随着水合物量的增加而增大。然而，水合物的转化率速度随着水浴温度的升高而增加。这可能是由于水合物的分解速率常数与气体扩散常数均随着温度的增加而增加。
图4 反应釜内温度变化随时间变化图
水浴温度276.15 K，多孔介质平均孔径12.95 nm，粒径为0.105～0.150 mm
图5 分解摩尔量及转化率随时间变化图
初始生成压力为9.4 MPa，多孔介质平均孔径为12.95 nm，粒径为0.105～0.150 mm
图6给出了实验9,12与13的分解过程中反应釜中温度随时间变化的曲线。反应釜中温度在整个分解过程中同样可以分为3个阶段。对于实验9，12与13，反应釜中的温度分别在2.2，2.0与1.9min时达到最低值。对于相同的初始生成压力，分解过程中反应釜中的温度以及最低温度随着水浴温度的增加而增加。同样的实验现象可以在其他孔径与粒径的多孔介质的实验中观察到。
图6 反应釜内温度随时间变化图
初始生成压力9.4 MPa，多孔介质平均孔径12.95 nm，粒径0.105～0.150 mm
2.3 粒径对分解的影响
为了研究不同粒径范围的多孔介质对甲烷水合物分解速度的影响，进行了3个不同粒径范围的多孔介质的实验，分别为0.300～0.450 mm,0.150～0.200 mm与0.105～0.150 mm，多孔介质的平均孔径为12.95 nm。
图7给出了实验12,20与26的甲烷累计摩尔量随时间变化的曲线，实验的初始生成压力为9.4 MPa，水浴温度为276.15 K。从图7与表2中可以看出，实验12,20与26的n。值是基本相同的。这说明，对于相同的初始生成压力与相同的水浴温度，多孔介质中生成的甲烷水合物的量受到多孔介质粒径大小的影响很小。从图7中可以看出，甲烷水合物分解的速度随着多孔介质粒径的增加而变慢，并且粒径为0.300～0.450 mm的多孔介质中，甲烷产生的速率明显的较低。图7同时给出了实验12,20与26的水合物转化率随时间变化的曲线。可以看出，水合物的转化速率也随着粒径的降低而增加。实验表明，多孔介质的粒径对水合物的分解速率以及转化率速度有着明显的影响。这主要是由于随着多孔介质粒径的增大，多孔介质颗粒表面的比表面积减小的原因造成。同样的现象可以在其他初始生成压力与水浴温度的实验中观察到。
图8给出了实验12,20与26的分解过程中反应釜中温度随时间变化的曲线。对于实验12,20与26，在温度变化的第一阶段，反应釜中的温度分别在2.7,2.0与1.9 min时降低到最低值。从图中可以看出，对于相同的初始生成压力与水浴温度，反应釜中的最低温度随着粒径的增加而升高，然而在达到最低温度之后，对于较大粒径的多孔介质，温度的升高比较缓慢，这是由于其水合物的分解速度较慢，分解持续的过程较长造成的。同样的现象可以在其他初始生成压力与水浴温度的实验中观察到。
图7 分解摩尔量及转化率随时间变化图
水浴温度276.15 K，初始生成压力9.4 MPa，多孔介质平均孔径12.95 nm
图8 反应釜内温度随时间变化图
水浴温度276.15 K，初始生成压力9.4 MPa，多孔介质平均孔径12.95 nm
2.4 平均孔径对分解的影响
研究了不同的平均孔径对多孔介质中水合物分解特性的影响。实验所采用的多孔介质粒径为0.105～0.150 mm，平均孔径分别为9.03 nm,12.95 nm,17.96 nm与33.20 nm。由于多孔介质中水合物的平衡分解压力随着孔径的减小而增大[21],在相同的水浴温度与初始生成压力下，9.03 nm孔径的多孔介质中生成的水合物量是最少的。为了保证能够生成足够量的水合物，对于9.03 nm孔径的多孔介质，使用了较高的初始生成压力，为9.4～11.0 MPa。对水浴温度为276.15 K，初始生成压力为9.4 MPa下的实验进行了比较。
图9给出了实验2,12,32与37的甲烷累积摩尔量与水合物转化率随时间变化的曲线，实验的初始生成压力为9.4 MPa，水浴温度为276.15 K。从图9中可以看出，对于相同的初始生成压力与水浴温度，分解后总的甲烷摩尔量随着孔径的增加而增加。甲烷的分解产生速率也随着孔径的增加而增加。这是由于对于较大的平均孔径，水合物的平衡生成压力较低，将有更多的水合物在多孔介质中生成，更多的水合物分解也会产生更多的甲烷气体。从图9中还可以看出水合物的转化率速率随着孔径的增加而降低。这主要是由于在相同的转化率下，对于较大的孔径，水合物的平衡分解压力较低，这样水合物分解的驱动力较小造成的。从图9中还可以看出，分解过程持续的时间随着平均孔径的增大而增加。对于孔径17.96 nm与33.20 nm，多孔介质中水合物的四相点温度分别为269.18 K与271.11 K，接近分解过程中反应釜中的最低温度。由于所有用的多孔介质有一个孔径的分布范围，所以分解过程中由于温度的降低使得多孔介质较大的孔隙中的水低于四相点温度而结冰，阻止了水合物的分解，这使得孔径17.96 nm与33.20 nm的多孔介质中水合物分解速度比其他孔径的实验明显变慢，分解过程也明显变长。
图10给出了实验2,12,32与37的分解过程中反应釜中温度随时间变化的曲线。对于实验2,12,32与37，在温度变化的第一阶段，反应釜中的温度分别在1.6,2.7,0.8与0.5 min时降低到最低值。从图中可以看出，分解过程中最低温度随着平均孔径的增大而升高。这是因为相同实验条件下水合物生成结束后系统中的压力随着孔径的减小而增加，当系统中压力降低到大气压，较高的压降引起了较高的温度降低。当温度达到最小值之后，反应釜中的温度开始逐渐的升高，对于较小孔径的多孔介质，温度升高的更快。同样的实验现象可以在其他的水浴温度与初始生成压力的实验中看到。
图9 分解摩尔量及转化率随时间变化图
水浴温度276.15 K，初始生成压力9.4 MPa，多孔介质粒径0.105～0.150 mm
图10 反应釜内温度随时间变化图
水浴温度276.15 K，初始生成压力9.4 MPa，多孔介质粒径0.105～0.150 mm
3 结语
实验研究了在不同孔径与粒径的多孔介质中甲烷水合物的分解特性，实验在水浴温度269.15～278.15 K，初始生成压力4.1～11.0 MPa下进行。分解实验利用定容降压的方法进行。
实验的结果表明甲烷水合物在多孔介质中的分解速度很快，分解过程中甲烷产生的速度随着初始生成压力的增加和水浴温度的降低而增加。然而，水合物转化率的速度随着初始生成压力的增加和水浴温度的降低而降低。反应釜中的温度在分解初期有明显的降低，在达到最低值后开始逐渐的升高，伴随整个的分解过程。分解过程中的温度随着水浴温度的增加以及初始生成压力的降低而增加。
水合物的分解速度随着粒径的增大而减小。然而，水合物转化率的速度随着粒径的增加而降低。分解过程中反应釜中的最低温度随着粒径的增大而升高。水合物的分解速度随着平均孔径的增加而增加，而水合物转化率的速度随着平均孔径的增加而降低。对于孔径较大的多孔介质，在较低的实验温度下，水合物的分解吸热可能会造成水的结冰，从而降低水合物的分解速度。分解过程中反应釜中的最低温度随着平均孔径的增大而升高。
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你要是想做的话，最好买一些PE（我觉得LDPE比较好），不过这个好像不零卖啊～一袋子，呃，挺贵的～～或许你也可以找一些热塑性的所料，试着融化？
用沙子制作一个简易的模具，呵呵，有点类似砂型铸造了～，然后把你融化的料（如果你是选用PE的话，温度大概在170度左右就够了），注入砂型中，等着冷去吧～
你可以直接加染色剂就行，黑的加碳黑，绿的加氯化铜之类～等等，这些也是有卖的
PE在化工市场就嫩买到，可能也有散的吧，不过我原来买的都是成袋子的
我只接触过可再生能源中的风能：风电机组的出力是一个与风速有关的随机变量，因此，风速的预测是风电出力预测最主要的方面。但是由于风能的随机性、波动性和间歇性，国内还没有研制出很精确风电厂出力短期预测系统，通常目前风电场风速预测的误差在25%~40%左右，因此给你提供一个简单、精度不高的：
假设风电厂出力与风速关系如图1所示，其切入风速、切出风速、额定风速分别为3、25、14m/s。取风电场模型中风速服从正态分布，均值为7.5，方差为2。如此可建立起24h内风电场的出力预测模型。根据这个我基于MATLAB简单建立模拟风电场24小时出力模型如图2所示，希望对您有帮助。
这种方法简答易行，但是不够精确，可以令风电机组的备用容量为其额定容量的30%来考虑
1。开发利用可再生能源是落实科学发展观、建设资源节约型社会、实现可持续发展的基本要求。充足、安全、清洁的能源供应是经济发展和社会进步的基本保障。
我国人口众多，人均能源消费水平低，能源需求增长压力大，能源供应与经济发展的矛盾十分突出。 从根本上解决我国的能源问题，不断满足经济和社会发展的需要，保护环境，实现可持续发展，除大力提高能源效率外，加快开发利用可再生能源是重要的战略选择，也是落实科学发展观、建设资源节约型社会的基本要求。
2。开发利用可再生能源是保护环境、应对气候变化的重要措施。目前，我国环境污染问题突出，生态系统脆弱，大量开采和使用化石能源对环境影响很大，特别是我国能源消费结构中煤炭比例偏高，二氧化碳排放增长较快，对气候变化影响较大。
可再生能源清洁环保，开发利用过程不增加温室气体排放。开发利用可再生能源，对优化能源结构、保护环境、减排温室气体、应对气候变化具有十分重要的作用。
3。开发利用可再生能源是建设社会主义新农村的重要措施。
农村是目前我国经济和社会发展最薄弱的地区，能源基础设施落后，全国还有约1150万人没有电力供应，许多农村生活能源仍主要依靠秸秆、薪柴等生物质低效直接燃烧的传统利用方式提供。 农村地区可再生能源资源丰富，加快可再生能源开发利用，一方面可以利用当地资源，因地制宜解决偏远地区电力供应和农村居民生活用能问题，另一方面可以将农村地区的生物质资源转换为商品能源，使可再生能源成为农村特色产业，有效延长农业产业链，提高农业效益，增加农民收人，改善农村环境，促进农村地区经济和社会的可持续发展。
4。开发利用可再生能源是开拓新的经济增长领域、促进经济转型、扩大就业的重要选择。可再生能源资源分布广泛，各地区都具有一定的可再生能源开发利用条件。可再生能源的开发利用主要是利用当地自然资源和人力资源，对促进地区经济发展具有重要意义。
同时，可再生能源也是高新技术和新兴产业，快速发展的可再生能源已成为一个新的经济增长点，可以有效拉动装备制造等相关产业的发展，对调整产业结构，促进经济增长方式转变，扩大就业，推进经济和社会的可持续发展意义重大。
现代可再生能源技术发展极为迅速，将于2011年后不久超过天然气，成为仅次于煤炭的第二大电力燃料。可再生能源的成本随着技术的成熟应用而降低，假设化石燃料的价格上涨以及有力的政策支持为可再生能源行业提供了一个机会，使其摆脱依赖于补贴的局面，并推动新兴技术进入主流。在本期预测中，风能、太阳能、地热能、潮汐和海浪能等非水电可再生能源（生物质能除外）的增长速度为7.2%，超过任何其它能源的全球年均增长速度。电力行业对可再生能源的利用占大部分的增长。非水电可再生能源在总发电量所占比例从2006年的1%增长到2030年的4%。尽管水电产量增加，但其电力的份额下降两个百分点至14%。
部分可再生能源利用技术已经取得了长足的发展，并在世界各地形成了一定的规模。生物质能、太阳能、风能以及水力发电、地热能等的利用技术已经得到了应用。
国际能源署（IEA）对2000～2030年国际电力的需求进行了研究，研究表明，来自可再生能源的发电总量年平均增长速度将最快。IEA的研究认为，在未来30年内非水利的可再生能源发电将比其他任何燃料的发电都要增长得快，年增长速度近6%，在2000～2030年间其总发电量将增加5倍，到2030年，它将提供世界总电力的4.4%，其中生物质能将占其中的80%，详见前瞻《中国新能源行业发展前景与投资战略规划分析报告 》。
可再生能源在一次能源中的比例总体上偏低，一方面是与不同国家的重视程度与政策有关，另一方面与可再生能源技术的成本偏高有关，尤其是技术含量较高的太阳能、生物质能、风能等。据IEA的预测研究，在未来30年可再生能源发电的成本将大幅度下降，从而增加它的竞争力。可再生能源利用的成本与多种因素有关，因而成本预测的结果具有一定的不确定性。但这些预测结果表明了可再生能源利用技术成本将呈不断下降的趋势。
中国政府高度重视可再生能源的研究与开发。国家经贸委制定了新能源和可再生能源产业发展的“十五”规划，并制定颁布了《中华人民共和国可再生能源法》，重点发展太阳能光热利用、风力发电、生物质能高效利用和地热能的利用。在国家的大力扶持下，中国在风力发电、海洋能潮汐发电以及太阳能利用等领域已经取得了很大的进展。新能源（或称可再生能源更贴切）主要有：太阳能、风能、地热能、生物质能等。生物质能在经过了几十年的探索后，国内外许多专家都表示这热能种能源方式不能大力发展，它不但会抢夺人类赖以生存的土地资源，更将会导致社会不健康发展；地热能的开发和空调的使用具有同样特性，如大规模开发必将导致区域地面表层土壤环境遭到破坏，必将引起再一次生态环境变化；而风能和太阳能对于地球来讲是取之不尽、用之不竭的健康能源，他们必将成为今后替代能源主流。
2008年，为加快我国风电装备制造业技术进步，促进风电产业发展，中央财政安排专项资金支持风力发电设备产业化。2009年，“太阳能屋顶计划”实施，中央财政安排专门资金对光电建筑应用示范工程予以补助，弥补光电应用的初始投入。同年，《金太阳示范工程财政补助资金管理暂行办法》印发，该工程综合采取财政补助、科技支持和市场拉动方式，加快国内光伏发电的产业化和规模化发展，以促进光伏发电技术进步。
在税收方面，2008年9月，财政部、国家税务总局出台《关于执行资源综合利用企业所得税优惠目录有关问题的通知》，指出企业自2008年1月1日起以《资源综合利用企业所得税优惠目录》中所列资源为主要原材料，生产《目录》内符合国家或行业相关标准的产品取得的收入，在计算应纳税所得额时，减按90%计入当年收入总额。同年12月，《关于资源综合利用及其他产品增值税政策的通知》出台，规定对利用风力生产的电力实现的增值税实行即征即退50%的政策。对销售自产的综合利用生物柴油，实行增值税先征后退政策。
参考链接：
新能源（能源资源学术语）_百度百科
