Comparative analysis of the efficiency of catalytic methane pyrolysis technology for hydrogen production based on DEA method

Full Text

Введение

Актуальность темы. Глобальное изменение климата и растущие экологические проблемы, связанные с использованием ископаемых видов топлива, стимулируют поиск устойчивых и экологически чистых источников энергии. Водород является одним из наиболее перспективных энергоносителей будущего благодаря своей высокой энергоемкости, универсальности применения и экологической чистоте при использовании, поскольку при его сжигании нет выбросов углекислого газа, а единственным побочным продуктом является вода. Водородная энергетика рассматривается как один из ключевых элементов в стратегии перехода к низкоуглеродной экономике и достижения целей устойчивого развития [1–4].

Однако несмотря на очевидные преимущества, широкомасштабное внедрение водородных технологий сдерживается из-за отсутствия экономически эффективных и экологически устойчивых методов производства водорода. В настоящее время в большей части мирового производства водорода, основанной на ископаемых видах топлива, таких как природный газ, нефть и уголь, используются процессы паровой конверсии метана, частичного окисления и газификации угля [5, 6]. Это связано с экономическими факторами, поскольку производство водорода из ископаемого топлива значительно дешевле других методов [7]. Однако такие методы производства водорода сопровождаются значительными выбросами парниковых газов и потребляют большое количество энергии [8, 9].

Технология пиролиза метана привлекает внимание как потенциально более экологически чистый и энергоэффективный метод получения водорода. В процессе пиролиза метана происходит термическое разложение метана на водород и твердый углерод без прямых выбросов CO₂, что делает этот метод особенно перспективным в контексте перехода к низкоуглеродной экономике.

В сравнении с традиционными методами производства водорода, такими как паровая конверсия метана, пиролиз метана показывает существенное снижение удельных энергозатрат. Помимо этого, технология обладает преимуществом, заключающимся в возможности производства твердого углерода в качестве побочного продукта, что открывает дополнительные возможности для его коммерциализации [10, 11].

Технология пиролиза метана. Пиролиз метана представляет собой термическое разложение метана при высоких температурах (700–1500 °C) в условиях отсутствия кислорода с образованием водорода и твердого углерода:

CH₄ → C + 2H₂.

Преимуществом этого процесса является то, что углерод из метана не окисляется до CO₂, а выделяется в виде элементарного углерода, что устраняет прямые выбросы CO₂ в атмосферу. Твердый углерод может быть использован на различные нужды, однако в настоящий момент рынок углерода ограничен [12]. Технология пиролиза метана обладает высоким потенциалом повышения эффективности и экологической устойчивости в процессах производства водорода.

Пиролиз метана является эндотермическим процессом, требующим значительных энергозатрат на поддержание высокой температуры. Применение катализаторов может существенно снизить температуру реакции и увеличить выход водорода. По этой причине разработка эффективных катализаторов, устойчивых к осаждению углерода и обеспечивающих высокую активность и селективность, является важным направлением исследований в данной области. Эта технология не выведена на промышленный уровень, но в разных странах ведутся активные исследования по данной теме [13].

Несмотря на потенциальные преимущества, развитие технологии пиролиза метана сталкивается с рядом технических и экономических вызовов. К основным направлениям совершенствования технологии относятся снижение относительно высоких энергозатрат для поддержания температурного режима без использования катализаторов, эффективная утилизация или коммерциализация твердого углерода, оптимальный выбор и определение состава катализаторов, а также масштабирование процессов для промышленного применения.

Роль катализаторов в процессе пиролиза метана. Катализаторы играют ключевую роль в процессе пиролиза метана. Использование металлических катализаторов, таких как никель, медь, кобальт и их сплавы, позволяет снизить температуру реакции до 500–700 °C и увеличить скорость образования водорода [14]. Однако проблемы деградации катализаторов из-за осаждения углерода остаются актуальными.

Перспективным направлением является разработка катализаторов на основе благородных металлов (например, платины, палладия и др.), обладающих высокой стабильностью при продолжительном времени реакции, но их применение ограничено высокой стоимостью. Перспективные исследования в области наноструктурированных катализаторов и использование промоторов и модификаторов поверхности могут открывать новые возможности для повышения эффективности и экономической привлекательности процесса.

Значимость анализа эффективности. Для успешного промышленного внедрения технологии пиролиза метана необходимо проведение комплексной оценки ее эффективности с учетом технических, экономических и экологических аспектов. Метод Data Envelopment Analysis (DEA) является мощным инструментом для оценки относительной эффективности производственных единиц при наличии множества входных и выходных параметров [15]. DEA-метод позволяет не только получить оценки эффективности каждого объекта сравнения, но и выявить факторы, влияющие на производительность, что оказывается особенно важным при проведении оптимизации процессов и стратегическом планировании их развития.

Применение DEA для оценки технологий производства водорода позволяет сравнить различные технологические подходы, выявить лучшие параметры, технологические режимы и определить направления для их оптимизации [16]. В частности, анализ эффективности процесса пиролиза с учетом применения различных катализаторов и технологических параметров потенциально позволит определить оптимальные решения для промышленного внедрения технологии пиролиза метана.

Цель и задачи исследования. Цель данной статьи – проведение комплексного анализа эффективности технологии пиролиза метана и используемых катализаторов на основе DEA-метода, разработка рекомендаций по ее оптимизации и определение направления дальнейших исследований на пути к промышленному внедрению технологии.

Задачи исследования:

• сбор и систематизация данных о работе установки пиролиза метана, включая информацию о типах катализаторов, температуре реакции, расходе метана и других технологических параметрах;
• выбор и обоснование выбора модели DEA-метода для проведения анализа;
• выявление ключевых факторов, влияющих на эффективность проведения процесса; проведение анализа эффективности с учетом выявленных ключевых факторов;
• разработка рекомендаций по оптимизации процесса пиролиза метана, включая выбор катализаторов, оптимальные технологические параметры и т. д.;
• оценка потенциала промышленного внедрения технологий пиролиза метана и ее влияние на развитие водородной энергетики и переход к низкоуглеродной экономике.

Источники данных

В ходе экспериментального исследования, проведенного с использованием специализированной аппаратуры, был осуществлен сбор данных функционирования установки с использованием разных катализаторов при различных технологических условиях. На рис. 1 представлена схема лабораторной установки каталитического пиролиза метана [17].

Для проведения анализа эффективности процесса пиролиза метана были обработаны и систематизированы экспериментальные данные, включающие 21 эксперимент, было проведено 247 замеров, часть которых представлена в табл. 1. В рамках проведенных экспериментов исследовались различные катализаторы и параметры проведения процесса с целью определения их влияния на эффективность процесса пиролиза. Представленные экспериментальные данные охватывают разнообразные комбинации катализаторов и параметров проведения процесса, позволяя провести всесторонний анализ влияния каждого фактора на эффективность пиролиза метана в целом. В указанных экспериментальных данных время эксперимента указано без учета времени выхода реактора на рабочий режим.

Методология и инструментарий проведения анализа

Пиролиз метана является перспективным методом получения водорода, обладающим высокой эффективностью и экологической безопасностью. Однако для оптимизации этого процесса необходимо оценить эффективность комбинаций различных условий проведения реакции и состава катализаторов, реализованных в описанных выше экспериментах. В данном контексте метод Data Envelopment Analysis (DEA) предоставляет мощный инструмент для количественной оценки эффективности технологических режимов. Возможность получения сравнительных безразмерных оценок является основной причиной выбора DEA-метода для проведения многофакторного анализа. Помимо этого, весомое преимущество данного метода для разработки алгоритма многофакторной

Рис. 1. Схема лабораторной установки каталитического пиролиза [17]

Таблица 1. Пример собранных экспериментальных данных

сравнительной оценки технологических процессов пиролиза метана заключается в его широких возможностях для решения прикладных задач: использовании для оценки неограниченного числа разнородных физических факторов и легкости визуализации этих оценок в наглядной форме. Данный метод уже широко используется для получения сравнительных оценок эффективности сложных объектов, чьи относительные показатели эффективности определяются в терминах различных логистических, эксплуатационных, технико-экономических, энергетических и других неоднородных характеристик.

При этом данный метод обладает существенными преимуществами перед известными методами многофакторного анализа, сравнительная характеристика которых представлена в табл. 2 [18]. Указанные преимущества обусловили выбор DEA-метода в статье как теоретической основы решения задачи многофакторного анализа процессов пиролиза метана. Это позволяет получить их интегральные сравнительные оценки, обеспечивающие ранжирование по различным разнородным критериям.

Таблица 2. Сравнение методов многофакторного анализа [18]

Согласно теории DEA-метода, для сравнительного анализа численных оценок комплексного критерия (показателя) эффективности группы из N объектов на основе CCR-модели применяется следующий подход. Предполагается, что величины всех сравнительных оценок некоторого критерия эффективности ƒ имеют конечные значения и необходимо проранжировать эти значения на числовом интервале [0, 1] для всех объектов сравнения. Таким образом, задача многофакторной сравнительной оценки группы образцов сводится к задаче математического программирования с целью максимизации критерия эффективности  ƒ. Этот критерий определяется как отношение взвешенной суммы выходных параметров к взвешенной сумме входных параметров.

Выходные параметры Y₁, Y₂, …, Y_k подбираются таким образом, чтобы каждый из них характеризовал положительный вклад в суммарный показатель эффективности объекта ƒ. В качестве выходных параметров могут использоваться разнообразные характеристики, отражающие различные аспекты функционирования объектов, включая производственно-технологические (например, объем и качество конечной продукции, надежность, долговечность), экономические (прибыль, доход, рентабельность), рыночные (размер рынка, количество связей с контрагентами) и другие.

Входные и выходные параметры могут иметь существенно отличающиеся значения, быть несвязанными и несопоставимыми, разнородными по смыслу и единицам измерения. При этом требуется, чтобы выходные характеристики можно было охарактеризовать численным значением, а увеличение каждого из параметров Y_i приводило бы к возрастанию суммарного показателя эффективности ƒ:

$\frac{\partial f\left(Y\mathrm{1,}Y\mathrm{2,}\mathrm{...}Yk\right)}{\partial Yi}>0$  , $i=\mathrm{1,2,}\mathrm{...}k$.        (1)

Входные параметры X₁, X₂, …, X_m подбираются так, чтобы уменьшение каждого из них увеличивало суммарную оценку эффективности ƒ. Входными параметрами, как правило, являются разнообразные характеристики задействованных в осуществлении производственно-технологического процесса ресурсов. Эти параметры могут характеризовать финансовые, материальные, энергетические, информационные, трудовые, сырьевые, капитальные и другие ресурсы. Увеличение затрат приводит к снижению эффективности анализируемых объектов сравнения, поэтому для входных параметров должны выполняться условия:

$\frac{\partial f\left(X\mathrm{1,}X\mathrm{2,}\mathrm{...}Xm\right)}{\partial Xl}<0$  , $l=\mathrm{1,2,}\mathrm{...}m$.      (2)

Согласно модели CCR, конкретную численную величину оценки показателя эффективности ƒ следует отыскивать для каждого из N объектов путем максимизации ƒ на множестве значений весовых коэффициентов u, v, принадлежащих области определения G. Тогда задача определения для j-го объекта оценки обобщенного показателя сравнительной эффективности ƒ_j и соответствующих весовых коэффициентов u_ij и v_ij может быть сформулирована следующим образом:

$f_j=\frac{u_{1j}\cdot Y_{1j}+u_{2j}\cdot Y_{2j}+u_{3j}\cdot Y_{3j}+\mathrm{...}+u_{kj}\cdot Y_{kj}}{v_{1j}\cdot X_{1j}+v_{2j}\cdot X_{2j}+v_{3j}\cdot X_{3j}+\mathrm{...}+v_{mj}\cdot X_{mj}}\to \underset{uij,vlj\in G}{\max }$   (3)

при наличии ограничений

$\frac{u_{1j}\cdot Y_{1j}+u_{2j}\cdot Y_{2j}+\mathrm{...}+u_{kj}\cdot Y_{kj}}{v_{1j}\cdot X_{1j}+v_{2j}\cdot X_{2j}+\mathrm{...}+v_{mj}\cdot X_{mj}}\le \mathrm{1,}\forall \left(\begin{array}{l}j=\overline{\mathrm{1,}N};i=\overline{\mathrm{1,}k};l=\overline{\mathrm{1,}m};\\ {\overline{u}}_{ij}>0;{\overline{v}}_{lj}>0\end{array}\right)$  ,        (4)

где u_ij и v_ij – весовые коэффициенты, характеризующие относительный вклад каждого из выходных и входных параметров соответственно в суммарный показатель эффективности.

Система соотношений (1) и (2) представляет собой N задач математического программирования. В результате их решения определяются относительные показатели эффективности ƒ_j для каждого из N объектов сравнения в виде ранжированных на единичном интервале [0, 1] численных оценок, при этом также происходит определение соответствующих весовых коэффициентов u_ij и v_ij ($i=\mathrm{1,2,...,}k$, $l=\mathrm{1,2,...,}m$) в функционале (1).

Модель Super-efficiency (суперэффективности) применяется тогда, когда несколько объектов сравнения имеют оценки эффективности, равные 1, но при этом требуется выделить наилучший объект сравнения в анализируемой группе. Предлагается подход, основанный на использовании базовой модели Super-efficiency DEA-метода, который заключается в исключении из ограничений вида (2) эффективных объектов с оценкой, равной 1.

Формулировка ЗМП на основе модели Super-efficiency для получения сравнительных оценок эффективности объектов может быть представлена аналогично базовой CCR-модели, однако задача определения эффективности объектов сравнения будет заключаться в максимизации функционала при исключении из рассмотрения ряда ограничений:

$S_j=\frac{{\overline{u}}_{1j}{Y}_{1j}+{\overline{u}}_{2j}{Y}_{2j}+\mathrm{...}+{\overline{u}}_{kj}{Y}_{kj}}{{\overline{v}}_{1j}{X}_{1j}+{\overline{v}}_{2j}{X}_{2j}+\mathrm{...}+{\overline{v}}_{mj}{X}_{mj}}\to \underset{\left({\overline{u}}_{ij},{\overline{v}}_{lj}\right)\in {\overline{G}}_j}{\max }$  ,    (5)

$\frac{{\overline{u}}_{1j}{Y}_{1j}+{\overline{u}}_{2j}{Y}_{2j}+\mathrm{...}+{\overline{u}}_{kj}{Y}_{kj}}{{\overline{v}}_{1j}{X}_{1j}+{\overline{v}}_{2j}{X}_{2j}+\mathrm{...}+{\overline{v}}_{mj}{X}_{mj}}\le \mathrm{1,}\forall \left(\begin{array}{l}j=\overline{\mathrm{1,}N};\text{ j}\ne n\text{;\hspace{0.17em}}i=\overline{\mathrm{1,}k};\\ l=\overline{\mathrm{1,}m};{\overline{u}}_{ij}>0;{\overline{v}}_{lj}>0\end{array}\right)$  .             (6)

Результатом решения ЗМП (3) и (4) являются сравнительные оценки, находящиеся в интервале $\left[\mathrm{0,}\infty \right)$; при этом объект сравнения, имеющий максимальную оценку эффективности, может считаться наилучшим в группе сравнения при заданных условиях. Неэффективные по базовой CCR-модели объекты с оценкой меньше 1 не изменят свои сравнительные оценки по модели Super-efficiency [19].

Анализ технологических режимов процесса каталитического пиролиза проводился по модели SE суперэффективности DEA-метода. Реализация процесса пиролиза метана определяется множеством факторов, влияющих на эффективность процесса, таких как расход метана, финансовые затраты и расход энергии, технологические параметры, определяющие протекание реакции (температура, давление), компонентный состав и расход катализаторов и прочие параметры. Применение DEA-метода позволяет оценить относительную эффективность различных экспериментальных условий и наилучшие значения параметров, на которые следует ориентироваться для оптимизации процесса, определить потенциальные возможности для улучшения неэффективных DMU, предоставив конкретные рекомендации по оптимизации различных показателей качества.

Для проведения сравнения различных технологических режимов процесса пиролиза метана на основе модели суперэффективности DEA-метода сформулирована задача многофакторного анализа, входные и выходные параметры которой представлены на рис. 2.

Данная задача учитывает данные об условиях проведения технологического процесса, стоимости катализаторов и показателях его эффективности.

В данной статье было принято, что каждый замер отдельного эксперимента с определенным катализатором и заданными технологическими условиями рассматривается как единица принятия решения (DMU), представляющая собой объект сравнения с определенным набором входных и выходных параметров. В качестве компонентов вектора входа выбраны параметры, характеризующие затраты на реализацию технологического процесса и условия его проведения:

• температура (℃), при которой проводится реакция;
• давление в реакционной зоне (атм.) – давление, при котором протекает реакция;
• расход (л/ч) реагента, подаваемого в реакционную зону в единицу времени;
• время эксперимента (мин), под которым понимается время проведения эксперимента, прошедшее с момента выхода реактора на рабочий режим;
• цена катализатора за 1 кг.

Рис. 2. Входные и выходные параметры для формулировки задачи сравнительного анализа

В качестве выходных параметров использованы следующие показатели, которые позволяют оценивать эффективность проведения процесса:

• процентное содержание водорода в продуктах реакции H₂ (%);
• конверсия CH₄ (%), характеризующая степень преобразования метана в ходе реакции;
• конверсия CH₄ на 1 г катализатора ((л/ч)/г), характеризующая эффективность использования катализатора с учетом его массы;
• количество полученного водорода H₂ на 1 г катализатора ((л/ч)/г).

Поскольку выборка экспериментальных данных содержит 247 точек замера (см. табл. 1), решение задачи многофакторного анализа сводится к решению 247 задач математического программирования вида (ЗМП) (5), (6), которые позволяют получить сравнительные оценки для каждого объекта сравнения и соответствующие им весовые коэффициенты, определяемые в ходе решения данной задачи.

Результаты

В результате решения 247 ЗМП с помощью специализированного программного обеспечения каждый объект сравнения получил соответствующую ему оценку эффективности. На рис. 3 представлены значения оценок эффективности для объектов сравнения, получивших максимальные и минимальные оценки в группе сравнения.

На основе результатов расчета была проанализирована эффективность различных катализаторов, использованных в процессе пиролиза метана. На рис. 4 представлены ранжированные оценки эффективности применяемых катализаторов. Для исследования 8 видов катализаторов было проведено 247 замеров параметров процесса пиролиза в ходе проведения 21 эксперимента. Для катализатора 80 Ni/10 Cu/10 SiO₂ было проведено 6 экспериментов, для катализатора 90 Ni/10 Al₂O₃ – 5 экспериментов, для катализатора 82 Ni/8 Cu/10 Al₂O₃ – 4 эксперимента, для катализатора 60 Ni/40 SiO₂ – 2 эксперимента, а катализаторы 60 Ni/40 Al₂O₃, 50 Ni/40 Cu/10 Al₂O₃, 71 Ni/9 Cu/20 Al₂O₃ и 75,5 Ni/9,5 Cu/15 Al₂O₃ исследованы в 1 эксперименте каждый в отдельности.

Рис. 3. Оценки эффективности объектов сравнения: а – максимальные, б – минимальные

Рис. 4. Усредненные значения оценок эффективности экспериментов с различными катализаторами

На основе полученных оценок эффективности технологических режимов (DMU) из представленных данных можно сделать следующие выводы о катализаторах.

Катализатор 82 Ni/8 Cu/10 Al₂O₃. Данный катализатор продемонстрировал высокую эффективность при различных температурных режимах, особенно при повышенных температурах. В имеющихся условиях катализатор 82 Ni/8 Cu/10 Al₂O₃ показывает наивысшую оценку эффективности, в ходе 4 экспериментов его эффективность имеет оценку от 0,75 до 0,86. Высокие значения оценок эффективности (более 1) достигнуты при температурах 650 и 750 ℃. При использовании данного катализатора наблюдается высокая степень конверсии метана и значительный выход водорода на 1 г катализатора. Помимо этого, катализатор сохраняет активность достаточно длительный период времени. При большой длительности процесса пиролиза эффективность незначительно снижается, но остается на достаточно высоком уровне. Катализатор может быть рекомендован для процессов, требующих высокой производительности. Таким образом, катализатор 82 Ni/8 Cu/10 Al₂O₃ является одним из наиболее эффективных, сочетая высокую активность с относительно низкой стоимостью.

Катализатор 90 Ni/10 Al₂O₃. Катализатор с высоким содержанием никеля на алюмооксидном носителе показал хорошие результаты, особенно при высоких температурах. Повышение температуры с 550 до 750 ℃ приводит к значительному увеличению конверсии CH₄ и выхода H₂, оценки эффективности приближаются к 1 при достижении температуры 750 ℃. Катализатор обеспечивает высокую стабильность работы: с увеличением времени эксперимента производительность и оценка эффективности снижаются незначительно. Обеспечивает высокую конверсию метана и большой показатель выхода водорода. Цена катализатора ниже средней, но несмотря на это он обеспечивает достаточно высокую эффективность процесса. Среди других катализаторов 90 Ni/10 Al₂O₃ является одним из самых эффективных при проведении пиролиза при высоких температурах, предлагая относительно низкую стоимость и относительно высокую производительность. Данный катализатор является эффективным и экономически выгодным для процессов при высоких температурах.

Катализатор 80 Ni/10 Cu/10 SiO₂. Катализатор на кремнеземном носителе с добавлением меди показал высокие результаты, особенно при температуре 750 ℃. В некоторых экспериментах оценки эффективности превышают 1. Катализатор имеет высокую степень активности, обеспечивает высокую степень конверсии CH₄ и выход H₂ на 1 г катализатора. Катализатор 80 Ni/10 Cu/10 SiO₂ является высокоэффективным в течение ограниченного количества времени при высоких температурах, а добавление меди положительно влияет на его активность. Катализатор обладает высокой начальной эффективностью – например, в начале одного из экспериментов при температуре 750 ℃ оценка эффективности достигает 1,73, но эффективность постепенно снижается приблизительно до 0,61 после длительного времени проведения процесса. Помимо снижения оценки происходит значительное снижение производительности. Цена катализатора средняя, но с учетом снижения эффективности экономическая целесообразность его применения уменьшается со временем. Целесообразность применения данного катализатора необходимо дополнительно экспериментально изучать. Таким образом, данный катализатор эффективен в краткосрочной перспективе, но требует решения проблем со стабильностью для длительного использования.

Катализатор 71 Ni/9 Cu/20 Al₂O₃. Данный катализатор показал среднюю эффективность, сильно зависящую от условий проведения реакции. Оценки эффективности варьируются от 0,23 при температуре 550 ℃ до 0,91 при температуре 750 ℃. Катализатор сильно зависит от температуры проведения процесса – наилучшие результаты при 750 ℃, а при более низких температурах показывает существенно более низкую производительность и эффективность. Несмотря на то, что с повышением температуры эффективность его применения постепенно возрастает, она остается ниже, чем у катализаторов с более высоким содержанием Ni. Катализатор показывает относительно высокий показатель стабильности при высоких температурах и длительном времени проведения эксперимента. Стоимость катализатора – выше средней. Таким образом, катализатор 71 Ni/9 Cu/20 Al₂O₃ может быть использован при высоких температурах, но он уступает по эффективности катализаторам с более высоким содержанием никеля. Для достижения максимальной эффективности требуется проведение дополнительной оптимизации условий реакции.

Катализатор 60 Ni/40 SiO₂. Катализатор с более низким содержанием никеля показал низкую эффективность при низких и средних температурах, но он имеет приемлемые показатели при температуре 750 ℃. Оценки эффективности достигают 1,02 при высоких температурах. Явным достоинством катализатора является его низкая цена. Однако он неэффективен при низких и средних температурах: при температуре 550 ℃ оценка эффективности составляет ~ 0,15. При повышении температуры до 750 ℃ и понижении давления до 2,5 атм происходит значительное увеличение показателя эффективности – до 1,35. Показатели конверсии CH₄ и выхода H₂ на 1 г катализатора значительно увеличиваются при достижении данных условий. Эти факторы указывают на высокую чувствительность катализатора к условиям процесса. Цена катализатора – ниже средней. Таким образом, катализатор 60 Ni/40 SiO₂ может быть эффективным при специфических условиях (высокая температура, пониженное давление), но менее универсален по сравнению с другими катализаторами.

Катализатор 50 Ni/40 Cu/10 Al₂O₃. Катализатор с высоким содержанием меди имеет самую низкую эффективность, это худший результат среди всех анализируемых катализаторов. При анализе не были выявлены преимущества данного катализатора перед другими в рассматриваемой группе сравнения: имеет низкую эффективность во всем диапазоне параметров проведения процесса, показатели конверсии CH₄ и выхода H₂ на 1 г катализатора существенно ниже, чем у других катализаторов, а его оценка эффективности не превышает 0,68. Кроме того, данный катализатор имеет самую высокую стоимость среди всех катализаторов. Таким образом, данный катализатор наименее предпочтителен для использования, требует пересмотра состава или параметров проведения процесса. Высокое содержание меди может негативно влиять на активность катализатора в процессе пиролиза.

Выводы

Исходя из проведенного анализа можно сделать следующие выводы и рекомендации относительно применения катализаторов.

1. Высокое содержание никеля (более 80 %) в катализаторе положительно влияет на эффективность процесса пиролиза.
2. Добавление меди в небольшом количестве может улучшить активность катализатора. Но высокое содержание меди (ориентировочно более 10 %, требуются дополнительные исследования) может негативно влиять на конверсию метана и выход водорода. Оптимальные соотношения необходимо определять экспериментально.
3. Наиболее эффективными оказались катализаторы с высоким содержанием никеля на носителе Al₂O₃ при высоких температурах. Среди анализируемых катализаторов самым эффективным оказался катализатор 82 Ni/8 Cu/10 Al₂O₃.
4. Носитель (Al₂O₃ или SiO₂) влияет на распределение активных компонентов и эффективность катализатора, однако имеющиеся данные позволяют оценить только стабильность катализаторов. Согласно анализу, катализаторы на Al₂O₃ демонстрируют лучшую долговременную стабильность (стойкость к зауглероживанию), а катализаторы на SiO₂ показывают высокую начальную эффективность пиролиза, но их эффективность снижается со временем. Вероятное улучшение стабильности катализаторов на основе SiO₂ может быть достигнуто посредством проведения дополнительных исследований.
5. Повышение температуры до 750 ℃ существенно улучшает эффективность большинства катализаторов.
6. Экономическая составляющая обязательно должна учитываться при выборе катализатора, более дорогие катализаторы не всегда обеспечивают лучшую производительность.
7. Для оптимального выбора катализатора в каждом отдельном случае необходимо находить баланс между стоимостью катализатора и его производительностью, стабильностью и способами регенерации.
8. Для определения оптимального состава катализатора, в частности соотношений Ni и Cu, с целью улучшения эффективности и стабильности необходимо проведение дальнейших экспериментов.

DEA-метод позволил провести комплексный анализ эффективности различных катализаторов с учетом множества разнородных параметров и позволил выявить ключевые факторы, влияющие на эффективность процесса пиролиза метана.

Полученные результаты и выводы могут быть использованы для выработки стратегий и направлений дальнейших исследований, оптимизации процесса производства водорода, выбора наиболее подходящих катализаторов для промышленного применения, а также для масштабирования технологии. Выбор катализатора должен основываться на балансе между производительностью, стабильностью и экономической целесообразностью.

Таким образом, метод DEA является мощным инструментом анализа и оптимизации процессов пиролиза метана при получении водорода. Его применение позволяет объективно оценить эффективность различных экспериментальных условий и установок, выявить лучшие практики и определить конкретные направления для их улучшения. Внедрение DEA-метода способствует повышению общей эффективности процесса, снижению затрат и улучшению качества получаемого водорода, что особенно важно в условиях растущего спроса на экологически чистые источники энергии.

About the authors

А. V. Kazarinov

Author for correspondence.
Email: artemrus987@gmail.com

Postgraduate Student

References

Supplementary files

Supplementary Files

Action

1. JATS XML

Download

2. Fig. 1. Scheme of laboratory setup for catalytic pyrolysis [17]

Download (166KB)

Indexing metadata

3. Fig. 2. Input and output parameters for formulating the comparative analysis problem

Download (78KB)

Indexing metadata

4. Fig. 3. Evaluations of the effectiveness of comparison objects: a – maximum, b – minimum

Download (88KB)

Indexing metadata

5. Fig. 4. Average values ​​of efficiency estimates for experiments with different catalysts

Download (125KB)

Indexing metadata