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近年来随着人们生活水平的提高，城市生活垃圾的热值不断提高。城市生活垃圾热值对于其处理方式的选择有着十分重要的影响。尤其是近年来比较流行的生活垃圾焚烧处理，各地开始兴建了一批如生活垃圾焚烧厂等能源回收型的垃圾处理设施。焚烧法对垃圾的回收能源、有效减容尤为有效。但是生活垃圾焚烧处理需要满足一定的条件：即其热值需要达到一定的程度。因此生活垃圾热值的高低是生活垃圾处理方式选择的一个十分重要的参考指标。
1生活垃圾热值预测的意义
城市生活垃圾热值的实验室测定主要由氧弹式量热计测定。由于测定用的试样量为1g左右，而城市生活垃圾为不同物质的混合物，组分非常复杂，若混合测定，则代表性很差，若分开单独测定，则其操作复杂，而且费时费力费钱。因此，在分析测试尽可能多的城市生活垃圾的基础上，建立统计性的城市生活垃圾各组分的元素含量表，并以此为基础来估算垃圾的热值，具有很强的实际意义和参照作用。
2生活垃圾热值的确定方法
确定生活垃圾热值的方法主要有试验测量法和经验公式估算法[1]。经验公式估算法通常用三类模型来预测热值(物理成分预测、元素预测、工业分析预测)。
对于热值的元素预测来说，大多采用Dulong公式、Steuere公式等方法。对于垃圾热值的物理成分估算法和回归分析法[2]，关键是取得相应的塑胶、竹木、纸张和水分等数据[3]，通常为干基。
物理成分常与工业分析所得到的固定碳和挥发分结合起来预测垃圾的热值。
3本文的垃圾热值预测方法
城市生活垃圾的热值主要由塑料橡胶类、纸张类、纺织物类、木竹类、灰土和瓜果皮厨余类物质及垃圾总体的水分含量决定。其中瓜果皮厨余类物质和灰土虽然也含有可燃物质，但是他们因为水分含量高而会对垃圾热值产生负的贡献。垃圾中的含水率对垃圾热值的影响非常大，随着水分的增大，垃圾净热值线性减小[4]。因此，对于湿垃圾来说，直接用垃圾的各个组分质量百分比来预测城市生活垃圾的热值，会因为不同城市生活垃圾的各组分的含水率以及组分本身物性差异太大而无法准确预测。本文把上述物质的可燃组分和所含的水分分开来考虑。通过C、H、S、O等对热值有关的元素含量和水分含量来预测城市生活垃圾的热值，能更加精确地预测城市生活垃圾的热值。金属和玻璃对热值的影响看作为零。
表1至表3为南通、沈阳和杭州的城市生活垃圾各组分的元素含量(湿垃圾)。
表1南通市垃圾成分的元素和工业分析%
以表1、表2、表3为基础，把三个城市的垃圾组分元素含量乘以一个系数，再相加，得到混合的垃圾组分元素含量见表4，这可在一定程度上代表中国垃圾的组分百分比。杭州的数据有14组，沈阳的数据有40种不同的组分，且每个项目测6次。南通的数据只有一个，故系数选取为杭州0.45，沈阳0.45，南通0.1(杭州×0.45+沈阳×0.45+南通×0.1，因为缺沈阳和南通的灰土数据，故灰土数据参考杭州)。
表4混合后垃圾的组分元素含量%
在上面的分析计算中，把所有垃圾各组分对垃圾热值的贡献看作是一样的，这样做会产生一定的误差。因为表4中各个垃圾组分的C、H和S元素并不全都可燃。如塑料里面的C、H和S的元素含量大多是可燃的，但瓜果皮厨余和灰土中有相当一部分的C、H和S元素是不可燃的。对此，可以通过各个组分对垃圾热值贡献大小的相关性分析来解决这个问题。
可选择方法计算各个垃圾组分对热值的影响的相关度，按照一定的方法进行修正处理，得到新的垃圾各组分元素含量表。本文采用灰色关联分析[5]方法进行处理。方法如下：
ri称为数列xi对数列x0的关联度。其中，N为数列的维数。
选择表5中的14个城市生活垃圾的组分百分比和含水率数据[6]为基础，用上式(1)和(2)计算塑料橡胶、纸张、纺织物、木竹、瓜果皮厨余和水分对生活垃圾热值的相关度。
表5各个城市生活垃圾的组分百分比
先对表5数据进行初值化处理(把每一行的数据都除以本行中的第一个数据)，得到一个新的数据表。然后根据上面提出的关联度计算方法计算关联度。计算得到塑料橡胶、纸张、纺织物、木竹、瓜果皮厨余、灰土和水分对生活垃圾热值的关联度，见表6。因为金属和玻璃对热值的贡献为零，故略去金属、玻璃这二组数据对热值的关联度计算。
表6垃圾各组分及水分对热值的关联度
在上面所统计得到的垃圾各组分元素含量中，把某一组分对热值的关联度和相应组分的元素含量相乘，可得一个新的生活垃圾各组分的元素含量表，这个表中的各组分元素含量对于热值的估算来说更加合理。修正后得到的垃圾各组分元表含量见表7。
以表7为基础，结合实际的城市生活垃圾的组分百分比，按照Dulong和Steuer计算各地城市生活垃圾热值(水分参照实际的水分值)，计算结果见表8。
Dulong LHV=81×C+342.5×(H-O/8)+22.5×S-6×(W+9×H)kcal/kg (3)
Steuer LHV=81×(C-3×O/8)+57×3×O/8+345×(H-O/16)+25×S-6×(W+9×H)kcal/kg (4)
上面两个公式计算结果的单位是kcal/kg，而表8的热值单位是kJ/kg，kcal/kg换算比例取为4.18kJ/kg。
表8预测的垃圾热值及其与实际所得的垃圾热值的误差
4结论
从上面的分析计算可知，以本文所提出的统计性的预测方法，经过灰色关联分析，修正各个组分对垃圾热值的贡献大小差异，最后用Dulong和Steuere计算得到的垃圾热值的预测值与实际的垃圾热值相比，误差大多在20%之内，而且平均误差分别为-8.66%和4.64%。其误差绝对值的平均值分别为11.55%和10.68%。
该统计性的热值预测方法可结合实验室的热值测定方法来共同更加精确地确定城市生活垃圾的热值。
参考文献：略
