通过Ru-Ni/CeO?催化剂对退役风力涡轮机叶片进行选择性低温解聚:工艺性能、纤维保护及环境影响评估

《Process Safety and Environmental Protection》:Selective low-temperature depolymerization of retired wind turbine blades via a Ru-Ni/CeO 2 catalyst: Process performance, fiber preservation and environmental assessment

【字体: 时间:2026年03月28日 来源:Process Safety and Environmental Protection 7.8

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  风电机组叶片回收利用中,乙醇溶热处理工艺结合Ru-Ni/CeO?双金属催化剂,实现环氧树脂高效选择性降解(>95%转化率,16.6wt.% BPA回收),同时保持玻璃纤维力学性能(抗压强度提升2.1MPa至2.42MPa)。生命周期评估表明该工艺在碳排放和资源消耗方面显著优于填埋、机械回收和传统热解方法。

  
米艳|孙红宇|杨振伟|张新怡|陈琳怡|叶敬豪|周兴龙|金伟雅|应旭轩
浙江工业大学机械工程学院,杭州,310023,中国

摘要

风能的迅速发展导致了大量退役风力涡轮机叶片的积累,这些叶片主要由化学性质稳定、难以回收的环氧复合材料构成。本研究开发了一种乙醇溶热工艺,利用Ru-Ni/CeO2双金属催化剂选择性降解退役叶片中的双酚A(BPA)型环氧树脂。该工艺在有效降解树脂的同时,保持了玻璃纤维的结构完整性。系统研究了催化剂载体、金属负载量、温度和时间等因素的影响。在测试的催化剂中,Ru-Ni/CeO2表现出优异的性能,在最佳条件下(260°C,60分钟)实现了超过95%的树脂降解率以及16.6 wt.%的BPA回收率。高选择性归因于Ni和Ru与氧化铈(CeO2)之间的协同作用,后者促进了乙醇的活化及C-O键的选择性断裂。重复使用测试显示,该工艺在多次循环中性能稳定,活性损失适中。通过生命周期评估,与填埋、机械回收和热解方法相比,乙醇溶热处理在减少二氧化碳排放和资源消耗方面具有显著优势。电力和溶剂的使用是环境影响的主要因素。此外,降低反应温度提高了回收玻璃纤维的机械性能,使其在高压蒸气混凝土砖中的性能得到提升,抗压强度从2.1 MPa提高到了2.42 MPa。这项工作为热固性复合材料的高价值回收提供了一种化学选择性强且环境友好的方法,支持了风能材料的循环管理。

引言

风能的快速增长导致了退役风力涡轮机叶片(RWTB)的积累,这给废物管理带来了挑战(Wang等人,2019年;Huang等人,2018年;Martulli等人,2025年)。如图1(a)所示,全球风电装机容量从2008年的130 GW增加到2024年的1,133 GW,并预计将继续增长(COUNCIL GWE,2024年;Long等人,2023年)。由于风力涡轮机叶片的设计寿命通常为20至25年,预计未来几十年将有大量叶片达到使用寿命终点(Deeney等人,2021年)。图1(b)显示,到2050年,全球RWTB总量将达到889万吨,其中中国将贡献365万吨(Wang等人,2019年;Liu和Barlow,2017年)。
风力涡轮机叶片主要由玻璃纤维增强聚合物(GFRP)构成,其质量占比超过60%(Amzil等人,2023年;Tian等人,2023年)。图1(c)进一步表明,GFRP中的玻璃纤维含量超过70%。树脂基体通常基于环氧树脂或不饱和聚酯树脂,虽然提供了化学稳定性,但难以热熔化,从而增加了回收的复杂性(Guo和Miao,2024年)。目前,RWTB回收的研究主要集中在从树脂基体中回收玻璃纤维,常用的方法包括机械回收、热回收和化学回收(Deeney等人,2021年;Liu等人,2017a)。然而,传统回收技术存在显著局限性,难以实现高价值回收。机械回收过程中,粉碎操作常导致纤维损伤,降低回收玻璃纤维的拉伸强度,限制了其在结构应用中的再利用(Xu等人,2024a)。热解虽然能有效去除树脂,但需要在高温(>500°C)下进行,导致纤维严重降解(例如,拉伸强度损失高达50%),并且由于非选择性键断裂,有价值的化学品(如双酚A,BPA)的回收率较低(Ren等人,2023年)。这些方法未能同时解决树脂的选择性降解和纤维保护问题。在化学回收方法中,溶热液化因能够产生有价值的副产品而受到关注(Rani等人,2021年;Xu等人,2024b;Hu等人,2024年;Jani等人,2021年)。乙醇因其临界点低且无毒而被选为该过程的理想溶剂。尽管如此,由于环氧树脂(尤其是BPA型环氧树脂)的惰性特性,回收它们仍然是一个重大挑战(Navarro等人,2020年)。
开发高效催化剂对于选择性降解环氧复合材料至关重要,目标是断裂树脂网络中的关键分子键。通过针对树脂初始固化阶段形成的键,可以实现有价值化学品的回收,并同时将玻璃纤维从树脂基体中释放出来(Hu等人,2024年;DiPucchio等人,2023年)。BPA型环氧树脂在RWTB中普遍存在(Guo和Miao,2024年),由于其化学稳定性,回收难度较大。选择性断裂BPA中的C-O键对于这一过程至关重要,因为这可以防止芳香环的过度还原(Sun等人,2024a)。因此,开发能够在温和条件下有效断裂这种C-O键的金属催化剂对于推进溶热降解过程至关重要。选择BPA作为主要化学目标,是因为其在风力涡轮机叶片树脂中的质量占比较高,并且作为合成聚碳酸酯和新环氧树脂的原料具有高价值(Cheng等人,2025年)。尽管BPA因其内分泌干扰潜力而受到严格监管,但在本研究中,从其回收具有合理性,因为这符合“闭环”回收的理念。在闭环回收框架下,通过我们的催化过程回收的BPA可以直接升级为技术级环氧树脂。例如,纯化的BPA可以与环氧氯丙烷反应重新形成双酚A的二缩水甘油醚(DGEBA),再与多功能胺固化后,可生成用于工业应用的新3D聚合物网络(Ahrens等人,2023年)。此外,对BPA的高选择性防止了未精炼的复杂酚类混合物的形成,这些混合物更难分离,如果释放到环境中可能更具危害性。
催化剂的设计涉及活性金属的选择和载体材料的选择,两者共同影响催化剂的活性和选择性。常用的氧化物载体包括氧化铝(Al2O3)、氧化铈(CeO2)和二氧化钛(TiO2),因为它们具有较大的表面积和与金属组分的良好相互作用(Su等人,2022年)。在金属中,镍(Ni)在断裂C-N键和醚键方面表现出巨大潜力,特别是在环氧树脂中(Hie等人;Weires等人,2015年;Weires等人,2016年)。Lyu等人还强调了Ni/Zn催化剂在低温下断裂醚键的潜力,使Ni成为降解固化环氧树脂的理想候选者(Lyu等人,2021年)。贵金属如钌(Ru)和钯(Pb)也被证明可以促进环氧树脂中C-O键的选择性断裂。Ahrens等人报告了使用基于Ru的催化剂在异丙醇和甲苯溶剂系统中选择性断裂C-O键(Ahrens等人,2023年),而Huang等人使用掺钯催化剂对环氧树脂进行氢解,回收了酚类化合物作为降解产物(Huang等人,2025年)。这些催化策略为高效和选择性的降解过程奠定了基础,对于推进环氧树脂的回收和再利用至关重要(dos Passos等人,2020年;Hua等人,2025年)。
在本研究中,我们通过结合选择性的C-O键断裂和低温下的纤维保护,使用Ru-Ni/CeO2双金属催化剂取得了突破。核心研究问题是Ru-Ni/CeO2系统是否能够在较低温度下实现高BPA选择性和纤维完整性,并带来净环境效益。我们假设:(i) Ru-Ni/CeO2的协同作用有助于在≤260°C下选择性地断裂醚键;(ii) 最优的Ni负载量可以防止芳香环的过度氢化;(iii) 这些温和的条件有助于更好地保持纤维的拉伸强度,以实现高价值再利用。为了验证这些假设,首先研究了不同氧化物载体的影响,然后系统优化了金属负载量、催化剂用量和反应参数。最后,进行了环境影响评估,以评估该过程与其他RWTB处理方法的可持续性。

材料

本研究使用的RWTB来自中国某电力集团运营的商业风电场,是一台风力涡轮机叶片,已使用24年。选取了该叶片的一部分梁。硝酸镍六水合物(Ni(NO3)2?6H2O,纯度≥99%;氯化钌三水合物(RuCl3?3H2O,纯度≥99%;乙醇(C2H5OH,纯度≥99.7%)均从中国新华制药试剂有限公司购买。氧化铝(γ-Al2O3,80-150目)则从上海购买

载体选择与催化剂表征

催化剂载体的选择对催化活性和产品分布至关重要。在260°C下,使用相对于RWTB质量为5 wt.%的催化剂负载量,评估了Ni-Ru双金属催化剂在Al2O3、CeO2和TiO2载体上的性能,反应时间为60分钟。如图4所示,Ru-Ni/CeO2在BPA的选择性方面表现最佳,树脂降解率超过95%,优于其在Al2O3和TiO2载体上的对应催化剂。

结论

本研究提出了一种基于乙醇的溶热方法,用于从退役风力涡轮机叶片中选择性降解BPA型环氧树脂。使用Ru–Ni/CeO2催化剂,在相对温和的条件下实现了高树脂转化率和双酚A的选择性回收,同时保持了玻璃纤维的结构完整性。该工艺为热固性复合材料的高价值化学回收提供了一条可行的途径。主要结论包括:
(1) 催化剂

CRediT作者贡献声明

应旭轩:写作 – 审稿与编辑,监督,概念构思。米艳:写作 – 审稿与编辑,项目管理,概念构思。周兴龙:写作 – 审稿与编辑。金伟雅:验证,数据管理。叶敬豪:写作 – 审稿与编辑。孙红宇:写作 – 原稿撰写,可视化,实验研究。杨振伟:写作 – 审稿与编辑,数据管理。张新怡:写作 – 审稿与编辑。陈琳怡:数据分析。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢国家自然科学基金(52576237)和CPSF博士后奖学金计划(GZC20250430)的财政支持。
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