利用数字孪生技术进行催化系统的设计、优化与控制，以实现从沼气中生产高纯度氢气的目标

《Industrial & Engineering Chemistry Research》：Digital Twin Approach toward the Design, Optimization, and Control of a Catalytic System for High-Purity Hydrogen Production from Biogas

数字孪生模型在催化重整系统中的应用研究，整合SMR和WGS反应器实时数据，通过MATLAB/LABVIEW构建物理模型，验证氢气产率误差1.9%、CO?选择性误差2.4%，实现系统优化与预测性维护。

　　

本研究开发并验证了一种用于中试规模催化重整系统（CRS）的数字孪生（DT）模型，该系统涵盖了蒸汽甲烷重整（SMR）和水-气变换（WGS）反应器。CRS 是一个集成中试系统的一部分，该系统还包括厌氧消化器（AD）、气体净化单元（GCU）和压力摆动吸附（PSA）单元，旨在从废弃生物质中生产高纯度氢气。所提出的数字孪生模型将温度、压力、流量和气体成分的实时传感器数据与利用 MATLAB 和 LABVIEW 开发的基于物理原理的仿真框架相结合。该数字孪生模型评估了关键性能指标（KPI），如氢气产量、热效率和能耗。实验验证表明，模型数据与实际测量结果吻合度很高：重整器温度的均方根误差（RMSE）为 12.5°C，WGS 反应器温度的 RMSE 为 13.9°C，氢气产量的 RMSE 为 1.9%，CO? 选择性的 RMSE 为 2.4%。数字孪生模型实现了实时监测、性能预测和优化，展示了其在预测性维护和智能控制方面的潜力。这项工作为扩大废弃生物质制氢生产系统的规模以及整合先进的碳捕获和可再生能源策略奠定了基础，从而提高系统的可持续性和经济可行性。