综述：CO2在MDEA+PZ溶剂中的溶解度数据：实验数据、装置和程序的综述

《Journal of Chemical & Engineering Data》：Solubility Data of CO2 in the MDEA+PZ Solvent: A Review of Experimental Data, Setups, and Procedures

化学吸收法是CO?去除的重要手段，MDEA+PZ水溶液因高吸收率和低再生能耗备受关注。本文首次系统综述了该体系中CO?溶解度的实验数据，分析了不同温度（298-433 K）、压力（0.25-11841 kPa）和溶剂浓度（MDEA 1.35-4.77 M，PZ 0.17-1.55 M）下的实验方法及结果，发现PZ作为活化剂可显著提升CO?吸收率，尤其在低负载（<0.6 mol/kg）条件下效果突出。通过对比不同文献的实验数据，验证了MDEA/PZ体系在工业应用中的可行性，并指出了当前数据在高温高压（>2000 kPa）和混合比例（如5/5 M以上）方面的不足。

　　CO?去除技术在工业和环境领域具有重要的应用价值，尤其在能源生产过程中，如天然气和燃煤发电厂。为了更有效地实现这一目标，化学吸收法因其高效率和广泛适用性而成为主流方法之一。化学吸收法的核心在于利用溶剂对CO?的溶解性，其中MDEA（甲基二乙醇胺）与PZ（哌嗪）的混合溶液因其良好的性能而受到广泛关注。MDEA作为一种三级胺，其与CO?的反应速率较慢，而PZ则作为一种加速剂，能够显著提升吸收速率。因此，MDEA与PZ的混合溶剂不仅保留了MDEA的优点，还增强了其对CO?的吸收能力，成为研究和应用的热点。

近年来，关于MDEA与PZ混合溶剂中CO?溶解度的研究不断深入，相关文献数量显著增长。通过系统地梳理和分析已有文献，本研究旨在全面总结MDEA+PZ混合溶剂中CO?溶解度的实验数据，并探讨其在不同温度、压力和溶剂组成下的表现。文献检索显示，自1998年以来，已有大量实验数据被收集，涉及多种实验方法和装置。然而，尽管数据丰富，目前尚缺乏对这些数据的系统性综述，因此本研究填补了这一空白。

在实验方法方面，MDEA+PZ混合溶剂中CO?溶解度的测定主要分为静态法和动态法两种。静态法通常是在密闭系统中通过调整压力和温度，使溶剂与气体达到平衡后进行分析，而动态法则涉及气体与液体的持续接触，以加速达到平衡。这些方法在不同实验条件下被广泛应用，例如在不同温度和压力范围内，以及不同浓度的MDEA和PZ溶液中。此外，一些研究采用间接方法，如通过测定溶液的密度和温度变化来推算CO?的溶解度。

为了确保实验数据的准确性，不同研究团队在实验设计和设备选择上采取了多种措施。例如，一些实验采用高精度压力传感器和温度测量设备，以减少测量误差；另一些实验则通过多次重复实验来提高数据的可靠性。此外，一些实验中引入了校正方法，如利用理想气体定律或Peng–Robinson等状态方程来修正测量值，从而提高溶解度数据的精度。这些方法的综合应用，使得不同研究团队获得的实验数据在一定范围内具有可比性。

实验数据的分析显示，MDEA+PZ混合溶剂中CO?的溶解度受多种因素影响。首先，温度对溶解度具有显著影响，通常随着温度的升高，CO?的溶解度会降低。然而，对于某些特定的溶剂组成和操作条件，这种趋势可能有所变化。其次，压力是另一个关键因素，随着压力的增加，CO?的溶解度通常呈上升趋势。此外，溶剂的组成，特别是MDEA和PZ的浓度，对溶解度的影响也不容忽视。在某些情况下，PZ的添加能够显著提升CO?的溶解度，尤其是在低CO?分压范围内，这种提升效果尤为明显。

不同研究团队在实验条件和数据处理方法上的差异，使得实验数据之间存在一定的分散性。例如，一些实验在低压力下进行，而另一些则在高压力下操作；一些实验在较低的温度范围内，而另一些则在更高的温度下进行。这种多样性为理解CO?在MDEA+PZ混合溶剂中的溶解行为提供了丰富的视角，同时也带来了数据对比的挑战。因此，本研究通过分析不同实验条件下的数据，揭示了CO?溶解度的总体趋势和可能的异常点。

在实验数据的比较中，发现某些研究的溶解度值与其他研究存在显著差异，这可能是由于实验条件或测量方法的不同所致。例如，Bottger等人在高压力下的实验数据与Khan等人在较低压力下的实验数据之间存在一定的偏差，这可能与实验装置的差异有关。此外，部分实验数据在较低CO?负载情况下表现出较大的波动，这可能与实验过程中的操作误差或溶剂挥发有关。因此，在评估实验数据时，需要综合考虑实验条件和测量方法的影响。

总的来说，MDEA+PZ混合溶剂在CO?去除方面展现出良好的潜力。其较高的吸收容量和较低的再生能耗，使其成为工业CO?捕集系统中的优选溶剂。然而，为了进一步提升其性能，需要对实验条件进行更精确的控制，并对不同实验数据之间的差异进行深入分析。此外，开发更加精确的溶剂组成和操作条件的数学模型，有助于更好地预测和优化CO?的吸收和再生过程。未来的研究应致力于提高实验数据的统一性和准确性，并探索更高效的溶剂配方和操作参数，以推动CO?捕集技术的进一步发展和应用。