旋转填充床用于工业碳捕获的溶剂选择：突破、困境与展望

在工业碳捕获中，溶剂选择至关重要。为解决溶剂成本、捕获效率和能源再生等问题，研究人员对旋转填充床（RPB）技术中碳捕获溶剂展开研究。结果发现多种溶剂在不同条件下有不同捕获效率，还指出当前研究存在的不足。该研究为推进碳捕获技术发展提供方向。

　　随着全球人口增长，能源需求不断攀升，传统能源发电产生的大量二氧化碳（CO₂）排放成为全球气候变暖的重要推手。在迈向高度数字化的 Society 5.0 时代进程中，人工智能、大数据处理等技术的蓬勃发展使得能源消耗与日俱增，环境压力愈发沉重。在此背景下，碳捕获、利用与封存（CCUS）技术成为应对气候变化的关键手段，而其中的 CO₂捕获环节又是整个 CCUS 价值链的核心与难点，其成本和能源需求分别约占整个价值链的 45% 和 70%。因此，寻找高效且经济的 CO₂捕获技术迫在眉睫。
在这样的大环境下，研究人员针对旋转填充床（RPB）技术在工业碳捕获中溶剂的应用展开研究。RPB 因结构紧凑、传质效率高，被视为极具潜力的碳捕获技术。此次研究成果发表在《Carbon Capture Science 》上，为碳捕获技术的发展提供了重要参考。
在研究方法上，研究人员通过广泛收集和深入分析 SCOPUS 数据库中有关 RPB 技术碳捕获的文献，对各类溶剂在不同工业场景下的性能进行了系统评估。同时，对 RPB 的吸收器、解吸器等关键组件的性能及改进方向进行研究，并探讨了人工智能（AI）在溶剂筛选中的应用潜力。
在 RPB 吸收器方面，研究发现不同行业对 RPB 吸收器的应用情况存在差异，其中发电厂和钢铁厂是主要的应用领域。溶剂的选择对 CO₂捕获效率影响显著，如单乙醇胺（MEA）在不同实验条件下捕获效率有所不同，且随着 MEA 浓度增加，捕获效率和相关反应速率常数（k_Ga）会上升 。同时，研究还指出优化 RPB 的操作设计、改进填料材料和设计等可进一步提高其性能。例如，新型的球形转子设计能降低 35% 的压降，增加约 50% 的持液量；优化填料设计可使压降降低 54% 。此外，不同行业的气体组成和操作条件对溶剂性能影响较大，开发针对特定行业的溶剂或混合溶剂是未来的重要方向。
在 RPB 解吸器方面，传统解吸器存在溶剂用量大、能耗高和溶剂易降解等问题。研究表明，RPB 解吸器相较于传统柱式解吸器可降低 36.6% 的再生能源消耗 。通过优化解吸器的操作条件，如调整富溶剂流速、旋转速度和蒸汽流量等，可提高再生效率。例如，当富溶剂流速在一定范围内增加时，再生效率提高，但超过一定值后效率会降低；旋转速度增加可提高再生效率，但过高的速度会因离心力过大缩短停留时间，导致效率下降 。此外，研究还对比了不同溶剂的再生性能，发现混合溶剂如 PZ/DETA 的再生能源比 7.0 m MEA 低 54.8% ，显示出更好的节能效果。
关于人工智能在 RPB 碳捕获中的应用，AI 在溶剂筛选和优化方面展现出强大潜力。机器学习（ML）模型能够更高效准确地预测高度非线性关系，比传统基于热力学原理的模型更具优势。例如，有研究利用多种 ML 算法进行溶剂选择分类，取得了高达 99.24% 的准确率 。然而，目前 AI 在 RPB 系统工业应用中的研究仍较为有限，未来需要进一步探索。
研究结论表明，虽然在碳捕获溶剂的研究方面取得了一定进展，如胺类和混合胺类溶剂具有较高的捕获效率，但仍面临诸多挑战。例如，溶剂再生能耗高，许多高性能溶剂具有腐蚀性，增加了设备维护成本和投资；溶剂在实验室与实际工业应用之间存在差距，缺乏针对特定工业应用的详细性能数据等。为应对这些挑战，未来研究应系统地探索更广泛的溶剂类型，包括离子液体等新型溶剂在不同操作条件下的性能；进一步推进 AI 在溶剂选择和 RPB 设计中的应用，缩小实验研究与工业应用之间的差距；制定相关政策，如对采用特定技术成熟度（TRL）溶剂的行业给予税收优惠，激励企业采用先进的碳捕获技术。
该研究的意义重大，它系统地评估了 RPB 技术中各类溶剂的性能，明确了当前研究的优势与不足，为后续研究指明了方向。通过优化溶剂选择和 RPB 设计，有望提高碳捕获技术的效率和经济性，推动 CCUS 技术在工业领域的广泛应用，助力全球应对气候变化，实现可持续发展目标。