基于Aspen平台的混合胺溶剂智能优化系统在炼厂CO2捕集中的应用研究

为解决炼厂尾气中CO2捕集效率低、能耗高的难题，研究人员开发了基于Aspen平台的混合胺溶剂自动优化系统。通过评估500余种胺组合，筛选出MDEA/PZ(39 wt%)最佳配比，实现95%以上CO2捕集率，并降低20%再生能耗，为工业碳捕集提供标准化解决方案。

　　

这项突破性研究利用Aspen平台构建智能优化器，像化学界的"AlphaGo"般在500多种混合胺溶剂组合中精准锁定最优解。甲基二乙醇胺(MDEA)和哌嗪(PZ)以39%的重量百分比组合脱颖而出，展现出惊人的CO₂捕集能力——超过95%的捕获效率，同时凭借独特的分子协同效应，使溶剂再生所需的蒸汽消耗骤降20%。

研究团队开发的自动化筛选系统如同给化学家装上了"智能眼镜"，能快速透视不同胺类组合的性能表现。通过对比传统单乙醇胺(MEA)溶剂，这种MDEA/PZ混合体系不仅吸收能力更强，还显著降低了能耗成本。验证实验数据与文献及中试装置结果高度吻合，证实了胺类溶剂的选择、配比和浓度对捕集效果的精确调控作用。

这项技术革新为应对气候变化提供了实用化工具，让工业碳捕集过程既高效又经济。就像为炼厂尾气处理系统配备了"分子级智能导航"，指引着碳中和技术路线的最优方向。