基于CFD-ML-RSM协同优化的CO2甲烷化模拟研究：高效转化与可持续减排新策略

本文创新性地融合计算流体力学（CFD）、机器学习（ML）和响应面法（RSM），系统优化CO2甲烷化工艺参数。研究通过多层感知器（MLP）神经网络实现0.9993的预测精度，结合CFD模拟验证，确定最佳反应条件（497℃、9.9 bar、24.2% Ni负载量），使CO2转化率达81.6%，为碳中和目标下温室气体资源化提供关键技术支撑。

　　

Highlight

本研究通过CFD-ML-RSM多维度协同策略，突破传统CO₂甲烷化工艺优化瓶颈。MLP神经网络以0.0008超低均方误差（MSE）实现近完美预测，CFD模拟精准捕捉反应器内温度/浓度场（R2=0.9898），揭示24.2%镍负载量在9.9 bar高压下的催化增效机制。

Experimental CO₂ methanation process

实验采用3 mm床层高度的镍基催化剂，经400℃氢气活化后，在管式反应器中实现H₂/CO₂=4的混合气转化，为后续模拟提供真实数据锚点。

CFD model development

基于OpenFOAM构建三维反应器模型，精确表征多孔介质内传质-反应耦合过程，创新引入Brinkman方程描述催化剂床层流体动力学行为。

CFD simulation results

温度梯度云图显示，497℃时反应器轴向温差<5℃，有效抑制镍催化剂烧结；CO₂体积分数沿程递减验证了"低温高转化"的热力学规律。

Evaluating RSM, CFD, RBF, and MLP for model performance

横向对比显示：MLP神经网络以0.9993回归值碾压RSM（R2=0.8687）和径向基函数网络（RBF），证明深度学习在复杂反应体系建模中的统治级表现。

Conclusion

该研究不仅建立CO₂-to-CH₄转化的"数字孪生"系统，更开创了CFD-ML联用优化催化反应的新范式，为工业级碳捕集利用（CCUS）装置设计提供智能解决方案。