综述：基于液态胺的二氧化碳捕集技术：吸附系统创新、多场景应用及机器学习辅助优化的综述

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Liquid amine-based CO 2 capture: A review of absorbent systems innovation, multi-scenario applications, and machine learning-assisted optimization

液氨基CO2捕集技术优势显著，涵盖吸收剂系统分类（氨水、离子液体、非水体系）、多场景应用（电厂废气、生物气净化）及 techno-economic分析、生命周期评估（LCA）。机器学习（ML）在分子设计与工艺优化中的潜力被探讨，同时提出技术挑战与未来研究方向。

　　

常静文|陈凯伦|李静琳|李琳|胡Endian|刘凯|蒋建国

清华大学环境学院，北京，100084，中国

摘要

基于液态胺的二氧化碳（CO₂）捕集技术具有高吸收能力、高捕集速率、理想的重复使用性以及低成本等优点，因此成为全球范围内研究与应用最广泛的碳捕集技术之一。在本综述中，我们总结了作为该技术基础的吸收系统，并根据其组成成分将其分为三类：胺-水体系、离子液体基体系以及贫水/非水体系。此外，还讨论了基于不同吸收系统的应用场景以及技术经济分析（TEA）和生命周期评估（LCA）。在理解了吸收系统及其应用场景的基础上，从分子和过程层面阐述了基于机器学习（ML）的辅助优化在液态胺基CO₂捕集中的应用。为了充分发挥液态胺基CO₂捕集技术的潜力，本文提出了当前面临的主要挑战及未来的发展方向。本综述旨在帮助研究人员更深入地了解这项技术，并促进更合适的吸收系统的实际应用。

引言

根据世界气象组织（WMO）的报告，由于工业化的影响，2024年全球大气中的二氧化碳（CO₂）浓度已上升至423.9 ± 0.2 ppm[1,2]。排放趋势的预测表明，即使采取严格措施限制排放，到2050年大气中的CO₂浓度仍可能超过450 ppm[3]；如果全球CO₂排放量持续增加，到2100年这一数值可能突破800 ppm[1]。人为产生的CO₂主要来源于化石燃料的燃烧、工业过程（如水泥生产、钢铁制造等）、农业活动、森林砍伐以及土地利用变化[4]。其中，化石燃料的燃烧和工业过程贡献了超过一半的人为CO₂排放[5]。为了共同应对气候变化，在第21届联合国气候变化大会（COP21）上，超过190个国家同意削减温室气体（GHG）排放，以将全球温度升幅控制在2°C以内[6]。

随着世界各国对气候变化的关注日益加剧，人们提出了多种适应和缓解气候变化的技术。在CO₂捕集领域，最受欢迎的技术是碳捕获、利用与封存（CCUS），其中CO₂的捕集通常来自大型点源，例如工业设施的发电过程[7,8]。对于燃烧后的CO₂捕集，主要采用了四种方法：溶剂吸收、固体吸附剂吸附、低温分离和膜分离[9,10]。胺洗涤技术已被广泛用于生物气体、煤气和燃煤电厂烟气等工业气体的大规模净化[11,12]。与CO₂反应的胺溶液被称为富CO₂溶剂，该溶剂经过脱除器加热后释放出CO₂，脱除后的CO₂被压缩后用于储存或利用，而贫CO₂溶剂则返回吸收器进行循环利用[9]。尽管胺洗涤工艺已经非常成熟，占据了碳捕集市场的60%以上份额，但其商业化应用仍受到脱附所需大量热量以及胺类物质流失的制约[7]。

在本综述中，我们首先对基于液态胺的吸收系统进行了概述。这些系统的分类基于胺溶液的组成。文中列出了其在烟气捕集、生物气体净化等场景中的应用，并包含了溶剂的技术经济分析（TEA）和生命周期评估（LCA）。随后讨论了利用机器学习（ML）辅助优化溶剂和工艺的方法，这是对吸收系统及其应用场景的进一步拓展。综述共分为五个部分：引言（第1节）、基于液态胺的CO₂捕集的吸收系统（第2节）、基于液态胺的CO₂捕集的多场景应用（第3节）、基于机器学习的辅助优化（第4节），以及结论、当前挑战与未来展望（第5节）。第2节将吸收系统分为三类：胺-水体系、离子液体基体系和贫水/非水体系。第3节包括五个方面：烟气捕集、生物气体净化、其他应用场景、基于液态胺的CO₂捕集系统的技术经济分析和生命周期评估，以及代表性吸收系统之间的比较。第4节探讨了利用ML进行的分子层面和过程层面的优化。第5节提出了当前面临的挑战及未来的发展方向，同时考虑了基于液态胺的吸收系统的关键因素和存在的问题、实际应用情况以及ML技术的应用。图1展示了本综述的核心思想和写作逻辑。

由于基于液态胺的吸收剂应用广泛，因此已有大量相关综述对其进行了研究。杜等人综述了基于液态胺的系统及其性能，以及氨水洗涤技术[5]，并讨论了工艺改进和应用挑战；张等人关注了相变吸收剂[13]，阐明了其捕集性能、反应机制和稳定性问题；卢等人总结了非水溶液、CO₂结合液体和相变胺吸收剂的研究[14]。与现有综述不同，本文从最基础的吸收系统出发，构建了吸收剂-应用-优化的框架，并在此基础上分析了相关挑战和前景，填补了吸收剂、应用及其优化之间的逻辑联系空白。本综述旨在帮助研究人员更深入、全面地理解基于液态胺的CO₂捕集技术，并为吸收系统和吸收过程的开发、改进与优化提供理论指导。

胺-水体系

胺类物质通常被分为伯胺、仲胺、叔胺和空间位阻胺。“两性离子”机制如公式（1-4）所示[15,16]。