Optimal Design of a Postcombustion CO<sub>2</sub> Capture Pilot-Scale Plant under Process Uncertainty: A Ranking-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a study of the effect of process uncertainty on the optimal design of a CO 2 capture pilot-scale plant for coal-based power plants. The presented work employed a novel method in the optimal design of large-scale chemical processes (such as the CO 2 -capture plant) under uncertainty, which uses a power series expansion (PSE) approximation to the actual nonlinear process in computing the output distribution of the process constraints due to uncertainty. A ranking-based approach is employed here where priorities or probabilities of satisfaction are assigned to the process constraints considered in the analysis. In this work, uncertainty is assumed in three input variables affecting the operation of a CO 2 -capture pilot plant, namely, the CO 2 content and the temperature and flow rate of the flue gas stream. The design of the optimal plant aims to specify the sizes of the key process units included in the CO 2 -capture pilot plant, such as the packed column height and diameters and heat exchanger and condenser areas, that minimize the process economics in the presence of uncertainty in the flue-gas stream conditions. The results of the study using the proposed method show that, to ensure a desired target CO 2 removal rate in the presence of process uncertainties in the flue gas stream, larger designs for both the absorber and stripper towers and a higher reboiler heat duty are required. Although the present method yields larger and, thus, more expensive designs, it ensures that the environmental and operating constraints are satisfied according to the user-defined probability of satisfaction, whereas the original pilot-plant base-case design violates the target for the CO 2 removal rate most of the time when operating under uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».