Membrane separation system for coal‐fired flue gas reclamation: Process planning and initial design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Membrane separation is highly expected for enriching CO2 from flue gases, but the inadequacy in separation efficiency and production capacity should not be overlooked. Process planning and initial design with multi‐product and energy recovery approach is attempted in this work to ameliorate this limitation. Three retrofitting options are considered: the novel constraint mode with the local permeate CO2 concentration that is always higher than the feed stream concentration is proposed for CO2 enrichment to increase the output of the CO2‐enriched product (with a general mode, the local permeate stream that is more diluted than the feed stream mixes in the permeate bulk); the turbine unit is used to take back the static energy in membrane residue; and the multi‐product option with N2 purification would have the advantage that N2 has been enriched greatly after CO2 separation. According to the comprehensive comparison conducted in this study, the retrofitted process involving both the novel constraint mode and the multi‐product approach is the most effective for saving energy and enhancing production capacity. Crude CO2 (50 vol%) and N2 (99 vol%) would be generated simultaneously. In addition, the positive performance has been demonstrated by process simulation and economical analysis with both a normal polysulphone membrane and a novel Polaris membrane. On the whole, membrane separation system retrofitting with multi‐product and energy recovery approach together should be an effectual approach to promote carbon capture, storage, and utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».