Improving the accuracy of the Eyring equation by pseudo‐ideal solution model to predict the viscosity of the mono‐ethanol amine‐[Bmim] <scp>PF6</scp> ionic liquid blends in a <scp>CO<sub>2</sub></scp> capturing pilot plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of the present study was to propose a new simulation model for calculation of the viscosity of the mono‐ethanol amine‐ionic liquid (MEA‐IL) solvent in the CO2‐capturing pilot plant. To do so, a combination of the pseudo‐ideal solution model (PISM) and Eyring's mixture viscosity equation was implemented in MATLAB. Moreover, the various thermodynamic models were used to calculate viscosity, using solvent containing MEA‐IL in the high CO2 feed gas. The present study determined the viscosities of the MEA‐IL blends at different concentrations and various temperatures in the CO2 capturing pilot plant. The results were comparable to those obtained from the Eyring‐PISM model, Eyring‐Wilson method, Cheng and Meisen a previous study equation, and the Aspen Plus and Promax with electrolyte non‐random two‐liquid model that presented the actual viscosity values of the liquid solutions. The calculated solvent viscosity values with the Eyring‐PISM model at different temperature profiles were achieved using an average absolute deviation (AAD) of about 1.164% and 1.422% in absorber and desorber for solvent (MEA = 27 wt% and IL = 34.2 wt%) and 1.578% and 1.868% in absorber and desorber for solvent (MEA = 29 wt% and IL = 37.12 wt%), respectively. The consideration of a suitable model for the determination of viscosity has a significant role in energy consumption in the CO2‐capturing pilot plant. The estimated energy consumption with the Eyring‐PISM model was achieved using an AAD of about 0.652% for solvent (MEA = 27 wt% and IL = 34.2 wt%) and 0.502% for solvent (MEA = 29 wt% and IL = 37.12 wt%), respectively. The results obtained from the Eyring‐PISM simulation model using the experimental data revealed a high degree of accuracy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».