Modeling and Control of Post-Combustion CO2 Capture Process Integrated with a 550MWe Supercritical Coal-fired Power Plant
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the development of both steady-state and dynamic models for an monoethanolamine (MEA)-based CO2 capture process for a commercial-scale supercritical pulverized coal (PC) power plant, using Aspen PlusRTM and Aspen Plus DynamicsRTM. The dynamic model also facilitates the design of controllers for both traditional proportional-integral-derivative (PID) and advanced controllers, such as linear model predictive control (LMPC), nonlinear model predictive control (NMPC) and H? robust control.;A steady-state MEA-based CO2 capture process is developed in Aspen PlusRTM. The key process units, CO2 absorber and stripper columns, are simulated using the rate-based method. The steady-state simulation results are validated using experimental data from a CO2 capture pilot plant. The process parameters are optimized with the goal of minimizing the energy penalty. Subsequently, the optimized rate-based, steady-state model with appropriate modifications, such as the inclusion of the size and metal mass of the equipment, is exported into Aspen Plus DynamicsRTM to study transient characteristics and to design the control system. Since Aspen Plus DynamicsRTM does not support the rate-based model, modifications to the Murphree efficiencies in the columns and a rigorous pressure drop calculation method are implemented in the dynamic model to ensure consistency between the design and off-design results from the steady-state and dynamic models. The results from the steady-state model indicate that between three and six parallel trains of CO2 capture processes are required to capture 90% CO2 from a 550MWe supercritical PC plant depending on the maximum column diameter used and the approach to flooding at the design condition. However, in this work, only two parallel trains of CO2 capture process are modeled and integrated with a 550MWe post-combustion, supercritical PC plant in the dynamic simulation due to the high calculation expense of simulating more than two trains.;In the control studies, the performance of PID-based, LMPC-based, and NMPC-based approaches are evaluated for maintaining the overall CO2 capture rate and the CO2 stripper reboiler temperature at the desired level in the face of typical input and output disturbances in flue gas flow rate and composition as well as change in the power plant load and variable CO2 capture rate. Scenarios considered include cases using different efficiencies to mimic different conditions between parallel trains in real industrial processes. MPC-based approaches are found to provide superior performance compared to a PID-based one. Especially for parallel trains of CO2 capture processes, the advantage of MPC is observed as the overall extent of
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».