How much can novel solid sorbents reduce the cost of post-combustion <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="d1e555" altimg="si168.svg"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">CO</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> capture? A techno-economic investigation on the cost limits of pressure–vacuum swing adsorption
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on identifying the cost limits of two single-stage pressure–vacuum swing adsorption (PVSA) cycles for post-combustion CO2 capture if the “ideal” zero-cost adsorbent can be discovered. Through an integrated techno-economic optimisation, we simultaneously optimise the adsorbent properties (adsorption isotherms and particle morphology) and process design variables to determine the lowest possible cost of CO2 avoided (excluding the CO2 conditioning, transport and storage) for different industrial flue gas CO2 compositions and flow rates. The CO2 avoided cost for PVSA ranges from 87.1 to 10.4 € per tonne of CO2 avoided, corresponding to CO2 feed compositions of 3.5 mol% to 30 mol %, respectively. The corresponding costs for a monoethanolamine based absorption process, using heat from a natural gas plant, are 76.8 to 54.8 € per tonne of CO2 avoided, respectively showing that PVSA can be attractive for flue gas streams with high CO2 compositions. The “ideal” adsorbents needed to attain the lowest possible CO2 avoided costs have a range of CO2 affinities with close to zero N2 adsorption, demonstrating promise for adsorbent discovery and development. The need for simultaneously optimising the particle morphology and the process conditions are emphasised.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».