Multi-objective Optimization of a Novel Hybrid Structure for Co-generation of Ammonium Bicarbonate, Formic Acid, and Methanol with Net-Zero Carbon Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Chemical storage of hydrogen, originated from renewable energy, is one of the most efficient and reliable methods to absorb carbon dioxide (CO 2 ) and easily transport large-scale energy to remote areas. In this study, a novel integration of an electro-thermochemical process with industrial flue gas thermal energy and wind turbines is proposed to absorb CO 2 and store chemically hydrogen in the form of methanol, formic acid, and ammonium bicarbonate. The proposed hybrid structure includes a post-combustion CO 2 capture technology, a copper–chlorine thermochemical process, and several ammonium bicarbonate, formic acid, and methanol production cycles. The proposed configuration produces 2597 kg/h methanol, 5270 kg/h ammonium bicarbonate, and 833.3 kg/h formic acid. The energy and exergy efficiencies of the proposed layout are computed at 63.68 and 66.82%, respectively. The exergy analysis depicts that three processes of electro-thermochemical, methanol production, and post-combustion CO 2 capture have the greatest destructed exergy contributions among other subsections to the amounts of 40.85, 30.16, and 7.97%, respectively. The verification, validation, and sensitivity analyses, along with a multi-objective optimization protocol (i.e., a hybrid neural network and a genetic algorithm), are also used to evaluate the proposed system. The objective functions, decision variables, and constraints for the optimization phase are determined through sensitivity analysis. Several multi-criteria decision evaluation methods are employed to prioritize and choose the optimal point from the Pareto set. The electrical power supplied from the wind turbines as well as the auxiliary power supply, and the energy and exergy efficiencies calculated based on the TOPSIS/LINAMP techniques are 9.90 MW, 89.23, and 67.27%, respectively. In addition, the power consumption, energy, and exergy efficiencies at the optimal operating condition, calculated using the Bellman–Zadeh approach, are 9.673 MW, 83.26, and 67.19%, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».