Modeling CO2 loading capacity of triethanolamine (TEA) aqueous solutions via a deep learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Capturing carbon dioxide (CO 2 ) from natural gas is essential for reducing CO 2 emissions as a greenhouse gas as well as increasing the gas heating value. Absorption of CO 2 by amine solutions is a method that has seen a widespread use as a CO 2 collection technique. In this research, advanced ML approaches are utilized to simulate the CO 2 loading capacity of triethanolamine (TEA) aqueous solutions as a function of system temperature, CO 2 partial pressure, and amine concentration in the aqueous phase. Deep neural network (DNN), Gaussian process regressor (GPR), deep belief network (DBN), and bagging regressor (BR) are the models that have been developed. The DNN model with the coefficient of determination (R 2 ) of 0.9990 as well as the root mean square error (RMSE) of 0.0073 outperformed other models in terms of accuracy and validity. The R 2 values of 0.9911, 0.9861, and 0.9745 for DBN, BR, and GPR, accordingly, showed that other models could likewise perform with high accuracy. Moreover, trend analysis of the results confirmed that the DNN method can correctly estimate the behavior of CO 2 loading with variations in the input parameters. Furthermore, sensitivity analysis showed that temperature has a decreasing effect on the CO 2 loading, while amine concentration and CO 2 partial pressure exhibited to have an incremental effect. Herein, the temperature had the greatest influence on the amount of CO 2 loading. The final stage of the research was the leverage approach, which stated that about 99 % of the data are statistically valid and the DNN model is reliable to be replaced by experimental approaches in the prediction of CO 2 absorption into certain type of solutions. • CO 2 loading capacity of triethanolamine (TEA) aqueous solutions was modeled using a large data bank. • DNN, GPR, DBN, and BR were used for modeling. • CO 2 partial pressure, temperature, and amine concentration were used as models' inputs. • The DNN model with R 2 of 0.9990 and RMSE of 0.0073 outperformed the other models. • The leverage approach was used to find the applicability domain of the DNN model.
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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 ».