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Enregistrement W4414518023 · doi:10.1016/j.csite.2025.107133

SQP-based optimization algorithm: A novel calculation analysis for improved energy-economic efficiency and CO2 purity in stripper segments of CCUS systems

2025· article· en· W4414518023 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReboilerSequential quadratic programmingComputer simulationDiscretizationFortranProcess (computing)Stripping (fiber)Chemical processHullDesorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effect of stripper numerical segment and physical change configuration on CO 2 purity, reboiler energy consumption, and overall economic performance in a monoethanolamine (MEA)-based post-combustion carbon capture (PCC) process. The number of numerical segments controls the numerical resolution of internal temperature and concentration profiles and therefore affects the predicted desorption performance and associated metrics such as specific reboiler duty and CO 2 purity. The number of numerical segments in the stripper plays a critical role in accurately determining the driving force for desorption, solvent regeneration efficiency, and ultimately the purity of the captured CO 2 stream. In this work, a detailed rate-based rigorous model was developed using chemical simulation software, incorporating industrially relevant thermodynamic and hydraulic constraints. Segment numbers were systematically varied across nine cases: 10, 20, 30, 40, 50, 70, 80, 90, and 100. The Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm was implemented in Fortran and externally coupled with the chemical simulation software via a sequential iterative loop. It was applied to minimize reboiler duty and operational cost, subject to process constraints including absorber lean loading, solvent circulation rate, and product purity specifications. The simulation and optimization results revealed that refining the number of numerical segments improves numerical resolution and reduces discretization error, leading to more accurate predictions of CO 2 desorption performance. At the numerical resolution of 100 segments, the model achieved a capture efficiency of 99.87% and a rich solvent loading of 0.48 molCO 2 /molMEA. Higher segment counts lead to more accurate values for lean loading and capture rates, which in turn facilitates further process optimization with increased column height and accompanying capital requirements. SQP successfully identified optimal operating conditions, particularly for pressure, reboiler temperature, and lean solvent conditions that balance energy savings with cost-effectiveness. This work contributes a quantitative and systematic framework for optimizing stripper design using deterministic optimization methods and offers new insights into the trade-offs between mass transfer efficiency, energy consumption, and economic feasibility in large-scale PCC systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle