SQP-based optimization algorithm: A novel calculation analysis for improved energy-economic efficiency and CO2 purity in stripper segments of CCUS systems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».