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J-GLOBAL ID:201702278096066060   整理番号:17A1055637

CO_2~負荷水性MEA溶液の熱力学的モデリングと不確実性定量化【Powered by NICT】

Thermodynamic modeling and uncertainty quantification of CO2-loaded aqueous MEA solutions
著者 (6件):
資料名:
巻: 168  ページ: 309-324  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0254A  ISSN: 0009-2509  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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反応性溶媒CO_2捕獲系の熱力学的モデルの正確な特性化は,プロセスモデルにおけるシステム挙動を適切に必須である。さらに,これらのモデルの不確実性はシミュレーション結果に顕著に影響する,はしばしば無視されている。このインセンティブにより,気液平衡(VLE),エンタルピー,および溶液化学を含む,熱力学的性質のモデルは,ベースラインとして水性モノエタノールアミン(MEA)システムのための厳密な方法論を用いて開発した。最終熱力学的枠組みは,決定論的および確率論的モデルの両方から構成されている。決定論的モデルはVLE,熱容量,吸収データの熱にAspen Plusでe NRTL活量係数モデルのパラメータを回帰によって開発した情報理論的基準の利用を通じたモデルの大きなパラメータ空間をdownselecting。確率モデルは,不確実性定量化(UQ)法を開発し,以前のパラメータ分布を決定するための決定論的回帰の結果を使用することである。事前分布と実験VLEデータをBayes推論を通して事後分布,用いて最終的な確率モデルを表現を導くために用いた。動力学は,反応平衡定数の観点から記述した反応モデル,熱力学モデルとの整合性を確実にするために,を開発した。これらの新しい熱力学的及び反応モデルは,公開された文献からの既存のMEA系プロセスモデルに組み込まれていると,事前と事後パラメータ分布はモデルを通して伝搬した。これは,熱力学モデルの不確実性は重要なプロセス変数,溶媒再生のためのCO_2捕獲効率とエネルギー必要量を含むに影響を及ぼす程度に貴重な洞察を提供した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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固体の製造・処理一般 
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