基于多工艺协同与智能算法的燃烧后CO2捕集构型创新及技术经济优化
醇胺（如MEA、MDEA/PZ）化学吸收法是目前最可行的大规模燃烧后碳捕集技术 。然而，溶剂再生能耗极大、庞大的资本与运行支出始终是制约其商业化应用的行业痛点 。传统工艺设计不仅缺乏基于连续中试数据的验证，且难以在严密的过程模拟与高级优化算法之间实现深度耦合的全面经济评估 。针对这一难题，研究团队依托连续运行的CO2捕集中试平台，原创性地开发了“半贫液回流+贫液余热利用+机械蒸汽再压缩”的三元耦合脱碳新工艺，以及基于溶剂塔顶气体压缩的系列新型构型 。在此基础上，团队利用Fortran接口将自主开发的经济计算程序与Aspen RateSep严格模型深度耦合，运用序列二次规划与响应面法等算法，建立了涵盖储蓄投资比等指标的综合热力学-经济性评估框架 。研究结果表明，新型耦合工艺可将总当量功大幅降低47.3%，系统再生能耗显著降至5.545 MJ/kg 。在经济效能方面，优化后的工艺实现了脱碳成本大幅下降30.91%，系统资本和固定运营支出分别减少29.13%和32.98%，且SOC-ST3构型实现了2.38的优异储蓄投资比 。该项工作破解了单一技改的能耗瓶颈，成功构建了机理-数据双驱动的“工艺-装备-经济性”闭环优化体系，为实现高效、低成本脱碳提供了强有力的算法工具与工程示范指导（Energy, 2025; Energy, 2026; Energy Conversion and Management, 2026）。
燃烧后CO2捕集多工艺耦合新构型及技术经济协同优化
