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Bayesian Inference of Aqueous Mineral Carbonation Kinetics for Carbon Capture and Utilization
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-05-03 , DOI: 10.1021/acs.iecr.9b01062
Jonggeol Na 1 , Seongeon Park 2 , Ji Hyun Bak 3 , Minjun Kim 2 , Dongwoo Lee 2 , Yunsung Yoo 4 , Injun Kim 4 , Jinwon Park 4 , Ung Lee 1 , Jong Min Lee 2
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-05-03 , DOI: 10.1021/acs.iecr.9b01062
Jonggeol Na 1 , Seongeon Park 2 , Ji Hyun Bak 3 , Minjun Kim 2 , Dongwoo Lee 2 , Yunsung Yoo 4 , Injun Kim 4 , Jinwon Park 4 , Ung Lee 1 , Jong Min Lee 2
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We develop a rigorous mathematical model of aqueous mineral carbonation kinetics for carbon capture and utilization (CCU) and estimate the parameter posterior distribution using Bayesian parameter estimation framework and lab-scale experiments. We conduct 16 experiments according to the orthogonal array design and an additional one experiment for the model test. The model considers the gas–liquid mass transfer, solid dissolution, ionic reactions, precipitations, and discrete events in the form of differential algebraic equations (DAEs). The Bayesian parameter estimation framework, which we distribute as a toolbox (https://github.com/jihyunbak/BayesChemEng), involves surrogate models, Markov chain Monte Carlo (MCMC) with tempering, global optimization, and various analysis tools. The obtained parameter distributions reflect the uncertain or multimodal natures of the parameters due to the incompleteness of the model and the experiments. They are used to earn stochastic model responses which show good fits with the experimental results. The fitting errors of all the 16 data sets and the unseen test set are measured to be comparable or lower than when deterministic optimization methods are used. The developed model is then applied to find out the operating conditions which increase the duration of high CO2 removal rate and the carbonate production rate. They have highly nonlinear relationships with design variables such as the amounts of CaCO3 and NaOH, flue gas flow rate, and CO2 inlet concentration.
中文翻译:
碳捕获和利用的水矿物碳酸化动力学的贝叶斯推论
我们开发了用于碳捕获和利用(CCU)的含水矿物碳酸化动力学的严格数学模型,并使用贝叶斯参数估计框架和实验室规模的实验来估计参数后验分布。我们根据正交阵列设计进行了16个实验,并为模型测试进行了另外一个实验。该模型以微分代数方程(DAE)的形式考虑了气液传质,固溶,离子反应,沉淀和离散事件。我们作为工具箱(https://github.com/jihyunbak/BayesChemEng)分发的贝叶斯参数估计框架涉及代理模型,具有回火,整体优化和各种分析工具的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)。由于模型和实验的不完整,所获得的参数分布反映了参数的不确定性或多峰性质。它们用于获得随机模型响应,该响应与实验结果非常吻合。与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件 与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件 与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件2去除率和碳酸盐产率。它们与设计变量(如CaCO 3和NaOH的量,烟道气流量和CO 2入口浓度)具有高度非线性关系。
更新日期:2019-05-06
中文翻译:
![](https://scdn.x-mol.com/jcss/images/paperTranslation.png)
碳捕获和利用的水矿物碳酸化动力学的贝叶斯推论
我们开发了用于碳捕获和利用(CCU)的含水矿物碳酸化动力学的严格数学模型,并使用贝叶斯参数估计框架和实验室规模的实验来估计参数后验分布。我们根据正交阵列设计进行了16个实验,并为模型测试进行了另外一个实验。该模型以微分代数方程(DAE)的形式考虑了气液传质,固溶,离子反应,沉淀和离散事件。我们作为工具箱(https://github.com/jihyunbak/BayesChemEng)分发的贝叶斯参数估计框架涉及代理模型,具有回火,整体优化和各种分析工具的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)。由于模型和实验的不完整,所获得的参数分布反映了参数的不确定性或多峰性质。它们用于获得随机模型响应,该响应与实验结果非常吻合。与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件 与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件 与使用确定性优化方法时相比,所有16个数据集和看不见的测试集的拟合误差均被测量为可比较或更低。然后将开发的模型应用于找出增加高CO持续时间的操作条件2去除率和碳酸盐产率。它们与设计变量(如CaCO 3和NaOH的量,烟道气流量和CO 2入口浓度)具有高度非线性关系。