论文摘要
减少CO2排放对缓解温室效应意义重大,CO2捕集技术已成为研究热点。醇胺溶液吸收CO2是工业上应用广泛的方法,增大醇胺水溶液的CO2解吸能力,对降低整体捕集能耗及其推广应用至关重要。本文用遗传函数逼近算法（GFA）和人工神经网络（ANN）算法建立了21种不同醇胺的定量构效模型,以获得醇胺结构和CO2解收能力之间的预测定量关系。使用B3LYP和6-311++G（d,p）水平的密度泛函理论（DFT）方法进行结构优化。模型预测性良好,并通过描述符分析表明,减少羟基数将增加其CO2解吸能力;同时,分子热力学及拓扑状态、分子形状也是影响解吸能力的因素。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 程静星,鲁厚芳,岳海荣,唐思扬
关键词: 二氧化碳解吸,醇胺溶液,算法
来源: 天然气化工(C1化学与化工) 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 有机化工,工业通用技术及设备
单位: 四川大学化学工程学院
基金: 2018YFB0605700
分类号: TQ028.17
页码: 70-75
总页数: 6
文件大小: 2052K
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