Application of Machine Learning in Prediction of Carbon Dioxide Capture in an Amine Plant

  • سال انتشار: 1401
  • محل انتشار: اولین همایش بین المللی هوش مصنوعی، علم داده و تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز
  • کد COI اختصاصی: OILANDGAS01_032
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 358
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Mohsen Mokari

Master of science chemical engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)

Mohammad Rahmani

۲Associate professor, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)

چکیده

In this paper, by studying the process of carbon dioxide capture using amine solutions and the applications of machine learning and artificial intelligence in chemical engineering, we have described the basics in this field, and in the following, the appropriate variables for process modeling along with the range of their changes in input selected. Then, using the available data (۱۲۰۰ data) in different process conditions and their preprocessing, the process was modeled using the artificial neural network algorithm and the high correlation coefficient and minimum error was obtained on the test data for the output variables of the model. This model includes ۱۵ input variables such as the amine concentration entering the absorption tower, amine recirculation rate, reboiler pressure, condenser temperature, the mass flow rate of flue gas flow, the mass fraction CO۲ in flue gas, boil-up ratio and etc., also ۹ output variables such as removal percentage, cooler and condenser duty, mass fraction of CO۲ in the clean gas flow, rich and lean amine and etc. The noteworthy point in this modeling is the use of various variables with a wide range of changes, which will provide the scale and application of this modeling for different operating conditions.

کلیدواژه ها

Machine learning, Artificial intelligence, Carbon capture, Amine

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.