Application of Raman spectroscopy to real-time monitoring of CO2 capture at PACT pilot plant; Part 1: Plant operational data
Application of Raman spectroscopy to real-time monitoring of CO2 capture at PACT pilot plant; Part 1: Plant operational data
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拉曼光谱在 PACT 中试工厂 CO2 捕获实时监测中的应用；
DOI：
10.1016/j.ijggc.2020.102969
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发表时间：
2020
影响因子：
3.9
通讯作者：
Akram M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Akram M
用于现场监测的过程分析仪比传统的分析方法具有优势，例如快速响应，来自单个测量单元的多化学信息，样品处理中的最小误差以及用于过程控制的能力。本研究讨论了适合的拉曼光谱作为一个过程分析工具，在现场监测CO2捕获使用水单乙醇胺（MEA）解决方案，通过介绍其性能在为期3天的测试活动在PACT中试工厂在谢菲尔德，英国。两个拉曼浸入式探头安装在贫和富流上用于真实的时间测量。多元回归模型用于确定CO2负荷。通过比较在不同工艺条件下每种溶剂流中的CO2负载，详细描述了装置性能。该研究表明，预测的CO2负荷记录与离线测量可接受的协议。从这项研究的结果表明，拉曼光谱有能力跟随过程变量的变化，并可以用于真实的时间监测和控制的CO2捕获过程。此外，这些预测可用于优化工艺参数;生成数据，用作热力学模型、工厂设计和放大方案的输入。
Process analyzers for in-situ monitoring give advantages over the traditional analytical methods such as their fast response, multi-chemical information from a single measurement unit, minimal errors in sample handing and ability to use for process control. This study discusses the suitability of Raman spectroscopy as a process analytical tool for in-situ monitoring of CO2capture using aqueous monoethanolamine (MEA) solution by presenting its performance during a 3-day test campaign at PACT pilot plant in Sheffield, UK. Two Raman immersion probes were installed on lean and rich streams for real time measurements. A multivariate regression model was used to determine the CO2loading. The plant performance is described in detail by comparing the CO2loading in each solvent stream at different process conditions. The study shows that the predicted CO2loading recorded an acceptable agreement with the offline measurements. The findings from this study suggest that Raman Spectroscopy has the capability to follow changes in process variables and can be employed for real time monitoring and control of the CO2capture process. In addition, these predictions can be used to optimize process parameters; to generate data to use as inputs for thermodynamic models, plant design and scale-up scenarios.
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DOI：
10.1016/j.egypro.2017.03.1284
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2017
期刊：
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影响因子：
--
作者：
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--
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--
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通讯作者：
M. Jinadasa
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DOI：
--
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通讯作者：
G. Heyen