基于响应面法的胺基CO2解吸优化：实现高效低能耗燃烧后碳捕获的路径

本研究针对燃烧后碳捕获（CC）系统中胺基溶剂再生能耗高的问题，通过响应面法（RSM）结合Aspen-HYSYS模拟，优化了解吸塔压力、温度、塔板数及回流比等参数，实现CO2解吸效率（CDE%）提升至44%，总能耗降至272,137.11 KW，为工业CC技术提供了节能降耗的可行方案。

　　

全球变暖正以冰川融化和极端天气加剧等方式威胁生态系统与人类生存，而二氧化碳（CO₂）作为主要温室气体，其排放控制成为国际共识。尽管《巴黎协定》设定了温控目标，但工业领域依赖化石能源的现状短期内难以改变，这使得碳捕获与封存（CCS）技术成为关键过渡方案。其中，燃烧后碳捕获（Post-combustion CC）因可直接应用于现有工厂而备受关注，但胺基溶剂再生过程的高能耗（尤其是解吸环节）长期制约其经济性。Amin Hedayati Moghaddam与Morteza Esfandyari聚焦于此，在《Sustainable Chemistry for Climate Action》发表研究，通过多参数协同优化，为破解这一瓶颈提供了新思路。

研究团队采用响应面法（RSM）结合中心复合设计（CCD），构建了包含29组实验的模拟框架，利用Aspen-HYSYS软件对解吸塔压力（150-187.5 kPa）、富MEA溶液入口温度（70-110°C）、塔板数（4-20）及回流比（0.2-0.5）进行系统分析。通过方差分析（ANOVA）验证模型可靠性，并采用合意性函数（Desirability Function）平衡CO₂解吸效率（CDE%）、能耗与设备成本的多目标优化。

统计评估揭示压力主导效应

方差分析显示，压力对CDE%的影响最为显著（F值1189.12，p<0.0001），其升高会导致解吸效率下降，但能大幅降低再沸器能耗。温度与塔板数的交互作用（AC）及压力与回流比的交互作用（AD）同样关键，表明参数间存在复杂非线性关系。模型预测精度优异，R²值达0.9952，为优化提供可靠依据。

能耗与效率的博弈

敏感性分析发现，低压力（162.31 kPa）与高回流比（0.37）组合可实现44.03%的CDE%，但总能耗高达272,137.11 KW；而将压力提升至174.26 kPa并降低回流比至0.10，能耗减少57%，但CDE%降至34.86%。再沸器与冷凝器的能耗占比最高，分别贡献总能耗的76%和18%，是节能优化的核心靶点。

五类场景的工程权衡

研究对比了五种优化场景：场景I以CDE%最大化为目标，需17块塔板和中高压操作；场景V则优先节能与小设备规模，仅需4块塔板，但CDE%降至30.9%。值得注意的是，入口温度对能耗影响呈现“阈值效应”——超过70°C后，升温对CDE%的提升边际效益递减，却显著增加冷却负荷。

该研究首次通过RSM量化了胺基解吸过程中多参数的协同效应，证明通过压力-回流比的精准调控，可在保证40%以上解吸效率的同时，将再沸器能耗降低65%。这一成果不仅为工业CC系统设计提供了具体参数指导，更揭示了溶剂再生环节的节能潜力，推动CCS技术向经济可行方向迈进。此外，研究方法可扩展至其他溶剂体系（如离子液体），为下一代低碳技术开发奠定方法论基础。尽管MEA溶剂本身性能限制了CDE%的理论上限，但该工作通过过程优化显著提升了实际应用价值，成为连接实验室研究与工业放大的关键桥梁。