机器学习驱动的S-PBC CO2捕集优化：经济与性能探索

"这篇研究论文探讨了一种基于机器学习的S-PBC（串联填料鼓泡塔）CO2捕集技术的经济优化模型，并通过增强风化作用来提高捕集效率。研究团队对三种不同的S-PBC设计方案进行了技术经济分析，以评估其在CO2捕集中的实际应用和经济效益。他们开发了一个数据驱动的代理模型，利用扩展自适应混合函数（E-AHF）的机器学习算法，针对多变量和多目标进行优化。该模型旨在在最大CO2捕集率和最低能源消耗之间找到平衡点。研究表明，海水-淡水顺序运行的S-PBC设计显示出良好的前景。遗传算法和非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）被用来进行单目标和多目标优化。模型预测的CO2捕集率和能源消耗的准确性高，R2大于0.96，相对误差小于5%。M4模型在减少计算时间和资源的同时，保持了预测精度，展示了在多变量和多目标优化中的潜力。" 文章详细阐述了使用S-PBC作为CO2捕集装置，通过增强风化技术来捕获二氧化碳。S-PBC是一种创新的接触器设计，能够有效地利用海水和淡水，以提高捕集效果。研究中，科研人员对三种不同的S-PBC配置进行了技术经济分析，以确定最佳设计。这一分析包括了对多个设计变量的考虑，如操作条件和设备参数。 为了进行优化，研究团队开发了一个基于机器学习的数据驱动代理模型，利用了扩展自适应混合函数（E-AHF）算法。E-AHF是一种新的人工智能技术，能够从基于物理的模型生成的数据中学习和训练。这种模型能够处理多变量和多目标优化问题，有助于在最大CO2捕集率和最小能源消耗之间找到最优解。遗传算法和非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）被用来寻找这些最优解，这两种算法都是解决多目标优化问题的常用工具。 模型经过验证，显示了出色的预测能力，预测的CO2捕集率和能源消耗的精度高，表明该模型可以有效应用于实际操作中。此外，模型还显著减少了计算需求，提高了优化过程的效率。 最后，研究指出，海水-淡水顺序运行的S-PBC设计在技术和经济上都具有吸引力，这可能是未来CO2捕集技术的一个有希望的方向。这项工作强调了机器学习在解决复杂环境问题，特别是碳捕集和存储中的关键作用，以及在优化能源效率和减少碳排放方面的重要性。