一个强大的框架,用于产生吸附异温,以选碳捕获材料的碳捕获材料

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 计算化学的计算化学

背景情况:

• 准确预测材料性能对于有效的碳捕获至关重要.
• 目前用于预测混合异热量的方法通常依赖于合适的实验数据,这些数据可能不可靠.
• 分子模拟越来越多地用于高通量材料选.

研究的目的:

• 开发一个高效和自动化的工作流程,用于预测纯成分异热.
• 评估理想吸附溶液理论 (IAST) 的准确性和可靠性,以预测混合物等温度.
• 为了证明热力学建模选择对碳捕获过程的材料排名的影响.

主要方法:

• 开发了一种自动化工作流程,用于精心采样纯成分异热体.
• 利用Clausius-Clapeyron关系从参考等温体中预测不同温度的等温体.
• 应用理想吸附溶液理论 (IAST) 预测二氧化碳和二氧化混合物等温.
• 将IAST的预测与类似双站点Langmuir (DSL) 的分析模型进行比较.

主要成果:

• 自动化工作流被证明是可靠的,用于预测不同客分子的金属有机框架 (MOF) 的纯成分同热量.
• 将工作流与Clausius-Clapeyron关系相结合,可以在所需温度下有效预测纯成分异热量.
• 在一系列条件下,IAST 准确地预测了 CO2 和 N2 混合物同热度,而无需配合实验数据.
• 温度波动吸附 (TSA) 工艺的材料排名因用于混合物异热预测的热力学方法而异.

结论:

• 开发的工作流提供了一个准确,可靠和强大的方法来生成异热数据.
• 与分析模型相比,IAST是一种优越的数值工具,用于预测二进制吸附吸收量,将原始吸附数据和过程建模相结合.
• 通常用于预测混合物异热的方法会导致错误的材料排名,错误识别高达33%的低度二氧化碳捕获的高性能材料.