用纤维素纳米晶进行有效脱硫的4IR技术的吸附路径:当前的趋势,挑战和未来的前景
Oluwagbenga A Olawuni1, Olawumi O Sadare1,2, Kapil Moothi1,3
1Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering and the Built Environment, University of Johannesburg, Doornfontein Campus, Johannesburg, 2028, South Africa.
Heliyon
|February 5, 2024
概括
人工智能 (AI) 通过预测纳米纤维素吸附剂的参数来优化燃料脱硫. 这种方法提高了清洁燃料生产和石油炼油环境的可持续性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 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.
背景情况:
- 越来越多的清洁燃料需求需要先进的脱硫技术.
- 传统的燃料脱硫方法在效率和环境影响方面存在局限性.
- 从生物质废物中获得的纳米纤维素晶体为燃料净化提供了一个可持续的替代方案.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在优化吸附脱硫过程中的应用.
- 探索纳米纤维素晶体作为绿色吸附剂的使用,用于从液体燃料中去除硫.
- 讨论第四次工业革命 (4IR) 技术在石油精炼中的整合,以实现环境可持续性.
主要方法:
- 审查关于吸附脱硫和人工智能应用的现有文献.
- 对纳米纤维素晶体隔离和特征分析用于吸附剂开发.
- 对人工智能驱动的优化和对脱硫参数的预测建模进行讨论.
- 评估4IR技术,以提高脱硫效率和可持续性.
主要成果:
- 人工智能显著改善了脱硫操作参数的预测和优化.
- 来自生物质的纳米纤维素晶体显示出作为有效和环保吸附剂的潜力.
- 人工智能和纳米技术的整合为克服传统脱硫方法的局限性提供了一条途径.
- 4IR技术为石油炼油领域的先进建模和优化提供了机会.
结论:
- 人工智能驱动的优化和纳米纤维素吸附剂对于生产无硫燃料至关重要.
- 通过纳米纤维素生产的废物利用有助于环境保护和清洁能源.
- 在炼油厂成功实施4IR技术是实现可持续燃料生产的关键.
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