过程分析技术 - 集成FT-IR和拉曼光谱仪,用于有效的反应性液体-液体提取处理在回收中
Alexander Uhl1, Alexandra F Humann1, Axel Schmidt1
1Institute for Separation and Process Technology, Clausthal University of Technology, 38678 Clausthal-Zellerfeld, Germany.
本研究介绍了使用过程分析技术 (PAT) 进行智能控制,以实现高效的回收利用. 将光谱学与化学测量模型相结合,可将化学成本降低15%,全球变暖潜力降低20%.
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.
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 是一种战略性金属,对电气化和电池技术至关重要.
- 欧盟规定,在特定的一年内,有25%的消耗来自回收.
- 目前的回收工艺需要提高效率,以实现经济和生态可行性.
研究的目的:
- 开发和示范一个框架,以整合在线光谱系统与化学测量模型作为一个过程分析技术 (PAT) 方法.
- 为了使净化中的反应性液体-液体提取能够进行智能控制.
- 提高回收的经济和环境性能.
主要方法:
- 使用了一种与β-二甲的协同溶剂,用于反应性液体-液体提取.
- 在线监测使用FT-IR和拉曼光谱仪.
- 开发了部分最小平方回归 (PLSR) 模型,R2 ≥ 0.95,用于连续工艺应用.
主要成果:
- 成功测量了提取剂的度,肥化程度和有机相中的金属离子复合物.
- 通过PLSR模型在光谱测量中获得了高精度.
- 估计化学品成本减少15%,全球变暖潜力 (GWP) 减少20%.
结论:
- 综合PAT框架为回收的智能控制提供了一种可行的方法.
- 拟议的方法带来了显著的经济效益和减少了对环境的影响.
- 对于一个典型的净化厂来说,投资回报率预计不到0.4年.
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