Capturing CO2 by ionic liquids and deep eutectic solvents: A comparative study based on multi-level absorbent screening

离子液体 共晶体系 化学 吸收(声学) COSMO-RS公司 摩尔浓度 溴化物 相对波动率 解吸 热力学 化学工程 材料科学 无机化学 物理化学 有机化学 水溶液 蒸馏 吸附 合金 工程类 催化作用 物理 复合材料
作者
Jie Cheng,Kunchi Xie,Pengyu Guo,Hao Qin,Liyuan Deng,Zhiwen Qi,Zhen Song
出处
期刊:Chemical Engineering Science [Elsevier]
卷期号:281: 119133-119133 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.ces.2023.119133
摘要

Because of the high energy consumption and volatility of organic amine solvents in conventional CO2 capture processes, ionic liquids (ILs) and deep eutectic solvents (DESs) have been widely expected as alternative CO2 absorbents. In this work, promising ILs and DESs are identified through a comparative, multi-level absorbent screening method proposed for the first time from a large space of cation–anion combinations and potential DES components, respectively. Important physical properties (namely melting point, viscosity, and toxicity) of potential ILs and salt components of DESs are estimated by a recently-reported deep learning model. Key thermodynamic properties including physically-based absorption and desorption potentials as well as eutectic behaviors between DES component combinations are predicted by the COSMO-RS model. Five EHS (environment, health, and safety) related properties of non-salt components of DESs are assessed by the VEGA platform. From above, the top three ILs and DESs are identified from 5,440 and 38,389 candidates, respectively. The CO2 capture processes based on the retained ILs and DESs are simulated in Aspen Plus in rate-based mode, identifying 1-methyl-1-propylpyrrolidinium bromide: methylimidazole (1:2) as the absorbent with the highest process performance. The experiments shows that the molality-based Henry constant of CO2 in DES is as low as 1.32, validating the competitive absorption performance of this potential DES. Finally, quantum chemistry calculations are conducted to unveil the microscopic absorption mechanism of this DES.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
2017完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
Akim应助蔡佰航采纳,获得10
1秒前
喵姐发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
英俊的老太应助小毛毛采纳,获得10
2秒前
斯文败类应助无心的土豆采纳,获得10
2秒前
阳光奎发布了新的文献求助10
2秒前
揽月yue完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
逆风完成签到,获得积分20
4秒前
搞怪平凡完成签到,获得积分20
4秒前
CodeCraft应助清脆的哈密瓜采纳,获得10
5秒前
Doughnut发布了新的文献求助10
6秒前
bolin发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
聂鸿发布了新的文献求助10
7秒前
斯文败类应助白华苍松采纳,获得10
7秒前
8秒前
Ava应助FLLL采纳,获得10
9秒前
9秒前
喝儿何完成签到,获得积分10
10秒前
qwjy发布了新的文献求助10
10秒前
小小MIX完成签到 ,获得积分10
10秒前
干净含烟发布了新的文献求助10
11秒前
13秒前
13秒前
眯眯眼的衬衫应助zyd采纳,获得10
14秒前
杳鸢应助不敢装睡采纳,获得30
15秒前
劲秉应助不敢装睡采纳,获得10
15秒前
杳鸢应助不敢装睡采纳,获得10
16秒前
杳鸢应助不敢装睡采纳,获得10
16秒前
劲秉应助不敢装睡采纳,获得50
16秒前
劲秉应助不敢装睡采纳,获得30
16秒前
劲秉应助不敢装睡采纳,获得30
16秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
海南省蛇咬伤流行病学特征与预后影响因素分析 500
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 500
ランス多機能化技術による溶鋼脱ガス処理の高効率化の研究 500
Relativism, Conceptual Schemes, and Categorical Frameworks 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3462367
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3055905
关于积分的说明 9049830
捐赠科研通 2745482
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1506365
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 696092
邀请新用户注册赠送积分活动 695620