Process Simulation and Optimization on Ionic Liquids

工艺工程 过程(计算) 生物炼制 过程模拟 机组运行 尺寸 计算机科学 生化工程 系统工程 离子液体 过程建模 工艺优化 制造工程 化学 工程类 生物燃料 环境工程 操作系统 催化作用 有机化学 生物化学 废物管理 化学工程
作者
José Palomar,Jesús Lemus,Pablo Navarro,Cristian Moya,Rubén Santiago,Daniel Hospital-Benito,Elisa Hernández
出处
期刊:Chemical Reviews [American Chemical Society]
卷期号:124 (4): 1649-1737 被引量:21
标识
DOI:10.1021/acs.chemrev.3c00512
摘要

Ionic liquids (ILs) are promising alternative compounds that enable the development of technologies based on their unique properties as solvents or catalysts. These technologies require integrated product and process designs to select ILs with optimal process performances at an industrial scale to promote cost-effective and sustainable technologies. The digital era and multiscale research methodologies have changed the paradigm from experiment-oriented to hybrid experimental–computational developments guided by process engineering. This Review summarizes the relevant contributions (>300 research papers) of process simulations to advance IL-based technology developments by guiding experimental research efforts and enhancing industrial transferability. Robust simulation methodologies, mostly based on predictive COSMO-SAC/RS and UNIFAC models in Aspen Plus software, were applied to analyze key IL applications: physical and chemical CO2 capture, CO2 conversion, gas separation, liquid–liquid extraction, extractive distillation, refrigeration cycles, and biorefinery. The contributions concern the IL selection criteria, operational unit design, equipment sizing, technoeconomic and environmental analyses, and process optimization to promote the competitiveness of the proposed IL-based technologies. Process simulation revealed that multiscale research strategies enable advancement in the technological development of IL applications by focusing research efforts to overcome the limitations and exploit the excellent properties of ILs.
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
桐桐应助北风采纳,获得10
1秒前
zzzzzzp发布了新的文献求助10
1秒前
joycheung关注了科研通微信公众号
2秒前
无私的画卷完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
舒心糖豆完成签到,获得积分10
3秒前
优美若雁完成签到,获得积分10
4秒前
科研通AI5应助lzh353512377采纳,获得10
5秒前
刘忙完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
wanci应助某人金采纳,获得10
7秒前
懒洋洋发布了新的文献求助10
7秒前
研友_LwlRen发布了新的文献求助10
7秒前
阿斯顿完成签到,获得积分10
7秒前
ldqm完成签到 ,获得积分10
7秒前
语霖仙完成签到,获得积分10
7秒前
月儿发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
李健的小迷弟应助雪儿采纳,获得10
8秒前
YY发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Akim应助YOGA采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
隐形曼青应助hahaha采纳,获得10
10秒前
xianluomeihao完成签到,获得积分10
11秒前
whwh完成签到 ,获得积分10
11秒前
夜星沉完成签到,获得积分10
12秒前
勤奋冰珍发布了新的文献求助10
12秒前
LXL发布了新的文献求助10
12秒前
小菜鸡发布了新的文献求助10
12秒前
六月残雪完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
14秒前
北风发布了新的文献求助10
15秒前
Asystasia7完成签到,获得积分20
15秒前
甜甜甜发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3734777
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3278715
关于积分的说明 10010876
捐赠科研通 2995383
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643405
邀请新用户注册赠送积分活动 781153
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749285