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基于反应动力学的计算机辅助碳捕集有机胺溶剂设计

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第3期64卷 520-527页

作者：向晟刘奇磊张磊都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所智能材料化工前沿科学中心大连116024

碳捕集技术的发展对于实现碳达峰与碳中和意义重大。有机胺作为一种常用的二氧化碳(CO_(2))吸收剂备受关注,然而常用的有机胺溶剂仍存在化学吸收反应动力学较差等问题。该文提出一种集成反应动力学模型与数学规划方法的计算机辅助碳捕... 详细信息

碳捕集技术的发展对于实现碳达峰与碳中和意义重大。有机胺作为一种常用的二氧化碳(CO_(2))吸收剂备受关注,然而常用的有机胺溶剂仍存在化学吸收反应动力学较差等问题。该文提出一种集成反应动力学模型与数学规划方法的计算机辅助碳捕集有机胺溶剂设计框架。首先,基于量子化学方法,构建可调控有机胺化学吸收CO_(2)的活化Gibbs自由能的反应动力学模型。其次,利用过渡态初猜结构生成方法,集成反应动力学模型与数学规划方法,自动、反向及优化设计有机胺分子结构,使有机胺分子结构的活化Gibbs自由能最小且满足其他性质要求。最后,通过相互作用区域指示函数验证有机胺设计结果在反应动力学方面的合理性。相比于工业上常用的乙醇胺,该框架设计得到的最优有机胺活化Gibbs自由能降低了10.7%,具有更快的化学吸收反应动力学速率。研究结果验证了设计框架可行有效,有助于碳捕集有机胺的研究。

关键词：胺类碳捕集计算机辅助分子设计反应动力学过渡态

基于CFD模拟与数学规划法的熔融聚合物流动管道设计优化

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高校化学工程学报 2024年第4期38卷 652-662页

作者：唐杰董亚超张磊孟庆伟都健曾世军倪岩石昊大连理工大学化工学院辽宁大连116024 大连华阳百科科技有限公司辽宁大连116041

在满足产能和合理的管道压降范围下,如何降低熔融聚合物在熔体管道中黏度降问题是熔体流动管道设计的关键因素。本研究基于计算流体力学(CFD)的方法,对熔体流经管道发生热降解过程进行数值模拟,并在此基础上提出了混合整数非线性规划(MI... 详细信息

在满足产能和合理的管道压降范围下,如何降低熔融聚合物在熔体管道中黏度降问题是熔体流动管道设计的关键因素。本研究基于计算流体力学(CFD)的方法,对熔体流经管道发生热降解过程进行数值模拟,并在此基础上提出了混合整数非线性规划(MINLP)模型和非连续性非线性规划(DNLP)模型,分别对熔体管道进行设计与布局优化。分析实际算例的数值模拟结果发现,优化后的管道相较于原管道黏度降减小3.48%,同时出口的压降分布范围减小了60.47%,出口的压降分布更加均匀。结果表明,综合利用模拟方法与数学规划模型可实现熔融聚合物流动管道的自动化设计及优化。

关键词：熔体管道计算流体力学数值模拟数学规划设计优化

机器学习高效筛选用于CO_(2)/N_(2)选择性吸附分离的沸石材料

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化工进展 2023年第1期42卷 148-158页

作者：王璐张磊都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所辽宁大连116024

目前,针对气体吸附性能的测定及材料设计筛选,传统的实验法耗时耗力,因此分子力学方法中的巨正则蒙特卡洛(GCMC)方法已被广泛应用于该领域中,但日益增长的材料数目使得GCMC方法的计算量越来越高。为解决这一问题,本文提出了一种基于机... 详细信息

目前,针对气体吸附性能的测定及材料设计筛选,传统的实验法耗时耗力,因此分子力学方法中的巨正则蒙特卡洛(GCMC)方法已被广泛应用于该领域中,但日益增长的材料数目使得GCMC方法的计算量越来越高。为解决这一问题,本文提出了一种基于机器学习(ML)方法的吸附材料的筛选框架,包含ML模型的建立、理想化PSA工艺模型筛选材料及GCMC方法的验证三个阶段。首先,建立人工神经网络模型,提出了沸石材料的结构描述符“天然构造单元(NBU)”对特定条件下的气体吸附量进行预测。对于CO_(2)和N_(2)气体,分别构建了两个拓扑结构不同的多层前馈神经网络。其次,通过理想吸附溶液理论(IAST)将纯组分的吸附等温线转化为摩尔分数为0.14/0.86的CO_(2)/N_(2)二元混合物吸附等温线,并根据一系列吸附材料评估指标筛选出11种最佳沸石材料,并从中选出4种沸石(MON、ABW、NAB和VSV)计算其GCMC的吸附数据。结果表明,它们对N_(2)的吸附能力远低于CO_(2),因此对两种气体的吸附选择性较高,能够很好地从二元混合物中分离CO_(2)。

关键词：机器学习神经网络二氧化碳捕集沸石巨正则蒙特卡洛

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基于图神经网络的化学反应优劣评价

化工进展 2023年第S1期42卷 205-212页

作者：徐晨阳都健张磊大连理工大学化工学院化工系统工程研究所智能材料化工前沿科学中心辽宁大连116024

化学反应的选择与设计在药物合成、材料合成领域中起到了关键性的作用,选择一条合适的化学反应能极大地优化反应条件,降低产品的合成时间,提升目标产物的合成产率。为能更好地分辨出化学反应的优劣程度,本文提出了一种用于评价化学反应... 详细信息

化学反应的选择与设计在药物合成、材料合成领域中起到了关键性的作用,选择一条合适的化学反应能极大地优化反应条件,降低产品的合成时间,提升目标产物的合成产率。为能更好地分辨出化学反应的优劣程度,本文提出了一种用于评价化学反应优劣的图神经网络模型,通过采用基于反应前后原子映射关系构建的反应图描述符提取化学反应特征评估化学反应的优劣程度。首先,利用USPTO中反应数据建立包含反应映射关系的化学反应优劣数据集。然后,利用图神经网络方法建立起化学反应中各分子、原子特征与反应难易程度概率值的映射关系。最后,本文以阿司匹林合成反应为例,利用该模型对药品不同合成反应进行对比评估,并通过相关实验信息进行验证,证明当前评价指标的可行性与优越性。

关键词：化学反应神经网络模型反应图描述符反应评价指标设计

基于深度学习的金属离子-有机配体配位稳定常数的预测

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化工学报 2022年第12期73卷 5461-5468页

作者：齐书平王文龙张磊都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所辽宁大连116024

金属离子-有机配体配合物的稳定性由金属离子种类、有机配体结构和实验条件三个因素决定。使用传统方法获得配合物的稳定常数耗时耗力,不利于特异性金属螯合剂的高通量筛选。因此,基于多头图注意力网络提出一种综合考虑多种影响因素的... 详细信息

金属离子-有机配体配合物的稳定性由金属离子种类、有机配体结构和实验条件三个因素决定。使用传统方法获得配合物的稳定常数耗时耗力,不利于特异性金属螯合剂的高通量筛选。因此,基于多头图注意力网络提出一种综合考虑多种影响因素的配合物稳定常数高通量预测模型。首先,对从数据库中提取的7127个配合物中涉及到的1371个有机分子生成分子属性图,其次利用多头图注意力网络对分子属性图进行特征提取,并将提取的分子特征拼接编码的金属离子和实验条件,最后送入全连接层进行配合物稳定常数的预测。模型在测试集上的R^(2)和RMSE分别为0.956和1.251,表明所构建模型具有良好的泛化能力。此外,将文献中基于密度泛函理论计算的螯合物稳定常数与模型预测值进行对比,结果表明模型更为可靠与高效。

关键词：配合物稳定常数多头图注意力网络深度学习

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考虑余热利用的工业园区全局热集成

清华大学学报（自然科学版） 2022年第2期62卷 312-320页

作者：冀峰孙小静刘琳琳都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所大连116024

考虑工业园区中的余热再利用,将公用工程系统、换热器网络(heat exchanger network, HEN)、制冷系统进行同步综合是降低园区整体能耗的关键。针对该问题,该文提出了一个基于数学规划思想的工业园区全局热集成方法。通过分析热量相关系... 详细信息

考虑工业园区中的余热再利用,将公用工程系统、换热器网络(heat exchanger network, HEN)、制冷系统进行同步综合是降低园区整体能耗的关键。针对该问题,该文提出了一个基于数学规划思想的工业园区全局热集成方法。通过分析热量相关系统间的潜在作用关系,建立了一个经工艺流股余热发生蒸汽,并考虑厂际间HEN、热公用工程系统、循环水系统和吸收式制冷循环(absorption refrigeration cycle, ARC)系统耦合关系的全局热集成超结构,通过构建混合整数非线性规划(mixed-integer nonlinear programming, MINLP)数学模型,以经济性最优为优化目标设计园区内流股的换热匹配、多等级蒸汽的分配权衡、以及冷冻水和冷却水的使用。其中,过程热流股发生的蒸汽与公用工程蒸汽作为园区热源为过程冷流股和ARC系统提供多等级蒸汽;冷却水与冷冻水系统作为园区冷源满足工艺热流股和ARC系统的制冷需求。最后,通过案例计算分析了余热利用对园区全局能量分配的影响。结果表明:考虑余热利用的全局热集成方法能显著降低园区总体能耗及投资,证明了所提方法的有效性。

关键词：工业园区全局能量集成换热器网络(HEN) 余热制冷优化

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基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度

清华大学学报（自然科学版） 2022年第9期62卷 1467-1473页

作者：于雪菲张帅刘琳琳都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所大连116024

作为目前最有潜力的大规模商业化减碳手段之一,基于化学溶剂吸收的燃烧后碳捕集技术有望实现化石能源的清洁使用。在燃煤火电厂动态运行的基础上耦合碳捕集系统对于推动“碳中和”进程具有重要意义。但是,大多数研究没有考虑诸如用电价... 详细信息

作为目前最有潜力的大规模商业化减碳手段之一,基于化学溶剂吸收的燃烧后碳捕集技术有望实现化石能源的清洁使用。在燃煤火电厂动态运行的基础上耦合碳捕集系统对于推动“碳中和”进程具有重要意义。但是,大多数研究没有考虑诸如用电价格波动和用电量的变化等因素对耦合碳捕集系统的电厂的影响。为此,该文在建立电厂与碳捕集装置协同调度模型的基础上,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)以同时满足系统的鲁棒性和经济性要求,通过风险追求和风险规避2种决策角度得到不同的调度方案,为系统的动态运行提供指导性意见。该文首先构建了确定性电厂与碳捕集装置耦合调度模型;其次,针对实时市场中负荷需求的不确定性,通过引入信息间隙决策理论,得到不同风险态度下的不确定性电厂与碳捕集装置耦合调度模型,优化确定系统调度的决策方案;最后,通过算例分析得到持有不同风险态度下的电厂与碳捕集装置的调度方案,验证了模型的可靠性和有效性。

关键词：碳捕集系统电厂优化调度信息间隙决策理论风险决策

Group2vec:基于无监督机器学习的基团向量表示及其物性预测应用

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化工学报 2023年第3期74卷 1187-1194页

作者：吴心远刘奇磊曹博渊张磊都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所智能材料化工前沿科学中心辽宁大连116024

定量构效关系模型在化工产品设计中发挥着重要作用。基于自然语言处理技术的深度学习建模方法是构建定量构效关系模型的有效方法之一。提出一种基于基团词嵌入模型(Group2vec)的深度学习物性预测框架。首先,建立数据库用于预训练与物性... 详细信息

定量构效关系模型在化工产品设计中发挥着重要作用。基于自然语言处理技术的深度学习建模方法是构建定量构效关系模型的有效方法之一。提出一种基于基团词嵌入模型(Group2vec)的深度学习物性预测框架。首先,建立数据库用于预训练与物性预测。其次,利用基团分割方法,将数据库中分子SMILES文本转化为基团序列。再次,通过CBOW算法将基团序列进行词嵌入预训练,获得包含相似性结构信息的基团向量。最后,基于基团向量构建包含注意力机制的深度学习模型,并在不同物性数据库上进行模型测试,同时将其与现有模型进行比较,对比结果表明基于Group2vec的深度学习物性预测模型不仅具有较高的预测准确性与通用性,也具备一定的可解释性。

关键词：产品工程神经网络预测基团注意力机制

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间歇冷却结晶过程的CFD-PBM数值模拟

大连理工大学学报 2023年第3期63卷 231-240页

作者：覃渫兰张磊都健大连理工大学化工学院化工系统工程研究所辽宁大连116024

溶液结晶是一项重要的工业操作,被广泛用于各个领域.针对扑热息痛-乙醇体系,结合计算流体动力学、结晶动力学和粒数衡算模型建立了CFD-PBM耦合模型,模拟搅拌结晶器中的间歇冷却结晶过程.与实验进行对比表明,模拟结果和实验结果有较好的... 详细信息

溶液结晶是一项重要的工业操作,被广泛用于各个领域.针对扑热息痛-乙醇体系,结合计算流体动力学、结晶动力学和粒数衡算模型建立了CFD-PBM耦合模型,模拟搅拌结晶器中的间歇冷却结晶过程.与实验进行对比表明,模拟结果和实验结果有较好的一致性.探究晶种加入、破碎过程、搅拌速度和降温速率对粒度分布的影响,得出如下结论:适当加入晶种可以避免新晶体成核造成的高过饱和度,从而获得具有平均粒径大、颗粒数多的粒度分布;采用合适的破碎模型,考虑更为全面的结晶动力学模型,能够提高产品粒度分布的预测能力;随着搅拌速度增大,颗粒数增加,颗粒的平均粒径减小;线性降温速率减小,产生的颗粒数减少,但颗粒的平均粒径增大.

关键词： CFD-PBM耦合模型冷却结晶破碎模型粒度分布