基于有机胺吸收剂的化学吸收法能够有效捕集船舶烟气中的CO_(2),但吸收剂降解失效、挥发泄漏会造成严重的环境问题。虽然傅里叶红外光谱仪能够实时监测挥发的有机胺体积分数,但受限于高饱和蒸气压有机胺类蒸气难标定问题,对胺类体积分...基于有机胺吸收剂的化学吸收法能够有效捕集船舶烟气中的CO_(2),但吸收剂降解失效、挥发泄漏会造成严重的环境问题。虽然傅里叶红外光谱仪能够实时监测挥发的有机胺体积分数,但受限于高饱和蒸气压有机胺类蒸气难标定问题,对胺类体积分数的实际监测精度较低。对此,设计两种傅里叶红外光谱仪中高饱和蒸气压有机胺蒸气体积分数标定方法,分别为固定比例校准算法和基于循环神经网络的序列映射法。结果表明,相较于固定比例法,基于循环神经网络的非线性序列映射法能够实现更好的校准性能,平均绝对误差下降了81.57%,均方误差下降了70.05%,可有效反映船舶碳捕集与封存(carbon capture and storage,CCS)系统对大气环境的影响。展开更多
文摘基于有机胺吸收剂的化学吸收法能够有效捕集船舶烟气中的CO_(2),但吸收剂降解失效、挥发泄漏会造成严重的环境问题。虽然傅里叶红外光谱仪能够实时监测挥发的有机胺体积分数,但受限于高饱和蒸气压有机胺类蒸气难标定问题,对胺类体积分数的实际监测精度较低。对此,设计两种傅里叶红外光谱仪中高饱和蒸气压有机胺蒸气体积分数标定方法,分别为固定比例校准算法和基于循环神经网络的序列映射法。结果表明,相较于固定比例法,基于循环神经网络的非线性序列映射法能够实现更好的校准性能,平均绝对误差下降了81.57%,均方误差下降了70.05%,可有效反映船舶碳捕集与封存(carbon capture and storage,CCS)系统对大气环境的影响。
