面向工业CO2捕获的新型离子液体溶剂AI发现
化学物理
2026-01-08 v1 材料科学
人工智能
摘要
本文提出一种基于AI的方法，用于发现具备最优特性的化合物，以捕获燃气提炼排放的主要来源——CO2。本研究聚焦于离子液体（IL），作为传统胺基溶剂的替代方案，成功识别出新的IL候选化合物，具备高工作容量、可控粘度、有利的再生能耗以及可行的合成路线。该方法遵循五阶段流程：首先，通过组合可用阴离子和阳离子分子生成IL候选；随后预测温度和压力下CO2溶解度和粘度；接着通过范氏热 modeling 将溶解度转化为工作容量和再生能耗；随后进行帕累托优化寻找最佳候选集；最后根据可行的合成路线进行筛选。我们识别出36个可行候选化合物，通过降低再生能耗和减少腐蚀性，实现5-10%的运营成本节省和最高10%的资本支出减少，为提炼厂迈向新型碳捕获策略提供了新思路。
引用
@article{arxiv.2601.03284,
title = {AI-Guided Discovery of Novel Ionic Liquid Solvents for Industrial CO2 Capture},
author = {Davide Garbelotto and Alexander Lobo and Urvi Awasthi and Oleg Medvedev and Srayanta Mukherjee and Anton Aristov and Konstantin Polunin and Alex De Mur and Leonid Zhukov and Azad Huseynov and Murad Abdullayev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03284},
year = {2026}
}
备注
21 pages, 15 figures