研究进展：化学分离-混合建模 | Nature Energy

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化学分离的精确能量系统建模是技术选择的关键组成部分，以最大限度地降低运营成本、能耗和排放。 今日，沙特 阿卜杜拉国王科技大学（King Abdullah University of Science & Technology）Gergo Ignacz，Gyorgy Szekely等，在Nature Energy上发文，报道了一种基于数据驱动和机械模型的混合建模方法，以从整体上比较化学分离性能。 这一模型可用于为给定化学分离，以选择最合适的技术，例如膜分离、蒸发、提取或混合配置，通过训练机器学习模型，使用开放访问的膜数据集预测溶质排斥。据估计，利用这种方法后，工业相关分离的能耗和二氧化碳排放量平均减少40%。 预测并分析了几个工业部门的710万次溶质排斥。通过选择最有效的技术，药物纯化可实现高达90%二氧化碳减排。在全球范围内减少二氧化碳排放量和降低运营成本，建立了参数阈值，以促进企业和政府 ………………………………