TCM forbedrer effektiviteten av CO₂-fangst gjennom modellering og optimalisering

Disse bidragene understreker TCMs strategiske rolle i å forbedre ytelsen og den økonomiske levedyktigheten til teknologier for CO₂-fangst etter forbrenning.

Gjennom digital modellering, dataanalyse og validering i stor skala bidrar TCM til å bygge bro mellom innovasjoner i laboratorieskala og anvendelser i industriell skala. Prosessmodellering spiller en avgjørende rolle i dette arbeidet – den gir innsikt i komplekse systematferd, identifiserer driftsgrenser og avdekker muligheter for å redusere både energiforbruk og kostnader.

Nedenfor følger et sammendrag av de to studiene:

Optimalisering av anleggsdrift for maksimal CO₂-fangst

TCM har bidratt til en vitenskapelig artikkel fra Universitetet i Sørøst-Norge (USN), med tittelen «Optimale betingelser og maksimal kapasitet for et aminbasert CO₂-fangstanlegg ved TCM». Studien undersøker hvordan det aminbaserte anlegget på Mongstad kan optimaliseres for både effektivitet og kapasitet. Ved hjelp av Aspen Plus simulerte forskerne reelle driftsforhold og utviklet en sterk, hastighetsbasert modell kalibrert med data fra TCMs testkampanjer.

Viktige funn:

• En best mulig konfigurasjon med maksimal gassmengde, bruk av både CHP- og RFCC-strippere, og en 15 % bypass for solvent-rike løsninger.
• Dette oppsettet oppnådde 90 % CO₂-fjerning med et spesifikt dampforbruk på kun 3,0 MJ/kg CO₂.
• For maksimal kapasitet kan anlegget operere med 230 tonn/t aminflyt, og fange opp til 98 % av CO₂-en.

– Disse resultatene er svært viktige for det globale CCS-miljøet, sier Koteswara Rao Putta, teknisk leder og prosjektkoordinator ved TCM, og en av artikkelens medforfattere. – Studien viser hvordan fullskalaanlegg som TCM ikke bare validerer fangstteknologier, men også bidrar til å redusere energiforbruk og forbedre skalerbarhet.

Han understreker også verdien av TCMs samarbeid med universiteter for å overføre industriell prosesskunnskap og bidra til utdanning av studenter innen CCS-teknologi.

👉 Les artikkelen

Modellering av CESAR1: Innsikt og håndtering av usikkerhet

Den andre studien, presentert på GHGT-17, med tittelen «Modeling and Uncertainty Quantification of CESAR1 Solvent System», setter søkelys på å simulere ytelsen til CESAR1-løsningsmiddelet – en blanding av AMP og piperazin som er kjent for sitt lave energibehov og høye effektivitet.

Studien kombinerer prosessmodellering med usikkerhetskvantifisering (UQ) for å undersøke hvordan variasjoner i inngangsparametere – som sammensetning av røykgass og solventflyt – påvirker den totale ytelsen. Metoder som sensitivitetsanalyse brukes til å identifisere hvilke faktorer som har størst innvirkning på CO₂-fangsteffektiviteten. Dette muliggjør mer hardføre, effektive og kostnadsgunstige design av fangstanlegg.

Denne innsikten er avgjørende for å kunne skalere opp fangstprosesser pålitelig, og for å ta informerte beslutninger i design av fremtidige anlegg. Studien gir verdifulle verktøy for teknisk optimalisering og ytelsessikring.

👉 Les artikkelen

Samlet viser disse to studiene styrken i avansert modellering og fullskala validering for å redusere risiko i CO₂-fangstteknologier. Ved å kombinere operasjonell erfaring med grundige simuleringer fortsetter TCM å levere kritisk kunnskap som bidrar til å akselerere global avkarbonisering.