Моделирование, оптимизация, углеродный учет и декарбонизация дистилляции с использованием агента, управляемого рассуждениями

Дистилляция является наиболее энергоемкой единичной операцией в химической промышленности; однако ее декарбонизация требует трудоемких ручных процедур моделирования и оптимизации процессов, а также учета выбросов углерода. В настоящей работе создан агент, способный к рассуждениям и включающий большую языковую модель (LLM) и обширный набор инструментов, для автоматизации сбора учебных материалов, моделирования и оптимизации процессов, а также учета выбросов углерода на примере репрезентативного исследования дистилляции метанола и этанола. Затем агент автоматически разработал процесс дистилляции с использованием теплового насоса для снижения энергопотребления. Было оценено влияние трех сценариев энергоснабжения — угля, природного газа и возобновляемых источников энергии — на выбросы углерода при дистилляции. Сочетание процесса с использованием теплового насоса и возобновляемых источников энергии может снизить выбросы углерода на 98% по сравнению с традиционным процессом дистилляции на основе угля. В исследовании рассмотрено применение агентов, способных к рассуждениям, для автоматизации количественной оценки выбросов углерода и мероприятий по декарбонизации, что способствует созданию моделей промышленных выбросов углерода с высоким пространственно-временным разрешением. Сихан Тан и его коллеги сообщают о создании ИИ-агента, способного выполнять моделирование и оптимизацию процессов, учет выбросов углерода и оценку мероприятий по декарбонизации. Это достижение способствует разработке моделей промышленных выбросов углерода с высоким разрешением.