.png){kind=icon}
返回
Carbon capture plant model identification through simultaneous state and parameter estimation with estimable variable selection
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.ces.2025.121668.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文针对后燃烧碳捕获工厂（CCPs）的状态和参数估计挑战展开研究，旨在利用温度测量预测CO2捕获效果。我们开发了一种基于第一性原理的CCP模型，并对其进行修正以符合实际工业流程，同时在移动时域估计（MHE）框架内应用联合状态和参数估计。在变量选择步骤中，采用灵敏度分析和正交化方法来选取可估计的状态和参数，以提升估计精度和计算效率。采用实际工业数据验证了模型，并与替代估计方法进行比较，突显了本方法的有效性。本研究为实际应用中的状态和参数选择、微分代数方程（DAE）系统的估计方法改进以及数据预处理提供了实践性见解。
Keyword:
Carbon capture
System identification
State and parameter estimation
Sensitivity analysis
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
