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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,461 - 1,465 (5page)
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This study applied multi-scale simulation to investigate CO₂ adsorption on carbon-based sorbents like graphene and activated carbon. Density functional theory (DFT) was used to examine adsorption mechanisms, focusing on structural parameters, adsorption energy, and surface electronic properties. The aim was to optimize CO₂ capture processes across different materials. Grand Canonical Monte Carlo simulations were used to determine adsorption isotherms and selectivity, while Ansys Fluent software, with a user - defined function, modelled concentration and temperature distribution in the system. The results showed a good match between graphene's density of states and previous DFT simulation, confirming the accuracy of the approach. The adsorption isotherms and breakthrough curves also aligned with experimental data, validating the simulation's reliability. This study offers valuable insights for enhancing CO₂ capture processes and could be used in machine learning to further optimize CO₂ systems.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Theory and methodology
3. Conclusion
References
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