APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR MODELLING AND OPTIMIZATION OF CO2 ABSORPTION BY NAOH TO FORM Na2CO3

The growing need to reduce anthropogenic CO2 emissions has intensified research oncarbon capture and utilization (CCU). Chemical absorption of CO2 in sodium hydroxide (NaOH) solutionsforming sodium carbonate (Na₂CO₃) is a well-established method, yet traditional models often fail todescribe the complex nonlinear effects of variables such as concentration, flow rate, and temperature. Thisstudy examines the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for modeling andoptimizing CO2–NaOH absorption. A conceptual ML framework is proposed, outlining key inputparameters and algorithm selection. AI-driven modelling promises improved predictive accuracy, computational efficiency, and adaptive optimization, advancing digital transformation in chemicalengineering 

Растущая потребность в сокращении антропогенных выбросов CO2 активизировала исследования в области улавливания и использования углерода (УУУ). Химическая абсорбция CO2 в растворах гидроксида натрия (NaOH) с образованием карбоната натрия (Na₂CO₃) является хорошо зарекомендовавшим себя методом, однако традиционные модели часто не могут описать сложные нелинейные эффекты таких переменных, как концентрация, скорость потока и температура. В данном исследовании рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для моделирования и оптимизации абсорбции CO2–NaOH. Предложена концептуальная модель МО, описывающая ключевые входные параметры и выбор алгоритма. Моделирование на основе ИИ обещает повысить точность прогнозирования, вычислительную эффективность и адаптивную оптимизацию, способствуя цифровой трансформации в химической инженерии.

Antropogen CO2 chiqindilarini kamaytirishga bo'lgan ehtiyojning ortib borishi uglerodni ushlash va ulardan foydalanish (CCU) bo'yicha tadqiqotlarni kuchaytirdi. Natriy gidroksid (NaOH) eritmalarida CO2 ning kimyoviy yutilishinatriy karbonat (Na₂CO₃) hosil qilish yaxshi yo'lga qo'yilgan usul bo'lsa-da, an'anaviy modellar ko'pincha konsentratsiya, oqim tezligi va harorat kabi o'zgaruvchilarning murakkab chiziqli bo'lmagan ta'sirini tasvirlay olmaydi. Ushbu tadqiqotda CO2-NaOH yutilishini modellashtirish va optimallashtirish uchun sun'iy intellekt (AI) va mashinani o'rganish (ML) dan foydalanish o'rganiladi. Asosiy kirish parametrlari va algoritm tanlashni bayon qiluvchi kontseptual ML doirasi taklif qilingan. Sun'iy intellektga asoslangan modellashtirish bashoratli aniqlikni, hisoblash samaradorligini va moslashuvchan optimallashtirishni yaxshilashni va'da qiladi, kimyoviy muhandislikda raqamli transformatsiyani rivojlantiradi.