Tekoälyn hyödyntäminen Boudouard-reaktioon perustuvan CO₂-talteenottoprosessin ja power-to-metanoli-prosessin simuloinnin lähtötietojen hankkimisessa sekä massa- ja energiataseiden ratkaisemisessa
Hietanen, Iiro (2026)
Diplomityö
2026
School of Engineering Science, Kemiantekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20260622101617
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20260622101617
Tiivistelmä
Tämän diplomityön tavoitteena oli selvittää tekoälyn luotettavuutta, käyttömahdollisuuksia ja toimivuutta tiedonhaussa sekä massa- ja energiataseiden muodostamisessa. Työ pohjautuu tekoälyn hyödyntämiseen Boudouard-reaktioon perustuvaan CO₂-talteenottoprosessiin ja Power-To-Metanoli-prosessin suunnitteluun Aspen Plus -simulointiohjelmalla.
Työn kirjallisuusosassa tarkastellaan Power-to-X (P2X) prosesseja sekä niiden tärkeyttä. Erityistä huomiota kiinnitetään CO₂:n talteenottoon, Boudouard-reaktioon sekä metanoli-synteesiin. Lisäksi työssä syvennytään tekoälyn toimintaperiaatteisiin ja siihen, miten sitä on jo hyödynnetty kemiallisten prosessien suunnittelussa.
Kokeellisessa osassa muodostetaan tekoälyn avulla prosessi, joka simuloidaan Aspen Plus -ohjelmalla. Tässä kappaleessa rakennetaan sekä Boudouard-reaktioon perustuvan CO₂-talteenottoprosessin että metanolisynteesin simulaatiot. Tekoälyn antamien ohjeiden paikkansapitävyyttä verrataan kirjallisuusosassa esitettyihin tietoihin, mikä mahdollistaa tekoälyn tarkkuuden arvioinnin prosessisuunnittelun näkökulmasta. Lisäksi työssä tarkastellaan, miten tekoälytyökaluja voidaan hyödyntää mahdollisimman tehokkaasti haluttujen tulosten saavuttamiseksi ja miten Aspen Plus -mallin kuvaus ja mallin muodostaminen tehdään tekoälyn avulla. Työssä onnistuttiin kehittämään tekoälylle kehote, jonka avulla pystyttiin generoimaan toimivia Aspen Plus -syötetiedostoja prosessien simulointia varten. The aim of this Master’s thesis was to examine the reliability, applicability, and performance of artificial intelligence in information retrieval as well as in the formation of mass and energy balances. The work is based on the utilization of artificial intelligence (AI) in the design of the CO₂ capture process based on the Boudouard reaction and power-to-methanol process using Aspen Plus simulation software.
The literature section provides an overview of Power-to-X (P2X) processes and their importance. Particular attention is given to carbon dioxide capture, the Boudouard reaction, and methanol synthesis from the perspective of P2X methodologies. In addition, the thesis explores the operating principles of artificial intelligence and how it has already been applied in the design of chemical processes.
In the experimental section, a process is constructed with the assistance of artificial intelligence and subsequently simulated using Aspen Plus. This chapter includes the development of simulations for both the CO₂ capture process based on the Boudouard reaction and methanol synthesis. The accuracy of the AI-generated instructions is compared with the information presented in the literature section, enabling an assessment of AI’s precision in process design tasks. Furthermore, the thesis examines how AI tools can be utilized as effectively as possible to achieve the desired outcomes and how Aspen Plus model description and formulation is done using AI. In this work, an AI prompt was successfully developed to generate functional Aspen Plus input files for process simulations.
Työn kirjallisuusosassa tarkastellaan Power-to-X (P2X) prosesseja sekä niiden tärkeyttä. Erityistä huomiota kiinnitetään CO₂:n talteenottoon, Boudouard-reaktioon sekä metanoli-synteesiin. Lisäksi työssä syvennytään tekoälyn toimintaperiaatteisiin ja siihen, miten sitä on jo hyödynnetty kemiallisten prosessien suunnittelussa.
Kokeellisessa osassa muodostetaan tekoälyn avulla prosessi, joka simuloidaan Aspen Plus -ohjelmalla. Tässä kappaleessa rakennetaan sekä Boudouard-reaktioon perustuvan CO₂-talteenottoprosessin että metanolisynteesin simulaatiot. Tekoälyn antamien ohjeiden paikkansapitävyyttä verrataan kirjallisuusosassa esitettyihin tietoihin, mikä mahdollistaa tekoälyn tarkkuuden arvioinnin prosessisuunnittelun näkökulmasta. Lisäksi työssä tarkastellaan, miten tekoälytyökaluja voidaan hyödyntää mahdollisimman tehokkaasti haluttujen tulosten saavuttamiseksi ja miten Aspen Plus -mallin kuvaus ja mallin muodostaminen tehdään tekoälyn avulla. Työssä onnistuttiin kehittämään tekoälylle kehote, jonka avulla pystyttiin generoimaan toimivia Aspen Plus -syötetiedostoja prosessien simulointia varten.
The literature section provides an overview of Power-to-X (P2X) processes and their importance. Particular attention is given to carbon dioxide capture, the Boudouard reaction, and methanol synthesis from the perspective of P2X methodologies. In addition, the thesis explores the operating principles of artificial intelligence and how it has already been applied in the design of chemical processes.
In the experimental section, a process is constructed with the assistance of artificial intelligence and subsequently simulated using Aspen Plus. This chapter includes the development of simulations for both the CO₂ capture process based on the Boudouard reaction and methanol synthesis. The accuracy of the AI-generated instructions is compared with the information presented in the literature section, enabling an assessment of AI’s precision in process design tasks. Furthermore, the thesis examines how AI tools can be utilized as effectively as possible to achieve the desired outcomes and how Aspen Plus model description and formulation is done using AI. In this work, an AI prompt was successfully developed to generate functional Aspen Plus input files for process simulations.