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为应对气候变化，补偿残余排放，需要从大气中直接捕集二氧化碳的负排放技术。吸附式直接空气捕集（DAC）在运行中受环境温湿度变化影响显著，如何通过控制策略优化来降低其净碳捕集成本（NCC）是关键挑战。研究人员开发并比较了四种控制策略，发现基于每个循环开始时的环境条件选择最优参数，即可实现显著的NCC降低（12.3%）。要追求最低成本，控制优化必须纳入天气预报，其中基于单周期滚动优化的策略可进一步降低NCC至379 �/(t CO2)。本研究为在实际天气条件下灵活、经济地运行DAC系统提供了关键的控制方案。
气候变化正对人类社会构成严峻挑战，为了扭转局面，除了大幅削减温室气体排放，我们还需从大气中主动清除二氧化碳，即实施碳移除。在众多碳移除技术中，直接空气捕集（Direct Air Capture, DAC）尤为引人注目，它像一台“空气净化器”，能够直接从弥漫的空气中捕集低浓度的二氧化碳，并进行长期封存，是未来应对残余排放、实现净零目标的关键技术之一。其中，吸附式DAC因其高选择性和在潮湿空气中的稳定性而被广泛研究。然而，这项技术的实际运行并非简单地“开机运行、等待捕获”那么简单。一个核心难题在于，DAC的性能——包括捕集效率、能耗和最终成本——高度依赖于其运行时的“控制参数”，例如吸附和脱附时间、空气流量、脱附压力与温度等。更棘手的是，这些最优的控制参数并非一成不变，它们会随着外界环境，特别是环境温度和相对湿度的日夜与季节变化而发生显著波动。想象一下，同一套DAC设备在凉爽干燥的清晨、炎热潮湿的正午或寒冷的夜晚运行，其“最佳工作模式”理应不同。但过去的大多数研究在优化控制参数时，通常假设外界环境是固定不变的，或者仅为特定天气模式优化一套固定的参数，这显然与真实世界中不断变化的天气条件不符。那么，如何在实时变化的天气条件下，动态、智能地调整DAC的运行参数，以实现最低的捕集成本，就成了一个亟待解决的科学与工程问题。
针对这一关键缺口，由D. Rezo、M. Glaser、P. Postweiler、M. Engelpracht和N. von der Assen组成的研究团队在《Applied Energy》上发表了一项重要研究。他们开发并系统比较了四种利用不同详细程度天气信息的控制策略，旨在最小化一个动态DAC系统模型的净碳捕集成本（Net Carbon Capture Costs, NCC）。净碳捕集成本是一个综合了技术、生态和经济权衡的关键性能指标，它计算的是在计入DAC系统全生命周期间接温室气体排放后，从大气中净捕集一吨二氧化碳的成本。研究人员想知道，利用天气预报来前瞻性地调整控制参数，究竟能为DAC的运行带来多大的成本节约潜力。
为了回答这个问题，研究人员开展了一项结合动态过程建模、优化和经济生态评估的系统性研究。他们使用了在开源Modelica库SorpLib中实现的一个动态吸附式DAC系统模型。该系统模型包含干式冷却器、热泵、DAC工厂和压缩机四个核心组件，并耦合了生命周期温室气体排放和经济数据。DAC工厂的核心是一个采用胺功能化离子交换树脂（Lewatit VP OC 1065）作为吸附剂的填充床吸附柱，运行温度-真空变压吸附（TVSA）循环。研究设定了一个位于德国亚琛的案例，分析了在夏季两周的实际天气数据下运行DAC系统的情况。研究人员比较了四种控制策略，复杂度依次增加：
1. 年度平均策略：作为参考基准，使用基于年平均天气数据优化的固定控制参数运行。
2. 查表策略：在运行前，针对不同固定环境条件优化生成一个控制参数“查询表”。每个循环开始时，根据当时的实际环境温湿度，从表中选取最优参数。
3. 单周期天气预报策略：基于覆盖未来24小时的天气预报，利用滚动时域优化方法，单独优化下一个循环的控制参数。
4. 四周期天气预报策略：基于覆盖未来96小时的天气预报，同时优化接下来连续四个循环的控制参数（滚动时域），但只执行第一个循环的方案。
4.1. 真实天气条件下的DAC最优控制
在基准电价和投资成本情景下，比较四种策略运行两周后的平均净碳捕集成本。结果发现：
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年度平均策略表现最差，净碳捕集成本为444 �/(t CO2)。
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查表策略通过根据每个循环开始时的环境条件选择参数，成功将成本降低了12.3%，至389 �/(t CO2)。成本降低主要得益于在温暖的夏季缩短了吸附时间，从而提高了生产率，降低了资本成本分摊。
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单周期天气预报策略进一步将成本降低了14.6%，至379 �/(t CO2)。与查表策略相比，其优化有时会得出更长的吸附时间。深入分析发现，这通常发生在环境湿度预计会下降的时候。延长吸附时间可以让吸附剂在湿度降低的后期“释放”一部分水分，从而降低其在脱附阶段开始时的水负载，最终减少了再生所需的能量（主要是热泵耗电），尽管这会轻微牺牲一些生产率。
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四周期天气预报策略实现了15.3%的成本降低，至376 �/(t CO2)，但相较于单周期策略的改善非常有限。考虑到96小时天气预报存在较大不确定性，这种微小的提升在实际中可能难以实现。
4.2. 最优控制参数与环境条件的相互作用分析
对查表策略的分析显示，最优吸附时间与环境温度呈负相关，与环境湿度呈正相关，这与吸附动力学和容量的变化规律一致。同时，更长的吸附时间通常对应更低的优化空气流量和更长的脱附时间。然而，在单周期和四周期天气预报策略中，这些直观的相关性变得不再明显，控制参数的变化更复杂、有时甚至违反直觉。这表明，为了最小化碳捕集成本，需要进行明确的数学优化来综合考虑昼夜天气变化，而不能仅仅依赖简单的经验规则。
4.3. 投资成本与电力供应敏感性分析
研究还对DAC系统的投资成本和电力供应（电价和碳强度）进行了敏感性分析。在所有的敏感情景中，从年度平均策略到查表策略，再到单周期天气预报策略所带来的净碳捕集成本降低趋势保持一致。随着电力碳强度的增加，采用更高级控制策略所带来的相对成本节约效益更为显著。
研究结论与讨论
本研究通过系统地开发和比较四种控制策略，明确了在变化天气条件下优化运行吸附式直接空气捕集系统的价值与路径。核心结论指出，忽略天气日变化的固定参数运行方式成本最高。而仅仅根据每个循环开始时的环境条件（通过查表）选择最优控制参数，就能实现显著的净碳捕集成本降低（超过12%），这主要得益于生产率的提高。这意味着，即使在没有可靠天气预报的偏远地区，通过实施相对简单的查表策略，也能获得大部分的成本节约效益。
然而，若要追求尽可能低的捕集成本，就必须将天气预报纳入控制优化框架。基于单周期天气预报的滚动时域优化策略，能够通过灵活调整运行参数（例如在湿度下降时延长吸附时间以减少再生能耗）来进一步降低成本。尽管优化四个周期能带来微小的额外增益，但考虑到长时段天气预报的不确定性，其实际价值可能有限。
这项研究的重要意义在于，它首次为吸附式DAC在真实、动态天气条件下的运行提供了系统性的控制策略分析与比较框架。研究结果表明，动态天气感知控制是降低DAC运营成本、提升其经济可行性的关键。对于工程实践，研究建议可根据天气预报的可用性和准确性，在简单的查表策略与更复杂的模型预测控制策略之间进行权衡选择。未来，随着DAC技术的规模化部署，集成天气预测、实时优化和先进过程控制的自适应运行系统，将成为实现高效、低碳、低成本直接空气捕集的必然发展方向。
