Resumen: Este artículo presenta una propuesta innovadora para mejorar la captura de CO2 utilizando adsorbentes de zeolita con modulación dinámica del tamaño de poro, adaptando la estructura cristalina mediante compresión controlada en tiempo real por un sistema neumático dirigido por aprendizaje automático. A diferencia de los lechos estáticos de zeolita, que están limitados por tamaños de poro fijos, la Modulación Dinámica del Tamaño de Poros DPSM ajusta continuamente la abertura efectiva de los poros según la composición del gas de combustión, logrando mejoras experimentales significativas en la captura de CO2 y reduciendo la ineficiencia frente a variaciones de mezcla en gases de chimenea.

Introducción: La creciente concentración atmosférica de CO2 exige soluciones de captura eficientes y económicamente viables. Las zeolitas, por su estructura cristalina y poros bien definidos, son adsorbentes prometedores para la separación de CO2. No obstante, su estructura fija limita el rendimiento ante composiciones variables de gases de combustión. DPSM supera esta limitación aplicando compresión controlada sobre cristales de zeolita para ajustar la distribución de tamaños de poro de forma reversible dentro de rangos seguros, con monitoreo acústico para evitar daños estructurales.

Fundamento teórico y metodología: La adsorción de CO2 en zeolitas depende del tamaño de poro, área superficial y fuerza de interacción entre CO2 y el marco aluminosilicato. DPSM se basa en aplicar presión controlada para inducir cambios elásticos en los parámetros reticulares que reducen el tamaño de poro efectivo. El control fino se consigue mediante un sistema neumático gobernado por reguladores PID que reciben recomendaciones de un modelo de Gaussian Process Regression GPR entrenado con datos de un gemelo digital por elementos finitos y con aprendizaje online durante la operación. Adicionalmente, sensores de emisión acústica y sensores de presión integrados protegen la integridad estructural y permiten cerrar el lazo de control.

Diseño del sistema: El prototipo incluye un reactor de adsorción relleno con zeolita sintética tipo ZSM-5, un sistema neumático capaz de generar presiones de trabajo en el rango necesario para la modificación elástica sin llegar a la plasticidad, una red de cilindros y válvulas de estrangulamiento para control granular, sensores de presión embebidos, sensores de emisión acústica, y analizadores de gas continuo que miden composición de entrada y salida. El software combina el gemelo digital FEA, el modelo GPR para predecir la presión óptima según la composición del gas y retroalimentación, y un regulador PID que aplica la señal de control a la neumática. El modelo presión versus tamaño de poro se describe empíricamente por una relación de decaimiento exponencial que calibramos con datos experimentales y del gemelo digital.

Protocolo experimental: En la validación experimental se empleó un reactor con 100 g de zeolita ZSM-5 y una mezcla simulada de gas de chimenea compuesta por 15 por ciento CO2, 80 por ciento N2 y 5 por ciento H2O, circulada a 1 L por minuto. Se midió inicialmente la eficiencia de captura sin DPSM y luego con el sistema activo. El modelo GPR fue entrenado con datos sintéticos del gemelo digital y con datos online para optimizar la modulación de poros. La duración típica de los ensayos fue de 24 horas con registro continuo de concentraciones, presión interna y señales acústicas para detectar límites seguros de compresión.

Resultados: El sistema DPSM mostró una mejora sustancial en la eficiencia de captura de CO2, con un aumento medio observado desde 35 por ciento hasta 55 por ciento en las condiciones de prueba, lo que representa una mejora relativa notable frente al lecho estático. El modelo GPR mostró buena precisión predictiva con un alto coeficiente de correlación entre presiones predichas y aplicadas, y el control acústico evitó daños permanentes en la estructura de zeolita. El balance energético indicó una penalización mínima cuando se optimizó la estrategia de compresión-reconfort, lo que sugiere viabilidad para escalado industrial.

Escalabilidad y aplicaciones industriales: La arquitectura modular permite desplegar unidades de zeolita bajo orquestación centralizada por IA, facilitando su adaptación a diferentes instalaciones industriales y distintos perfiles de flujos de gas. La solución es compatible con integración en plantas existentes y con la incorporación de servicios cloud para telemetría y optimización global. Para empresas interesadas en integrar controles y modelos predictivos a medida ofrecemos experiencia en desarrollo de software a medida y en la creación de agentes de inteligencia que gestionan operaciones en tiempo real.

Direcciones futuras: Investigación adicional incluirá explorar redes neuronales profundas para complementar o reemplazar a GPR en escenarios de mayor dimensionalidad, evaluar distintos tipos de zeolitas y morfologías cristalinas, estudiar la fatiga a largo plazo por ciclos repetidos de compresión, y desarrollar una unidad piloto integral para pruebas in-situ en procesos industriales. También se planea reducir el error predictivo a niveles de MAPE por debajo de 5 por ciento mediante entrenamiento continuo y aumentación de datos del gemelo digital.

Impacto económico y medioambiental: La adopción de DPSM podría incrementar significativamente la captura efectiva de CO2 en plantas emisoras, contribuyendo a la mitigación del cambio climático y generando oportunidades de mercado. Estimamos un impacto de mercado potencial en el orden de 5.000 millones de dólares en los próximos cinco años si la tecnología alcanza madurez comercial y adopción masiva.

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Conclusión: La Modulación Dinámica del Tamaño de Poros en zeolitas, gobernada por un sistema neumático controlado por aprendizaje automático y apoyada en gemelos digitales y monitoreo acústico, muestra un camino prometedor para mejorar la captura de CO2 con eficiencia y escalabilidad. Q2BSTUDIO está preparada para desarrollar e integrar las capas de software, inteligencia y seguridad necesarias para llevar estas soluciones del laboratorio a la planta industrial, combinando experiencia en software a medida, IA y servicios en la nube para maximizar el rendimiento y la confiabilidad operacional.