“十四五”是我国实现“碳达峰”的关键期、窗口期。2022年1月24日,国务院印发的《“十四五”节能减排综合工作方案》中指出:要立足以煤为主的基本国情,严格合理控制煤炭消费增长。受限于我国能源结构和存赋特点,必须保留一定的化石能源,我国的“碳中和”并不是CO2“零排放”,需要结合碳的负排放技术（NETs）实现“双碳目标”。NETs中,带碳捕集和封存的生物质能源利用（BECCS）,被认为是能源行业和排放密集型产业脱碳的优选方案。众多生物质能源利用过程中,生物质热电联产（Bio-CHP）贡献了全球70%以上的生物质发电量。因此,将CO2捕集与Bio-CHP相集成具有巨大减排潜力。CO2捕集技术中,基于乙醇胺溶液的化学吸收碳捕集系统（MEA-CC）应用最为广泛且已经实现了商业化。然而,MEA-CC与Bio-CHP的集成仍面临诸多挑战,例如:如何提高运行效率、规范运行以降低能耗、最大限度地提高CO2捕集量等。这些问题的解决需要深入了解MEA-CC的动态特征,并结合MEA-CC的运行要求设计先进的控制策略。当前关于BECCS的研究大多基于稳态层面,这对MEA-CC与Bio-CHP集成间的复杂耦合问题提供的知识有限。同时,关于MEA-CC动态特性和控制策略的研究多集中在从燃煤电厂捕集CO2。不同于燃煤电厂,生物质燃料的多样性和季节性会显著影响Bio-CHP锅炉的运行工况,进而影响MEA-CC运行性能。此外,Bio-CHP频繁变化的热电需求也为MEA-CC的高效运行带来了巨大挑战。因此,本文旨在探究将MEA-CC应用于Bio-CHP的动态特性,并寻找合适的控制策略以提高MEA-CC的抗干扰性,实现MEA-CC的灵活操作。此外,本文还将对MEA-CC进行系统辨识,为MEA-CC长时间预测、优化和控制提供可靠的人工智能（AI）模型。这将为MEA-CC与Bio-CHP的集成和优化提供参考,促进BECCS的发展和部署。本文主要研究结论如下:（1）对于烟气变化时MEA-CC的动态特性,本文通过分析烟气流量和烟气中CO2浓度变化对CO2捕集率、单位能耗以及再沸器负荷的影响,得出结论如下:烟气流量或烟气中CO2浓度增加（降低）都会导致CO2捕集率和单位能耗降低（升高）,但再沸器负荷会增加（降低）。当烟气流量和烟气中CO2浓度呈相反趋势变化时,烟气中CO2流量的变化将主导CO2捕集率、单位能耗以及再沸器负荷变化。（2）对于再沸器负荷变化时MEA-CC的动态特性,本文通过探究再沸器负荷阶跃变化和启停过程各性能参数的变化得出以下结论:再沸器负荷对CO2捕集率的影响更为直接;在MEA-CC停机过程中,再沸器负荷较低时CO2捕集率会率先降至0值,此时MEA溶液从烟气中吸收的CO2将被储存在溶液中,无法从解吸塔顶部排出。此外,在MEA-CC启动过程中,对再沸器进行预热能促进溶液解吸出储存在溶液中的CO2,缩短MEA-CC启动时间。相较于室温启动,将再沸器预热到353K能将启动时间从151分钟缩短至106分钟。（3）对于MEA-CC的控制策略,本文通过再沸器负荷传统控制策略的控制性能进行分析和评估发现:传统控制策略对再沸器负荷的调节会滞后于烟气变化,从而导致CO2捕集率和再沸器温度存在剧烈波动,不利于MEA-CC的高效运行和灵活操作。而通过添加以CO2捕集率为被控变量的外环回路或以富液流量波动为输入的前馈补偿均能有效降低外界扰动对CO2捕集率和单位能耗的影响,将CO2捕集率调节时间从71分钟分别缩短至32.25分钟和17分钟。但引入外环回路在将平均单位能耗降低0.3%的同时,也会导致CO2捕集总量降低0.13%;添加前馈补偿则能在降低0.14%平均单位能耗的同时,将CO2捕集总量提高0.35%。（4）对于MEA-CC的系统辨识,本文使用Informer模型对MEA-CC进行系统辨识获得的AI模型能根据烟气流量、烟气中CO2浓度、贫液流量以及再沸器负荷较为准确的预测CO2捕集率、再沸器温度和单位能耗的变化（MAPE:0.08-6.25%,R~2:0.84-0.991）,为有关流程的长时间预测、优化和控制提供高效、可靠的机理模型替代方案。