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Enregistrement W2080580736 · doi:10.2118/131239-pa

A Fast and Efficient Numerical-Simulation Method for Supersonic Gas Processing

2011· article· en· W2080580736 sur OpenAlexaffabout
Dengyu Jiang, Changliang Wang, Lin Tang

Notice bibliographique

RevueSPE Projects Facilities & Construction · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleSupersonic speedMechanicsNucleationSupersaturationCondensationFluentComputer simulationChoked flowFlow (mathematics)ThermodynamicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Supersonic-swirling-separation technology is an innovative gasconditioning technology that separates heavy hydrocarbon and water vapor from natural gas. The Laval nozzle, where the condensation occurs, is used to generate supersonic flow and achieve a high degree of supersaturation in this natural-gas dehydration unit. Therefore, the nozzle shape has a strong impact on the nonequilibrium phase transition and plays a decisive role in distribution of nucleation and growth rate. To optimize the structure of the Laval nozzle and achieve higher separation efficiency, numerical simulation plays an important role in accelerating development cycles and cutting down the cost of experiment. To avoid the complexity of using the multiphase model and real-gas model, a quick and efficienct method is validated and used to determine the location of the nucleation zone and the droplet-growth zone in this paper. On the basis of the Fluent software, this paper presents a numerical-simulation method for condensing flow using user-defined function (UDF). This method itself is an extension of Fluent software for simulating condensing flow by adding a condensation model. The corrected internally-consistent-classical-theory (ICCT) model and Gyarmathy model (gya82) are employed to prescribe this phase transition. Actually, this problem is solved by coupling the Navier-Stokes (N-S) equation and condensate mass equation. Condensing flow in a Laval nozzle is simulated at different nozzle-pressure ratios (NPRs) and initial supersaturations. The results show that high cooling rate results in a high value of supersaturation and nucleation rate in a supersonic expansion Laval-nozzle flow. When condensation occurs, the flow is affected by the latent heat released and the total temperature is increased. This method can accurately predict the distribution of the condensing flow parameters, find an optimized flow state to obtain larger droplets, and ensure that the latent heat released is moderate to maintain a steady flow. Finally, this method is applied to the numerical simulation of a full-scale supersonic-swirling-separator flow field under different work conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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