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Enregistrement W2102085184 · doi:10.6000/1929-6037.2012.01.01.3

Mathematical Modeling of CO2/CH4 Separation by Hollow Fiber Membrane Module Using Finite Difference Method

2012· article· en· W2102085184 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Arabi Shamsabadi, Ali Kargari, Saeed Laki

Notice bibliographique

RevueJournal of Membrane and Separation Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeationPetrochemicalMembraneHollow fiber membraneFiberMembrane technologyVolumetric flow rateGas separationSeparation (statistics)Work (physics)ChemistryFlow (mathematics)Materials scienceChromatographyChemical engineeringEnvironmental engineeringProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringMechanicsMechanical engineeringMathematicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Removal of CO2 in landfill gas recovery processes and fractured wells as well as its application in enhanced oil recovery and its environmental aspects are of interest. Also separation of CO2 from CH4 in Ethylene Oxide plant is an environmental policy of Marun Petrochemical Company. In the present work, a shell-fed hollow fiber module was modeled mathematically for CO2 separation from CH4. Finite difference method was used for solving the equations. Comparison between co-current and counter-current flow patterns showed that for all conditions, counter current pattern had better efficiency for CO2/CH4 separation. Influence of operating parameters such as feed pressure, permeate pressure, feed flow rate, fiber length and CO2 concentration of feed on separation efficiency of CO2/CH4 mixture was investigated. Also the effect of feed and permeate pressures on required membrane area showed that the membrane area increases by increasing permeate pressure and decreases by increasing feed pressure. The modeling offers valuable data about feasibility study and economical evaluation of a gas separation unit operation as a helpful unit in the industry.

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)0,001
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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