CO2 Capture by Dual Hollow Fiber Membrane Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a system for efficient removal of carbon dioxide by hollow fiber membranes is proposed. The system is compact, and it is very useful for application in the offshore energy industries. In particular, it is used to removing CO<sub>2</sub> from the exhaust of power generation facilities on offshore platforms.<br />The proposed dual membrane contactor contains two types of membranes (polypropylene membrane and silicone rubber membrane); moreover, the dual membrane contactor was designed and constructed for gas absorption processes. The module performance was evaluated based on permeation flux experiments. The experimental results were compared with the predictions from a numerical model developed in our previous studies. Furthermore, the mass transfer resistance in the fabricated module was investigated using resistance-in-series model. It is proposed that the computational techniques be used to develop design techniques in these kinds of complex systems. In addition, experimental methodologies have been used for the design and optimization of cross-flow hollow fiber membrane modules to absorb or desorb the gas. However, the experiments can be expensive and time consuming.<br />Numerical simulations used in conjunction with experiments can decrease the number of required experiments, thus reduce the required costs and time. In this work, a new modelling approach using computational fluid dynamics (CFD) is proposed to improve modelling flow within cross-flow membrane modules, and subsequently as a design means for such modules. In the CFD model, the fiber bundle is modeled as a porous medium to capture flow characteristics through the fiber bundle.<br />Also, mass transfer equations in the fiber and shell sides are coupled and solved using an iteration algorithm by taking consideration of the influence of flow behavior of both gas phase and liquid phase. In parallel, experimental study was also carried out to validate the results of computational modeling.<br />The CFD modeling results correlated well with the experimental data obtained from a lab scale cross-flow membrane module with uniform distributed fibers. The developed model was then used to examine the performance of modules with more complex geometries such as baffled modules and modules containing unevenly distributed fiber bundles. Finally, it was demonstrated that the CFD simulation is a promising approach in developing and optimizing cross-flow membrane module.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».