Numerical Simulation of Non-Equilibrium Condensation in Supercritical CO2 Compressors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing interest in supercritical CO2 processes, such as Carbon Capture and Storage, and electric power production, which require compressors to pressurize CO2 above the critical point. For supercritical compressor operation close to the critical point there is a concern that the working fluid could cross into the subcritical regime which could lead to issues with compressor performance if condensation was to occur in regions where the fluid dropped below the saturation point. Presently, the question of whether there is sufficient residence time at subcritical conditions for condensation onset in supercritical CO2 compressors is an unresolved issue. A methodology is presented towards providing a validated simulation capability for predicting condensation in supercritical CO2 compressors. The modeling framework involves the solution of a discrete droplet phase coupled to the continuum gas phase to track droplet nucleation and growth. The model is implemented in the CRUNCH CFD® Computational Fluid Dynamics code that has been extensively validated for simulation at near critical conditions with a real fluid framework for accurate predictions of trans-critical CO2 processes. Results of predictions using classical nucleation theory to model homogeneous nucleation of condensation sites in supersaturated vapor regions are presented. A non-equilibrium phase-change model is applied to predict condensation on the nuclei which grow in a dispersed-phase droplet framework. Model validation is provided against experimental data for condensation of supercritical CO2 in a De Laval nozzle including the Wilson line location. The model is then applied for prediction of condensation in the compressor of the Sandia test loop at mildly supercritical inlet conditions. The results suggest that there is sufficient residence time at the conditions analyzed to form localized nucleation sites, however, droplets are expected to be short lived as the model predicts they will rapidly vaporize.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».