A Fast and Efficiency Numerical Simulation Method for Supersonic Gas Processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Supersonic swirling separation technology is an innovative gas conditioning technology to separate heavy hydrocarbon and water vapor from the natural gas. The Laval nozzle, where the condensation occurs, is used to generate supersonic flow and achieved a high degree of supersaturation in natural gas dehydration unit. Therefore, the nozzle shape has a strong impact on the non-equilibrium phase transition and plays a decisive role to the distribution of the nucleation and the 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. In this paper, to avert the complexity of using the multiphase models and real gas model, a quick and efficiency method is validated and used to determine the location of the nucleation zone and the droplet growth zone. The corrected Internally Consistent Classical Theory (ICCT) model and Gyarmathy model (gya82) were employed to the numerical simulation of a condensing Laval nozzle flow by coupling the N-S equation and condensate mass equation at different nozzle pressure ratios (NPR) and initial supersaturations. The results show that, in a supersonic expansion Laval nozzle flow, high cooling rate results in a high value of supersaturation and nucleation rate. 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 droplet, and assure 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.
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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) | 0,000 | 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.
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