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Enregistrement W4237589270 · doi:10.2118/131239-ms

A Fast and Efficiency Numerical Simulation Method for Supersonic Gas Processing

2010· article· en· W4237589270 sur OpenAlexaboutno aff
Dengyu Jiang, Qitai Eri, Changliang Wang, Huoxing Liu, Yuan Yao

Notice bibliographique

RevueInternational Oil and Gas Conference and Exhibition in China · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleLatent heatSupersonic speedCondensationNucleationMechanicsSupersaturationThermodynamicsFlow (mathematics)Computer simulationMass flow rateMaterials scienceChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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