Investigating the effects of operating parameters on the performance of sorption-enhanced membrane reactor for ethanol steam reforming reaction using computational fluid dynamics method
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the performance of a sorption-enhanced membrane reactor (SEMR) was examined using a Pd-Ag membrane during ethanol steam reforming (ESR). During this study, simultaneous ESR and CO2 adsorption concept was adopted and computational fluids dynamic (CFD) method (two-dimensional model) was developed to evaluate the SEMR performance during ESR reaction. The employed CFD model for the present study provided information about the molar fractions and pressures of components to analyze driving forces under unsteady state condition. Regarding validation, the experimental data related to the membrane reactor (MR) during ESR reaction showed good agreement with modeling outcomes and the application of adsorption reaction improved MR performance. The SEMR performance was investigated after model validation, and during this step, SEMR and MR were compared. Moreover, the effects of main operating parameters, such as gas hour space velocity (GHSV), reaction pressure, and temperature, were studied to compare the SEMR and MR performance during C2H5OH conversion and hydrogen recovery. CFD modeling results showed that SEMR had better performance and increased the ethanol conversion about 20% (SEMR: 70% and MR: 59%) by temperature enhancement at low pressures compared with the conventional membrane reactor. The relative error between numerical and experimental data obtained was 3% in this study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».