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Enregistrement W4392337732 · doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2024.125374

CO2 capture using gas-lift pumps operating under two-phase flow conditions

2024· article· en· W4392337732 sur OpenAlexafffund
Alexander Doucette, Shahriyar Ghazanfari Holagh, Wael H. Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heat and Mass Transfer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceVolumetric flow rateMechanicsIsothermal processPositive displacement meterSlug flowLift (data mining)Mass flow rateMass transferIsothermal flowTwo-phase flowFlow (mathematics)ThermodynamicsEnvironmental scienceOpen-channel flowPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO2 capture through dissolution in water offers environmental benefits and industry applications. However, current studies mostly focus on CO2 extraction into solvents, overlooking its direct solubility in water. Alternatively, gas-lift pumps may hold significant potential for capturing and storing CO2 in water; but this ability remains unexplored. Therefore, this study experimentally delves into the CO2 capture capacity and hydraulic performance of a dual injection gas-lift pump with a 25.4 mm riser diameter. Operating at a constant submergence ratio of 70 %, the pump is fed with simulated flue gas with flow rates within 5–30 LPM at volumetric CO2 concentrations of 10 %, 15 %, and 25 %, and temperatures of 22 °C (isothermal operation) and 110 °C (non-isothermal operation). Two-phase flow hydrodynamics is also evaluated using high-speed imaging in conjunction with time-series void fraction measurements. Within the riser pipe, three distinct two-phase flow patterns — slug, intermittent, and churn flows — are identified. The results reveal that under both isothermal and non-isothermal operations and across all volumetric CO2 concentration levels, churn flow demonstrates superior mass transfer coefficient and lifted liquid flow rate, while slug flow achieves minimum energy consumption per ton of captured CO2, highest CO2 capture degree, and maximum lifting efficiency. Also, the highest degrees of sensitivity to inlet gas flow rate for volumetric mass transfer coefficient, delivered liquid flow rate, and void fraction were observed in slug flow regime. Both gas temperature and volumetric CO2 concentration positively impacted the mass transfer performance. However, the pump showed remarkably higher lifting efficiencies under isothermal operation conditions. Moreover, compared to four established CO2 capture methods (absorption, adsorption, cryogenic distillation, and membrane diffusion), the gas-lift pump exhibits moderately lower energy consumption, at 38-266 kWh/tonCO2, but with lower CO2 capture degree of 2.3 % to 6.7 %.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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