Separating carbon dioxide from natural gas by a hollow fiber membrane contactor with various absorbents: Numerical investigation of membrane wettability
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated CO 2 separation from natural gas using hollow fiber membrane contactors, focusing on the combined effects of membrane wettability and absorbent type on separation efficiency. Unlike prior studies that primarily examined dry or fully wetted membranes, we explored intermediate wetting conditions (20 %–60%) to simulate realistic operational scenarios over time. Three absorbents—monoethanolamine (MEA), piperazine (PZ), and triethanolamine (TEA)—with distinct reaction kinetics were evaluated. The results indicated that under dry conditions, all absorbents achieve near-100 % CO 2 removal due to fast reaction kinetics relative to gas flow. However, under wetted conditions (20 %–60 %), absorbent type significantly influenced performance, with PZ (the fastest-reacting) removing up to 15 % of CO 2 at the maximum gas velocity (3.3 m/s), compared to just 5 % for TEA (the slowest-reacting) at 60 % wetting, while at 20 % wetting, the removal efficiencies were 51 % for PZ and 38 % for TEA. Furthermore, we modeled long-term performance decline due to membrane aging and wetting, providing novel insights for industrial applications. This work advances sustainable gas separation technologies by elucidating the interplay of wettability, absorbent kinetics, and temporal dynamics, and by addressing key gaps in previous research.
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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) | 0,000 | 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 ».