Modeling and Simulation of Supersonic Natural Gas Dehydration using De Laval Nozzle
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
The purpose of this report is to provide an overview of the writer’s Final Year Project. Current techniques in dehydration of natural gas, such as absorption, adsorption and membrane require relatively large facilities, a large investment, complex mechanical work, and the possibility of having a negative impact on the environment. Separation with supersonic flow is proposed as a solution to some of the disadvantages of conventional methods. The objectives of the project is to perform simulation which model natural gas flow through a convergent-divergent nozzle which separates water from natural gas and study pressure and temperature drop as well as the effectiveness of the separation. FLUENT and GAMBIT are the major tool used in running the simulation. Simple explanation on the methods is provided in this report. Gas is accelerated up to velocities exceeding the sound propagation velocity in gas through a convergent-divergent nozzle due to transformation of a part of the potential energy of flow to kinetic energy the gas is cooled greatly. The result of the simulation shows velocity of gas increases significantly at the choke, resulting in temperature drop which condenses water vapour in the gas mixture. By removing water liquid droplets, water content in system can be reduced. Temperature, pressure, velocity and component mass fraction profiles are included in the report. Furthermore, effects of different inlet mass flow rate are studied. Higher inlet mass flow rate increases temperature drop, hence more water vapour is condensed and lower water content left in natural gas. For effective separation, sufficient inlet mass flow rate is required to achieve sonic flow in a 3-inch pipeline. Recommendations for future work expansion and continuation are provided at the end of the report.
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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.
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 découle