3D CFD Simulation for Black Powder-Natural Gas Cyclone Separator in Qom Compressor Station
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,260
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC07_296
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
In this work, 3D analysis of flow behavior through a cyclone for separation of black powder from natural gas has been performed using CFD techniques. Black powder is a solid contamination in natural gas pipelines. The effects of the particle diameter and gas inlet velocity on the performanceparameters (collection efficiency and pressure drop) have been analyzed. The Reynolds averaged Navier-Stokes equations has been simultaneously solved with Reynolds Stress Turbulence Model by use of the finite volume method. The SIMPLE algorithm has been used as a relationshipbetween velocity and pressure corrections to enforce mass conservation and to obtain the pressure field. The Eulerian-Lagrangian computational procedure is used to predict particles trajectory through the cyclone. The CFD simulation results have been showed good agreement compared tothe reported experimental data. Furthermore, the numerical results show that very the high inlet velocities result in excessive pressure drop and low inlet velocities cause the efficiency of gas solid separation to reduce
کلیدواژه ها:
Computational Fluid Dynamics (CFD) ، Black Powder ، Natural Gas ، Cyclone ، Multicyclonic Scrubber ، Compressor Station
نویسندگان
s Rezaie
Computational Fluid Dynamics Research Laboratory, School of Chemical Engineering,University of Science and Technology, Narmak, Tehran, ۱۶۸۴۶, Iran
S.H. Hashemabadi
Computational Fluid Dynamics Research Laboratory, School of Chemical Engineering,University of Science and Technology, Narmak, Tehran, ۱۶۸۴۶, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :