Modeling of Adsorption of Light Mercaptans from Natural Gas using Pore Network Model
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 762
فایل این مقاله در 9 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_048
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
The usage of the pore network model is growing in simulation of solid-liquid processes such as catalytic processes, filtration and adsorption. In this kind of simulations unlike the continuous methods, the exact information of effective diffusivity and tortuosity factor is achieved. In pore network model, the porous media structure is considered as a three dimensional regular network which is composed of nodes and these nodes connect to each other by some pores. In this thesis by investigating the adsorption of light mercaptans on Activated Carbon in a three dimensional network, diffusivity and tortuosity factors are achieved according to Knudsen diffusion, viscous flow and surface diffusion conditions. In adsorption volume of pores of sorbent are reduced and this reduction affects on the permeability of adsorbed phase. Therefore in this modeling, the effect of the pore volume reduction on the cross section area of pores has been considered. So it was observed that the predicted results show better agreement to the experimental data. The result shows that if the amount of adsorption be small, we can neglect the variation of effective diffusivity (till saturation) with time and place
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Masih Shahabi
Department of Chemical Engineering, IsfahanUniversity of Technology, Isfahan, Iran
Mohamadreza Ehsani
Department of Chemical Engineering, IsfahanUniversity of Technology, Isfahan, Iran
Hadi Adloo
Department of Chemical Engineering, IsfahanUniversity of Technology, Isfahan, Iran
Masoud Kazemian
National Iranian Gas Company, Tehran, 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 :