Advertisement

CH4/N2吸附模型的拟合效果对比及热力学分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本研究对比了多种模型在CH4/N2混合物中的吸附性能,并进行了详细的热力学分析,以期为气体分离提供理论指导。 为了为煤层气中的甲烷与氮气的变压吸附分离提供相关的模型和热力学数据,我们采用静态体积法在温度298.15、313.15、328.15 K条件下测试了CH4N2在自制炭分子筛上的吸附量。使用Langmuir等九个不同吸附模型对所得的实验数据进行了非线性拟合,并通过比较各模型的拟合精度,得出最优化体积填充模型DA具有最佳效果;而Freundlich经验方程则表现较差。另外,对于N2而言,Langmuir、Sips和Toth等其他几个中间水平的吸附模型也表现出良好的适应度。 对各个模型所获得的参数进行了详细的分析后发现,BET方程不适合描述CH4与N2在该炭分子筛上的吸附行为;而在Langmuir、Toth及E-L这些适合描述物理吸附过程的模型中,饱和吸附量qm随温度上升而减少,并且这种变化对于氮气的影响更为显著。此外,在反映表面能量不均匀性的参数n方面,随着温度升高,E-L模型和Toth模型以及Sips模型中的该值均有所增加;而在F-L模型中分形维数D的增大表明了高温条件下炭分子筛表面结构更加复杂。 从热力学角度来看,我们发现这种自制炭分子筛对CH4与N2具有典型的物理吸附特性。其中平均等量吸附热分别为11.80 k Jmol和9.06 kJ/mol。此外,在整个吸过程中的氮气的等温线变化范围比甲烷更大。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CH4/N2
    优质
    本研究对比了多种模型在CH4/N2混合物中的吸附性能,并进行了详细的热力学分析,以期为气体分离提供理论指导。 为了为煤层气中的甲烷与氮气的变压吸附分离提供相关的模型和热力学数据,我们采用静态体积法在温度298.15、313.15、328.15 K条件下测试了CH4N2在自制炭分子筛上的吸附量。使用Langmuir等九个不同吸附模型对所得的实验数据进行了非线性拟合,并通过比较各模型的拟合精度,得出最优化体积填充模型DA具有最佳效果;而Freundlich经验方程则表现较差。另外,对于N2而言,Langmuir、Sips和Toth等其他几个中间水平的吸附模型也表现出良好的适应度。 对各个模型所获得的参数进行了详细的分析后发现,BET方程不适合描述CH4与N2在该炭分子筛上的吸附行为;而在Langmuir、Toth及E-L这些适合描述物理吸附过程的模型中,饱和吸附量qm随温度上升而减少,并且这种变化对于氮气的影响更为显著。此外,在反映表面能量不均匀性的参数n方面,随着温度升高,E-L模型和Toth模型以及Sips模型中的该值均有所增加;而在F-L模型中分形维数D的增大表明了高温条件下炭分子筛表面结构更加复杂。 从热力学角度来看,我们发现这种自制炭分子筛对CH4与N2具有典型的物理吸附特性。其中平均等量吸附热分别为11.80 k Jmol和9.06 kJ/mol。此外,在整个吸过程中的氮气的等温线变化范围比甲烷更大。
  • CO2和CH4在狭缝孔内竞争
    优质
    本研究通过分子模拟方法探讨了二氧化碳(CO2)与甲烷(CH4)在具有狭缝状微孔结构材料中的竞争性吸附行为,以期为气体分离技术提供理论支持。 本研究利用巨正则系综蒙特卡洛(GCMC)方法探讨了储层温度、压力条件以及CO2/CH4混合气体中CO2摩尔分数对煤基狭缝型孔道内分离二氧化碳与甲烷的影响。气体分子间的相互作用采用单点Lennard-Jones (LJ) 模型,而气态分子与孔壁之间的势能则使用Steele 10-4-3模型来描述。 研究结果显示:CO2相对于CH4的平衡分离系数SCO2/CH4在压力增加时先上升至峰值然后下降,并且当压力达到20MPa后趋于稳定;对于温度的影响,在低于20MPa的压力下,SCO2/CH4会随着温度升高而增大,而在高于该值的情况下,则对温度变化不敏感。另外,在10和20 MPa的压力条件下,SCO2/CH4随CO2摩尔分数的增加呈现出先增后减的趋势。 因此,在实际操作中利用不可采煤层进行二氧化碳封存时,需综合考虑多种因素对于二元吸附过程的影响,并据此优化现场的操作条件。
  • SO2去除活性炭动与数值
    优质
    本研究构建了SO2吸附去除的活性炭动力学模型,并通过数值模拟对其进行了深入分析,探讨了SO2在活性炭上的吸附机理和影响因素。 由于内扩散阻力的影响,在处理粒径为3毫米及以上的活性炭颗粒脱除SO2的过程中,采用基于气膜控速的LDF模型会产生较大误差。为此,我们建立了一个适用于此类活性炭颗粒脱除SO2的气固床传质模型,并分析了不同浓度下几种吸附动力学模型的相关性系数。研究还探讨了影响该过程控制步骤的因素。 进一步地,通过以固相扩散为基础的研究单颗活性炭在不同条件下的吸附速率方程与吸收量之间的关系。同时利用Vermeulen模型作为颗粒内部推动力的理论基础,我们建立了一个穿透曲线预测模型,并将其实验结果进行了比较验证。 研究发现,在SO2被活性炭吸附的过程中主要受内扩散控制,使用Boyd模型可以较好地描述这一现象;基于Boyd模型构建的Vermeulen模型能够准确预测不同条件下活性炭颗粒脱除SO2的速度与吸收量的关系。此外,以Vermeulen理论为基础建立的穿透曲线模型能精确预测3毫米及以上粒径活性炭在处理不同浓度和流速条件下的出口SO2浓度值。
  • ABAQUS传导资料集.rar_abaqus传导与_abaqus_abaqus_
    优质
    本资料集为用户提供详细的ABACUS热传导及热应力分析教程和案例,涵盖热分析、热模拟等内容,适用于工程仿真学习者和技术研究。 使用ABAQUS进行热分析的示例并不多,下面这个例子展示了如何利用ABAQUS计算热应力与温度的具体步骤。
  • PID参数优化
    优质
    本文通过对不同PID参数设置下的系统响应进行仿真与实验研究,详细对比了各种优化策略的效果,旨在为实际工程应用中的PID控制器调优提供参考。 使用MATLAB语言编写的三种PID优化程序,并通过对比展示它们的优化效果。
  • ANSYS WORKBENCH轴承动仿真:故障实验数据
    优质
    本教程聚焦于使用ANSYS Workbench进行复杂轴承系统的动力学仿真与故障预测分析。结合实际案例,深入探讨如何通过软件进行精确建模,并详细讲解了如何将仿真结果与实验数据进行对比分析,以评估系统性能和可靠性,为工程师提供宝贵的设计指导和技术支持。 本段落详细介绍了使用ANSYS WORKBENCH进行轴承动力学仿真的方法和技术要点,涵盖了内圈、外圈及滚子故障的模拟。作者通过实例展示了如何利用瞬态动力学模块和APDL命令流精确设置接触参数、材料属性以及故障特征频率预测。文中还分享了多个实用技巧,如非线性接触设置、包络谱分析、缺陷形状建模等,并将仿真结果与凯斯西储大学的实验数据进行了对比,验证了模型的有效性和准确性。 适合人群:从事机械工程、故障诊断、仿真分析的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要进行轴承故障诊断和动力学仿真的工程项目,旨在提高仿真精度,缩短实验周期,降低实验成本。 其他说明:文章提供了丰富的APDL脚本和Python代码片段,帮助读者更好地理解和应用相关技术。此外,还强调了网格质量、材料属性设置等关键因素对仿真结果的影响。
  • COMSOL岩石损伤
    优质
    本研究运用COMSOL软件建立并分析了岩石在热水力作用下的损伤力学模型,探讨了温度、压力等因素对岩石材料特性的影响及其破坏机制。 COMSOL岩石损伤热水力损伤耦合模型研究了在热、水力因素共同作用下岩石的损伤机制。该模型能够模拟复杂环境下岩石力学行为的变化,并为相关工程应用提供理论依据和技术支持。
  • Comsol中狭窄区域粘性声
    优质
    本研究利用COMSOL软件对狭窄区域内声学和热粘性声学特性进行仿真,并详细对比了两种模型的结果差异,探讨其在实际应用中的适用性和精确度。 通过狭窄区域声学和热粘性声学仿真分析圆形长管的声传输特性。
  • 七自由度车辆动验证——基于魔术轮胎CarSim
    优质
    本文探讨了七自由度车辆动力学模型,并通过应用魔术轮胎模型与商用软件CarSim的结果进行对比分析,以验证模型的有效性和准确性。 七自由度车辆动力学模型验证是基于魔术轮胎模型与CarSim进行对比分析的一项研究。使用MATLAB 2018及以上版本及CarSim 2020.0软件,根据车身动力学公式构建了7DOF的车辆动力学Simulink模型,并对质心侧偏角、横摆角速度以及纵向和横向的速度与加速度等变量进行了详细的对比验证。这项研究在逻辑上非常清晰明了,在用户界面上也力求简洁舒适,特别适合初学者进行入门学习。 核心关键词包括:七自由度车辆动力学模型验证;魔术轮胎模型;B03基础建模;MATLAB 2018以上版本;CarSim 2020.0;Simulink模型构建与对比验证分析;针对初学者的入门级教程。
  • GRU-Attention.zip
    优质
    本资料探讨了GRU与Attention机制在自然语言处理任务中的应用效果,通过实验对比分析了两者结合的优势及局限性。适合相关领域的研究者参考学习。 对数据进行了清洗,并详细记录了所采用的清洗方法。 在比较最优预测方案与其他方法的效果时,发现注意力机制下的GRU神经网络模型表现最佳。例如,在最终评估中,注意力机制的GRU神经网络相较于LSTM、SVR和普通BP神经网络等其他模型具有明显优势。 具体而言,各模型的表现如下: - GPU-Attention(均方误差): 6124.4983 - GPU-Attention(根均方误差): 78.2592 - GPU-Attention(R²分数): 0.2341 对比其他模型,结果如下: - LSTM(均方误差):131972.1611 - LSTM(根均方误差):363.28 - LSTM(R²分数): -15.5028 - BP 神经网络(均方误差): 4545.9543 - BP 神经网络(根均方误差): 67.4237 - BP神经网络(R²分数):0.4410 - SVR模型(均方误差): 6420.5515 - SVR模型的预测结果以图表形式展示,便于直观对比分析。