文献

J-GLOBAL ID：201702273308825734   整理番号：17A0412570

E PPR78:二酸化炭素の捕捉および保存(CCS)プロセスの設計と操作に関与する流体のモデル化のための適切な立方EoS【Powered by NICT】

E-PPR78: A proper cubic EoS for modelling fluids involved in the design and operation of carbon dioxide capture and storage (CCS) processes

著者 (4件)： Xu Xiaochun (Universite de Lorraine, Ecole Nationale Superieure des Industries Chimiques, Laboratoire Reactions et Genie des Procedes (UMR CNRS 7274), 1 rue Grandville, 54000 Nancy, France) ,  Lasala Silvia (Universite de Lorraine, Ecole Nationale Superieure des Industries Chimiques, Laboratoire Reactions et Genie des Procedes (UMR CNRS 7274), 1 rue Grandville, 54000 Nancy, France) ,  Privat Romain (Universite de Lorraine, Ecole Nationale Superieure des Industries Chimiques, Laboratoire Reactions et Genie des Procedes (UMR CNRS 7274), 1 rue Grandville, 54000 Nancy, France) ,  Jaubert Jean-Noeel (Universite de Lorraine, Ecole Nationale Superieure des Industries Chimiques, Laboratoire Reactions et Genie des Procedes (UMR CNRS 7274), 1 rue Grandville, 54000 Nancy, France)
資料名： International Journal of Greenhouse Gas Control  (International Journal of Greenhouse Gas Control)
巻： 56  ページ： 126-154  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2325A  ISSN： 1750-5836  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 片側に,二酸化炭素捕獲と貯蔵(CCS)プロセスと処理の流れを構成する種の高い数を表す典型的な操作条件の広い範囲を考慮すると,他方で,すべてのこれらの熱力学的システムの複雑さを表す柔軟にできる状態の適切な方程式の処理の必要性を明らかになった。予測,十分に正確で簡単な熱力学的モデルのための成長する産業ニーズに対処するために,増強された予測PR78(E PPR78)状態方程式は,CCS流体に適したモデルとして提案した。現在,E PPR78モデルの適用は,CO_2,CH_4,N_2,O_2,Ar,H_2,H_2S,SO_2,NO,COおよびH_2OのCCS混合物に限定されている。本研究の主目的は,上記種のほかに,COS,NH_3,NO_2,N_2O_4とN_2Oを含む可能性があることを混合物へE PPR78のモデル化能力の拡張である。この結果はE PPR78モデル,すなわち,「COS」(28群),「NH_3」(29群),「NO_2/N_2O_4」(30群)と「N_2O」(31群)の四つの新しい分子群を,本論文で導入することにより達成した。より具体的に,本論文では,最初に,提示した次の化合物の2を含む二成分系の全ての利用可能な実験的気液平衡(VLE)及び(h~M)混合データにエンタルピー変化のレビュー:CO_2,CH_4,N_2,O_2,Ar,H_2,H_2S,COS,SO_2,NH_3,NO,NO_2,N_2O_4,N_2O,COとH_2O。第二に,E PPR78モデルがこれらのデータ上でのパラメータ化:だけでなく新しいグループの相互作用パラメータはこの研究に添加した4群について決定したが,多くのパラメータは新しい利用可能なデータで更新した。モデリング結果は,各システムの複雑さ,Van KonynenburgおよびScottの分類スキームに従って評価を考慮し解析した。さらに,三成分データを予測するモデルの能力を注意深く議論した。本研究は,状態,E PPR78,最も現在処理したCCS流体に適用可能であることの予測式を提供し,その強さと限界を論じた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用パラメータ ,  熱力学 ,  気液平衡 ,  *モデリング ,  熱力学模型 ,  エンタルピー ,  状態方程式 ,  パラメタリゼーション ,  二成分系 ,  *二酸化炭素 ,  二酸化炭素回収
準シソーラス用語： 予測式 ,  操作条件 ,  二酸化炭素捕獲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CCS流体 ,  E PPR78モデル ,  気液平衡 ,  混合に及ぼす変化エンタルピー

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  排ガス処理法  (SC04020W)

タイトルに関連する用語 (9件)： 二酸化炭素 ,  捕捉 ,  保存 ,  CCS ,  プロセス ,  設計 ,  流体 ,  モデル化 ,  EOS