Effect of Surface Roughness on Vortex Length and Efficiency of Gas-oil Cyclones through CFD Modelling
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 448
فایل این مقاله در 17 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:
JR_IJOGST-9-1_005
تاریخ نمایه سازی: 6 خرداد 1399
چکیده مقاله:
Separation of suspended droplets in a fluid flow has been a great concern for scientists and technologists. In the current study, the effect of the surface roughness on flow field and the performance of a gas-oil cyclone is studied numerically. The droplets and the turbulent airflow inside the cyclone are considered to be the discrete and continuous phases respectively. The Reynolds stress model (RSM) is employed to simulate the complex, yet strongly anisotropic, flow inside the cyclone while the Eulerian-Lagrangian approach is selected to track droplet motion. The results are compared to experimental studies; according to the results, the tangential and axial velocities, pressure drop, and Euler number decrease when the surface roughness increases. Moreover, the cyclone efficiency drops when the vortex length decreases as a result of a rise in surface roughness. The differences between the numerical and experimental results become significant at higher flow rates. By calculating the impact energy of droplets and imposing the film-wall condition on the walls, splash does not occur.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Masoud Vahedi
M.S. Student, Department of Mechanical Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
Farzad Parvaz
PhD. Candidate, Department of Mechanical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran
Mohsen Khandan Bakavoli
M.S. Student, Department of Mechanical Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
Mohammad Kamali
M.S. Student, Department of Mechanical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Isfahan, 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 :