A Validation Methodology for Urea Spray on Selective Catalytic Reduction Systems
محل انتشار: مجله مکانیک کاربردی محاسباتی، دوره: 53، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 148
فایل این مقاله در 12 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_JCAM-53-2_001
تاریخ نمایه سازی: 4 تیر 1401
چکیده مقاله:
Selective catalytic reduction (SCR) is an emission control method that reduces the NOx emission using urea sprays as ammonia precursors for exhaust after-treatment systems. The urea injection system is an essential component of the SCR systems. A comprehensive SCR modeling approach is required to design compact after-treatment systems that meet the NOx emission legislation level. In this study, the characteristics of urea spray injectors of the SCR system were investigated using computational fluid dynamics (CFD) and the particulate image velocity (PIV) technique. A validation strategy was developed to model the urea spray evaporation, liquid/wall contact, and formation of solid urea deposits. The sheet atomization model was modified to improve the performance of the CFD model. While the Rosin-rammler method predicted the results of ۱۰% according to the experimental results, the proposed tabular method decreased the difference by ۳%. In addition, ۵۰۰ parcels were determined as an optimum number of parcels for urea spray according to the sensitivity study. Therefore, the validation methodology was proposed to predict more consistent results for urea spray modeling and the formation of solid urea deposits.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
İsmail Hakkı Savcı
Ford Otosan Company, Product Development Department, ۳۴۸۸۵, Istanbul, Turkey
Mehmet Zafer Gül
Department of Mechanical Engineering, Marmara University, ۳۴۷۲۲, İstanbul, Turkey
Ramazan Şener
Department of Electronics and Automation, Batman University, ۷۲۱۰۰, Batman, Turkey
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 :