Optimizing Hydrogen Production from Methanol Reformers by Temperature Variation and Feed Ratio Using CFD
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 109
فایل این مقاله در 7 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_IJEE-15-2_009
تاریخ نمایه سازی: 23 آبان 1402
چکیده مقاله:
Steam reformers are typically utilized in hydrogen production industry, demanding pressure vessels within methanol reformer systems operating at temperatures between ۲۵۰-۳۵۰°C to ensure cost-effectiveness. This characteristic makes them a superior choice for fuel cell systems. However, challenges arise in enhancing hydrogen gas production efficiency while minimizing carbon monoxide emissions. Computational Fluid Dynamics (CFD) has proven effective in addressing these challenges by simulating fluid behavior. This study delves into product production, reactant consumption using CFD, and investigates changes in physical parameters of methanol reformers to optimize their performance. The research involves ۱۴۰ numerical simulations that examine the relationship between feeds (steam-to-carbon) and various temperatures, aiming to understand the concurrent effect of physical parameters. The results demonstrate that increasing temperature has a more significant impact on hydrogen production compared to increasing the feed ratio. This effect is particularly notable at lower fuel ratios. For example, at a feed ratio of ۱, a temperature increase of ۱۱.۴°C leads to a substantial ۵.۴% rise in hydrogen production. However, at a higher feed ratio (۱.۹۸), the increase in hydrogen production is only ۱.۹% with the same temperature increase.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Hedayati Goodarzi
Faculty of Mechanical Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
M. Rahimi-Esbo
Northern Research Center for Science and Technology, Malek Ashtar University of Technology, 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 :