Selection of Appropriate Model for the Synthesis of Coal Water Slurry (CWS) Using PVA and TEA
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 156
فایل این مقاله در 9 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_IJCCE-38-2_025
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Coal-Water Slurry (CWS) is an attractive alternative fuel with lower cost and reliable in terms of transportation and handling. The efficiency of CWS gasification depends on the preparation of CWS to ensure the higher carbon contents and low viscosity which will enhance the heating rates along with the atomization of CWS. In this paper, the rheology of CWS was studiedwith coal loading ۳۰ to ۶۰% and the rheological behavior was discussed with the help of Power-law, Casson and Herschel Buckley models which shows that CWS exhibits pseudo-plastic (shear thinning) behavior. The CWS was prepared by using Poly-Vinyl Alcohol (PVA) and Triethanol Amine (TEA) as dispersants and Xanthan gum as a stabilizer. The experimental results showed that for a constant coal loading viscosity decreases as the shear rate increases and out of these rheological models, power-law fits best on the experimental data with the highest R۲ of ۰.۹۹
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nadia Khan
Polymer and Petrochemical Engineering Department, NED University of Engineering &Technology, Karachi, PAKISTAN
Syed Ali Ammar Taqvi
Chemical Engineering Department, Universiti Teknologi PETRONAS (UTP), ۳۲۶۱۰ Seri Iskandar Perak, MALAYSIA
Hamza Bin Rafiq
Polymer and Petrochemical Engineering Department, NED University of Engineering &Technology, Karachi, PAKISTAN
Asra Nafees
Polymer and Petrochemical Engineering Department, NED University of Engineering &Technology, Karachi, PAKISTAN
Haslinda Zabiri
Chemical Engineering Department, Universiti Teknologi PETRONAS (UTP), ۳۲۶۱۰ Seri Iskandar Perak, MALAYSIA
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 :