Light-Off Temperatures and Conversion Efficiency Analysis in Catalytic Converters: A Numerical Modeling Approach
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 14 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-16-4_015
تاریخ نمایه سازی: 3 شهریور 1404
چکیده مقاله:
This study develops a detailed numerical model for catalytic converters, incorporating a refined approach to reaction kinetics and mass transfer effects to improved prediction accuracy. Unlike previous models with simplified reaction mechanisms, this study integrates a multi-species reaction framework that better represents real-world catalytic behavior. The model is validated against experimental data, showing differences of ۸.۷۲%, ۵.۰۰%, and ۱۲.۶% for methane, CO, and NO conversion efficiencies, respectively, which are lower than those in other studies. The findings reveal that increasing volumetric flow rate reduces conversion efficiency and raises light-off temperature. For instance, when flow increases from ۰.۰۵ to ۱ m³.s⁻¹ at ۵۰۰ K, CO, methane, and NO efficiencies drop significantly, while their light-off temperatures rise by over ۸۰ K. Conversely, increasing the converter length enhances efficiency and lowers light-off temperature, with over ۴۰% improvement for CO and NO when length increases from ۰.۰۵ to ۰.۳ m at ۵۵۰ K. Higher oxygen levels boost CO and methane efficiency but reduce NO efficiency. Increasing CO concentrations decreases CO and methane conversion but enhances NO reduction. These findings offer insights for optimizing catalytic converter design. The model serves as a valuable tool for automotive engineers developing efficient and eco-friendly emission control systems.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A. Mokhtari
Flight and Engineering Department, Imam Ali University, Tehran, Iran
M. Saadat
Faculty of Mechanical Engineering- K.N. Toosi 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 :