CFD Simulation of Drag Reduction in Horizontal Pipelines Transporting Oil-based Nano-silica Nano-Fluids

سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 3

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_CPD-5-1_002

تاریخ نمایه سازی: 24 دی 1404

چکیده مقاله:

This study innovatively investigates the effect of silica nanoparticles on crude oil pipeline flow drag reduction using computational fluid dynamics (CFD). Turbulent flow conditions were assumed for all simulations according to Reynolds number values. The results of the numerical simulations were validated against the experimental measurements, showing a maximum deviation of less than ۸.۶% in percentage drag reduction (DR%). The effect of some parameters such as fluid viscosity, flow velocity and pipe diameter (defined collectively by the Reynolds number) and pipe materials with various Nano-silica concentrations (۰.۲۵–۱ wt.%), on drag reduction in the single-phase flow regime was investigated. Among the conditions investigated, optimal agreement with experimental results and highest drag reduction was recorded at ۰.۷۵ wt.% Nano-silica concentration at a Reynolds number of ۱۳,۹۳۱. Drag reduction has been found to increase with increasing concentrations of nanoparticles for fixed Reynolds numbers. For a fixed nanoparticle concentration, higher Reynolds number is also found to yield better drag reduction. These results confirm the effectiveness of the crude oil optimized using the nanoparticles in reducing the flow resistance under turbulent flow.

نویسندگان

Iman Khonsha

Department of Chemical Engineering, Shiraz Branch, Islamic Azad University, Shiraz, Iran

Kobra Salehi

Department of Chemical Engineering, Darab branch, Islamic Azad University, Darab, Iran

Reza Mokhtari

Department of Chemical Engineering, Shiraz branch, Islamic Azad University, Shiraz, 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 :