Canonical Monte Carlo Simulation Study of Hydrogen Storage on Single Walled Silicon Nanotube :Temperature and Pressure Effects
محل انتشار: سومین همایش پیل سوختی ایران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,777
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:
PEEL03_033
تاریخ نمایه سازی: 16 مرداد 1388
چکیده مقاله:
A canonical Monte Carlo (CMC) simulation was employed to predict the adsorption capacity of hydrogen in single-walled silicon nanotube (SWSiNT) of a hypothetical armchair structural model. five temperatures (77,100,200,273 and 313K), and pressure range 1.0 to 10.0 MPa were chosen to investigate the effect of temperature and pressure on the adsorption behaviour. The results showed that the gravimetric adsorption capacity amounts increase when the temperature decreases or the pressure increases and also hydogen adsorption on outer surface of tube is higher compared to the inner surface . All adsorption isotherms for H2 are characterized by type I (Langmuir shape), indicating improved solid-fluid interactions. In addition ,The CMC simulation of nanotube with H2 showed enhancement of H2 adsorptivity of SiNT, as compared with CNT. Concretely, the (14, 14) SWSiNT present distinct improvement in the gravimetric adsorption capacity of H2 at 298 K under pressure range of 1.0 to 10.0 MPa, as compared with isodiameter (22, 22) CNT. This recommends that SiNT is a capable candidate for hydrogen storage.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saleheh Razavi
Molecular Simulation Research Laboratory, Department of Chemistry, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
S.Majid Hashemianzadeh
Molecular Simulation Research Laboratory, Department of Chemistry, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Z. Bolboli Nojini
Faculty of Chemistry, Bu-Ali Sina University, Hamedan, 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 :