Теплопроводность жидких цис- и транс-изомеров гидрофторхлорпроизводных олефинов на линии насыщения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе линейной корреляционной модели λ = λ0 (a + bTrb) теплопроводности и транс-, цис-параметра Г = X(c) / X(t) разработана методика расчета на линии насыщения теплопроводности, λ(t), жидких транс-изомеров (цис-изомеров) по данным о теплопроводности, λ(c), цис-изомеров (транс-изомеров). Здесь Г = Tc(c) / Tc(t) или Г = Tb(c) / Tb(t), где Tc(t) и Tc(c) – критические температуры соответственно транс-изомера и цис-изомера; Tb(t) и Tb(c) – температура кипения при нормальном давлении соответственно транс-изомера и цис-изомера. При расчете λ(c) корреляционная модель имеет вид: λ(c) = λ0(c) (aГ0.15 + bT(c)) или λ(c) = λ0(t) (aГ0.1 + bT(c)). При расчете λ(t) корреляционная модель имеет вид: λ(t) = λ0(c) (a1Г0.15 + b1Trb(t)). Здесь Trb(t) = T / Tb(t) и Trb(c) = T / Tb(c). Методика апробирована на примере транс-изомеров R1234ze(E), R1336mzz(E) и цис-изомеров R1234ze(Z), R1336mzz(Z). Показано, что данная методика позволяет описать данные λ(c), (λ(t)), R1234ze(Z), R1336mzz(Z) по данным λ(t), (λ(c)) соответствующих транс-изомеров (цис-изомеров) в пределах экспериментальной погрешности. Для реализации методики достаточно иметь информацию о температуре кипения при нормальном давлении исследуемого изомера. Показано, что в рамках методики можно корректировать данные λ(c) или λ(t), если теплопроводность λ одного из изомеров описана корреляционной моделью λ = λ0 (a + bTrb) с неопределенностью, соответствующей неопределенности экспериментальной информации о λ этого изомера. В рамках методики впервые рассчитаны значения λ цис-изомера R1123(Z), для которого данные о теплопроводности отсутствуют.

Об авторах

С. В. Рыков

Национальный исследовательский университет ИТМО

Автор, ответственный за переписку.
Email: togg1@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

И. В. Кудрявцева

Национальный исследовательский университет ИТМО

Email: togg1@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Pierantozzi M., Tomassetti S., Di Nicola G. // Appl. Sci. 2023. V. 13. P. 260.
  2. Wang X., Li Y., Yan Y. et al.// Int. J. Refrig. 2020. V. 119. P. 316.
  3. Рыков С.В., Кудрявцева И.В. // Журн. физ. химии. 2022. Т. 96. № 10. С. 1421.
  4. Рыков С.В., Кудрявцева И.В., Рыков В.А. // Вестн. междунар. академии холода. 2022. № 2. С. 70.
  5. Цветков О.Б., Митропов В.В., Лаптев Ю.А. // Там же. 2021. № 3. С. 78.
  6. Tsvetkov O.B., Mitropov V.V., Prostorova A.O., Laptev Yu.A. // J. Phys.: Conf. Ser. 2020. V. 1683. P. 032021.
  7. Di Nicola G., Ciarrocchi E., Coccia G., Pierantozzi M // Int. J. Refrig. 2014. V. 45. P. 168.
  8. Tomassetti S., Coccia G., Pierantozzi M., Di Nicola G. // Ibid. 2020. V. 117. P. 358.
  9. Di Nicola G., Pierantozzi M., Petrucci G., Stryjek R. // J. Thermophys. Heat Transfer. 2016. V. 30. P. 651.
  10. Yang S., Tian J., Jiang H. // Fluid Phase Equilib. 2020. V. 509. P. 112459.
  11. Amooey A.A. // J. Eng. Phys. Thermophys. 2017. V. 90. P. 392.
  12. Mehmadi-Kartalaie A., Mohammadi Nafchi A., Hashemi-Moghaddam H., Vakili M.H. // Phys. Chem. Res. 2019. V. 7. P. 167–180.
  13. Perkins R.A., Huber M.L. // J. Chem. Eng. Data. 2011. V. 56. P. 48684874.
  14. Miyara A., Fukuda R., Tsubaki K. // Trans. of the JSRAE. 2011. V. 28. P. 435.
  15. Ishida H., Mori S., Kariya K., Miyara A. Thermal conductivity measurements of low GWP refrigerants with hot-wire method. 24th International Congress of Refrigeration (ICR), Yokohama, August 16–22, 2015, Japan, Paper ID683.
  16. Mondal D., Kariya K., Tuhin A.R. et al.// Int. J. Refrig. 2021. V. 129. P. 109.
  17. Haowen G., Xilei W., Yuan Zh. et al. // Ind. Eng. Chem. Res. 2021. V. 60. P. 9592.
  18. Alam Md., Islam J.M.A., Kariya K., Miyara A. // Int. J. Refrig. 2017. V. 84. P. 220.
  19. Perkins R.A., Huber M.L. // Int. J. Thermophys. 2020. V. 41. P. 103.
  20. Islam M.A., Kariya K., Ishida H. et al. // Science and Technology for the Built Environment. 2016. V. 22. P. 1167.
  21. Цветков О.Б., Лаптев Ю.А., Митропов В.В / Матер. восьмой Российской нац. конф. по теплообмену (Москва, 17–22 октября 2022 г.): в 2 тт. Т. 2. М.: Издательство МЭИ, 2022. С. 217.
  22. Рыков С.В., Кудрявцева И.В., Рыков В.А. и др. / Там же. М.: Издательство МЭИ, 2022. С. 192.
  23. Филиппов Л.П. Прогнозирование теплофизических свойств жидкостей и газов. М.: «Энергоатомиздат», 1988. 168 с.
  24. Latini G., Sotte M. // Int. J. Air-Conditioning Refrig. 2011. V. 19. P. 37.
  25. Колобаев В.А., Рыков С.В., Кудрявцева И.В. и др. // Измерительная техника. 2021. № 2. С. 9.
  26. Thol M., Lemmon E.W. // Int. J. Thermophys. 2016. V. 37. P. 28.
  27. Akasaka R., Lemmon E.W. // J. Chem. Eng. Data. 2019. V. 64. P. 4679.
  28. Sakoda N., Higashi Y., Akasaka R. // J. Chem. Eng. Data. 2021. V. 66. P. 734.
  29. Рыков С.В., Кудрявцева И.В., Рыков В.А., Коняев Д.В. // Вестн. междунар. академии холода. 2022. № 4. С. 76.
  30. McLinden M.O., Akasaka R. // J. Chem. Eng. Data. 2020. V. 65. P. 4201.
  31. Sakoda N., Perera U.A., Thu K., Higashi Y. // Int. J. Refrig. 2022. V. 140. P. 166.
  32. Perera U.A., Sakoda N., Miyazaki T. et al. // Int. J. Refrig. 2022. V. 135. P. 148.
  33. Advances in New Heat Transfer Fluids: From Numerical to Experimental Techniques // CRC Press. Taylor & Francis GrouP. 600 Brocken Sound Parkway NW, Suite 300. Boca Raton, FL 33487-2742. Edited by Alina Adriana Minea. 546 p.
  34. Alam M. J., Islam M. A., Kariya K., Miryara M. // Int. J. Refrig. 2018. V. 90. P. 174.
  35. Perkins R.A., Huber M.L. // J. Chem. Eng. Data. 2017. V. 62. P. 2659.
  36. Rykov S.V., Kudryavtseva I.V., Rykov V.A., Ustyuzhanin E.E. // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 2057. P. 012113.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».