Кинетическое моделирование влияния условий сопряженного окисления пропана и этилена на выход пропилена

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследование окисления пропан-этиленовых смесей методом численного кинетического моделирования позволило установить, что в температурном интервале 400–600 oC при увеличении конверсии пропана с ростом температуры селективность образования пропилена проходит через максимум, положение которого зависит от концентрации этилена в исходной смеси. Увеличение концентрации этилена в исходной смеси приводит к сокращению расхода пропана и увеличению селективности образования пропилена. Определены условия, при которых этилен, вводимый в исходную смесь, не расходуется в ходе процесса, поэтому формально в этом случае его можно рассматривать как катализатор, а процесс окисления пропана как протекающий в псевдокаталитическом режиме.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

С. Д. Арсентьев

Институт химической физики им. А.Б. Налбандяна Национальной академии наук Республики Армения

Автор, ответственный за переписку.
Email: arsentiev53@mail.ru
Армения, Ереван

А. Г. Давтян

Институт химической физики им. А.Б. Налбандяна Национальной академии наук Республики Армения

Email: arsentiev53@mail.ru
Армения, Ереван

З. О. Манукян

Институт химической физики им. А.Б. Налбандяна Национальной академии наук Республики Армения

Email: arsentiev53@mail.ru
Армения, Ереван

Л. А. Тавадян

Институт химической физики им. А.Б. Налбандяна Национальной академии наук Республики Армения

Email: arsentiev53@mail.ru
Армения, Ереван

Л. Н. Стрекова

Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н.Н. Семёнова Российской академии наук

Email: arsentiev53@mail.ru
Россия, Москва

В. С. Арутюнов

Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н.Н. Семёнова Российской академии наук

Email: arsentiev53@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Curran H.J. // Proc. Combust. Inst. 2019. V. 37. P. 57; https://doi.org/10.1016/j.proci.2018.06.054
  2. Zador J., Taatjes C.A., Fernandes R.X. // Prog. in Energy Combust. Sci. 2011. V. 37. P. 371; https://doi.org/ 10.1016/j.pecs.2010.06.006
  3. Arutyunov A.V., Troshin K.Ya., Nikitin A.V., Belyaev A.A., Arutyunov V.S. // J. Phys.: Conf. Ser. 2018. V. 1141. P. 012153; https://doi.org/10.1088/1742-6596/1141/ 1/012153
  4. Petersen E.L., Kalitan D.M., Simmons S., Curran H.J., Simmie J.M. // Proc. Combust. Inst. 2007. V. 31. P. 447; https://doi.org/10.1016/j.proci.2006.08.034
  5. Ramalingam A., Panigrahy S., Fenard Y., Curran H., Heufer K.A. // Combust. and Flame. 2021. V. 223. P. 361; https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2020.10.020
  6. Di He, Yusong Yu, Yucheng Kuang, Chaojun Wang // Appl. Sci. 2021. V. 11. P. 4107; https://doi.org/10.3390/app11094107
  7. Sieradzka M., Rajca P., Zajemska M., Mlonka-Medrala A., Magdziarz A. // J. Cleaner Production. 2020. V. 248. 119277; https://doi.org/10.1016/j.jclepro. 2019.119277.
  8. Schuh S., Frühhaber J., Lauer T., Winter F. // Energies. 2019. V. 12. P. 4396; https://doi.org/10.3390/en12224396
  9. The San Diego Mechanism; https://web.eng.ucsd.edu/mae/groups/combustion/mechanism.html
  10. GRI-Mech 3.0 http://combustion.berkeley.edu/gri_mech/releases.html
  11. AramcoMech 3.0 http://c3.nuigalway.ie/combustionchemistrycentre/mechanismdownloads/
  12. NUIGMech1.1; http://c3.nuigalway.ie/combustionchemistrycentre/mechanismdownloads/
  13. Starik A.M., Titova N.S., Yanovskii L.S. // Kinet. Catal. 1999. V. 40. P. 7.
  14. Petrova M.V., Williams F.A. // Combust. Flame. 2006. V. 144. P. 526. https://doi.org/10.1016/J.COMBUSTFLAME.2005.07.016
  15. Konnov A.A. // Proc. 28-th Sympos. (Intern.) on Combust. Edinburgh, 2000. Abstr. Symp. Pap. P. 317.
  16. Koert D.N., Pitz W.J., Bozzelli J.W., Cernansky N.P. // Proc. 26th Sympos. (Intern.) on Pittsburg: The Combust. Inst., 1996. V. 26. P. 633; https://doi.org/10.1016/S0082-0784(96)80270-0
  17. Dagaut P., Cathonnet M., Boettner J.-C. // Int. J. Chem. Kinet. 1992. V. 24. № 9. P. 813; https://doi.org/10.1002/KIN.550240906
  18. Арсентьев С.Д., Тавадян Л.А., Брюков М.Г. и др. // Хим. физика. 2022. Т. 41. № 11. С. 3.
  19. Давтян А.Г., Манукян З.О., Арсентьев С.Д., Тавадян Л.А., Арутюнов В.С. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 9. С. 47.
  20. Паланкоева А.С., Беляев А.А., Арутюнов В.С. // Хим. физика. 2022. Т. 41. № 6. С. 7; https://doi.org/ 10.31857/S0207401X22060097
  21. Piehl J.A., Zyada A., Bravo L., Samimi-Abianeh O. // J. Combust. 2018. Article ID 8406754; https://doi.org/ 10.1155/2018/8406754
  22. Erjiang Hu, Zhaohua Xu, Zhenhua Gao, Jiawei Xu, Zuo-hua Huang // Fuel. 2019. V. 256. 115933; https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.115933
  23. Healy D., Kalitan D.M., Aul C.J., et al. // Energy Fuels. 2010. V. 24. P. 1521; https://doi.org/10.1021/ef9011005
  24. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Арсентьев С.Д. и др. // Хим. физика, 2015. Т. 34. С. 29; 10.7868/S0207401X15040147' target='_blank'>https://doi: 10.7868/S0207401X15040147
  25. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Стрекова Л.Н., Тавадян Л.А., Арутюнов В.С. // Хим. физика. 2015. Т. 34. № 3. С. 35.
  26. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Шаповалова О.В. и др. // Горение и взрыв. 2016. Т. 9. С. 83.
  27. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Арсентьев С.Д. и др. // Нефтехимия. 2016. Т. 6. С. 612; https://doi.org/10.7868/S0028242116060174
  28. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Арсентьев С.Д., и др. // Нефтехимия. 2020. Т. 60. С. 3; https://doi.org/10.31857/S002824212003017X
  29. Погосян Н.М., Погосян М.Дж., Шаповалова О.В., Стрекова Л.Н., Арутюнов В.С. // Хим. физика. 2016. Т. 35. № 12. С. 30.
  30. Алдошин С.М., Арутюнов В.С., Савченко В.И. и др. // Хим. физика 2021. Т. 40. № 5. С. 46; https://doi.org/ 10.31857/S0207401X21050034
  31. ANSYS Academic Research CFD. Лицензия ФИЦ ХФ РАН идентифицируется по Customer ID:1080307.
  32. Григорян Р.Р., Арсентьев С.Д., Манташян А.А. // Химия и хим. технология. ЕрГУ. 1983. № 2. C. 15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Кинетические кривые расхода пропана (1, 2) и пропилена (3, 4), полученные экспериментально (1, 3) и при моделировании (2, 4). Смесь C3H8 : O2 : (Ar + + C3H6) состава 1 : 1 : (0.67 + 0.33), T = 360 °C, P = 270 Торр.

Скачать (133KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость конверсии пропана КС3Н8 (1, 2) и селективности образования пропилена SС3Н6 (3, 4) от температуры, полученная экспериментально (2, 3) и при моделировании (1, 4 ). Смесь C2H4 : C3H8 : O2 состава 4.5 : 8 : 1, P = 660 Торр.

Скачать (151KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость отношения начальной концентрации этилена к его конечной концентрации при окислении пропан-этиленовой смеси от начальной концентрации этилена и температуры процесса: 1 — 400 °С, 2 — 450 °С, 3 — 500 °С, 4 — 550 °С, 5 — 600 °С. Смесь C3H8 : O2 : (C2H4 + N2) состава 10 : 10 : 5, P = 1 атм.

Скачать (147KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Расчетная зависимость конверсии пропана КС3Н8 от температуры для различных концентраций этилена в смеси C3H8 : O2 : (C2H4 + N2) состава 10 : 5 : 5 при P = 1 атм: 1 — [C2H4]0 = 0, 2 — 5, 3 — 10, 4 — 15, 5 – 25 мольн. %.

Скачать (145KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Расчетная зависимость селективности образования пропилена КС3Н8 от температуры для различных концентраций этилена в смеси C3H8 : O2 : (C2H4 + N2) состава 10 : 5 : 5 при P = 1 атм: 1 — [C2H4]0 = 0, 2 — 5, 3 – 15, 4 — 25 мольн. %.

Скачать (142KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Относительная скорость отдельных стадий, которые вносят вклад в изменение концентраций пропилена (а) и этилена (б), рассчитанная в момент достижения максимальной концентрации пропилена в смеси C3H8 : O2 : (C2H4 + N2) состава 10 : 5 : (5 + 0) при Т = 500 °С.

Скачать (659KB)
Метаданные

© 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».