search query: @keyword computational fluid dynamics / total: 14
reference: 4 / 14
« previous | next »
Author:Jäntti, Niina
Title:Analysis of a gas flow in structured packed bed columns using computational fluid dynamics
Kaasuvirtaus strukturoidussa täytekappalepedissä laskennallisen virtausmekaniikan keinoin
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:ix + 116 s. + liitt. 23      Language:   eng
Department/School:Sovelletun mekaniikan laitos
Main subject:Lentotekniikka   (Kul-34)
Supervisor:Siikonen, Timo
Instructor:Vaittinen, Johanna
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  4018   | Archive
Keywords:computational fluid dynamics
CFD
packed bed
porous medium
anisotropic porous model
OpenFOAM
laskennallinen virtaustekniikka
täytekappalepeti
huokoinen aine
anisotrooppinen huokoisen aineen malli
Abstract (eng): In many countries, fossil fuels are a vast energy resource in spite of sector of renewable energy resources.
Large amounts of carbon dioxide are produced by the power plants using fossil fuels, like coal, peat and natural gas.
The CO2 emissions induce global warming which leads to the fact that releasing CO2 into the atmosphere is no longer environmentally sustainable.

A common technology for carbon dioxide recovery is the post-combustion carbon dioxide capture via absorption.
The post-combustion carbon-dioxide capture is conducted typically in structured packed bed columns which have large dimensions, since the flue gas streams to the absorber are vast.
Controlling the flow is difficult due to the large dimensions and maldistribution is a real problem.
Maldistribution of the flue gas and the liquid solvent in the absorber bed decrease mass transfer efficiency in the column.

In this work, flow field and gas phase distribution in a structured packed bed column is studied by means of computational fluid dynamics (CFD).
A porous medium model for a structured packed bed is created with aid of experimental results from literature.
The porous medium model is validated against pressure loss measurements and maldistribution measurements.
According to the comparison between simulations carried out and experimental results from literature, the anisotropic porous model seems to capture the gas phase maldistribution quite well.
Finally, the model is applied for an industrial scale column, and it is noticed that it is not guaranteed that a severe maldistribution will smooth out even in a relatively high bed.

Flow in a packed bed is complicated, thus simplifications were made in this study.
In order to increase the model reliability, some propositions for improving the model are given in the end of this work.
Abstract (fin): Monissa maissa fossiiliset polttoaineet ovat edelleen merkittävä energianlähde huolimatta kasvavasta uusiutuvan energian sektorista.
Fossiilisia polttoaineita, kuten hiiltä, turvetta ja maakaasua, käyttävät voimalaitokset tuottavat suuria määriä hiilidioksidia.
Hiilidioksidipäästöt edistävät ilmaston lämpenemistä ja sen vuoksi hiilidioksidin päästäminen ilmakehään ei ole ympäristön kannalta kestävä ratkaisu.

Hiilidioksidin talteenotto savukaasuista absorption avulla on yleinen teknologia hiilidioksidipäästöjen vähentämiseksi.
Absorptiokolonnit hiilidioksidin talteenotossa ovat tyypillisesti suuria dimensioiltaan suurien savukaasumäärien vuoksi.
Virtauksen hallinta suuressa kolonnissa voi olla vaikeaa.
Kaasu- ja nestefaasin epätasainen jakautuminen absorptiokolonnissa on ongelma, sillä se heikentää kolonnin aineensiirtotehokkuutta.

Tässä työssä kaasun jakautumista strukturoidussa täytekappalepedissä tutkitaan laskennallisen virtausmekaniikan keinoin.
Strukturoidulle täytekappalepedille muodostettiin malli perustuen virtaukseen huokoisen aineen läpi.
Malli muodostettiin ja validoitiin kirjallisuudesta löytyneiden kokeellisten tulosten avulla.
Simulointi- ja kokeellisten tulosten vertailun perusteella voidaan sanoa, että mallin avulla kaasufaasin jakautuminen voidaan ennustaa.
Anisotrooppisen huokoisen aineen mallia täytekappalepedille sovellettiin teollisuusmittakaavaa vastaavaan kolonniin, ja huomattiin, etteivät erot kaasun nopeusjakaumassa välttämättä tasaannu korkeassakaan strukturoidussa täytekappalepedissä.

Virtaus täytekappalepedissä on monimutkainen ja työn lopussa on ehdotettu aiheita, joita tutkimalla mallin luotettavuutta voitaisiin parantaa.
ED:2013-12-10
INSSI record number: 48182
+ add basket
« previous | next »
INSSI